Resumen de Estimación de modelos parcialmente lineales usando pre-blanqueado
Se considera un modelo de regresion en el que la funcion de regresion es la suma de una componente lineal y una no parametrica. Se trabaja en un contexto de dependencia con respuesta y explicativas satisfaciendo una condicion mixing. Se propone un nuevo estimador polinomico local suavizado para la componente no parametrica y se obtiene la normalidad asintotica del mismo. El estimador propuesto consta de dos etapas: en una primera se transforman los datos (preblanqueado) para eliminar la dependencia y, en una segunda, se aplica el suavizador de regresion polinomica local. Los resultados obtenidos muestran que el estimador es asintoticamente mas e ciente que el convencional (suavizaci on directa sobre los datos originales) cuando los errores del modelo son autocorrelados.
Se presenta un estudio de simulacion en el que se comparan ambos estimadores y se aplican los estimadores estudiados a un problema de datos reales.
