Construcción de Kernels y funciones de densidad de probabilidad

  • Luís Rodríguez Escuela Superior Politécnica del Litoral

Abstract

This paper describes  the  details  of  the  well  known  kernel  method  used to construct  a  probability  density  function  for  aunivariate sample. New forms for the kernels are proposed and additional criteria for their election and for estimating the optimal bandwidth. As support for this research a software was implemented for experimentation and obtaining of graphical and numericalresults.

References

BERTIN, KARINE. (2012). "Estimación no-paramétrica de funciones ".Universidad de Valparaiso, Chile, pp26-pp63

CORTES DE LA FUENTE, JORGE. (2011). "La información mutua como medida de asociación y su utilidad en análisis genéticos". Universidad Politécnica de Catalunya, pp29-pp32.

ZUCCHINI, WALTER. (2003). "Kernel Density Estimation", pp2-pp19

HANSEN, BRUCE (2009). "Lecture Notes on Nonparametrics". University of Wisconsin, pp3-ppl6

MURAT, KAIRY. (2009). "Kernel Smoothing Function and choosing Bandwidth for nonparametrics Regression Methods''. Ozean Journal of Applied Sciences, Ozean Publication, pp2-pp6

BRUFMAN, JUANA, URBISAIA, HERIBERTO. (2006). "Distribución del Ingreso Según Género: Un enfoque no paramétrico ''. Cuadernos del CIMBAGE NO. 8, pp9-pp l6

PONOMAREVA, MARIA. (2010). "Nonparametrics: regresión smoothing with kernels". Northem lllinois University, pp2- ppl 3

HANSEN, BRUCE (2004). "Bandwidth Selection for Nonparametrics Distribution Estimation".University of Wisconsin, pp3-pp9

WAN, BING. (2007). "Bandwidth Selection for Eweighted Kernel Density Estimation". Electronic Journal of Statistics. ISSN 1935- 7524, ppl-pp9.
Published
2013-10-01
Section
Articulos