[Resumen]
Se propone la aplicación de modelos de regresión para la estimación de curvas procedentes del análisis térmico de materiales. Concretamente, se trata el problema de la implementación de estimadores paramétricos y no paramétricos de tipo plinómico local bajo condiciones de dependencia. Además, se estudia el caso del ajuste no sólo de la función de regresión, sino también de la primera y segunda derivadas. Se proponen dos métodos, el primero de mezcla de funciones logísticas y el segundo de tipo no paramétrico con elección del selector de la ventana de tipo PLUG-IN en dos etapas.
Una última aplicación es la clasificación de materiales a paritr de termogramas.
Concretamente, se presenta un método de tipo no paramétrico funcional para la discriminación entre distintas muestras, basado en la aplicación de la regla bayes. Este método permite la comparación de espectros para clasificar adecuadamente una nueva muestra dentro de una gama de materiales conocida.
La novedad del modelo de clasificación radica en el uso de toda la información de la muestra mediante el empleo de modelos de regresión denominados de dimensión infinita o funcionales, por cuanto usan curvas como variable regresora. Finalmente, se aplican los métodos propuestos a distintos experimentos termogravimétricos y se acompañan con estudios de simulación
