Métodos de estimación adaptativos en modelos de regresión

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dc.contributor.advisorSupervisor: Bertin, Karine
dc.contributor.advisorAdvisor: Fermín, Lisandro
dc.contributor.authorPadrino García, Miguel
dc.coverage.spatialValparaíso
dc.date.accessioned2025-04-09T15:20:31Z
dc.date.available2025-04-09T15:20:31Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEn el presente trabajo se plantea el problema de estimación no paramétrica (por núcleo) de la función de regresión en un modelo de regresión univariante. La precisión de la estimación se mide utilizando riesgos puntuales. Específicamente se plantea la estimación adaptativa de la función de regresión en contexto de dependencia, considerando que la variable explicativa es un proceso débilmente dependiente cuyo coeficiente de correlación tiene decaimiento exponencial. Se asume que la variable explicativa es idénticamente distribuida con función de densidad acotada, esta función de densidad en un caso se considera conocida (caso 1) y en otro caso desconocida (caso 2). Para estimar la función de regresión, se propone estimación por Núcleo y de selección de ventana por enfoque de Goldenshluger-Lepski (G-L). En ambos casos se demuestran nuevos resultados obteniendo que los estimadores seleccionados satisfacen desigualdades de oráculo y que son adaptativos respecto a la regularidad de la función de regresión. Además, se hace una calibración de los métodos de selección de estimadores en base a desigualdades tipo Bernstein adaptados a datos débilmente dependientes. Finalmente, se implementan los distintos métodos propuestos en el software R y se desarrollan simulaciones para ilustrar el desempeño de los métodos propuestos en riesgo puntual y riesgo integrado.
dc.description.sponsorship- CONICYT –PFHA / Doctorado Nacional 2019 – 21191358, - Proyecto FONDECYT regular 1221373
dc.facultadFacultad de Ciencias
dc.identifier.urihttps://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/15625
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad de Valparaíso
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/cl/
dc.titleMétodos de estimación adaptativos en modelos de regresión
dc.typeTDOC
uv.catalogadorPJR CIEN
uv.colectionTesis
uv.departamentoFacultad de Ciencias. Instituto de Estadística
uv.notageneralDoctor en Estadística. Universidad de Valparaíso. 2023.

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