Resumen

Investigamos la estimación de las derivadas de una función de regresión en el modelo de regresión no paramétrica con diseño aleatorio. Se desarrollan nuevos estimadores wavelet. Sus desempeños son evaluados a través del error cuadrático medio integrado. Se obtienen tasas rápidas de convergencia para una amplia clase de funciones desconocidas.

• Materias:Funciones continuas Gráficos aleatorios Operadores lineales Hipersuperficies Funciones acotadas
• Subjects:Continuous functions Random graphs Linear operators Hypersurfaces Bounded functions
• Palabras claves:Estimación; Derivadas; Regresión no paramétrica; Estimadores wavelet; Error cuadrático medio integrado; Convergencia
• Keywords:Estimation; Derivatives; Nonparametric regression; Wavelet estimators; Mean integrated squared error; Convergence