Modelos de Regresión Aditivos Estructurados (STAR) con respuesta ...

4.1.2. Modelización de los incendios forestales totalesEl primer análisis en este trabajo explora la evolución de los incendios totalesde acuerdo a las variables meteorológicas, la altitud y el posible efecto espacial delconcello. En este análisis se consideran un total de 362625 registros, incluyendo todoslos incendios ocurridos en el periodo de estudio que han sido registrados en cadauna de las cuadrículas en las que se dividió Galicia.El modelo se representa por:logit(P k ) =( )Pk= log =1 − P k= β 0 + f 1 (altitud) + f 2 (ta media) + f 3 (hr) + f 4 (pp)++ f estr (cdconc) + f no estr (cdconc)(4.3)Para simplificar la notación consideramos k como el índice del conjunto de vóxelesespacio-tiempo sobre el área de estudio y periodo, por lo tanto P k denotan laprobabilidad de ignición en el voxel k teniendo en cuenta el conjunto de covariablesobservadas correspondientes a cada voxel. Nuestros modelos seleccionados contieneun intercepto β 0 . Los términos f i son funciones suavizadas que describen la relaciónno lineal entre las variables explicativas y el logit de probabilidad de la variablerespuesta, estas funciones han sido estimadas usando P-splines cúbicos bayesianosde segundo orden con 20 nudos interiores. La f estr es estimada usando campos aleatoriosde Markov y f no estr usando i.i.d. efectos aleatorios Gausianos.Las Figuras 4.1 y 4.2 ilustran los efectos suavizados de las covariables altitud,ta media, hr y pp en la ocurrencia de incendio forestal para los modelos STAR conrespuesta binomial. Además, la estimación de los grados de libertad del intercepto ylas variables explicativas junto con los intervalos de credibilidad al 95 % se muestranen el Cuadro 4.1.Variables grados libertad IC al 95 %cte 1 (-9.2360, -7.9079)altitud 2.502 Ver Figura 4.1ta media 4.069 Ver Figura 4.1hr 5.271 Ver Figura 4.2pp 1.053 Ver Figura 4.2Cuadro 4.1: Estimación de los grados de libertad e intervalos de credibilidad al 80y 95 %