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http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19023
Título : | Modelos de regresión B-Splines paramétricos y no paramétricos polinómicos. Una aplicación de ingeniería. |
Autor : | Toalombo Rojas, Byron Meneses Freire, Antonio Zúñiga Lema, Lourdes Espin Guerrero, Ricardo |
Palabras claves : | SIMULACIÓN DE IMPACTO VEHICULAR;MODELOS DE REGRESIÓN POLINOMIALES;MODELOS DE REGRESIÓN B-SPLINES;BONDAD DE AJUSTE;INTERVALO DE CONFIANZA;NORMALIDAD |
Fecha de publicación : | 11-oct-2022 |
Editorial : | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
Abstract : | A study of the polynomial parametric and nonparametric B-splines regression models applied to a simulation of an impact of a car against a bus body was performed. A non-experimental design, cross-sectional, and correlational was established. The R software was used and the following criteria were considered: the rejection of the nullity of the coefficients of the models through the Student's t-hypothesis test, the validity of the models using the Snedecor F-test of the ANOVA table, the goodness of fit, 95% confidence intervals, and compliance with the assumptions of normal distribution, non-autocorrelation and homoscedasticity of the residuals. The Wilcoxon nonparametric test was applied to select the appropriate regression model based on the lengths of the confidence intervals. The parametric polynomial regression models were fitted to curves with parabolic shape or curvature without abrupt changes, fitting better to the relationships of the vehicle impact simulation, whose explanatory variable is the speed of the impacting vehicle. While the nonparametric B-splines regression models provided a better fit to bell-shaped curves with more abrupt curvature changes. |
Resumen : | Se realizó un estudio de los modelos de regresión paramétricos polinomiales y no paramétricos B-splines aplicados a una simulación de impacto de un automóvil contra una carrocería de autobús. Se estableció un diseño no experimental, transversal y correlacional. Se utilizó el software R y se consideraron los criterios: rechazo de la nulidad de los coeficientes de los modelos mediante la prueba de hipótesis t de Student, validez de los modelos mediante la prueba F de Snedecor de la tabla ANOVA, bondad de ajuste, intervalos de confianza al 95%, y cumplimiento de los supuestos de distribución normal, no autocorrelación y homocedasticidad de los residuos. Para la selección del modelo de regresión idóneo se aplicó la prueba no paramétrica de Wilcoxon a partir de las longitudes de los intervalos de confianza. Los modelos de regresión paramétricos polinomiales se ajustaron a las curvas con forma parabólica o que presentan una curvatura sin cambios abruptos, adaptándose mejor a las relaciones de la simulación de impacto vehicular, cuya variable explicativa es la velocidad del vehículo que impacta. Mientras los modelos de regresión no paramétricos B-splines brindaron un mejor ajuste a las curvas con forma de campana y con cambios de curvatura más abruptos. |
URI : | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19023 |
Aparece en las colecciones: | Número 28, Vol. 1 (Julio - Diciembre 2022) |
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