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

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D’altra parte ciò che ci si deve aspettare è che in <strong>una</strong> buona parte dei problemidi <strong>regressione</strong> i dati con cui si ha a che fare non siano equispaziati. Ad esempionel seguente grafico in cui si vuole studiare <strong>la</strong> re<strong>la</strong>zione tra cilindrata e <strong>per</strong>correnzaurbana di un’automobile attraverso <strong>una</strong> stima di <strong>regressione</strong>, ( i dati sonodisponibili al seguente indirizzo Web: http://azzalini.stat.unipd.it/Libro-DM/ ), sembra ragionevole usare un’ampiezza di banda più elevata <strong>per</strong> c > 3in quanto in quel<strong>la</strong> regione cadono molte meno osservazioni.Figura 3.4: un set di dati reali: i dati delle autoIn Figura 3.4 sono riportate due curve: in rosso vediamo <strong>la</strong> ĝ ottenutatramite loess, nel<strong>la</strong> sua variante robusta con α = 0.75 e λ = 2, mentre inblu abbiamo <strong>una</strong> stima attraverso Kernel Smoother con nucleo gaussiano eampiezza di banda pari a 0.5.A questo punto va notato che i Kernel Smoothers possono essere visti nonsolo come <strong>una</strong> <strong>tecnica</strong> che stima g attraverso <strong>una</strong> media pesata delle osservazioniche cadono all’interno del<strong>la</strong> finestra selezionata dall’ampiezza di banda,ma anche come <strong>una</strong> speciale forma di <strong>regressione</strong> <strong>locale</strong> in cui <strong>per</strong>ò si scelgonosolo ed esclusivamente polinomi di grado λ = 0. Ora, posto il fatto che,qualunque sia <strong>la</strong> <strong>tecnica</strong> di <strong>regressione</strong> che si utilizza, bisogna prestare partico<strong>la</strong>reattenzione quando si stima g in punti vicini al<strong>la</strong> frontiera dell’insieme54

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