JAVIER OLAYA OCHOA
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La esencia del texto est? en intentar comunicar de la manera m?s amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de t?cnicas que ampl?an las ideas generales del an?lisis de regresi?n. En cuanto a la rigurosidad, los lectores deben estar preparados en ideas b?sicas de c?lculo, ?lgebra lineal, inferencia estad?stica param?trica y no param?trica y modelos lineales.?Este texto se concentra en el problema de la regresi?n no param?trica vista desde diferentes ?ngulos. El lector encontrar? aqu? un resumen de los m?todos de regresi?n no para m?trica que se usan con mayor frecuencia, incluyendo la regresi?n kernel, la suavizaci?n spline y la regresi?n lineal local, siguiendo todos a una introducci?n a los estimadores de series que presenta las ideas centrales de los m?todos.?
La esencia del texto está en intentar comunicar de la manera más amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de técnicas que amplían las ideas generales del análisis de regresión. En cuanto a la rigurosidad, los lectores deben estar preparados en ideas básicas de cálculo, álgebra lineal, inferencia estadística paramétrica y no paramétrica y modelos lineales. Este texto se concentra en el problema de la regresión no paramétrica vista desde diferentes ángulos. El lector encontrará aquí un resumen de los métodos de regresión no para métrica que se usan con mayor frecuencia, incluyendo la regresión kernel, la suavización spline y la regresión lineal local, siguiendo todos a una introducción a los estimadores de series que presenta las ideas centrales de los métodos.
