Técnicas de validación cruzada en la estimación de la densidad bajo condiciones de dependencia
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hdl:2099/4009
Tipus de documentArticle
Data publicació1991
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya. Centre de Càlcul
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Abstract
Se estudian modificaciones de las técnicas de validación cruzada de Kullback-Leibler y mínimos cuadrados para obtener el parámetro de suavización asociado a un estimador general no paramétrico de la función de densidad, a partir de la muestra, en el supuesto de que los datos verifican alguna condición débil de dependencia.
Se demuestra que los parámetros obtenidos por estas dos técnicas son asintóticamente óptimos. Y se realiza un estudio de simulación. We study modifications of the Kullback-Leibler and least-squares methods to obtain the smoothing parameter of a general nonparametric density estimator, using the random sample, when the observed data are dependent.
Theorems are established which shows that the above parameters are asymptotically optimal, and a simulation study is presented.
CitacióQuintela del Río, Alejandro; Vilar Fernández, Juan Manuel. "Técnicas de validación cruzada en la estimación de la densidad bajo condiciones de dependencia". Qüestiió. 1991, vol. 15, núm. 1
ISSN0210-8054 (versió paper)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
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