Experimentos de simulaciónEstimador polinomial local

  1. N. Boukichou-Abdelkader 1
  2. M.Á. Montero-Alonso 2
  3. A. Muñoz-García 3
  4. P.N. Canário 4
  1. 1 Centro de Investigación Ceiis - IdiPAZ. Hospital Universitario La Paz. Madrid. España.
  2. 2 Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universidad de Granada, España
  3. 3 Departamento de Estadística, Universidad Carlos III de Madrid, España
  4. 4 C3i, Polytechnic Institute of Portalegre, P -7300 -110, Portalegre, Portugal
Libro:
Experiencias en la modelación de la toma de decisiones en la salud humana, medio ambiente y desarrollo humano: Tomo 1
  1. Carlos Narciso Bouza Herrera (coord.)
  2. José Félix García Rodríguez (coord.)
  3. María del Mar Rueda García (coord.)
  4. Agustin Santiago Moreno (coord.)

Editorial: Universidad de Granada

ISBN: 978-84-606-5638-8

Año de publicación: 2015

Páginas: 138-146

Tipo: Capítulo de Libro

Resumen

En este estudio de simulación se pretende estimar la tendencia de un conjunto de datos de manera no paramétrica mediante el estimador polinomial local. La técnica de regresión local se basa en realizar varios ajustes paramétricos teniendo únicamente en cuenta los datos cercanos al punto donde se desea estimar la función de regresión. Previamente, para este método simulado es necesario determinar tres parámetros fundamentales: el tamaño muestral, el tipo de dominio o rejilla, donde se simularán los datos, y la función de tendencia para la simulación de los datos y la estimación del modelo. Para el desarrollo de esta técnica se utilizaran las librerías: kernSmooth, locpol, locfit y sm del software estadístico R, que facilitaran la aplicación práctica y la interpretación de los resultados simulados. Por tanto, el objetivo de este experimento simulado es facilitar un buen modelo ajustado aplicando la estimación no paramétrica, mediante otra alternativa, cuando se desconoce el modelo de tendencia de los datos observados