M. Escabias Machuca, M. J. Valderrama Bonnet, M. E. Santofimia, A. M. Aguilera del Pino, M. C. Aguilera Morillo
En este trabajo se desarrolla un método de selección de variables en modelos mixtos funcionales de regresión con respuesta binaria para la predicción de picos de polen a partir de variables climáticas. Se dispone de observaciones de la concentración de polen de olivo, medidas en la ciudad de Granada desde el 1 de Enero de 1992 hasta el 30 de Junio de 2003. Además de la concentración de polen de olivo, que se considera también como covariable, se dispone de la observación diaria de temperaturas máxima, mínima y media, horas de sol, humedad relativa, precipitación y velocidad del viento. Para la selección del conjunto óptimo de variables funcionales se ha utilizado un procedimiento forward-stepwise basado en los tests condicionales de razón de verosimilitudes. Tras la evaluación del método de selección se concluye que las variables que mejor explican la ocurrencia de picos de polen son la propia concentración de polen, la temperatura mínima y la humedad relativa en la semana anterior.
Palabras clave: selección stepwise, modelo funcional, polen de olivo
Programado
MC7 Análisis de datos funcionales 1
17 de abril de 2012 12:00
Sala Roma II
