Resumen del trabajo fin de master
Título:
Predicción y Clasificación con alta dimensión en el número de covariables |
Universidad que ofrece el proyecto:
Universidade de Santiago de Compostela |
Director/a:
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González Manteiga, Wenceslao |
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Resumen:
El ámbito de los modelos de regresión y de clasificación ha sido muy estudiado desde el principio de los desarrollos metodológicos en la Estadística. Desde sus inicios, con los clásicos modelos de regresión lineal múltiple y la regla lineal discriminante de Fisher, hasta los años más recientes, con los estudios que cubren los modelos no lineal, de tipo no paramétrico o semiparamétrico para ambos contextos.
Más recientemente el fenómeno de la cantidad masiva de datos o los llamados datos de alta dimensión, generó adaptaciones o modificaciones de los modelos al contexto en el que el número de covariables sea muy amplio, incluso en proporción al tamaño muestral de la muestra de partida. Los desarrollos a llevar a cabo en esta propuesta de trabajo fin de máster son los siguientes:
a) Revisar las diversas adaptaciones mas importantes de los distintos modelos de regresión y clasificación al contexto en el que el número de covariables sea comparable al número de datos.
c) Ilustración con estudios de simulación y aplicación a datos reales de carácter medioambiental o epidemiológico.
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