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   <dc:title>Modelización de datos sobre aguas subterráneas del Consorcio de Medio Ambiente y Salud Pública de La Garrotxa SIGMA</dc:title>
   <dc:creator>Acosta Martínez, Karen Mariel</dc:creator>
   <dc:subject>Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Estadística matemàtica</dc:subject>
   <dc:subject>Mathematical statistics</dc:subject>
   <dc:subject>Regression analysis</dc:subject>
   <dc:subject>Modelos lineales mixtos</dc:subject>
   <dc:subject>Regresión lineal</dc:subject>
   <dc:subject>Transformación de Box-Cox</dc:subject>
   <dc:subject>Calidad del agua</dc:subject>
   <dc:subject>Ciclo del nitrógeno</dc:subject>
   <dc:subject>Aguas subterráneas.</dc:subject>
   <dc:subject>Estadística matemàtica</dc:subject>
   <dc:subject>Classificació AMS::62 Statistics::62J Linear inference, regression</dc:subject>
   <dcterms:abstract>En este trabajo se expone la teoría de los modelos mixtos y su aplicación a un análisis real de datos medioambientales, como evaluación del comportamiento de concentraciones de nitratos a lo largo de un periodo dado. Un inconveniente común en bases de datos bio-ecológicas es la estructura de agrupamiento que presentan. Aunque son considerados otros modelos para evaluación temprana, los modelos mixtos ayudan a considerar ese conjunto de relaciones posibles entre variables debido a estas disposiciones de los grupos. Se introduce también la herramienta de depuración Open Refine que permite la limpieza, organización y transformación de bases de datos desordenadas. Los modelos mixtos son comparados con las regresiones lineales consideradas en un principio, y también son contrastados entre ellos estudiando los efectos de la transformación de Box-Cox para la mejora del ajuste.</dcterms:abstract>
   <dcterms:issued>2015-10</dcterms:issued>
   <dc:type>Master thesis</dc:type>
   <dc:rights>Open Access</dc:rights>
   <dc:publisher>Universitat Politècnica de Catalunya</dc:publisher>
   <dc:publisher>Universitat de Barcelona</dc:publisher>
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