Estimação tipo Kernel para distribuições simétricas usando técnica de Monte Carlo

Abstract

O presente trabalho mostra de uma forma simples e objetiva algumas distribui ções estat ísticas sim étricas que são aquelas que se caracterizam por terem m édias, modas e medianas similares. Através da construção de um gr a co do tipo histograma, esta característica ca bem vis ível, neste caso é necess ário observar se as caldas dos lados esquerdo e direito do gr a co se equivalem. O objetivo principal do estudo é mostrar um tipo de estima ção não paramétrico chamado de kernel que se caracteriza por não ter parâmetros do tipo m édia e variância que frequentemente estão presentes em estimações. O estimador de densidades tipo kernel se baseia em um n úcleo K, que é uma equa ção ponderada por um n úmero positivo h. Se o valor desse h for grande, far á com que esse estimador seja sempre suave.