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- W1553774561 abstract "En esta tesis se aborda el estudio de datos espaciales y espacio-temporales desde un enfoque unificado, el de los modelos de splines con penalizaciones como modelos mixtos. Estos modelos permiten incorporar estructuras complejas como efectos aleatorios. Para el caso de datos espaciales, proponemos el producto Tensorial por filas. La reparametrizacion como modelo mixto, permite la descomposicion de las funciones en terminos de suma de funciones suaves. Esta decomposicion evita problemas de identificabilidad habituales en otros tipos de suavizadores. La extension al suavizado de datos espacio-temporales, la base se construye como el producto de Kronecker de las bases espacial y temporal.En esta tesis, se estudian los datos del cancer de labio en Escocia, analizados anteriormente en la literatura. Nuestra propuesta es la formulacion de un modelo hibrido que permite simultanemente el suavizado a gran escala y capturar la correlacion espacial a pequena escala con una estructura espacial que considera la vecindad de las regiones de estudio.Para el caso espacio-temporal. Proponemos modelos de suavizado multidimensional, que permiten representar el suavizado como suma de funciones para el espacio, el tiempo y la interaccion espacio-tiempo. Demostramos tambien que la construccion de estos modelos es equivalente a imponer las restricciones habituales sobre los coeficientes de la regresion. Para este caso analizaremos datos de contaminacion por ozono en Europa." @default.
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