M. C. Aguilera-Morillo, M. Durban, P. Hernández-Amaro
En el contexto de los modelos de regresión funcional es usual que todas las observaciones de una variable funcional estén completamente observadas en el dominio de definición. Si embargo, hay casos donde parte de las funciones muestrales están parcialmente observadas (se desconoce su valor en gran parte del dominio). Este término recibe el nombre de datos funcionales parcialmente observados. La mayoría de los métodos que tratan este tipo de datos se centran en estimar la parte faltante y, posteriormente, ajustan el modelo de regresión sobre los datos completos. Nuestra propuesta se basa en una generalización de modelo scalar-on-function para la clasificación binaria de datos funcionales bidimensionales parcialmente observados sin llevar a cabo un procesamiento de la parte faltante. Se propone una estimación del modelo basada en la representación básica de los datos muestrales y del coeficiente funcional, controlando la suavidad en la estimación mediante una penalización P-spline.
Keywords: Datos funcionales parcialmente observados, Regresión funcional, P-splines
Scheduled
Functional data analysis II
June 12, 2025 11:30 AM
Sala VIP Jaume Morera i Galícia