Los modelos de regresión múltiple se han utilizado para predecir una variable a partir de la información proporcionada por un conjunto finito de variables explicativas. Existen situaciones donde la información para predecir la respuesta tiene naturaleza funcional, habitualmente asociada a la evolución temporal de una variable continua. Así han surgido los modelos de regresión lineal funcional donde una variable respuesta continua es estimada a partir de funciones muestrales de un proceso estocástico. Nos proponemos generalizar estos modelos al caso de una variable respuesta dicotómica, formulando los modelos de regresión logística funcional y proponiendo una estimación aproximada de parámetros basada en aproximación de las trayectorias en un espacio de dimensión finita a partir de observaciones discretas
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