Resumen:
En este artículo se describen los detalles del conocido método kernel para construir una función de densidad de probabilidad para una muestra univariada. Se proponen nuevas formas para los kernels y criterios adicionales para su elección y para estimar el ancho de banda óptimo. Como soporte para esta investigación se instrumentó un software para experimentación y obtención de resultados gráficos y numéricos.
