Dentre os processos de estimação, o método do núcleo estimador tem sido largamente utilizado em função de suas propriedades assintóticas. A taxa de convergência e a suavidade do estimador dependem da escolha de largura de janela que seja ótima para a obtenção da estimação mais apropriada da função que exprima a probabilidade de ocorrência dos dados.
Neste trabalho propomos um método Plug-in para estimar a janela ótima a ser usada na definição do núcleo estimador de uma função de distribuição. O método é baseado na função característica empírica.
Seguindo idéias de Chiu (1991), propomos um estimador para H= , a única quantidade desconhecida na definição da janela ótima. Usando a fórmula de inversão e a identidade de Parseval, prova-se que H= . Usando função característica empírica estima-se H por onde é escolhida apropriadamente.
Provamos no trabalho que converge quase certamente para H. Como conseqüência disso, o estimador da janela ótima assim construído, converge quase certamente também.
Finalmente apresentamos no trabalho, resultados de simulações de grande porte e aplicações a alguns conjuntos de dados reais.