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

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Figura 4.26: Estimación de los efectos suavizados de las covariables hr(figura izquierda)y pp (figura derecha) con sus correspondientes bandas de credibilidad al 80 y95 % - Ocurrencia de incendios forestales provocadosLas efectos de las funciones de suavización de las variables grupos de modelosde combustible se muestran en las Figuras 4.27 y 4.28, donde de nuevo se observaque la variable Sin asignar modelo y grupo de matorral son las variables que mejorexplican la ocurrencia de incendios forestales, ya que como se estudió en el apéndiceA, son las variables con mayor representación por vóxeles y por lo tanto en zonasocupadas por incendios. Ambas son funciones crecientes, según aumenta la superficieforestal, aumenta el riesgo de incendios en Galicia. El resto de variables de tipo decombustible son funciones que a medida que aumenta la superficie por m 2 de voxelse separan cada vez más las banda de credibilidad al 80 y 95 %, por lo que no debede sobreinterpretarse los efectos de estas variables en la ocurrencia de incendiosforestales provocados.
Figura 4.27: Estimación de los efectos suavizados de las covariables Sin Asignar Modelo(figura izquierda) y grupo de Pastos (figura derecha) con sus correspondientes80 y 95 % de bandas de credibilidad - Ocurrencia de incendios forestales provocadosFigura 4.28: Estimación de los efectos suavizados de las covariables Matorral, Hojarascay Restos con sus correspondientes 80 y 95 % de bandas de credibilidad -Ocurrencia de incendios forestales provocadosLos efectos espaciales estructurados (ver Figura 4.29) muestran que los concellossituados al oeste presentan mayor ocurrencia de incendios forestales provocados
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