Description
El presente estudio presenta un método para el pronóstico de funciones de distribución de probabilidad (fdp) no estacionarias del caudal medio mensual, a partir de la combinación de las covariables explicativas relevantes que definen un modelo estadístico. Se emplean estaciones con series de datos de caudales medios, superior a 30 años y se seleccionan los indicadores macroclimáticos que serán las covariables a considerar. A partir un ANOVA se establece la combinación de covariables que mejor representaran o explican la variabilidad del caudal. Los modelos son evaluados con la herramienta GAMLSS, la cual además provee información del ajuste a través del cálculo del Criterio de Akaike y el Coeficiente de Correlación de Filliben, los cuales se emplean para la selección del modelo que definirá la fdp de caudales medios mensuales. Resulta ventajoso la disponibilidad y uso de múltiples covariables explicativas, se hace necesario la identificación de las covariables relevantes para explorar y analizar la mejor o mejores combinaciones posibles de éstas. Además emplear la combinación de criterios para la estimación de la bondad de ajuste de un modelo estadístico, resultan útiles y complementarios en el momento de selección de modelos estadísticos.