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Selección de la ventana en suavización tipo núcleo de la parte no parametríca de un modelo parcialmente lineal con errores autorregresivos
dc.contributor.author | Aneiros-Pérez, Germán |
dc.date.accessioned | 2007-12-10T18:38:01Z |
dc.date.available | 2007-12-10T18:38:01Z |
dc.date.issued | 2000 |
dc.identifier.citation | Aneiros-Pérez, Germán. "Selección de la ventana en suavización tipo núcleo de la parte no parametríca de un modelo parcialmente lineal con errores autorregresivos". Qüestiió. 2000, vol. 24, núm. 2 |
dc.identifier.issn | 0210-8054 (versió paper) |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2099/4131 |
dc.description.abstract | Supongamos que yi = ζiT β + m(ti) + εi, i = 1, ..., n, donde el vector (p x 1) β y la función m(·) son desconocidos, y los errores εi provienen de un proceso autorregresivo de orden uno (AR(1)) estacionario. Discutimos aquí el problema de la selección del parámetro ventana de un estimador tipo núcleo de la función m(·) basado en un estimador Generalizado de Mínimos Cuadrados de β. Obtenemos la expresión asintótica de una ventana óptima y proponemos un método para estimarla, de modo que dé lugar a un estimador óptimo de m(·). Los resultados obtenidos generalizan aquellos obtenidos por Quintela (1994b) en regresión no paramétrica. |
dc.format.extent | 25 p. |
dc.language.iso | spa |
dc.publisher | Institut d'Estadística de Catalunya |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Spain |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/es/ |
dc.subject.lcsh | Inference |
dc.subject.other | Modelos parcialemente lineales |
dc.subject.other | Suavización núcleo |
dc.subject.other | Selección de la ventana |
dc.subject.other | Series de tiempo |
dc.title | Selección de la ventana en suavización tipo núcleo de la parte no parametríca de un modelo parcialmente lineal con errores autorregresivos |
dc.type | Article |
dc.subject.lemac | Inferència |
dc.subject.lemac | Processos estocàstics |
dc.subject.ams | Classificació AMS::62 Statistics::62G Nonparametric inference |
dc.subject.ams | Classificació AMS::62 Statistics::62M Inference from stochastic processes |
dc.rights.access | Open Access |
local.ordre | 3 |
local.personalitzacitacio | true |