Publicado
2025-02-23

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

Use of the Monte Carlo method and inferential statistics in theestimation of geographic areas Cases of Bogot´a and Burlington

DOI: https://doi.org/10.15332/23393076.10768
Oscar Fabián Melo Cabra
Mar´ıa Carolina Rojas Vel´asquez
Erika Yulieth Clavijo Miranda

Resumen (es)

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 shapefiles 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 será baja, lo cual puede llevar a resultados inexactos.

Resumen (en)

This article seeks, through the statistical implementation of the Monte Carlo method, to determine geographic surface areas, taking the cities of Bogot´a 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 are
valid 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 will
be 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.

Cómo citar

Melo Cabra, O. F., Rojas Velásquez, M. C., & Clavijo Miranda, E. Y. (2025). Uso del método de Monte Carlo y estadística inferencial en la estimación de áreas geográficas Casos de Bogotá y Burlington. Comunicaciones En Estadística, 17(2). https://doi.org/10.15332/23393076.10768