Moda condicional : uma abordagem via regressão quantílica suavizada - Ongaratto, Artur Matia (2021)
Recentemente, Ota, Kato e Hara (2019) propuseram estimar a moda condicional de uma resposta, dado um vetor de covariáveis, por um estimador escalonável computacionalmente derivado do modelo de regressão quantílica linear proposto por Koenker e Bassett (1978). Alternativamente, propomos estimar a moda condicional maximizando o estimador de densidade condicional de Fernandes, Guerre e Horta (2021). Esta aborgadem tem pelo menos dois benefícios: eficiência computacional e bom comportamento assintótico, que, em particular, “contornam” a maldição da dimensionalidade.