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MTM2011-28285-C02-02

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METODOS DE SUAVIZADO FLEXIBLES Y ALGORITMOS EFICIENTES EN EPIDEMIOLOGIA, DEMOGRA...

METODOS DE SUAVIZADO FLEXIBLES Y ALGORITMOS EFICIENTES EN EPIDEMIOLOGIA, DEMOGRAFIA Y MEDIO AMBIENTE ESTE PROYECTO SE CENTRA EN EL DESARROLLO DE MODELOS DE SUAVIZADO, ES DECIR, MODELOS DE REGRESION DONDE LA RELACION ENTRE LA VARIABLE RESPUESTA Y LAS VARIABLES EXPLICATIVAS SE PRESUPONE SUAVE. EN PARTICULAR, ESTUDIAREMOS EL USO DE... ver más

01/01/2011

UC3M

26K€

Presupuesto del proyecto: 26K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1332

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2011-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1332

Presupuesto del proyecto 26K€

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO SE CENTRA EN EL DESARROLLO DE MODELOS DE SUAVIZADO, ES DECIR, MODELOS DE REGRESION DONDE LA RELACION ENTRE LA VARIABLE RESPUESTA Y LAS VARIABLES EXPLICATIVAS SE PRESUPONE SUAVE. EN PARTICULAR, ESTUDIAREMOS EL USO DE SPLINES CON PENALIZACIONES (P-SPLINES, EILERS Y MARX, 1996) Y SU REPRESENTACION COMO MODELOS MIXTOS EN EL AMBITO DE LA REGRESION NO PARAMETRICA. LAS NUEVAS TECNICAS DE RECOGIDA DE DATOS Y LOS AVANCES COMPUTACIONALES HAN PERMITIDO DISPONER DE GRAN CANTIDAD DE INFORMACION EN DIVERSAS AREAS CIENTIFICAS COMO LA EPIDEMIOLOGIA, LA DEMOGRAFIA Y EL MEDIO AMBIENTE ENTRE OTRAS AREAS. SIN EMBARGO, MUCHOS DE LOS MODELOS CLASICOS DE REGRESION EN ESTAS AREAS SE VEN COMPROMETIDOS, BIEN POR LA RIGIDEZ DE SUS HIPOTESIS, O POR EL GRAN VOLUMEN DE DATOS QUE SE MANEJAN. LOS MODELOS DE SUAVIZADO MEDIANTE P-SPLINES HAN RECIBIDO UNA GRAN ATENCION EN DIVERSAS AREAS CIENTIFICAS DADO QUE SON AL MISMO TIEMPO FLEXIBLES Y COMPUTACIONALMENTE EFICIENTES, ADEMAS SU FORMULACION COMO MODELOS MIXTOS PERMITE LA INCORPORACION DE ESTRUCTURAS MAS COMPLEJAS EN LA MODELIZACION. POR TODO ELLO, LA EXTENSION DE ESTA METODOLOGIA A SITUACIONES MAS COMPLEJOS Y CON UN GRAN VOLUMEN DE DATOS SE PRESENTA COMO UN AVANCE MUY IMPORTANTE DENTRO DE LOS PROBLEMAS QUE SE TRATARAN DE ABORDAR EN ESTE PROYECTO.LOS PRINCIPALES OBJETIVOS DE ESTE PROYECTO SON:1. DESARROLLAR NUEVOS AVANCES EN METODOLOGICOS EN MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS CON P-SPLINES. EN CONCRETO, SE ESTUDIARAN NUEVOS MODELOS DE SUAVIZADO CON PENALIZACIONES COMPUTACIONALMENTE EFICIENTES Y SE DESARROLLARAN ALGORITMOS PARA EL AJUSTE DE MODELOS MIXTOS DE SUAVIZADO Y LA ELECCION DE PARAMETROS DE SUAVIZADO.2. ESTIMACION E INFERENCIA EN MODELOS DE SUAVIZADO ESPACIO-TEMPORALES. EN PARTICULAR SE HARAN ESTUDIOS COMPARATIVOS DE MODELOS CON P-PLINES Y MODELOS CLASICOS ESPACIALES. SE DESARROLLARAN PENALIZACIONES ARMONICAS PARA DATOS ESTACIONALES Y SE ESTUDIARAN TECNICAS DE COMPARACION DE SUPERFICIES.3. ESTUDIO DE NUEVAS TECNICAS DE REGRESION NO-PARAMETRICA PARA DATOS AGRUPADOS. EN CONCRETO, SE BUSCARAN MODELOS EFICIENTES PARA DATOS EN DOMINIOS IRREGULARES (DATOS GEOGRAFICOS) MEDIANTE EL USO DE "GENERALIZED LINEAR ARRAY METHODS" Y SE EXTENDERAN LOS MODELOS DE TIPO "COMPOSITE LINK MODELS" AL CASO DE DESAGREGACION DE DATOS ESPACIALES Y TEMPORALES.4 APLICACION A BASES DE DATOS REALES: COMPARACION DE SUPERFICIES DE MORTALIDAD POR CAUSA DE MUERTE Y LOCALIZACION (HUMAN MORTALITY DATABASE), MODELOS ESPACIO-TEMPORALES PARA CONTAMINACION ATMOSFERICA Y FLUVIAL EN EUROPA, MODELOS PARA MAPAS DE ENFERMEDADES EN MUNICIPIOS DE LA COMUNIDAD DE MADRID, Y ANALISIS DE IMAGENES MEDICAS (MRI, EEG, MEG). UAVIZADO\MODELOS MIXTOS\MODELOS ADITIVOS\SPLINES CON PENALIZACIONES

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