b'\n_START_ARTICLE_\nRegresi\xc3\xb3n semiparam\xc3\xa9trica\n_START_PARAGRAPH_\nEn estad\xc3\xadstica, la regresi\xc3\xb3n semiparam\xc3\xa9trica es una regresi\xc3\xb3n que combina modelos param\xc3\xa9tricos y no param\xc3\xa9tricos. Se utiliza a menudo en situaciones en las que el modelo no param\xc3\xa9trico no puede funcionar totalmente bien, o cuando el investigador quiere usar un modelo param\xc3\xa9trico, pero la forma funcional con respecto a un subconjunto de los regresores o la densidad de los errores no se conoce. Los modelos de regresi\xc3\xb3n param\xc3\xa9tricos son un tipo particular del modelado semiparam\xc3\xa9trico, ya que los modelos semiparam\xc3\xa9tricos contienen un componente param\xc3\xa9trico.\n_START_SECTION_\nEstimaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nSe han propuesto y desarrollado muchos m\xc3\xa9todos de regresi\xc3\xb3n semiparam\xc3\xa9tricos diferentes. Los m\xc3\xa9todos m\xc3\xa1s conocidos son los modelos parcialmente lineales, \xc3\xadndices y de coeficientes variables.'