Resumen de Semi-parametric and non-parametric methods to directional data
José Antonio Carnicero Carreño 
Los datos direccionales surgen en muchas ciencias y requieren técnicas específicas para su análisis. En esta tesis se comentan sus características, modelos típicos y como se analizan este tipo de datos.
La contribución de esta tesis a este área de investigación ha sido el desarrollado cinco nuevos modelos para este tipo de datos. Estos modelos se dividen dependiendo de la herramienta básica para la construcción del modelo.
El primer modelo corresponde al polinomio de Bernstein circular, en el cual, mediante el polinomio de Bernstein se construye de una forma no paramétrica la densidad subyacente al conjunto de datos empleado. Este modelo de ajusta con un conjunto de datos reales.
En el segundo y tercer modelo generalizamos este concepto al caso multivariante, incluyendo o no variables lineales, en el cual se tiene que emplear copulas Bernstein empíricas para poder modelizar los datos. Ambos casos se muestran mediante el uso de datos climáticos.
En el cuarto y quinto modelo generalizamos el articulo de Fernández-Durán (2004) al caso bivariante, en el que se modelizan datos circulares-circulares y esféricos. Se muestra como se construye la densidad bivariante y mediante ejemplos se muestra como se usan con datos reales.
