Descripción: El modelo aditivo generalizado (GAM, por sus siglas en inglés) es un enfoque estadístico que combina múltiples predictores de manera flexible, permitiendo la modelización de relaciones no lineales entre las variables. A diferencia de los modelos lineales tradicionales, que asumen que la relación entre las variables es lineal, los GAM permiten que cada predictor tenga su propia función de enlace, lo que facilita la captura de patrones complejos en los datos. Esto se logra mediante la adición de funciones suaves, como splines, que permiten que la forma de la relación entre los predictores y la variable de respuesta se ajuste de manera más precisa. Los GAM son especialmente útiles en situaciones donde se sospecha que las relaciones no son lineales, lo que los convierte en una herramienta valiosa en campos como la ecología, la economía y la medicina. Su flexibilidad y capacidad para manejar interacciones complejas entre variables los hacen ideales para el análisis exploratorio de datos y la predicción, proporcionando una interpretación más rica y detallada de los fenómenos estudiados.
Historia: El concepto de modelos aditivos generalizados fue introducido por Trevor Hastie y Robert Tibshirani en su libro ‘Generalized Additive Models’, publicado en 1986. Este trabajo marcó un hito en la estadística, ya que ofreció una alternativa a los modelos lineales generalizados, permitiendo una mayor flexibilidad en la modelización de datos complejos. Desde entonces, los GAM han evolucionado y se han integrado en diversas herramientas estadísticas y software, convirtiéndose en un enfoque popular en el análisis de datos.
Usos: Los modelos aditivos generalizados se utilizan en diversas disciplinas, incluyendo la biología, la economía y la ingeniería. Son especialmente útiles para el análisis de datos donde se sospecha que las relaciones entre variables son no lineales. Por ejemplo, se pueden utilizar para modelar la relación entre diferentes variables ambientales y un resultado de interés, permitiendo capturar efectos no lineales que no serían evidentes en un modelo lineal.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de modelos aditivos generalizados es en la predicción de la calidad del aire, donde se pueden modelar las concentraciones de contaminantes en función de múltiples factores como la temperatura, la humedad y la velocidad del viento. Otro caso es en la medicina, donde se utilizan para analizar la relación entre la dosis de un medicamento y la respuesta del paciente, permitiendo identificar efectos no lineales en la eficacia del tratamiento.
