4.1.11 Resumen estadístico: validación

En San Miguel, el RMSE es similar en KO, KS e IDW comparado con KU. El MS de KO y KS

son similares y menores comparado con KU. KO tiene un valor de RMSS cercano a 1,

mientras KS y KU tienen valores más alejados de 1, en las tres semanas de evaluación. 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 13 del 2017 al 2019. Por lo tanto, KO

presenta mejores indicadores estadísticos comparado con KU, KS e IDW.

Tabla 5. Resumen de la validación cruzada de los diferentes métodos de interpolación correspondiente a semana 13 en hacienda San Miguel.

4.1.11 Resumen estadístico: validación

Método Semana 13 - 2017 Semana 13 - 2018

Semana 13 - 2019 ME RMSE MS RMSS ASE ME RMSE MS RMSS ASE ME RMSE MS RMSS ASE

IDW 0.48 32.81 0.25 23.07 0.58 20.83 K. Ordinario 1.13 32.75 0.03 0.94 34.90 0.68 22.50 0.03 0.99 22.60 0.51 21.20 0.02 1.10 18.81 K. Simple 0.45 33.25 0.01 0.93 35.71 0.16 22.58 0.01 1.07 21.11 0.84 21.05 0.03 0.82 25.53 K. Universal 2.06 34.01 0.08 1.41 24.24 1.17 22.50 0.07 1.25 17.96 1.20 22.40 0.12 2.30 9.73 n = 40, Mean Error: ME, Root Mean Square:RMSE, Mean Standardized: MS, Root Mean Square Standardized: RMSS, Average Standard Error:ASE

La validación se realizó con un subconjunto de datos, datos de entrenamiento, para con

ello estimar los datos de prueba, siendo 10 en total. Los indicadores estadísticos que se

presentan en las Tablas 6 y 7 corresponden a los datos de prueba para las haciendas Catay

y San Miguel respectivamente.

Tabla 6. Resumen estadístico para los datos de prueba utilizados en la validación en Catay.

Método Semana 12 - 2016 Semana 12 - 2017

Semana 12 - 2019 ME RMSE MS ASE ME RMSE MS ASE ME RMSE MS ASE

IDW 16.22 23.40 -7.89 10.60 -0.80 12.43 K. Ordinario 15.42 21.97 0.59 26.61 -0.99 9.76 -0.03 25.26 -0.18 12.03 0.00 22.70 K. Simple 17.14 22.79 0.14 29.17 1.45 11.04 0.07 26.18 0.18 18.68 0.12 9.57 K. Universal 17.45 26.00 0.91 19.39 5.43 12.57 1.99 2.73 -0.49 11.76 -0.03 14.40 n = 10, Mean Error: ME, Root Mean Square:RMSE, Mean Standardized: MS, Average Standard Error:ASE

En semana 12 del 2016 se observa valores altos del ME, lo cual podría indicar algún sesgo

en los modelos de interpolación para esa semana. En semana 12 del 2017 y 2019, los

valores de ME son cercanos a cero. En todas las semanas, KU tiene los valores más altos de

ME. El IDW tiene valores altos de ME en semana 12 del 2016 y 2017. En la mayoría de las

semanas de medición, KO tiene los valores más bajo de RMSE, lo cual entre más bajo es

mejor. El MS es bajo y cercano a cero en los tres interpoladores Kriging en todas las

semanas. En síntesis, KO tiene mejores indicadores estadísticos y consistentes en las tres

semanas de medición.