Técnicas de validación cruzada en la estimación de la densidad bajo condiciones de dependencia
Document typeArticle
Date issued1991
PublisherUniversitat Politècnica de Catalunya. Centre de Càlcul
Rights accessOpen Access
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.
CitationQuintela 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)
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