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Este libro ha sido escrito con el propósito de constituirse tanto en un medio para diseñar y conducir cursos introductorios de estadística no paramétrica, como para servir de fuente de consulta de quienes apliquen o investiguen sobre los métodos no paramétricos. Su conformación actual responde a una amplia gama de necesidades educativas con respecto de esta temática, aunque de la misma manera, tiene un carácter de iniciación a la disciplina. Puede ser la base de un curso de estadística no paramétrica para estadísticos, o para estudiantes de posgrado de otras áreas. Además, puede ocuparse como apoyo para seminarios y talleres de corta duración, en eventos como coloquios y congresos, donde se plantee cubrir temas muy concretos de estadística no paramétrica. Esto es posible dado que la lista de temas que se presenta constituye la suma de los temas convencionales, pero también incluye los aspectos teóricos y metodológicos, y algunos temas poco convencionales.
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 paramétrica 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.