Estimación no paramétrica de curvas notables para datos dependientes.

Título inglés Nonparametric estimation of the density and autoregression functions for dependent data.
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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