Modelos de Regresión Aditivos Estructurados (STAR) con respuesta ...
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don<strong>de</strong> las zonas núcleo parecen ser más gran<strong>de</strong>s y don<strong>de</strong> el mapa parece más claroen relación a los resultados obtenidos para todos los incendios.Figura 4.8: Efectos espaciales no estructurados <strong>de</strong>l mo<strong>de</strong>lo <strong>STAR</strong> <strong>con</strong> <strong>respuesta</strong>binomial - Ocurrencia <strong>de</strong> incendios forestales provocadosLos resultados <strong>de</strong> las efectos espaciales no estructurados (ver Figura 4.8) noapuntan en ninguna dirección específica, sin embargo se observan <strong>con</strong>cellos <strong>con</strong> efectosespaciales no estructurados mas positivos (<strong>con</strong>cellos <strong>de</strong> color rosa), lo que <strong>con</strong>tribuyea una mayor posibilidad <strong>de</strong> efecto local, pero que no son municipios significativos(<strong>con</strong>cellos <strong>de</strong> color gris) como se aprecia en en la Figura 4.8 (panel <strong>de</strong>recho).Los <strong>con</strong>cellos pintados <strong>de</strong> blanco y rayados no aportan información <strong>de</strong> ningún tipo,ya que no se obtuvo dato para po<strong>de</strong>r estimar este efecto.4.1.4. Ajuste <strong>de</strong> mo<strong>de</strong>losEl enfoque a seguir en esta sección es el ajuste <strong>de</strong> los mo<strong>de</strong>los anteriores apartir <strong>de</strong> criterios AIC (Akaike Information Criterion ), BIC (Bayesian InformationCriterion ) y GCV (Generalized Cross-Validation). En el Cuadro 4.3 se presentan los2 mo<strong>de</strong>los ajustados para las variables meteorológicas, los cuales quedan <strong>de</strong>finidospor el predictor. Los valores <strong>de</strong> AIC, BIC y GCV se exponen para los dos mo<strong>de</strong>los.También son incluidos los grados <strong>de</strong> libertad <strong>de</strong> cada mo<strong>de</strong>lo estimado.