Publicado:
2021-01-20Número:
Vol. 12 Núm. 1 (2021)Sección:
ArtículosAnálisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas
Analysis on the residuals of minimally conditioned altimetric networks
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Resumen (es)
El análisis de residuos es una parte fundamental en el estudio individual de las observaciones en relación al modelo. Es sabido que la escasez de grados de libertad de las redes altimétricas dificulta esta instancia de su ajuste. Se busca mostrar como con herramientas estadísticas de uso común es posible realizar una comprobación de residuos a partir de ciertas condiciones. Tales herramientas consisten de estadísticos, histogramas y ploteos de residuos de los que valernos para la toma de decisiones. Estas decisiones determinarán la permanencia o no de la observación en el ajuste final. Para obtener observaciones se midió una red existente varias veces, mediante el método de nivelación compuesta con varios niveles automáticos similares. Quedó demostrado que el uso de observaciones duplicadas posibilita construir histogramas y ploteos más cercanos a las hipótesis previas así como contar con estadísticos capaces de responder estrictamente a una distribución de probabilidades determinada.
Resumen (en)
The analysis of residues is a fundamental part in the individual study of observations in relation to the model. It is known that the scarcity of degrees of freedom of the altimetric networks hinders this instance of its adjustment. The purpose of this work is to show how with common statistical tools it is possible to perform a residue check from certain conditions. Such tools consist of statistics, histograms and plot of residuals that we use to make decisions. These decisions will determine the permanence or not of the observation in the final adjustment. To obtain observations an existing network was measured several times using the compound leveling method with several similar automatic levels. It has been shown that the use of duplicate observations makes it possible to construct histograms and plots closer to the previous hypotheses as well as having statistics capable of responding strictly to a given probability distribution
Referencias
[2] Montgomery, Peck, Vining.2007 “Introducción al Análisis de Regresión” LIneal. 3ª. Edición.Ed. Patria.
[3] Walpole, Myers, Myers “Probabilidad y Estadística para Ingenieros”. Sexta Edición.Pearson Educación
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