Mallows statistic in the selection of models to predict the monthly and annual average rainfall in Rio Grande do Sul, Brazil. = Estatística de Mallows na seleção de modelos de predição da precipitação média mensal e anual no Rio Grande do Sul.

• Main Authors: Claudia Fernanda Almeida Teixeira, Rita de Cássia Fraga Damé, Pamela Bilhafan Disconzi, Marília Alves Brito Pinto, Antoniony Severo Winkler, Jacira Porto dos Santos
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade Federal de Roraima 2013-08-01
• Series: Agro@mbiente On-line
• Subjects: Hydrologic modeling; Multiple linear regression; Selection of subsets. = Modelagem hidrológica; Regressão linear múltipla; Seleção dos subconjuntos.
• Online Access: http://revista.ufrr.br/index.php/agroambiente/article/view/973

The Mallows Cp statistic can be used in the selection of the best subsets in hydrological modeling, especially in cases where many variables are used. Besause there are, in many cases, the interest in estimating the monthly and annual average rainfall based on geographic coordinates of latitude and longitude, and altitude. Consequently, the aim of this study was to verify the information gain when applied to statistical Cp Mallows in the selection of the best subsets of multiple linear regression to predict the precipitation of some municipalities in the state of Rio Grande do Sul. Daily precipitation data from 26 meteorological stations, in addition to seven others, used to validation of the proposed linear models, belonging to seven mesoregions of Rio Grande do Sul were collected and analyzed. After the formation of the series, precipitation values were adjusted from linear models, using multiple linear regression in which the dependent variable was the precipitation and independent variables, the geographic coordinates of latitude and longitude, and altitude. The Cp statistic was used in the selection of sets and, subsequently applied statistical indexes mean square error, standard error of prediction bias factor wereused to obtain the accuracy factor for comparison between observed versus predicted precipitation. From the results obtained itcan be concluded that, from the point of view of parsimony, the statistic proposed by Mallows proved adequate in the selectionof models for prediction of monthly and annual rainfall of the stations analyzed. = A estatística Cp de Mallows pode ser utilizada na seleção de melhores subconjuntos na modelagem hidrológica,principalmente nos casos em que são utilizadas muitas variáveis. Com base no fato de que há, em muitos casos, o interesse em estimar a precipitação média mensal e anual baseada nas coordenadas geográficas latitude e longitude, e altitude, objetivouse com este trabalho verificar o ganho de informação quando é aplicada a estatística Cp de Mallows na seleção dos melhores subconjuntos da regressão linear múltipla, para a predição da precipitação de alguns municípios localizados no estado do Rio Grande do Sul. Para tanto foram utilizados dados de precipitação diária de 26 estações climatológicas, além de outras sete, utilizadas para a validação dos modelos lineares propostos, pertencentes a sete mesorregiões do Rio Grande do Sul. Após a constituição das séries, os valores de precipitação foram ajustados a partir de modelos lineares, utilizando a regressão linear múltipla, em que a variável dependente foi a precipitação e as variáveis independentes, as coordenadas geográficas latitude e longitude, e a altitude. A estatística Cp foi aplicada na seleção dos conjuntos e, na sequência, aplicados os índices estatísticos erro quadrático médio, erro padrão de predição, fator de viés e fator de precisão para comparação entre os valores observadosde precipitação versus os preditos. A partir dos resultados obtidos pode-se concluir que, sob o ponto de vista da parcimônia, aestatística proposta por Mallows mostrou-se adequada na seleção de modelos de predição da precipitação mensal e anual das estações analisadas.