Análisis de la relación entre las catástrofes naturales y la actividad humana
Study of the relationship between natural disasters and human activity
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URI: https://hdl.handle.net/10902/30637Registro completo
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Sánchez Díaz, MaríaFecha
2023-09Derechos
© María Sánchez Díaz
Palabras clave
Desastres naturales
Regresión no paramétrica
Cross-validation
K-folds
Wild-bootstrap
Outlier
Natural disaster
Non-parametric regression
Resumen/Abstract
A lo largo de la historia, los desastres naturales han mantenido una presencia permanente en nuestro planeta, que parece haberse incrementado en las últimas décadas. En este trabajo, se exploran los diferentes tipos de desastres naturales y se analizan sus causas en base al número de eventos acontecidos durante periodo comprendido entre 1960 y 2022. Asimismo, se pretende dar una primera apreciación de cómo la actividad humana y el cambio climático pueden desempeñar un papel en este contexto. Para conseguir tal fin, se han empleado técnicas estadísticas avanzadas como la estimación no paramétrica por medio de núcleos de la regresión. También se ha construido una región de confianza al 95% de las curvas obtenidas con ayuda de Wild-Bootstrap. De igual forma se han detectado y eliminado los outliers presentes en los datos.
Throughout history, natural disasters have maintained a constant presence in our planet which seems to have increased in recent decades. In this paper, different types of natural disasters have been explored and their causes are analyzed based on the number of events that have occurred in the period 1960-2022. In addition to this purpose, an initial understanding is aimed to be provided regarding how human activity can play a role in this context, as well as climate change. In order to achieve this goal, advanced statistics techniques have been employed, such as non-parametric estimation using kernel regression. Additionally, a 95% confidence region has been constructed for the curves obtained with the help of Wild-Bootstrap. Furthermore, outliers present in the data have been detected and removed.