Application of "k-nearest neighbor" type nonparametric smoothing to linear regression models.

González Manteiga, Wenceslao. "Aplicación de la suavización no paramétrica del tipo "K-puntos próximos" a modelos de regresión lineal.." Trabajos de Estadística 5.1 (1990): 53-67. <http://eudml.org/doc/40538>.

@article{GonzálezManteiga1990,
abstract = {En el modelo de regresión lineal y = E(Y/X = x) = θx, donde (X,Y) es un vector aleatorio bidimensional, del que se dispone de una muestra \{(X1, Y1), ..., (Xn, Yn)\}, se han introducido recientemente una clase general de estimadores para θ definida como aquellos valores que minimizan el funcional:ψ(θ) = ∫ (αn(x) - θx)2 dΩn(x)donde αn es un estimador no paramétrico del tipo núcleo o histograma para α(x) = E(Y/X = x) y Ωn una función de ponderación.En este trabajo se extiende tal estudio cuando inicialmente se usa como estimador piloto para α uno del tipo de los k puntos próximos. Se proporcionan datos de simulación que avalan los estimadores propuestos.},
author = {González Manteiga, Wenceslao},
journal = {Trabajos de Estadística},
keywords = {Estimación paramétrica; Regresión lineal; Simulación; nonparametric smoothing; nonparametric regression; k-nearest neighbor type estimators; Simulations},
language = {spa},
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pages = {53-67},
title = {Aplicación de la suavización no paramétrica del tipo "K-puntos próximos" a modelos de regresión lineal.},
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volume = {5},
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}

TY - JOUR
AU - González Manteiga, Wenceslao
TI - Aplicación de la suavización no paramétrica del tipo "K-puntos próximos" a modelos de regresión lineal.
JO - Trabajos de Estadística
PY - 1990
VL - 5
IS - 1
SP - 53
EP - 67
AB - En el modelo de regresión lineal y = E(Y/X = x) = θx, donde (X,Y) es un vector aleatorio bidimensional, del que se dispone de una muestra {(X1, Y1), ..., (Xn, Yn)}, se han introducido recientemente una clase general de estimadores para θ definida como aquellos valores que minimizan el funcional:ψ(θ) = ∫ (αn(x) - θx)2 dΩn(x)donde αn es un estimador no paramétrico del tipo núcleo o histograma para α(x) = E(Y/X = x) y Ωn una función de ponderación.En este trabajo se extiende tal estudio cuando inicialmente se usa como estimador piloto para α uno del tipo de los k puntos próximos. Se proporcionan datos de simulación que avalan los estimadores propuestos.
LA - spa
KW - Estimación paramétrica; Regresión lineal; Simulación; nonparametric smoothing; nonparametric regression; k-nearest neighbor type estimators; Simulations
UR - http://eudml.org/doc/40538
ER -