Estimación no paramétrica de la función de regresión mediante funciones kernel

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.