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

• Autores: Javier Roca Pardiñas , Wenceslao González Manteiga , Manuel Febrero Bande , José Manuel Prada Sánchez
• Localización: XXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa: Úbeda, 6-9 de noviembre de 2001, 2001, ISBN 84-8439-080-2
• Idioma: español
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• Resumen

  • 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).