Use of Additive Models to Assess the Time and Space Variability in 3D Data
Fecha
Director
Enlace al recurso
https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/23
10.15332/s2027-3355.2010.0002.02
10.15332/s2027-3355.2010.0002.02
DOI
ORCID
Google Scholar
Cvlac
gruplac
Descripción Dominio:
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Santo Tomás
Compartir
Resumen
This paper is aiming to identify the presence of variability over time and space for water temperature in Santa Marta, Colombia. The modeling process consider an approach through linear models, the use of additive models as an alternative to capture nonlinear patterns, evaluation of the need for a non parametric effect for each of the covariates and finally, a diagnostic test for the residuals to assess the need to include a covariance structure over time and/or space.
Este articulo está dirigido a identificar la presencia de variabilidad sobre tiempo y espacio para la temperatura del agua en Santa Marta, Colombia. El proceso de modelamiento considera una aproximación a través de un modelo lineal, el uso de modelos aditivos como una alternativa para capturar patrones no lineales, evaluación de la necesidad de un efecto no paramétrico para cada una de las covariables y finalmente un diagnóstico sobre los residuales para valorar la necesidad de incluir una estructura de covarianza sobre tiempo y/o espacio.
Este articulo está dirigido a identificar la presencia de variabilidad sobre tiempo y espacio para la temperatura del agua en Santa Marta, Colombia. El proceso de modelamiento considera una aproximación a través de un modelo lineal, el uso de modelos aditivos como una alternativa para capturar patrones no lineales, evaluación de la necesidad de un efecto no paramétrico para cada una de las covariables y finalmente un diagnóstico sobre los residuales para valorar la necesidad de incluir una estructura de covarianza sobre tiempo y/o espacio.
Abstract
Idioma
Palabras clave
Efecto no paramétrico, estructura de covarianza sobre el tiempo y espacio, modelos aditivos, variabilidad