RT master thesis
T1 Métodos Avanzados de Análisis de Datos Funcionales
A1 Pérez Montilla, Andrés
A2 Estadística e Investigación Operativa
K1 datos funcionales
K1 estadística
K1 functional data
K1 functional clutering
K1 functional data analysis
K1 clasificación funcional
K1 statistics
K1 análisis en componentes principales funcionales
K1 functional outliers
K1 outliers funcionales
K1 functional principal component analysis
AB 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.
YR 2018
FD 2018-02
LK http://hdl.handle.net/10498/20583
UL http://hdl.handle.net/10498/20583
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Cádiz
RD 05-nov-2026