¿Qué es un Modelo Aditivo Generalizado (GAM)?
Un Modelo Aditivo Generalizado, o GAM por sus siglas en inglés, es un tipo de modelo estadístico que se utiliza para entender cómo diferentes factores influyen en algo que estás midiendo — por ejemplo, homicidios diarios. Funciona ajustando curvas suaves a través de datos ruidosos para revelar patrones subyacentes.
¿Qué significa "aditivo"?
En lugar de usar una fórmula complicada única, un GAM divide el problema en partes y suma sus efectos. Por ejemplo, puede estimar por separado:
- Cómo cambian las cosas con el tiempo (tendencia a largo plazo)
- Cómo influye cada mes del año (estacionalidad)
- Cómo se comportan los diferentes días de la semana (entre semana vs. fines de semana)
- Cómo afectan los días festivos específicos
Cada uno de estos factores tiene su propia curva flexible, y el modelo los suma para hacer una predicción.
¿Por qué ajustar por estacionalidad, días de la semana y festivos?
- Estacionalidad: Algunos patrones se repiten a lo largo del año (por ejemplo, más delitos en verano).
- Día de la semana: El comportamiento suele variar entre lunes y fines de semana.
- Días festivos: Eventos como Navidad o el Día de la Independencia pueden provocar aumentos o caídas.
¿Qué produce el modelo?
El modelo genera una predicción diaria basada en todos estos factores.