Dipartimento di Statistica, Probabilità e Statistiche ... - Sapienza
Dipartimento di Statistica, Probabilità e Statistiche ... - Sapienza
Dipartimento di Statistica, Probabilità e Statistiche ... - Sapienza
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Si è tentato <strong>di</strong> awicinare e confrontare le due impostazioni, quella della regressione<br />
non parametrica multivariata e multirisposta e quella dell'analisi non lineare dei dati<br />
nell'ambito dell'analisi canonica asimmetrica, .cercando <strong>di</strong> interpretare e giustificare le<br />
procedure <strong>di</strong> trasformazione e quantificazione dell'Optimal Scaling. Dalle considerazioni<br />
effettuate è scaturito un nuovo metodo <strong>di</strong> analisi canonica asimmetrica non lineare<br />
denominato smoothing spline -RDA.<br />
Nella seconda parte della tesi si affronta un problema <strong>di</strong> calibrazione multivariata<br />
vincolata; questo può essere considerato come un problema <strong>di</strong> stu<strong>di</strong>o delle relazioni<br />
asimmetriche tra due insiemi <strong>di</strong> variabili. Si è utilizzato un approccio originale secondo il<br />
quale la fase <strong>di</strong> costruzione del modello <strong>di</strong> calibrazione coivolge tutti i dati <strong>di</strong>sponibili e<br />
non solo i cosiddetti training data, le stime si ottengono attraverso procedure dei minimi<br />
quadrati alternati e sue generalizzazioni.<br />
2
Change language