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.
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title = {Aplicaci\'on de la suavizaci\'on no param\'etrica del tipo "K-puntos pr\'oximos" a modelos de regresi\'on lineal.},
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González Manteiga, Wenceslao. Aplicación de la suavización no paramétrica del tipo "K-puntos próximos" a modelos de regresión lineal.. Trabajos de Estadística, Tome 5 (1990) pp. 53-67. http://gdmltest.u-ga.fr/item/urn:eudml:doc:40538/