Selección de la ventana en suavización tipo núcleo de la parte no parametríca de un modelo parcialmente lineal con errores autorregresivos

Supongamos que yi = ζiT β + m(ti) + εi, i = 1, ..., n, donde el vector (p x 1) β y la función m(·) son desconocidos, y los errores εi provienen de un proceso autorregresivo de orden uno (AR(1)) estacionario. Discutimos aquí el problema de la selección del parámetro ventana de un estimador tipo núcleo de la función m(·) basado en un estimador Generalizado de Mínimos Cuadrados de β. Obtenemos la expresión asintótica de una ventana óptima y proponemos un método para estimarla, de modo que dé lugar a un estimador óptimo de m(·). Los resultados obtenidos generalizan aquellos obtenidos por Quintela (1994b) en regresión no paramétrica

Editorial for the Special Issue on Functional Data Analysis and Related Topics

This Special Issue of the Journal of Multivariate Analysis (JMVA), which comprises a survey and 19 research papers, takes its roots in the Fourth International Workshop on Functional and Operatorial Statistics held in A Coruña, Spain, June 15–17, 2017, and dedicated to the memory of Peter Hall. However, this issue extends far beyond the scope of IWFOS-2017 and includes contributions from several of the world’s leading research groups in functional data analysis (FDA). All papers were peer-reviewed according to the journal’s high academic standards

Poly[ADP-Ribose] Polymerase-1 Expression Is Related To Cold Ischemia, Acute Tubular Necrosis, and Delayed Renal Function In Kidney Transplantation

Cold ischemia time especially impacts on outcomes of expanded-criteria donor (ECD) transplantation. Ischemia-reperfusion (IR) injury produces excessive poly[ADP-Ribose] Polymerase-1 (PARP-1) activation. The present study explored the hypothesis that increased tubular expression of PARP-1 contributes to delayed renal function in suboptimal ECD kidney allografts and in non-ECD allografts that develop posttransplant acute tubular necrosis (ATN)