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3.8.2 Validación
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solamente contiene ME y RMSE. En cambio, la validación cruzada para los métodos Kriging
contiene un resumen estadístico con más información.
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La validación cruzada generó un reporte que contiene los valores estimados y los valores
medidos. Con esta información se realiza un análisis de regresión lineal de los valores
observados y los valores estimados. Se graficó una línea de tendencia, la ecuación y el coeficiente de determinación R2 para cada expresión. Se comparó el R2 entre los cuatro métodos de interpolación para cada semana de medición del nivel freático. Se busca un R2 lo más cercano a 1, mientras mayor el R2 mejor es el ajuste de los datos al modelo.
Finalmente, se realiza una evaluación visual de los mapas de interpolación generados por
los cuatro métodos de interpolación. Los mapas se elaboraron en una misma escala 1:5500,
igual simbología y categorías para fines de comparación.
3.8.2 Validación
El primer paso en la validación consistió en la elaboración de un subconjunto de datos, que
corresponde a los datos de entrenamiento del modelo. El tamaño del subconjunto de datos
por defecto es del 50% del total. En el caso se utiliza el 80% y se deja el 20% para los datos
de prueba (Figuras 17 y 18). Con el 80% de los datos se procede a realizar los diferentes
métodos de interpolación utilizando los parámetros definidos para cada modelo.
La validación se realizó con los datos de prueba y la capa geoestadística generada por la
interpolación de los datos de entrenamiento. Finalmente, se generó un resumen
estadístico que contiene: el promedio de los ME, la RMSE, el MS y el ASE. Con todos estos
parámetros estadístico se evaluó que tan acertado fue el protocolo de decisiones para
desarrollar los diferentes modelos de interpolación.
Figura 17. Datos de entrenamiento y datos de prueba para la validación de los métodos
de interpolación en la hacienda Catay.
