Resumen de Técnicas de validación cruzada en la estimación de la densidad bajo condiciones de dependencia

Alejandro Quintela del Río, Juan Manuel Vilar Fernández

• Se estudian modificaciones de las técnicas de validación cruzada de Kullback-Leibler y mínimos cuadrados para obtener el parámetro de suavización asociado a un estimador general no paramétrico de la función de densidad, a partir de la muestra, en el supuesto de que los datos verifican alguna condición débil de dependencia.

  Se demuestra que los parámetros obtenidos por estas dos técnicas son asintóticamente óptimos. Y se realiza un estudio de simulación