Estimación de la densidad utilizando el cuantil bootstrap varianza y covarianza media cuantil

We propose two novel bootstrap density estimators based on the quantile variance and the quantile-mean covariance. We review previous developments on quantile-density estimation and asymptotic results in the literature that can be applied to this case. We conduct Monte Carlo simulations for dierent data generating processes, sample sizes, and parameters. The estimators perform well in comparison to benchmark nonparametric kernel density estimator. Some of the explored smoothing techniques present lower bias and mean integrated squared errors, which indicates that the proposed estimator is a promising strategy.Evaluamos dos estimadores de densidades basados en la varianza y la covarianza entre media y varianza estimados por bootstrap. Revisamos otros desarrollos de estimadores de densidad relacionados con cuantiles. Las simulaciones de Monte Carlo para distintos procesos generadores de datos, tamaños de muestra, y otros parámetros muestran que los estimadores tienen buena performance en comparación con el estimador no paramétrico de kernel. Algunas de las técnicas de suavizamiento tienen menor error cuadrático medio integrado y sesgo, lo que indica que los estimadores propuestos son una estrategia promisoria