Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas

Autores
Justo, Claudio Eduardo; Pintarelli, María Beatriz
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El análisis de residuos es una parte fundamental en el estudio individual de las observaciones en relación al modelo. En el caso de redes altimétricas es sabido que la escasez de grados de libertad es una de las características de su ajuste. Se busca mostrar como con herramientas estadísticas de uso común en el análisis de regresión lineal múltiple es posible realizar una comprobación de residuos a partir de ciertas condiciones. Tales herramientas consisten de estadísticos, histogramas y ploteos de residuos de los que valernos para la toma de decisiones. Para obtener las observaciones a ajustar se determinaron los desniveles entre una serie de marcas físicas de esta Facultad, mediante el método de nivelación compuesta con varios niveles automáticos similares. Con cada relevamiento se realizó un ajuste por Mínimos Cuadrados Ponderados con Condicionamiento Mínimo en el mismo punto fijo. Finalmente también se realizó un ajuste con todas las observaciones con el objeto de verificar la normalidad de las observaciones. Luego del ajuste quedó demostrado que el uso de observaciones duplicadas posibilitó construir histogramas y ploteos más cercanos a las hipótesis previas así como contar con estadísticos capaces de responder estrictamente a una distribución de probabilidades determinada. Además, por medio de la Distancia de Cook se buscó la influencia de las observaciones con residuos atípicos en los parámetros estimados.
Sección: Agrimensura
Facultad de Ingeniería
Materia
Agrimensura
comprobación de residuos
herramientas estadísticas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/75012

id SEDICI_df701b9473023395f439632ade81e574
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/75012
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadasJusto, Claudio EduardoPintarelli, María BeatrizAgrimensuracomprobación de residuosherramientas estadísticasEl análisis de residuos es una parte fundamental en el estudio individual de las observaciones en relación al modelo. En el caso de redes altimétricas es sabido que la escasez de grados de libertad es una de las características de su ajuste. Se busca mostrar como con herramientas estadísticas de uso común en el análisis de regresión lineal múltiple es posible realizar una comprobación de residuos a partir de ciertas condiciones. Tales herramientas consisten de estadísticos, histogramas y ploteos de residuos de los que valernos para la toma de decisiones. Para obtener las observaciones a ajustar se determinaron los desniveles entre una serie de marcas físicas de esta Facultad, mediante el método de nivelación compuesta con varios niveles automáticos similares. Con cada relevamiento se realizó un ajuste por Mínimos Cuadrados Ponderados con Condicionamiento Mínimo en el mismo punto fijo. Finalmente también se realizó un ajuste con todas las observaciones con el objeto de verificar la normalidad de las observaciones. Luego del ajuste quedó demostrado que el uso de observaciones duplicadas posibilitó construir histogramas y ploteos más cercanos a las hipótesis previas así como contar con estadísticos capaces de responder estrictamente a una distribución de probabilidades determinada. Además, por medio de la Distancia de Cook se buscó la influencia de las observaciones con residuos atípicos en los parámetros estimados.Sección: AgrimensuraFacultad de Ingeniería2019-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionResumenhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf140-145http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/75012spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-34-1749-2info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:53:53Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/75012Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:53:53.898SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas
title Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas
spellingShingle Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas
Justo, Claudio Eduardo
Agrimensura
comprobación de residuos
herramientas estadísticas
title_short Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas
title_full Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas
title_fullStr Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas
title_full_unstemmed Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas
title_sort Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas
dc.creator.none.fl_str_mv Justo, Claudio Eduardo
Pintarelli, María Beatriz
author Justo, Claudio Eduardo
author_facet Justo, Claudio Eduardo
Pintarelli, María Beatriz
author_role author
author2 Pintarelli, María Beatriz
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Agrimensura
comprobación de residuos
herramientas estadísticas
topic Agrimensura
comprobación de residuos
herramientas estadísticas
dc.description.none.fl_txt_mv El análisis de residuos es una parte fundamental en el estudio individual de las observaciones en relación al modelo. En el caso de redes altimétricas es sabido que la escasez de grados de libertad es una de las características de su ajuste. Se busca mostrar como con herramientas estadísticas de uso común en el análisis de regresión lineal múltiple es posible realizar una comprobación de residuos a partir de ciertas condiciones. Tales herramientas consisten de estadísticos, histogramas y ploteos de residuos de los que valernos para la toma de decisiones. Para obtener las observaciones a ajustar se determinaron los desniveles entre una serie de marcas físicas de esta Facultad, mediante el método de nivelación compuesta con varios niveles automáticos similares. Con cada relevamiento se realizó un ajuste por Mínimos Cuadrados Ponderados con Condicionamiento Mínimo en el mismo punto fijo. Finalmente también se realizó un ajuste con todas las observaciones con el objeto de verificar la normalidad de las observaciones. Luego del ajuste quedó demostrado que el uso de observaciones duplicadas posibilitó construir histogramas y ploteos más cercanos a las hipótesis previas así como contar con estadísticos capaces de responder estrictamente a una distribución de probabilidades determinada. Además, por medio de la Distancia de Cook se buscó la influencia de las observaciones con residuos atípicos en los parámetros estimados.
Sección: Agrimensura
Facultad de Ingeniería
description El análisis de residuos es una parte fundamental en el estudio individual de las observaciones en relación al modelo. En el caso de redes altimétricas es sabido que la escasez de grados de libertad es una de las características de su ajuste. Se busca mostrar como con herramientas estadísticas de uso común en el análisis de regresión lineal múltiple es posible realizar una comprobación de residuos a partir de ciertas condiciones. Tales herramientas consisten de estadísticos, histogramas y ploteos de residuos de los que valernos para la toma de decisiones. Para obtener las observaciones a ajustar se determinaron los desniveles entre una serie de marcas físicas de esta Facultad, mediante el método de nivelación compuesta con varios niveles automáticos similares. Con cada relevamiento se realizó un ajuste por Mínimos Cuadrados Ponderados con Condicionamiento Mínimo en el mismo punto fijo. Finalmente también se realizó un ajuste con todas las observaciones con el objeto de verificar la normalidad de las observaciones. Luego del ajuste quedó demostrado que el uso de observaciones duplicadas posibilitó construir histogramas y ploteos más cercanos a las hipótesis previas así como contar con estadísticos capaces de responder estrictamente a una distribución de probabilidades determinada. Además, por medio de la Distancia de Cook se buscó la influencia de las observaciones con residuos atípicos en los parámetros estimados.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Resumen
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/75012
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/75012
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-34-1749-2
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
140-145
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846783120521560064
score 12.982451