Construcción de Kernels y funciones de densidad de probabilidad
Resumen
En este artículo se describen los detalles del conocido método kernel para construir una función de densidad de probabilidad para una muestra univariada. Se proponen nuevas formas para los kernels y criterios adicionales para su elección y para estimar el ancho de banda óptimo. Como soporte para esta investigación se instrumentó un software para experimentación y obtención de resultados gráficos y numéricos.
Citas
BERTIN, KARINE. (2012). "Estimación no-paramétrica de funciones ".Universidad de Valparaiso, Chile, pp26-pp63
CORTES DE LA FUENTE, JORGE. (2011). "La información mutua como medida de asociación y su utilidad en análisis genéticos". Universidad Politécnica de Catalunya, pp29-pp32.
ZUCCHINI, WALTER. (2003). "Kernel Density Estimation", pp2-pp19
HANSEN, BRUCE (2009). "Lecture Notes on Nonparametrics". University of Wisconsin, pp3-ppl6
MURAT, KAIRY. (2009). "Kernel Smoothing Function and choosing Bandwidth for nonparametrics Regression Methods''. Ozean Journal of Applied Sciences, Ozean Publication, pp2-pp6
BRUFMAN, JUANA, URBISAIA, HERIBERTO. (2006). "Distribución del Ingreso Según Género: Un enfoque no paramétrico ''. Cuadernos del CIMBAGE NO. 8, pp9-pp l6
PONOMAREVA, MARIA. (2010). "Nonparametrics: regresión smoothing with kernels". Northem lllinois University, pp2- ppl 3
HANSEN, BRUCE (2004). "Bandwidth Selection for Nonparametrics Distribution Estimation".University of Wisconsin, pp3-pp9
WAN, BING. (2007). "Bandwidth Selection for Eweighted Kernel Density Estimation". Electronic Journal of Statistics. ISSN 1935- 7524, ppl-pp9.
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