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.
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Quintela del Río, Alejandro; Vilar Fernández, Juan Manuel. Técnicas de validación cruzada en la estimación de la densidad bajo condiciones de dependencia.. Qüestiió, Tome 15 (1991) pp. 21-45. http://gdmltest.u-ga.fr/item/urn:eudml:doc:40323/