Abstract
El modelo lineal funcional con respuesta escalar relaciona una variable aleatoria evaluada en un espacio infinitodimensional con una variable aleatoria escalar a traves de un operador lineal. En el trabajo ``Goodness-of-fit tests for the functional linear model based on randomly projected empirical processes’’ (Cuesta-Albertos, García-Portugués, Febrero-Bande y González-Manteiga, 2019) se introduce un contraste de bondad de ajuste de este modelo de regresión a un conjunto de datos. Este test esta basado en tres ingredientes principales: la caracterización de la hipótesis nula mediante proyecciones aleatorias, la regularización del estimador del modelo lineal, y la consideración de un proceso empírico de los residuos del modelo indexados por las proyecciones aleatorias de la covariable funcional. El propósito de este artículo es, a petición de BEIO, revisar desde una perspectiva lo más sencilla posible el trabajo galardonado con el Premio SEIO-FBBVA 2020 a la Mejor Contribución en Estadística Metodológica. Se proporcionan, además, el análisis de un nuevo conjunto de datos mediante el software existente y una breve revisión de los trabajos relacionados con el test que han aparecido desde su publicacion.
