{"id":86974,"date":"2018-03-10T00:11:43","date_gmt":"2018-03-10T00:11:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/eleccion-de-los-parametros-que-intervienen-en-un-modelo-de-regresion-local\/"},"modified":"2018-03-10T00:11:43","modified_gmt":"2018-03-10T00:11:43","slug":"eleccion-de-los-parametros-que-intervienen-en-un-modelo-de-regresion-local","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/eleccion-de-los-parametros-que-intervienen-en-un-modelo-de-regresion-local\/","title":{"rendered":"Elecci\u00f3n de los par\u00e1metros que intervienen en un modelo de regresi\u00f3n local"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> M. Dolores Mart\u00ednez Miranda <\/strong><\/h2>\n<p>Esta memoria se enmarca dentro del campo de la regresi\u00f3n no param\u00e9trica, buscando como objetivo fundamental la estimaci\u00f3n de la funci\u00f3n de regresi\u00f3n. el contexto que se ha asumido es de tipo univariante y bajo una situaci\u00f3n general de heterocedasticidad en el modelo de regresi\u00f3n. Entre todas las t\u00e9cnicas de regresi\u00f3n no param\u00e9trica que se han desarrollado en este campo, noshemos centrado en la denominada regresi\u00f3n polinomial local, la cual ha cobrado un gran inter\u00e9s en los \u00faltimos a\u00f1os debido a su buen comportamiento y ventajas sobre otras que van quedando relegadas, como es la regresi\u00f3n por estimadores tipo n\u00facleo,ya que presenta graves problemas de sesgo en la frontera. Y tomamos como problema central de esta tesis la elecci\u00f3n del denominado ancho de banda o par metro de suavizamiento, que determina el buen comportamiento del estimador poninomial local de la funci\u00f3n de regresi\u00f3n. El problema de la selecci\u00f3n del ancho de banda ha sido ampliamente estudiado y ha originado una gran cantidad de literatura.  son muchos los procedimientos desarrollados para su selecci\u00f3n, en distintos contextos y para las distintas t\u00e9cnicas de regresi\u00f3n no param\u00e9trica. En esta memoria realizamos una clasificaci\u00f3n de todos ellos y recogemos algunos de los m\u00e1s importantes desarrolladas recientemente para la regresi\u00f3n polinomial local.  la metodolog\u00eda bootstrap ha sido empleada por diversos autores, para la elecci\u00f3n del par\u00e1metro ancho de banda, en la estimaci\u00f3n no param\u00e9trica de densidades, obteniendo resultados bastante satisfactorios. Las generalizaciones a la regresi\u00f3n fueron inicialmente planteadas por hall(1990), en casos sencillos, no obstante estas aproximaciones no resultan competitivas con otros selectores desarrollados en esta memora, y adem\u00e1s no han sido generalizadas a los estimadores polinomiales locales, que ocupan nuestra atenci\u00f3n.  en este trabajo se propone la metodolog\u00eda bootstrap como v\u00eda de selecci\u00f3n de<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Elecci\u00f3n de los par\u00e1metros que intervienen en un modelo de regresi\u00f3n local<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Elecci\u00f3n de los par\u00e1metros que intervienen en un modelo de regresi\u00f3n local <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 M. Dolores Mart\u00ednez Miranda <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 20\/10\/2000<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Andr\u00e9s Gonz\u00e1lez Carmona<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Antonio Pascual acosta <\/li>\n<li>alfredo Mart\u00ednez alm\u00e9cija (vocal)<\/li>\n<li>ram\u00f3n Guti\u00e9rrez Jaimez (vocal)<\/li>\n<li>Antonio Rufi\u00e1n lizana (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de M. 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