Para evaluar la significación de las ecuaciones se utilizó la prueba
- F de Fisher, con el nivel prefijado a = 5%. El análisis de
la calidad del sistema se realizó mediante los indicadores del error estándar y medio.
En la Tabla 5 se muestran las evaluaciones de
las ecuaciones de regresión obtenidas para la predicción de la actividad ciclónica del
Atlántico Norte. Atendiendo a los valores de los coeficientes de correlación múltiple,
se tienen buenos resultados tanto para la cantidad de ciclones tropicales como para la de
huracanes, cuyas ecuaciones pueden explicar el 76 % y el 67 % de la varianza,
respectivamente. Un resultado aceptable se tiene para At con una ecuación que explica el
56 %, mientras que las predicciones de PDH, Car y GM presentan las correlaciones más
bajas, con explicaciones de la varianza del 46%, 45% y 47%, respectivamente. Todas las
ecuaciones resultaron significativas al nivel prefijado. El resultado de CT iguala al
obtenido por el modelo anterior y H, PDH y At los mejoran.
Como no se cuenta con una muestra independiente para realizar una
validación, ésta se hizo entonces mediante una validación cruzada (Barnston, 1993), que permite además reducir
la aparición de una habilidad artificial producida por el sobre - ajuste de la muestra.
Esta forma puede resultar desventajosa en muestras pequeñas, cuando las relaciones dejan
de ser estables con la extracción de un caso con valores aberrantes, que hagan muy
dependientes las relaciones. En este trabajo se verificó que la estructura de las
ecuaciones se mantuviera lo menos variante posible, esto es que el indicador de la calidad
de las relaciones r, estuviera entre márgenes de 0.04.
Tabla 5. Coeficiente de correlación múltiple (
r ), estadígrafo F, probabilidad (a 0) y errores
estándar (Es) y medio (Em).
| |
r |
F |
a 0
(%) |
Es |
Em |
CT |
0.87 (0.87) |
13.21 |
0.0000 |
1.96 |
1.43 |
H |
0.82 (0.80) |
14.40 |
0.0001 |
1.50 |
1.16 |
PDH |
0.68 (0.62) |
5.91 |
0.1412 |
35.44 * |
26.20 * |
At |
0.75 (0.70) |
5.65 |
0.0724 |
1.86 |
1.33 |
Car |
0.68 |
6.11 |
0.1156 |
0.91 |
0.61 |
GM |
0.67 |
5.66 |
0.1813 |
1.15 |
0.86 |
Nota:( ) valores obtenidos por Ballester y González
(1996).
* (x104KT2)
Para determinar la habilidad del método se utilizó el coeficiente de
correlación de rangos de Spearman (Siegel, 1974)
y se consideró el valor de a = 5% para la aceptación o
rechazo de la hipótesis nula, en este caso de independencia de las variables. Además se
calculó el error absoluto medio del pronóstico de cada variable. Estos resultados se
presentan en la Tabla 6.
Las variables CT y H presentan las mejores relaciones entre lo
pronosticado y lo real. Se debe señalar, que al calcular CT mediante la suma de las
cantidades de ciclones tropicales pronosticadas para cada región en que se dividió la
cuenca atlántica (At + Car + GM), se obtuvo un valor del error absoluto medio igual a
1.84, similar al calculado por la ecuación; mientras que r s
= 0.73 y a 1 = 0.001%. En general, los valores
obtenidos de a 1 inferiores a a
para todas las variables pronosticadas rechazan la hipótesis nula y verifican la
dependencia de ellas con las reales al nivel a = 5%, lo que
implica que la habilidad del método es aceptable.
Tabla 6. Error absoluto medio (EAM), coeficiente
de correlación de rangos (r s) y probabilidad (a 1).
Variables |
EAM |
r s |
a 1
(%) |
CT |
1.84 |
0.78 |
0.001 |
H |
1.36 |
0.76 |
0.001 |
PDH |
31.58 * |
0.58 |
0.100 |
At |
1.70 |
0.50 |
0.480 |
Car |
0.68 |
0.57 |
0.120 |
GM |
0.99 |
0.61 |
0.060 |
AtC |
0.97 |
0.42 |
1.680 |
Nota: * (x104KT2)
