Consistency of a recursive nonparametric estimator of a regression function under general conditions.

Vilar Fernández, Juan Manuel. "Consistencia de un estimador no paramétrico, recursivo, de la regresión bajo condiciones generales.." Trabajos de Estadística 6.2 (1991): 11-31. <http://eudml.org/doc/40555>.

@article{VilarFernández1991,
abstract = {Se define un estimador no paramétrico, recursivo, de la función de regresión r(x) = E(Y/X = x), que se calcula a partir de un conjunto de n observaciones \{(X1,Yi): i = 1, ..., n\} del vector aleatorio (X,Y). Bajo la hipótesis de que los datos son idénticamente distribuidos pero no necesariamente independientes, lo que permite utilizar el estimador definido para estimar la función de autorregresión de una serie de tiempo, se obtienen resultados sobre la consistencia puntual débil (en probabilidad) y fuerte (completa) del estimador definido.Finalmente, se presentan ejemplos de utilización del estimador con datos simulados.},
author = {Vilar Fernández, Juan Manuel},
journal = {Trabajos de Estadística},
keywords = {Inferencia no paramétrica; Estimadores; Consistencia; Autorregresión; Regresión; nonparametric regression; recursive nonparametric estimator; autoregression function; time series; pointwise consistency},
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pages = {11-31},
title = {Consistencia de un estimador no paramétrico, recursivo, de la regresión bajo condiciones generales.},
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year = {1991},
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TY - JOUR
AU - Vilar Fernández, Juan Manuel
TI - Consistencia de un estimador no paramétrico, recursivo, de la regresión bajo condiciones generales.
JO - Trabajos de Estadística
PY - 1991
VL - 6
IS - 2
SP - 11
EP - 31
AB - Se define un estimador no paramétrico, recursivo, de la función de regresión r(x) = E(Y/X = x), que se calcula a partir de un conjunto de n observaciones {(X1,Yi): i = 1, ..., n} del vector aleatorio (X,Y). Bajo la hipótesis de que los datos son idénticamente distribuidos pero no necesariamente independientes, lo que permite utilizar el estimador definido para estimar la función de autorregresión de una serie de tiempo, se obtienen resultados sobre la consistencia puntual débil (en probabilidad) y fuerte (completa) del estimador definido.Finalmente, se presentan ejemplos de utilización del estimador con datos simulados.
LA - spa
KW - Inferencia no paramétrica; Estimadores; Consistencia; Autorregresión; Regresión; nonparametric regression; recursive nonparametric estimator; autoregression function; time series; pointwise consistency
UR - http://eudml.org/doc/40555
ER -