Avances en el estudio del modelo funcional de respuesta binaria con medidas repetidas

CICLO DE CONFERENCIAS ESTADÍSTICA Y CIENCIA DE DATOS PATRICIA ROMÁN

Conferenciante: Christian Leonardo Urbano León (Departamento de Estadística e Investigación Operativa, UGR)

Resumen: El Análisis de Datos Funcionales engloba una gran variedad de métodos estadísticos en los que los datos proporcionan información sobre curvas, superficies o cualquier otra función que varía de forma continua. En la Universidad de Granada, el grupo Modelización y Predicción con Datos Funcionales (FQM 307) de la Junta de Andalucía, dirigido por el Profesor M.J. Valderrama, lleva más de 20 años aportando metodologías en este campo en el Dpto. de Estadística e Investigación Operativa. Durante todo este tiempo, se han realizado aportaciones en este campo proporcionando así, métodos de estimación del Análisis en Componentes Principales Funcional (FPCA) (Ocaña-Lara et al., 1999), proponiendo modelos lineales de predicción en componentes principales (PCP) para estimar un proceso estocástico a partir de otro correlacionado (Aguilera et al., 1999), introduciendo los modelos de regresión logística funcional en componentes principales para predecir una variable de respuesta binaria a partir de un predictor funcional (Escabias et al., 2004), proponiendo distintas formas de suavizado con splines penalizados (P-splines) de la regresión PLS funcional con respuesta escalar (Aguilera-Morillo et al., 2013), o extendiendo métodos de ANOVA funcional para el caso de medidas repetidas (Acal y Aguilera, 2022).

Siguiendo con la línea del grupo, en esta conferencia se pretende mostrar los últimos resultados obtenidos con el objetivo de proponer solución al modelo funcional de respuesta binaria cuando las variables funcionales no se consideran independientes, lo que se conoce como modelos con medidas repetidas.