Métodos de regresión no paramétrica

Métodos de regresión no paramétrica

Detalles Bibliográficos
Otros Autores: Olaya Ochoa, Javier, autor (autor)
Formato: Libro electrónico
Idioma:Castellano
Publicado: Cali : Universidad del Valle 2012.
Colección:Colección ciencias naturales y exactas.
Materias:
Linear models (Statistics)
Nonparametric statistics.
Modelos lineales (Estadística)
Estadística no paramétrica.
Libros electronicos.
Ver en Biblioteca Universitat Ramon Llull:https://discovery.url.edu/permalink/34CSUC_URL/1im36ta/alma991009636601506719
Tabla de Contenidos:
  • MÉTODOS DE REGRESIÓN NO PARAMÉTRICA
  • PÁGINA LEGAL
  • CONTENIDO
  • PREFACIO
  • 1. INTRODUCCIÓN
  • 1.1. MODELOS LINEALES
  • 1.2. EL MODELO DE REGRESIÓN NO PARAMÉTRICA
  • 1.2.1. SUAVIZACIÓN
  • 1.2.2. ALGUNOS RESULTADOS DE INFERENCIA EN EL MODELO NO-PARAMÉTRICO
  • 1.2.3. LA MALDICIÓN DE LA DIMENSIONALIDAD
  • 1.3. UN LLAMADO A LA MESURA
  • 1.4. ¿QUÉ SIGUE?
  • 1.5. EJERCICIOS
  • 2. UN ESTIMADOR DE LA FUNCIÓN DE REGRESIÓN
  • 2.1. INTRODUCCIÓN
  • 2.2. ESTIMADOR CON SERIES DE FOURIER
  • 2.2.1. ESTIMACIÓN DE LA VARIANZA
  • 2.2.2. IDEAS SOBRE INFERENCIA
  • 2.2.3. CONSISTENCIA
  • 2.2.4. UN EJEMPLO
  • 2.2.5. ELECCIÓN DE λ
  • 2.3. IMPORTANCIA DE LOS ESTIMADORES DE SERIES
  • 2.4. EL MODELO DE REGRESIÓN POLINÓMICA
  • 2.5. EJERCICIOS
  • 3. ESTIMADORES KERNEL
  • 3.1. INTRODUCCIÓN
  • 3.2. ESTIMADORES KERNEL
  • 3.2.1. ESTIMADOR KERNEL DE PRIESTLEY-CHAO
  • 3.2.2. ESTIMADOR DE NADARAYA-WATSON
  • 3.2.3. ESTIMADOR DE GASSER-MÜLLER
  • 3.2.4. ESTIMADORES LINEALES LOCALMENTE
  • 3.2.5. ESTIMACIÓN KERNEL MULTIVARIANTE
  • 3.3. INFERENCIA EN LA ESTIMACIÓN KERNEL
  • 3.3.1. CONSISTENCIA DE LOS ESTIMADORES KERNEL
  • 3.3.1.1. DOS ANOTACIONES
  • 3.3.2. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS
  • 3.4. EJERCICIOS
  • 4. ESTIMACIÓN SPLINE
  • 4.1. INTRODUCCIÓN
  • 4.2. INTERPOLACIÓN Y SUAVIZACIÓN SPLINE
  • 4.2.1. INTERPOLACIÓN
  • 4.2.2. INTERPOLACIÓN POR PARTES
  • 4.2.3. ESTIMACIÓN
  • 4.2.4. ESTIMACIÓN SPLINE
  • 4.3. ESTIMACIÓN SPLINE POR MÍNIMOS CUADRADOS
  • 4.4. EJERCICIOS
  • 5. MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS
  • 5.1. INTRODUCCIÓN
  • 5.2. MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS GAM
  • 5.3. GAM: LOGÍSTICA NO PARAMÉTRICA
  • 5.4. EJERCICIOS
  • 6. RESPUESTAS MÚLTIPLES
  • 6.1. INTRODUCCIÓN
  • 6.2. LA APROXIMACIÓN DE BOWMAN Y AZZALINI
  • 6.3. LA APROXIMACIÓN DE EUBANK
  • 6.4. ¿QUÉ HACER?
  • BIBLIOGRAFÍA
  • ÍNDICE ALFABÉTICO.

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