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

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

• 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