

n<-
m<-
L<-matrix(0,nrow=m,ncol=n)
h<-2
t<-c(1,2,3)    #puntos donde evaluaremos el estimador
x<-c(1.5,2.5,3.5) 
y<-c(1,1,1)    #si y<-c(1,1,1) debe dar nw 1, la media

k<-function(x){     #kernel
return((1/sqrt(2*pi))*exp(-x^2/2))
}

nw<-function(t,x,y,h){#Nadaraya-Watson
	txh<-outer(t,x,"-")/h     #Da todas las restas t-x
	ktxh<-k(txh)              #Hace k de la matriz
	L<-ktxh/apply(ktxh,1,sum) #da una matriz donde las filas suman uno
				        #divido cada fila por cada fila 
	return(L%*%y)}
	


matrizLNW<-function(x,h){
	#usamos nw para calcukar matriz L
	txh<-outer(x,x,"-")/h     #Da todas las restas t-x
	ktxh<-k(txh)              #Hace k de la matriz
	L<-ktxh/apply(ktxh,1,sum) 
	return(L)
}


CV<-function(x,y,h){
	L=matrizLNW(x,h)
	mgorro=L%*%y
	mean((y-mgorro)^2/(1-diag(L))^2)
}

library(MASS)
plot(mcycle)
x=mcycle$times
y=mcycle$accel
mgorro=nw(x,x,y,3)#h=3
points(x,mgorro,type="l",col="red",lwd=5)
