useR

Modelización y Predicción con Datos Funcionales en R


M. Carmen Aguilera Morillo, Ana.M. Aguilera del Pino, Manuel Escabias Machuca y Mariano.J. Valderrama Bonnet, Universidad de Granada


En los últimos años han proliferado los trabajos de investigación en los que se generalizan las técnicas multivariantes al caso de datos funcionales, dando lugar a una parte de la estadística conocida como Análisis de Datos Funcionales (ADF). Las observaciones muestrales de una variable funcional son funciones que en la mayoría de los casos proceden de la observación temporal de una variable estadística (realizaciones de un proceso estocástico). Los datos funcionales aparecen en campos muy diversos de aplicación de la estadística como la economía, ciencias de la salud y medioambiente, entre otros.

¿Por qué trabajamos con R? Uno de los principales investigadores en ADF, J.O. Ramsay, desarrolló una completa librería en R (fda), la cual contiene gran parte de las técnicas estadísticas desarrolladas hasta ahora en ADF. En la actualidad, sirve de referencia para investigadores de todo el mundo. Recientemente, investigadores de la Universidad de Santiago de Compostela han desarrollado una librería sobre ADF (fda.usc) que aporta novedades sobre la anteriormente mencionada. En particular, el grupo de investigación "Modelización y Predicción con Datos Funcionales" de la Universidad de Granada desarrolla su labor investigadora haciendo uso de R. Rutinas propias adaptadas a las necesidades de los datos a analizar se están llevando a cabo actualmente en R (aproximación de datos funcionales, análisis en componentes principales funcional, regresión logística funcional, todo ello adaptado para el caso de datos de naturaleza suave que hayan sido observados con error). En definitiva, el objetivo de este trabajo es mostrar a la comunidad de usuarios de R un resumen de los principales trabajos desarrollados por el grupo en ADF, haciendo uso del software libre R.


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