(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-08-31) Gavidia Pantoja, Luis Alfredo; Quiroz Cornejo, Zaida Jesús
La presente tesis busca aplicar una alternativa para el modelamiento de dependencia
espacial de puntos georeferenciados o también conocido como datos geoestadísticos. La metodología
con la que se busca abordar la autocorrelación espacial se basa en el uso de cópulas.
En particular, las cópulas gaussianas brindan un marco matemático que permite definir una
función de distribución conjunta acumulada a partir de la distribución marginal de la variable respuesta cuya distribución no es normal. A través de simulaciones se estudió la bondad
de ajuste de los modelos geoestadísticos usando cópulas gaussianas para datos no normales.
Finalmente, se aplicaron los modelos a dos bases de datos reales: i) para detectar yacimientos
petrolíferos y ii) para estimar el nivel de contaminación en el aire.
