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Figura 34. Regresión lineal entre valores observados y estimados con los cuatro métodos de interpolación para los datos de semana 13 del 2017 en San Miguel. 4.1.10 Resumen estadístico: validación cruzada En las Tablas 4 y 5 se presenta un resumen estadístico de la validación cruzada para los cuatro métodos de interpolación. En Catay, KO tiene el valor más bajo de RMSE en semana 12 del 2016 y se mantiene entre los valores más bajos en semana 12 del 2017 y 2019. El RMSE debe ser lo más pequeño posible. El promedio de los MS en KO es cercano a cero, lo cual es deseable. KU presenta valores de MS más distantes de cero en semana 13 del 2017 y 2018. El valor de la RMSS es cercano a 1 en semana 13 del 2017 y 2019. El RMSS deseable debe ser cercano a 1 y valores mayores a 1 subestima la variabilidad en las predicciones tal como ocurre con KU en semana 12 del 2016, 2017 y 2019. Por tanto, KO presenta mejores indicadores estadísticos comparado con los demás métodos de interpolación. Tabla 4. Resumen estadístico de la validación cruzada de los diferentes métodos de interpolación correspondiente a semana 12 en hacienda Catay. Semana 12 - 2016 Semana 12 - 2017 Semana 12 - 2019 ME RMSE MS RMSS ASE ME RMSE MS RMSS ASE ME RMSE MS RMSS ASE IDW -0.02 24.43 -3.03 17.64 -0.97 21.19 K. Ordinario -0.32 24.33 -0.01 0.92 26.46 -0.73 17.92 -0.02 0.77 23.06 -0.17 20.38 0.00 0.96 21.06 K. Simple -0.59 25.62 -0.02 1.45 17.69 -1.51 17.15 -0.04 0.96 18.70 -0.55 21.17 -0.02 0.94 22.49 K. Universal 0.27 25.46 0.05 5.02 5.05 0.63 22.80 0.28 10.66 2.14 0.07 19.84 0.00 1.16 17.13 n = 48, Mean Error: ME, Root Mean Square:RMSE, Mean Standardized: MS, Root Mean Square Standardized: RMSS, Average Standard Error:ASE Método
