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5.2.2 Transformación de datos Los datos de entrada fueron transformados a una función de distribución normal (también conocida como distribución de campana o Gausiana). Primero, se realizó la transformación de los escurrimientos anuales y después se realizó la transformación para cada mes. La figura 5.3 muestra los valores estadísticos representativos anuales de la serie de tiempo de las cuatro estaciones con los escurrimientos restituidos originales. Figura 5.3 Estadísticas anuales. Series originales En la Figura 5.4 se muestran los valores estadísticos representativos mensuales de las series de tiempo con los escurrimientos restituidos originales. 74
Figura 5.4 Estadísticas mensuales de las cuatro estaciones Para la determinación del modelo estocástico se consideró la auto- correlación anual y mensual. La Figura 5.5 muestra la auto-correlación anual. En esta figura se puede apreciar que no existe una correlación significativa entre el escurrimiento del año anterior (año 0) y el año siguiente (año 1). Sin embargo, la auto-correlación mensual (Figura 5.6) sugiere que si hay correlación entre el escurrimiento mensual. Estos resultados significan que para esta serie de datos es mejor utilizar un modelo estocástico de paso de tiempo mensual, y debido a que solo se están utilizando cuatro estaciones, el tipo “Univariado” es el adecuado. ACF 1 0.5 0 - 0.5 -1 ACF Annual Series (original) 0 3 6 9 12 15 LAG Figura 5.5 Autocorrelación anual. Estación Pluma Hidalgo 75
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