Predicción con modelos aditivos y modelos parcialmente linealesAplicación a un caso real
- Cotos Yáñez, Tomás
- Prada Sánchez, José Manuel
- González Manteiga, Wenceslao
- Febrero Bande, Manuel
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 compara la predicción de los modelos parcialmente lineales estimando localmente la componente lineal y seleccionando el parámetro de suavización local frente a la predicción del modelo aditivo con estimación por el método de Backfitting y selección de los parámetros ventana local. En ambos casos se obtienen los parámetros de suavización dependientes del punto a predecir a través del método split-sample y validación cruzada respectivamente. Se aplican ambos modelos en situaciones de estimación global y local a un caso predicción de un valor futuro de una serie temporal de contaminación atmosférica