Selectores de ventana en estimación de la densidad con datos sesgados

M. I. Borrajo García, W. González Manteiga, M. D. Martínez Miranda

Los datos sesgados están presentes en múltiples ámbitos como ecología, epidemiología o industria. La característica fundamental de este tipo de datos es que la probabilidad de que un individuo sea muestreado es proporcional a su valor en la variable de interés, y por tanto la representatividad de la muestra queda en entredicho.
En el contexto de la estimación de la densidad, Jones (1991) propone un estimador tipo núcleo. Posteriormente Guillamón et al. (1998) definen un método de validación cruzada para la selección de ventana en dicho estimador.
En este trabajo se proporcionan cálculos asintóticos de sesgo y de varianza del estimador de Jones y se define un procedimiento bootstrap consistente, a partir de cual se propone un método para la selección de ventana. Además de ése, se propone un método basado en la conocida regla del pulgar de Silverman.
El comportamiento de los diferentes selectores de la ventana en muestras finitas se evalúa mediante un exhaustivo estudio de simulación.

Palabras clave: datos sesgados, densidad, núcleo, ventana, bootstrap

L05.3 Estadística No Paramétrica
5 de septiembre de 2016  11:30
Aula 21.08

R. Gouet Bañares, F. J. López Lorente, L. P. Maldonado Guaje, G. Sanz Sáiz

M. Conde Amboage, V. Patilea, C. Sánchez Sellero