Resumen de Aplicación de la suavización no paramétrica del tipo "K-puntos próximos" a modelos de regresión lineal
En el modelo de regresión lineal y = E(Y/X = x) = ?x, 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 ? definida como aquellos valores que minimizan el funcional:
?(?) = ? (an(x) - ?x)2 dOn(x) donde an es un estimador no paramétrico del tipo núcleo o histograma para a(x) = E(Y/X = x) y On una función de ponderación.
En este trabajo se extiende tal estudio cuando inicialmente se usa como estimador piloto para a uno del tipo de los k puntos próximos. Se proporcionan datos de simulación que avalan los estimadores propuestos
