Es bien sabido que las buenas propiedades de los estimadores no param´etricos de la regresi´on se pierden cuando los residuos no son independientes (Park et al., 2006). Este problema es muy acusado cuando el objetivo es estimar la varianza de los residuos. Los estimadores tradicionales de la varianza debidos a Rice y Gasser presentan sesgos importantes cuando los errores son correlados. En este trabajo presentamos una revisi´on de distintos m´etodos de estimaci´on de la varianza que pretenden solventar estos problemas.
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