Regresión funcional mediante bases obtenidas por descomposición espectral del operador covarianza
Palabras clave:
Datos funcionales, modelo lineal, nálisis de componentes principales funcionalesResumen
En este artículo se estudia el modelo de regresión lineal funcional en el cual las variables explicativas son puntos muestrales de un proceso continuo en el tiempo es decir funciones aleatorias observadas sobre un subconjunto compacto y Y es la variable de respuesta escalar. Se proponen dos estimadores para la regresión: por medio del método de componentes principales funcionales (PCA) y por medio del método de mínimos cuadrados parciales (PLS). El objetivo es comparar los coeficientes de determinación (R2) obtenidos por los métodos anteriormente mencionados.
