INVESTIGADORES
GARCIA ARANCIBIA Rodrigo
congresos y reuniones científicas
Título:
Predicción no paramétrica para datos espaciales univariados
Autor/es:
LOVATTO, MARIEL GUADALUPE; LLOP, PAMELA; GARCÍA ARANCIBIA, RODRIGO
Lugar:
Santa Fe
Reunión:
Congreso; Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial; 2023
Institución organizadora:
ASAMACI
Resumen:
En el contexto de la predicción de datos espaciales, presentamos cinco predictores no paramétricos basados en la idea del predictor cl´asico kriging. En esta dirección, los métodos propuestos utilizan una combinación lineal pesada de la variable de inter´es en sitios donde la misma fue medida, con los pesos calculados utilizando estimadores no paramétricos de tipo núcleo. Los métodos propuestos tratan de explotar al máximo la información dada por la cercanía espacial y también por la similitud entre la variable de interés medida en diferentes vecindarios. Para ello se utilizan distintas combinaciones de núcleos (uno o dos núcleos) y diferentes combinaciones de distancias (multiplicativas y aditivas). El funcionamiento de los métodos propuestos se muestra mediante estudios de simulación y aplicaciones de predicción del precio de la vivienda.
