Vélez Ramos, Davier De J.

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    Análisis no paramético para la predicción de datos funcionales
    (2013-06) Vélez Ramos, Davier De J.; Acuña Fernández, Edgar; College of Arts and Sciences - Sciences; Rolke, Wolfgang; Lorenzo González, Edgardo; Department of Mathematics; Rodríguez Solís, Rafael
    Los datos de alta dimensión y funcionales están ganando importancia en problemas de predicción debido a los avances técnicos que permiten su captura y tratamiento. Este tipo de datos aparecen frecuentemente en la Medicina o Quimiometría. Todo esto hace que su estudio esté en auge. Tradicionalmente, la solución de estos problemas de predicción se ha llevado a cabo usando modelos paramétricos de regre- sión. Mientras, los tradicionales métodos matemáticos estudian las funciones como objetos matemáticos, teniendo en cuenta sus propiedades y fundamentos teóricos en un sentido paramétrico, Ferraty y Vieu [7] estudian toda esta teoría en un con- texto no paramétrico, creando sus propios modelos no paramétricos y extendiendo los métodos tradicionales a un sentido no paramétrico. Así, es importante abordar una amplia revisión bibliográfica del (Análisis de Datos Funcionales)ADF hasta la actualidad y profundizar en el estudio de estos distintos enfoques viendo sus se- mejanzas, diferencias y vislumbrando posibles interacciones. En este último punto se pondrá especial atención a la utilización de métodos no paramétricos con datos funcionales, todo ello en el marco del problema de predicción.