Escolha do Parâmetro de Suavidade na Estimativa da Função de Distribuição
Gregorio Saravia Atuncar, Lupércio França Bessegato e Luiz Henrique Duczmal

Dentre os processos de estimação, o método do núcleo estimador tem sido largamente utilizado em função de suas propriedades assintóticas. A taxa de convergência e a suavidade do estimador dependem da escolha de largura de janela que seja ótima para a obtenção da estimação mais apropriada da função que exprima a probabilidade de ocorrência dos dados.

Neste trabalho propomos um método Plug-in para estimar a janela ótima a ser usada na definição do núcleo estimador de uma função de distribuição. O método é baseado na função característica empírica.

Seguindo idéias de Chiu (1991), propomos um estimador para H= , a única quantidade desconhecida na definição da janela ótima. Usando a fórmula de inversão e a identidade de Parseval, prova-se que H=. Usando função característica empírica estima-se H por onde é escolhida apropriadamente.

Provamos no trabalho que converge quase certamente para H. Como conseqüência disso, o estimador da janela ótima assim construído, converge quase certamente também.

Finalmente apresentamos no trabalho, resultados de simulações de grande porte e aplicações a alguns conjuntos de dados reais.

Palavras-chave	:  Estimação de Função de Distribuição, Núcleo Estimador, Escolha da Janela Ótima.
Áreas do conhecimento	:   Métodos Não Paramétricos
Setores de atividade	:  Ensaios de Materiais e de Produtos, Análise de Qualidade.