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.
In this paper we introduce a new estimate of the regression line in a heteroscedastic linear model. If the variance function is smooth we can use the nonparametric estimation for estimate it and then define a new weighted least square estimate. We show that this estimate is asymptotically optimal with minimum variance.
@article{urn:eudml:doc:40789,
title = {Una aplicaci\'on de la estimaci\'on no param\'etrica al modelo lineal general con varianza no hom\'ogenea.},
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González Manteiga, Wenceslao. Una aplicación de la estimación no paramétrica al modelo lineal general con varianza no homógenea.. Trabajos de Estadística e Investigación Operativa, Tome 36 (1985) pp. 70-87. http://gdmltest.u-ga.fr/item/urn:eudml:doc:40789/