A simulation study for the comparison of several variance estimators in the nonparametric regression framework

Flórez, Alvaro José; Olaya, Javier

Estudio de simulación para comparar varios estimadores de varianza en el marco de la regresión no paramétrica

dc.creator	Flórez, Alvaro José	es
dc.creator	Olaya, Javier	es
dc.date	2014-06-20
dc.date.accessioned	2025-02-04T20:23:46Z
dc.date.available	2025-02-04T20:23:46Z
dc.identifier	https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1141
dc.identifier	10.15332/s2027-3355.2014.0001.04
dc.identifier.uri	http://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/86200
dc.description	We test several diﬀerence-based variance estimators in the nonparametric regression model. These estimators have the main advantage of not depending on the smoothing parameters. Furthermore, they also show low computational demand. We mainly use estimators based on ordinary diﬀerences, along with estimators based on Hall’s optimal diﬀerences. We set scenarios using some regression functions, some sample sizes, and some error distributions. In particular we bring in the use of the half-normal distribution to test the variance estimators under some asymmetric error distributions. Results seem to support the idea that the Hall’s optimal diﬀerences estimators not perform better than the others on all sets of scenarios.	en
dc.description	En este trabajo se prueban varios estimadores de varianza basados en diferencias en el marco de la regresión no paramétrica. Estos estimadores tiene la principal ventaja de no depender de los parámetros de suavización, además de que son poco exigente en términos computacionales. Se usan principalmente estimadores basados en diferencias ordinarias y basados en las diferencias óptimas de Hall. Se crean escenarios utilizando diferentes funciones de regresión, tamaños de muestra y distribuciones de los errores y se introduce el uso de la distribución semi-normal para probar los estimadores de varianza en casos de distribuciones asimétricas de los errores. Los resultados parecen apoyar la idea de que los estimadores basados en diferencias óptimas de Hall no son mejores en todos los escenarios planteados.	es
dc.format	application/pdf
dc.format	text/plain
dc.format	application/octet-stream
dc.language	spa
dc.publisher	Universidad Santo Tomás	es
dc.relation	https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1141/1375
dc.relation	https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1141/3624
dc.relation	https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1141/5257
dc.source	Comunicaciones en Estadística; Vol. 7 No. 1 (2014); 49-66	en
dc.source	Comunicaciones en Estadística; Vol. 7 Núm. 1 (2014); 49-66	es
dc.source	2339-3076
dc.source	2027-3355
dc.subject	estimadores basados en diferencias	es
dc.subject	diferencias ordinarias	es
dc.subject	diferencias óptimas	es
dc.subject	distribución semi-normal	es
dc.title	A simulation study for the comparison of several variance estimators in the nonparametric regression framework	en
dc.title	Estudio de simulación para comparar varios estimadores de varianza en el marco de la regresión no paramétrica	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion

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