Výsledky vyhledávání - "Regresión no paramétrica"

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Modelo de regresión logística para la comparación de series climatológicas registradas en la cuenca del río Torbes, Venezuela

Autor: Salli Villegas, Danny Villegas, Yary Pérez, Manuel E. Milla

Publikováno v: Revista de Investigación en Agroproducción Sustentable, Vol 2, Iss 3, Pp 54-60 (2019)

El objetivo de esta investigación fue evaluar series de precipitación mensual mediante regresión logística multinominal para comparar la tendencia, estacionalidad y presencia de observaciones atípicas en series de precipitación mensual. Para el

Externí odkaz: https://doaj.org/article/695d2545cfbd4e3f89e3adc280875e9f

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Use of generalized additive mixed models in the comparison of mortar types in different configurations

Autor: Breno Gabriel da Silva, Willian Luís de Oliveira, Terezinha Aparecida Guedes, Vanderly Janeiro, José Aparecido Canova

Publikováno v: Research, Society and Development; Vol. 11 No. 6; e31011629160
Research, Society and Development; Vol. 11 Núm. 6; e31011629160
Research, Society and Development; v. 11 n. 6; e31011629160
Research, Society and Development
Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)
instacron:UNIFEI

Generalized additive mixed models (GAMM) are useful when the nature of the data is longitudinal, which include the nonlinearity of the individual trajectories of the subjects, associating these with the assumption of the existence of random effects f

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f9b2a00c9d3df7b17f219f202c851803
https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/29160

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Predicción no paramétrica de señales en plasmas de fusión nuclear

Autor: Martínez Susilla, Andrés

Publikováno v: e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá
instname

En la obtención de un modelo de regresión no paramétrico no se requiere que la distribución de entrada esté caracterizada por ciertos parámetros, los cálculos y procedimientos se fundamentan en distribuciones o hipótesis a priori conocidas. E

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::c41acefa417f910791410088eacaf3db
https://hdl.handle.net/10017/52692

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AJUSTE DE CURVAS MEDIANTE MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS PARA ESTUDIAR EL COMPORTAMIENTO DE CONTAMINACIÓN DEL AIRE POR MATERIAL PARTICULADO PM10 AJUSTE DE CURVAS MEDIANTE MÉTODOS NÃO PARAMÉTRICOS PARA ESTUDAR O COMPORTAMENTO DE CONTAMINAÇÃO DO AR POR MATERIAL PARTICULADO PM10 CURVE FITTING NONPARAMETRIC METHODS FOR STUDYING BEHAVIOR FROM AIR POLLUTION PM10

Autor: Jhovana Reina, Javier Olaya

Publikováno v: Revista EIA, Iss 18, Pp 19-31 (2012)

Uno de los principales agentes contaminantes del aire es el material particulado de diámetro aerodinámico inferior a 10 micrómetros, comúnmente conocido como PM10. Su comportamiento varía de forma irregular y temporal en la atmósfera, debido a

Externí odkaz: https://doaj.org/article/149704fffd2d4b309ff11c2f11f3eb1a

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Nonparametric Time Series Analysis of the Conditional Mean and Volatility Functions for the COP/USD Exchange Rate Returns Análisis de series de tiempo no paramétrico de las funciones de media y varianza condicional de los retornos de la tasa de cambio COP/USD

Autor: SANTIAGO GALLÓN, KAROLL GÓMEZ

Publikováno v: Revista Colombiana de Estadística, Vol 33, Iss 1, Pp 25-41 (2010)

The modeling and estimation of the conditional volatility associated with a stochastic process usually have been based on parametric ARCH-type and stochastic volatility models. These time series models are very powerful in representing the dynamic st

Externí odkaz: https://doaj.org/article/238bb1253b464eaba708137b10f6730e

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Un modelo spline para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica A Spline Model for Electricity Demand Forescasting

Autor: ANDRÉS FELIPE BARRIENTOS, JAVIER OLAYA, VÍCTOR MANUEL GONZÁLEZ

Publikováno v: Revista Colombiana de Estadística, Vol 30, Iss 2, Pp 187-202 (2007)

El propósito de este trabajo es modelar, con fines de pronóstico, la demanda diaria de energía eléctrica en una región del suroccidente colombiano, mediante la implementación de modelos de regresión no paramétrica teniendo en cuenta factores

Externí odkaz: https://doaj.org/article/0a03c4aef2574200b76c93195ad4d91a

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Predicción de la demanda eléctrica horaria mediante redes neuronales artificiales.

Autor: Mallo González, Carlos

Publikováno v: Rect@, Vol 5, Iss 1, Pp 5-28 (2004)

En este trabajo se realiza una introducción a los modelos neuronales y se explora su aplicabilidad en el terreno de la economía cuantitativa como instrumento de modelización y predicción no paramétrica. A tal objeto hemos desarrollado un modelo

Externí odkaz: https://doaj.org/article/ec338b7471b943c6a5b44256e8087626

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Una nota sobre la elección de ancho de banda cuando la hipótesis nula es semiparamétrica.

Autor: Jorge Barrientos Marin

Publikováno v: Revista de Economía del Rosario, Vol 8, Iss 2 (2010)

Este artículo presenta un contraste de aditividad. El modelo aditivo es usado para modelar estructuras paramétricas y semiparamétricas. La hipótesis de aditividad es interesante porque es fácil de interpretar y produce unas tasas de convergencia

Externí odkaz: https://doaj.org/article/89f01a99a42d4a288da299a770b52fff

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ELECCIÓN DEL MEJOR MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA MEDIANTE EL USO DE LA REGRESIÓN NO PARAMÉTRICA

Autor: Argüelles, Eliseo Gabriel, Acuña, Ernesto Pedro Menéndez, Yojan Guevara Pérez

En este trabajo se presenta un estudio para justificar el uso de la regresión no paramétrica para obtener evidencia del modelo lineal a considerar en la aplicación de la regresión logística con una sola variable independiente. Se realizó un est

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1abdc43f96db33bd2aaea05d33ec1818

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Modelos aditivos y su implementación en R

Autor: Paredes Pérez, Óscar Alexis

Publikováno v: UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid
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Los modelos aditivos surgen dentro de la regresión no paramétrica para tratar el problema de la maldición de la dimensionalidad. Por analogía con el modelo de regresión múltiple se mantiene la aditividad del efecto de los predictores, pero se s

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::c8e55a42525a128fcf154ed2c4b57a00

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