Modelos de regresión funcional con respuesta funcional aplicados a las variables meteorológicas, temperatura, humedad, presión y radiación

Nancy Elizabeth Chariguamán Maurisaca, Manuel Antonio Meneses Freire
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Abstract

Introducción: El análisis de datos funcionales tiene muchas aplicaciones y es muy útil en diferentes campos como la economía, ciencias de la salud, medio ambiente. Proporciona, en conjunto con otros métodos estadísticos, información para predecir eventos, ya sean naturales, sociales o de salud. Objetivo: Ajustar modelos de regresión funcional con respuesta funcional aplicados a las variables meteorológicas, Temperatura, Humedad, Presión y Radiación. Métodos: Analizar de forma descriptiva las variables meteorológicas; ajustar los modelos de regresión funcional de la variable Radiación en dependencia de las variables temperatura, humedad y presión; evaluar el ajuste de los modelos de regresión funcional en las variables meteorológicas. Resultados: Se obtuvieron las gráficas de cada variable meteorológica, un análisis de datos atípicos funcional, el suavizado de las curvas que representan las variables meteorológicas mediante Fourier. El análisis residual de los modelos lineales con respuesta funcional de la  radiación explicada mediante las variables, temperatura y presión dieron como resultado menor variación con la temperatura, que con la presión.  Conclusiones: Los modelos de regresión funcional con respuesta funcional de la variable radiación en dependencia de la variable presión presento mayor variación en el análisis de sus residuos con respecto al modelo de radiación en dependencia de  temperatura.
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适用于气象变量、温度、湿度、压力和辐射的功能响应回归模型。
简介功能数据分析应用广泛,在经济、健康科学、环境等不同领域都非常有用。它与其他统计方法相结合,为预测自然、社会或健康事件提供信息。目标:拟合适用于气象变量(温度、湿度、压力和辐射)的功能响应回归模型。方法:对气象变量进行描述性分析;根据温度、湿度和压力变量拟合辐射变量的函数回归模型;评估气象变量函数回归模型的拟合程度。结果:获得了每个气象变量的曲线图、离群值函数分析、傅里叶平滑气象变量曲线。用温度和压力变量解释辐射的功能响应线性模型的残差分析结果表明,温度的变化小于压力的变化。 结论与依赖温度的辐射模型相比,依赖压力变量的辐射功能响应功能回归模型在残差分析中的变化更大。
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