Resumen de Bootstrap ponderado para la bondad de ajuste del error en modelos de regresión no paramétrica
Gustavo Ignacio Rivas Martínez, María Dolores Jiménez Gamero 
Se considera un test de bondad de ajuste para la distribución del error en modelos de regresión no paramétrica con posible heteroscedasticidad. El estadístico de contraste es una norma L2 de la diferencia entre la función característica empírica de los residuos y la estimación paramétrica de la función característica de los errores bajo la hipótesis nula. La distribución nula asintótica del estadístico puede ser aproximada mediante un bootstrap paramétrico. Aunque el bootstrap paramétrico es en general fácil de implementarlo, normalmente conlleva un coste computacional mayor a medida que se incrementan el tamaño muestral y el número de parámetros. En este trabajo se investiga la estimación de la distribución nula asint´otica del estadístico a través de un bootstrap ponderado. Una simulación para tamaño de muestra finito se lleva a cabo con el fin de evaluar empíricamente el desempeño del procedimiento estudiado
