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una tecnica per la regressione locale - Department of Mathematics ...

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Capitolo 2Tecniche alternative dismoothing2.1 Stimatori <strong>per</strong> gLa <strong>regressione</strong> <strong>locale</strong>, argomento di questa tesi, è, ovviamente, solo <strong>una</strong>delle diverse tecniche che si possono utilizzare <strong>per</strong> studiare le re<strong>la</strong>zioni travariabili, fornendo <strong>una</strong> stima di g. Obiettivo del capitolo è fare <strong>una</strong> carrel<strong>la</strong>tagenerale delle possibili alternative adatte ad essere poste a confrontocon il metodo Loess nel capitolo successivo. La Lezione seguita qui è quel<strong>la</strong>di Catherine Loader [2]. (Per semplicità non è stato descritto il caso multivariatoma tutto ciò che segue ha essenzialmente validità generale). Tuttele tecniche che verranno presentate appartengono, come il Loess, al<strong>la</strong> c<strong>la</strong>ssedegli stimatori lineari.2.1.1 Kernel SmoothersIl primo e più semplice metodo che presentiamo è quello dei Kernel Smoothers.Essi partono da un’idea non molto diversa da quel<strong>la</strong> che sta al<strong>la</strong> basedel loess. Si fissa infatti un punto x appartenente al dominio del<strong>la</strong> funzioneg e si determina intorno ad esso <strong>una</strong> finestra, <strong>la</strong> quale generalmente nonè altro che un intervallo del<strong>la</strong> forma (x − α, x + α), dove α, il parametro28

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