Resumen de Modelos mixtos de poisson: Aplicación a datos de incendios forestales en galicia
Miguel Boubeta Martínez, María José Lombardía 
, Manuel Marey Pérez , Domingo Morales González
Los incendios forestales están considerados en la actualidad como una de las principales causas de pérdida de masa forestal. Esta problemática tiene especial incidencia en las zonas Mediterráneas, donde los incendios aumentan de forma considerable en los periodos de primavera y verano. Los modelos mixtos de Poisson suponen una alternativa atractiva para modelizar variables respuesta de naturaleza discreta tal como el número de incendios forestales bajo una unidad territorial. Las razones de su éxito se deben a su buen comportamiento a altos niveles de desagregación, donde las modelizaciones más convencionales poseen un elevado error. En este trabajo se aborda la modelización del número de incendios en Galicia (2006-2008) por áreas forestales a través de diferentes alternativas: el modelo de Poisson mixto con efecto de área (Boubeta et al., 2015), el modelo de Poisson mixto con efectos de área y tiempo (independiente y AR(1)-correlado) y el modelo de Poisson mixto con correlación espacial. Se ha realizado un análisis comparativo de diferentes métodos de estimación de los parámetros tales como el método de los momentos (Jiang, 1998) u otros métodos basados en la aproximación de la verosimilitud tales como PQL o el método de Laplace (Saei and Chambers, 2003; Demidenko, 2004). Bajo este contexto, hemos desarrollado los correspondientes Empirical Best Predictors (EBP) y se han comparado los estimadores propuestos con otros estimadores existentes en la literatura tales como el estimador directo o el plug-in. Se realizarán varios estudios de simulación para estudiar el comportamiento de los diferentes estimadores utilizados. Finalmente, como medida de precisión de los EBP’s proponemos un MSE bootstrap dado que su comportamiento es similar a la versión analítica y menos costoso computacionalmente.
