Resumen de Comparación no paramétrica de curvas de regresión con errores dependientes: Un test bootstrap

José Vilar, Juan Manuel Vilar Fernández

• Se estudia un test bootstrap para contrastar la igualdad de curvas de regresion con errores dependientes. El estadstico de contraste se construye en base a una distancia funcional tipo Cramer-von-Mises entre estimadores no parametricos de las funciones de regresion. La normalidad asintotica de este estadstico se ha establecido en trabajos previos, pero la tasa de convergencia es lenta, de modo que las aproximaciones obtenidas con tama~nos muestrales razonables no son satisfactorias. Un camino alternativo consiste en aproximar la distribucion del estadstico por medio de un algortmo bootstrap. En este trabajo se establece la consistencia de la distribucion bootstrap del estadstico de contraste bajo condiciones muy generales. Un extenso estudio de simulacion muestra el buen comportamiento de la aproximacion bootstrap con respecto a la distribucion asintotica.

  Finalmente el contraste se aplica a un ejemplo con datos reales