DT N° 50: Modelo de componentes de errores para redes: especificación y contrastes

29 Jun 2020

    Evaluamos dos estimadores de densidades basados en la varianza y la covarianza entre media y varianza estimados por bootstrap. Revisamos otros desarrollos de estimadores de densidad relacionados con cuantiles. Las simulaciones de Monte Carlo para distintos procesos generadores de datos, tamaños de muestra, y otros parámetros muestran que los estimadores tienen buena performance en comparación con el estimador no paramétrico de kernel. Algunas de las técnicas de suavizamiento tienen menor error cuadrático medio integrado y sesgo, lo que indica que los estimadores propuestos son una estrategia promisoria.

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Gabriel Montes Rojas y Andrés Sebastián Mena


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