%0 Journal Article 
%A Pérez Montilla, Andrés
%T Métodos Avanzados de Análisis de Datos Funcionales
%D 2018
%U http://hdl.handle.net/10498/20583
%X El presente trabajo Fin de Máster constituye una revisión de las principales técnicas relacionadas con el análisis y tratamiento estadístico de datos funcionales. A modo de introducción, comenzaremos con el estado actual de la investigación en el campo de la estadística funcional, retos, desafíos y nuevos enfoques. Dentro de los principales métodos avanzados, haremos hincapié en las herramientas de reducción de la dimensión, especialmente en el análisis de componentes principales funcionales (ACPF) y en la reconstrucción de curvas mediante modelos lineales.

A continuación, desarrollaremos distintas técnicas de detección de outliers funcionales, para seguidamente estudiar y profundizar en varios métodos de clasificación de curvas o "análisis clúster funcional", en los que tendrá gran protagonismo el algoritmo de K-medias.

Todas y cada una de los conceptos vienen acompañados de ejemplos sobre conjuntos de datos reales, con el fin de evidenciar sus puntos fuertes y limitaciones. Para ello hemos empleado distintos paquetes del software R cuyo código puede consultarse en el apéndice.

%K datos funcionales
%K estadística
%K functional data
%K functional clutering
%K functional data analysis
%K clasificación funcional
%K statistics
%K análisis en componentes principales funcionales
%K functional outliers
%K outliers funcionales
%K functional principal component analysis
%~ Universidad de Cádiz