¿Es el método Kernel * superior a los histogramas?

En muchos problemas de casi todos los campos de las ciencias aplicadas, aparece la necesidad de estimar funciones de densidad f(.) de una variable aleatoria X. Dentro de los métodos de estimación de densidades, el Histograma es el más antiguo y, posiblemente, el más utilizado en la actualidad. Esto último se debe principalmente a su simpleza y bondad.

La primera referencia de uso del Histograma se encuentra en el trabajo de John Graunt (ver [6] ) presentado ante la Sociedad Real de Inglaterra en 1661. Desde ese entonces poco se avanzó, hasta la aparición en 1895 de la Familia de Distribuciones de Karl Pearson [3]. A pesar de que en el presente siglo han aparecido otros métodos como el de Máxima Verosimilitud, Familias de Johnson y Series, es sólo a partir del surgimiento del método Kernel en 1956 cuando se genera un nuevo progreso en la estimación de funciones de densidad.

El autor intenta hacer en este trabajo una introducción que motive el uso del método de los Kerneles el cual, con el avance de los computadores, puede ser de gran utilidad para los investigadores en las Ciencias Aplicadas. (Texto tomado de la fuente)