Aplicaciones y nuevos resultados del método bootstrap en la estimación no paramétrica de curvas

Resumen

ESTA TESIS CONSTITUYE UN ESTUDIO TEORICO SOBRE EL METODO BOOTSTRAP EN LA ESTIMACION NO PARAMETRICA DE CURVAS, COMIENZA CON UNA INTRODUCCION A ESTE PROCEDIMIENTO, HACIENDO REFERENCIA AL BOOTSTRAP SUAVIZADO. SEGUIDAMENTE, EN EL SEGUNDO CAPITULO, SE ESTUDIAN ORDENES DE CONVERGENCIA PARA LAS APROXIMACIONES NORMAL Y BOOTSTRAP EN LA ESTIMACION NO PARAMETRICA DE LA FUNCION DE DENSIDAD. ASI MISMO, EN DICHA SECCION SE PRESENTAN RESULTADOS RELATIVOS A UN NUEVO METODO DE SELECCION DEL PARAMETRO VENTANA EN LA DENSIDAD, BASADO EN EL BOOTSTRAP. EN EL TERCER CAPITULO SE OBTIENEN TAMBIEN ORDENES DE CONVERGENCIA RELATIVOS A DISTINTAS APROXIMACIONES USADAS PARA LA CONSTRUCCION DE INTERVALOS DE CONFIANZA EN REGRESION: LAS APROXIMACIONES NORMALES, LA DADA POR EL "WILD", BOOTSTRAP Y LA DEL SUAVIZADO. FINALMENTE, SE INCLUYE UN APENDICE QUE CONTIENE UN ESTUDIO DE SIMULACION EN EL QUE SE COMPARAN LOS SELECTORES BOOTSTRAP DE LA VENTANA PROPUESTOS EN EL CAPITULO 2, CON OTROS YA CLASICOS, ASI COMO ALGUNOS RECIENTES.