Suavizado de curvas para ajustar datos con estructura no lineal desde la perspectiva p-splines
DOI:
https://doi.org/10.35381/i.p.v6i11.4158Palabras clave:
Análisis estadístico, suavizado, datos, series, (Tesauro UNESCO)Resumen
El objetivo de este trabajo fue realizar una aproximación teórica de carácter documental, descriptivo y aplicado al enfoque de la teoría de aproximación P-splines. La metodología utilizada incluye, primeramente, una revisión documental que permitió identificar las principales características del método y los enfoques existentes; segundo, la etapa experimental que consistió en ajustar seis series de datos provenientes del estudio sobre la dinámica poblacional de Ralstonia Solanacearum en plantas de tomate mediante el software R-Project y, por último, los resultados obtenidos. Se evidenció que el parámetro es el responsable de controlar el suavizado y en la búsqueda de un valor para este parámetro que optimice el ajuste, se puede confiar en el estimado por la función GAM, ya que proporcionó ajustes casi idénticos a los modelos con un valor de asignado que de acuerdo a los criterios e índices considerados, fueron seleccionados como modelo final.
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Álvarez, M, Grau, R, García, J, Quintana, R., y Cruz, A. (2015). Uso de técnicas estadísticas para evaluar la rugosidad superficial en probetas de acero inoxidable 316LVM sometidas a desgaste abrasivo comparativo. [Use of statistical techniques to evaluate surface roughness in 316LVM stainless steel specimens subjected to comparative abrasive wear]. Revista Técnica de la Facultad de Ingeniería Universidad del Zulia, 38(1), 20-29. https://n9.cl/cig66
Bandera, E., y Pérez, l. (2018). Los modelos lineales generalizados mixtos. Su aplicación en el mejoramiento de plantas. [Generalized linear mixed models. Its application in plant breeding] Cultivos Tropicales, 39(1), 127-133. https://n9.cl/v4vuu
Barrientos, A., Olaya, J., y González, V. (2007). Un modelo spline para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica. [A spline model for forecasting electricity demand] Revista Colombiana de Estadística, 30(2), 187-202. https://n9.cl/ctu86h
Burbano, V., Valdivieso, M., y Burbano, Á. (2022). Modelos estadísticos no paramétricos en los libros de texto del nivel universitario. [Non-parametric statistical models in university-level textbooks] Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 12(2), 265-278. https://doi.org/10.19053/20278306.v12.n2.2022.15270
Durban, R. (2009). Introducción al Suavizado con Penalizaciones: P-splines [An introduction to smoothing with penalties:P-splines]. BEIO, Boletín de Estadística e Investigación Operativa, 25(3), 195-205. https://n9.cl/2noir
Eilers, P., y Marx, B. (1996). Suavizado Flexible con B-Splines y Penalizaciones. [Flexible Smoothing with B-Splines and Penalties]. Statistical Science, 11(2), 89-102. https://n9.cl/ofjkyt
Hastie, T., y Tibshiranri, R. (1990). Modelos aditivos generalizados. [Generalized Additive Models]. https://n9.cl/0n7be
Lugo, L. (2018). Efecto de bacterias antagonistas y extractos vegetales sobre la dinámica poblacional de Ralstonia solanacearum (SMITH) YABUUCHI et al. Y la expresión de síntomas en tomate (Solanum lycopersicum L.) [Effect of antagonistic bacteria and plant extracts on the population dynamics of Ralstonia solanacearum (SMITH) YABUUCHI et al. and the expression of symptoms in tomato (Solanum lycopersicum L.] (Tesis doctoral). Doctorado en Ciencias Agrícolas, Universidad Central de Venezuela, Maracay, Venezuela.https://n9.cl/utlmt
Ramírez, A., y Polack, A. (2020). Estadística inferencial. Elección de una prueba estadística no paramétrica en investigación científica. [Inferential Statistics. Choice of a Non Parametric Statistical Test in Scientific Research] Horizonte de la Ciencia, 10(19), 191-208. https://n9.cl/m9ybb
Salas, E., Ojeda, N., y Soto, H. (2010). Métodos estadísticos paramétricos y no paramétricos para predecir variables de rodal basados en Landsat ETM+: una comparación en un bosque de Araucaria araucana en Chile. [Parametric and nonparametric statistical methods for predicting stand variables based on Landsat ETM+: a comparison in an Araucaria araucana forest in Chile]. Bosque, 31(3),179-194. https://n9.cl/mxtppl
Toriz, A., y Sánchez, A. (2017). Método de asociación de datos basado en curvas B-Spline para el problema de SLAM en ambientes complejos. [Data association method based on B-Spline curves for the SLAM problem in complex environments]. Computación y Sistemas, 21(2), 353-368. https://doi.org/10.13053/cys-21-2-2724
Wood, S. N. (2017). Modelos Aditivos Generalizados: Una Introducción. [Generalized Additive Models: An Introduction]. (2nd ed.) Boca Raton, Fl, E.U.A: Chapman Hall/CRC. https://n9.cl/l3yfy
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