Predicción de incidentes de contaminación de SO2 en las cercanías de una central térmica utilizando modelos de regresión para respuesta binaria

  1. Roca Pardiñas, Javier
  2. González Manteiga, Wenceslao
  3. Febrero Bande, Manuel
  4. Prada Sánchez, José Manuel
Libro:
XXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa: Úbeda, 6-9 de noviembre de 2001

Editorial: Jaén : Universidad de Jaén, 2001

ISBN: 84-8439-080-2

Ano de publicación: 2001

Congreso: Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa (26. 2001. Úbeda)

Tipo: Achega congreso

Resumo

En este trabajo se proponen e ilustran distintas metodologías de predicción binaria sobre una serie temporal de especial interés en medio ambiente como es la inmisión de SO2. En particular se plantean los modelos: Modelo Lineal Generalizado (GLM)) , Single Index Model (SIM), Modelo Aditivo Generalizado (GAM), GAM con función link desconocida (G-GAM) y el modelo multidimensional de Regresión no Paramétrica (RNP), y se comparan los modelos mediante la aplicación a datos simulados y a datos reales correspondientes a concentraciones de en el entorno de la central térmica de As Pontes (La Coruña, España).