M. C. Aguilera Morillo, A. M. Aguilera del Pino, M. J. Valderrama Bonnet
La problemática de la industria alimenticia se centra en la calidad de su producción. Concretamente, la manufacturera DANONE basa la calidad de sus galletas en la calidad del tipo de harina utilizada en la producción de las mismas. De este modo, su objetivo es identificar aquellas harinas que proporcionan las galletas de mejor calidad. Concretamente, se disponen de datos funcionales correspondientes a curvas de resistencia de la masa de las galletas durante los primeros 480 segundos del proceso de horneado. Para cada tipo de harina usado se tiene la calidad de las galletas clasificada como buena o mala. Con objeto de predecir la calidad (buena o mala) de la producción, se puede emplear un modelo de regresión logística funcional en términos de componentes principales y bases de B-splines. Este modelo proporciona una función parámetro poco suave y difícil de interpretar. Como solución, en este trabajo se proponen y comparan distintos modelos de regresión logística funcional penalizados.
Palabras clave: regresión logística funcional, análisis en componentes principales, P-splines
Programado
MC7 Análisis de datos funcionales 1
17 de abril de 2012 12:00
Sala Roma II
