Goodness-of-fit tests for the functional linear model based on randomly projected empirical processes
Juan A. Cuesta-Albertos, Eduardo García-Portugués, Manuel Febrero-Bande, Wenceslao González-Manteiga
El equipo coordinado por Wenceslao González Manteiga, de la Universidad de Santiago de Compostela, y en el que han participado los profesores Juan A. Cuesta-Albertos, de la Universidad de Cantabria, Manuel Febrero-Bande, de la Universidad de Santiago de Compostela, y Eduardo García-Portugués, de la Universidad Carlos III de Madrid, ha desarrollado un nuevo procedimiento estadístico para analizar si determinados modelos predictivos son los más adecuados para aplicarse con los datos de alta frecuencia disponibles, y así evitar conclusiones erróneas. Esta metodología puede aplicarse a diversos campos, como la predicción de precios de energía, de activos financieros, de control de tráfico y, durante la pandemia por Covid-19, se ha empleado para predecir datos epidemiológicos a siete días sobre varias variables como la evolución, los ingresos hospitalarios o ingresos en UCI.
Este trabajo, que se publicó en 2019 en una de las principales revistas de estadística, The Annals of Statistics, “tiene importantes ventajas computacionales que sobrepasan a los de otras pruebas ya existentes”, indica el acta del jurado. Leer más
10 junio 2025
