A note on the bandwidth choice when the null hypothesis is semiparametrics

RESUMEN: Este artículo presenta un contraste de aditividad. El modelo aditivo es usado para modelar estructuras paramétricas y semiparamétricas. La hipótesis de aditividad es interesante porque es fácil de interpretar y produce unas tasas de convergencia razonablemente rápidas de estimadores noparamétricos. Una ventaja adicional de las estructuras aditivas es que permite atacar directamente el problema de la maldición de la dimensionalidad que surge en estimación noparamétrica. El procedimiento que proponemos para el contraste de hipótesis esta basado en un proceso de remuestreo (bootstrap) de los residuales del modelo aditivo. La idea dominante en la selección de la banda usada para generar las muestras bootstrap, es que esta debe ser más grande que la banda utilizada para la estimación del modelo aditivo. No obstante, hasta el momento la literatura existente no suministra ayuda alguna. Nosotros discutimos, como un primer paso, un tipo de regla para elegir tal banda en este contexto.

• Autores: Barrientos Marín, Jorge Hugo
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2005
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/7179
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/7179
• Palabra clave: Bootstrap (Estadistica); Regresión no paramétrica; Modelos de actividad; Suavizamiento Kernel; Additive models; Bootstrap test; kernel smoothing; Nonparametric regression
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 2.5 Colombia (CC BY-NC 2.5 CO)