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Una clase de estimadores para los parámetros de un proceso AR(1), obtenidos a partir de estimaciones no paramétricas previas.

Wenceslao Gonzalez Manteiga, Juan Manuel Vilar Fernández (1987)

Trabajos de Estadística

Similarity:

Sea {Xt}t ∈ Z+ una serie de tiempo estacionaria que sigue el modelo autorregresivo de orden 1: Xt = λ + ρXt-1 + et, siendo {et} variables aleatorias i.i.d. de media cero y varianza σ2; a partir de una muestra del proceso {X1, ..., Xn} se calcula en una primera etapa τ'n...

Aplicación de la suavización no paramétrica del tipo "K-puntos próximos" a modelos de regresión lineal.

Wenceslao González Manteiga (1990)

Trabajos de Estadística

Similarity:

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) ...

Estimación no paramétrica de curvas notables para datos dependientes.

Juan Manuel Vilar Fernández (1989)

Trabajos de Estadística

Similarity:

Sea {Xt: t ∈ Z} una serie de tiempo estacionaria, con valores en Rp, verificando la condición de ser α-mixing o L2-estable. A partir de una muestra de tamaño n se define una amplia clase de estimadores no paramétricos de la función de densidad f(x) asociada al proceso, y de la función de autorregresión de orden k: r(y) = E(g(Xt+1)/(Xt-k+1 ... Xt) = y), y...

Propiedades asintóticas de los estimadores de mínima distancia con covariables.

Wenceslao González Manteiga, Manuel A. Presedo Quindimil (1991)

Qüestiió

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En este trabajo se obtienen propiedades de consistencia y normalidad asintótica para el estimador no paramétrico de la función de regresión (m(x)) resultante de la extensión de la metodología de mínima distancia de Cramer-von Mises al contexto de la estimación de curvas. Se hacen algunas consideraciones acerca de la robustez del estimador resultante en base a la función de influencia local (LIF) y se realiza un estudio de Monte Carlo comparativo con otros métodos de estimación. ...

Funcionales de mínima g-divergencia y sus estimadores asociados (I).

Francisco José Cano Sevilla, M.ª Pilar Lasala Calleja (1984)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Se introducen los funcionales de mínima g-divergencia y sus estimadores asociados. Se prueba la existencia y robustez del funcional y la convergencia del estimador asociado.

Estimación no paramétrica de la función de distribución.

Juan Manuel Vilar Fernández (1991)

Qüestiió

Similarity:

Sea X una variable aleatoria con función de distribución F(x) y función de densidad f(x) y X1, X2,..., Xn un conjunto de observaciones de la variable que pueden ser dependientes. Se definen dos estimadores no paramétricos generales (uno recursivo y el otro no recursivo) de la función de distribución. Bajo condiciones aceptables se obtiene el sesgo y la varianza y covarianza asintótica de los estimadores definidos....

Suavización no paramétrica en fiabilidad.

M.ª Angeles Fernández Sotelo, Wenceslao González Manteiga (1986)

Trabajos de Estadística

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En este trabajo consideramos estimaciones no paramétricas de las funciones de razón de fallo y supervivencia en fiabilidad haciendo uso de suavizaciones no paramétricas de la función de distribución empírica (datos no censurados) y de la distribución de Kaplan-Meier (datos censurados). Se obtienen sesgos, varianzas y distribuciones asintóticas de los estimadores aquí propuestos probándose mediante técnicas de expansiones de segundo orden la eficiencia de éstos respecto de otras estimaciones...

Una aplicación de la estimación no paramétrica al modelo lineal general con varianza no homógenea.

Wenceslao González Manteiga (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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En este trabajo se introduce un nuevo estimador de la recta de regresión cuando la varianza de los errores aleatorios no es homogénea. La consideración de que la función varianza sea suave nos permite estimarla mediante métodos de estimación no paramétrica para luego a través de tales estimaciones definir un estimador mínimo cuadrático ponderado. Se prueba que tal estimador es asintóticamente optimal en el sentido de la mínima varianza.

Técnicas de validación cruzada en la estimación de la densidad bajo condiciones de dependencia.

Alejandro Quintela del Río, Juan Manuel Vilar Fernández (1991)

Qüestiió

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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.

Decisiones en incertidumbre con multiatributos.

Sixto Ríos Insua (1982)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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This paper gives a formalization of the relation between the Debreu's value function and the Von Neumann's utility function, with a generalization of this result for their respective vectorial functions. Finally the problem of incorporating complementary information is considered.

Estimación de la función de densidad con observaciones obtenidas en instantes aleatorios.

José A. Vilar Fernández, Juan Manuel Vilar Fernández (1993)

Qüestiió

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Sea X(t) un proceso estacionario en tiempo continuo con función de densidad marginal univariante f(x). A partir de un conjunto de n observaciones; X(τ1), X(τ2), ..., X(τn) recogidas en instantes muestrales τi, espaciados irregularmente o aletorios, se estudia la estimación no paramétrica de f(x), utilizando un estimador recursivo tipo núcleo. Asumiendo condiciones débiles de dependencia (α-mixing)...