Resumen

VANEGAS, Jairo  y  VASQUEZ, Fabián. Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS), una alternativa para el análisis de series de tiempo. Gac Sanit [online]. 2017, vol.31, n.3, pp.235-237. ISSN 0213-9111.  https://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2016.10.003.

Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS) es un método de modelación no paramétrico que extiende el modelo lineal incorporando no linealidades e interacciones de variables. Es una herramienta flexible que automatiza la construcción de modelos de predicción, seleccionando variables relevantes, transformando las variables predictoras, tratando valores perdidos y previniendo sobreajustes mediante un autotest. También permite predecir tomando en cuenta factores estructurales que pudieran tener influencia sobre la variable respuesta, generando modelos hipotéticos. El resultado final serviría para identificar puntos de corte relevantes en series de datos. En el área de la salud es poco utilizado, por lo que se propone como una herramienta más para la evaluación de indicadores relevantes en salud pública. Para efectos demostrativos se utilizaron series de datos de mortalidad de menores de 5 años de Costa Rica en el periodo 1978-2008.

Palabras clave : Metodología; Estadística no paramétrica; Predicción.

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