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Paniora, L., (2012). Estimación no paramétrica de la función de regresión mediante funciones kernel [Tesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos]. https://hdl.handle.net/20.500.12672/15101
Paniora, L., Estimación no paramétrica de la función de regresión mediante funciones kernel [Tesis]. PE: Universidad Nacional Mayor de San Marcos; 2012. https://hdl.handle.net/20.500.12672/15101
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Title: Estimación no paramétrica de la función de regresión mediante funciones kernel
Authors(s): Paniora Ceron, Lucio
Advisor(s): Kraenau Espinal, Erwin
Keywords: Núcleos (Matemáticas); Análisis de regresión
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Issue Date: 2012
Institution: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract: Se presenta los fundamentos teóricos de la regresión no paramétrica utilizando las funciones
Kernel, como una alternativa más flexible en los casos en que la variable respuesta y variables
explicativas no cumplen los supuestos que exige los modelos paramétricos o a menudo no se
logra captar el comportamiento de los datos en todo el campo de variación de las variables
explicativas, la estimación no paramétrica explota la idea de suavizado local, que solamente
utiliza las propiedades de continuidad o diferenciabilidad local de la función a estimar, se
completa el trabajo con una aplicación utilizando el paquete KernSmooth de R.
Link to repository: https://hdl.handle.net/20.500.12672/15101
Note: Publicación a texto completo no autorizada por el autor
Discipline: Estadística
Grade or title grantor: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Académico Profesional de Estadística
Grade or title: Licenciado en Estadística
Register date: 14-Oct-2020
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