Predicción con modelos aditivos y modelos parcialmente lineales: Aplicación a un caso real

• Autores: Tomás Cotos Yáñez, José Manuel Prada Sánchez , Wenceslao González Manteiga , Manuel Febrero Bande
• 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 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