Título inglés | Nonparametric estimation of the density and autoregression functions for dependent data. |
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Título español | Estimación no paramétrica de curvas notables para datos dependientes. |
Autor/es | Vilar Fernández, Juan Manuel |
Organización | Dep. Estad. Inv. Oper. Fac. Mat. Univ. Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (La Coruña), España |
Revista | 0213-8190 |
Publicación | 1989, 4 (2): 69-88, 16 Ref. |
Tipo de documento | articulo |
Idioma | Español |
Resumen español | Sea {Xt: t Î Z} una serie de tiempo estacionaria, con valores en Rp, verificando la condición de ser α-mixing o L2-estable. A partir de una muestra de tamaño n se define una amplia clase de estimadores no paramétricos de la función de densidad f(x) asociada al proceso, y de la función de autorregresión de orden k: r(y) = E(g(Xt+1)/(Xt-k+1 ... Xt) = y), y Î Rk siendo g una función real. Se estudian las siguientes propiedades asintóticas de estos estimadores: consistencia puntual (casi segura y en media r-ésima); consistencia global con norma uniforme casi segura; sesgo, varianza y normalidad asintótica. |
Resumen inglés | Let {Xt: t Î Z} be a stationary valued in Rp time series, verifying the condition α-mixing or L2-stability. For a sample of size n, a general class of estimators of the density function f(x) associated to the process and of the autoregression function in order k is defined: r(y) = E(g(Xt-k+1 ... Xt) = y), y Î Rk being g a real function. The following asymptotic properties of these estimators are studied: punctual consistency (almost sure and in Ln); uniform consistency almost sure; bias, variance and asymptotic normality. |
Clasificación UNESCO | 120904 |
Palabras clave español | Estimación ; Autorregresión ; Estimación no paramétrica |
Código Z-Math | Zbl 0731.62090 |
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