Regresión cuantil non paramétrica con covariables composicionales

A. Pérez González, M. Conde Amboage

El análisis de datos composicionales ha cobrado gran importancia en las últimas décadas. La presencia de variables que toman valores positivos y suman una cierta cantidad constante implica que no puedan analizarse con técnicas estándar y que su análisis deba adaptarse al soporte de las variables en el espacio Simplex.

En este trabajo abordaremos la estimación no paramétrica de modelos de regresión cuantil cuando las covariables son composicionales. El estudio de este tipo de modelos ha sido abordado previamente desde el punto de vista paramétrico (Ma y Zhang(2023, Communications in Statistics)). Sin embargo, hasta donde sabemos, no se ha analizado la estimación no paramétrica. Nuestro objetivo será tratar de extender las ideas desarrolladas en el contexto de la regresión en media que están basadas en transformaciones de los datos composicionales (Di Marzio et al. (2015, Statistical Modelling)) para regresión cuantil, viendo qué transformaciones son más adecuadas en este caso.

Palabras clave: Estadística No Paramétrica; Datos composicionales; Regresión Cuantil

Programado

Sesión de pósters II
4 de septiembre de 2026 09:00
Facultade de Ciencias Económicas e Empresariais

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