Graciela Boente (Universidad de Buenos Aires - CONICET)
Resumen: Los desarrollos tecnológicos supusieron para la Estadística un cambio en el paradigma metodológico. Ahora es posible trabajar con conjuntos grandes de datos y almacenar la información correspondiente a datos provenientes de imágenes satelitales, fenómenos climáticos así como espectrogramas de sonidos de utilidad en lingüística. En estos ejemplos los datos son objetos de dimensión infinita y su análisis es lo que se conoce como Análisis de Datos Funcionales.
En el caso de datos funcionales, los datos atípicos pueden presentar estructuras más complejas que las observadas en el caso de dimensión finita. Los outliers no necesitan ser datos "extremos'', pueden consistir de curvas que se comportan en forma diferente a las demás o que presentan un comportamiento persistente en nivel, amplitud y/o forma.
En esta charla describiremos algunos procedimientos robustos para resumir y analizar observaciones correspondientes a datos funcionales. Entre las técnicas de reducción de dimensión que intentaremos considerar se encuentra el análisis de componentes principales funcional, el análisis de correlación canónica funcional y el caso del modelo de regresión funcional parcialmente lineal.