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

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.