Uso del método de Monte Carlo y estadística inferencial en la estimación de áreas geográficas Casos de Bogotá y Burlington - Melo Cabra, Oscar Fabián; Rojas Velásquez, María Carolina; Clavijo Miranda, Erika Yulieth (Comunicaciones en Estadística, 2025)
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.