Resumen de Uso del método de Monte Carlo y estadística inferencial en la estimación de ́áreas geográficas: Casos de Bogotá y Burlington

Oscar Fabián Melo Cabra, María Carolina Rojas Velásquez, Erika Yulieth Clavijo Miranda

• español

  Este artículo busca por medio de la implementación estadística del método de Monte Carlo determinar áreas de superficies geográficas, tomando a las ciudades de Bogotá y Burlington como casos de estudio usando shape files de las mismas. Para cumplir con este propósito se hace uso del paquete estadístico de R Studio, el cual como lenguaje y entorno de programación cuenta con varias ventajas importantes al ejecutar los métodos paramétricos de inferencia estadística tales como estimación y contraste de hipótesis, el primero se aplica mediante la estimación por intervalo de confianza puesto que el resultado obtenido es una variable aleatoria con probabilidad de ocurrencia determinada y error estándar respectivo, el segundo método se emplea al comprobar que los resultados sean válidos respecto a la evidencia empírica obtenida, es decir, comparando las áreas estimadas con las áreas de las ciudades obtenidas de fuentes oficiales. Es de considerar que al generar pocos números aleatorios el error en la estimación del área será bajo, pero la varianza será mayor y la precisión del cálculo al realizar las réplicas ser ́a baja, lo cual puede llevar a resultados inexactos.

• English

  This article seeks, through the statistical implementation of the Monte Carlo method, to determine geographic surface areas, taking the cities of Bogotá and Burlington as case studies using their shapefiles.To fulfill this purpose, the R Studio statistical package is used, which as a programming language and environment has several important advantages when executing parametric methods of statistical inference such as estimation and hypothesis testing, the first is applied through estimation by confidence interval since the result obtained is a random variable with a determined probability of occurrence and respective standard error, the second method is used to verify that the results arevalid with respect to the empirical evidence obtained, that is, by comparing the estimated areas with city areas obtained from sources officers. It should be considered that by generating few random numbers the error in the area estimate willbe low, but the variance will be greater and the precision of the calculation when carrying out the replications will be low, which can lead to inaccurate results.