una tecnica per la regressione locale - Department of Mathematics ...
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Si noti che <strong>la</strong> curva stimata sul<strong>la</strong> base dei dati re<strong>la</strong>tivi a chi possiede untitolo di studio considerato alto si trova sempre sopra a quel<strong>la</strong> associata aun basso livello di educazione. Sembra quindi trovare conferma l’assunzionesecondo cui <strong>la</strong> quota investita in attività finanziarie a medio ed alto rischio ècrescente al crescere del livello di istruzione. Un andamento simile si riscontraanche nei grafici re<strong>la</strong>tivi alle singole aree geografiche, anche se <strong>per</strong> quantoriguarda il Centro è presente qualche anomalia. Prima di mostrare tali graficiva <strong>per</strong>ò fatta <strong>una</strong> ulteriore osservazione. Se osserviamo attentamente Figura4.28 possiamo notare che <strong>la</strong> curva generata a partire da tutti i dati non giacetra le altre due curve, stimate a partire da sottoinsiemi. Questa è, <strong>per</strong>ò,solo apparentemente un’anomalia, <strong>per</strong>chè il loess, <strong>per</strong> sua natura, non o<strong>per</strong>afissando <strong>la</strong> finestra nello spazio dei predittori da utilizzare <strong>per</strong> realizzare <strong>la</strong>stima di <strong>regressione</strong> <strong>locale</strong>, ma fa in modo di utilizzare localmente sempre lostesso numero di osservazioni, al<strong>la</strong>rgando e restringendo <strong>la</strong> finestra in mododa raggiungere questo scopo. Risulta quindi possibile che <strong>la</strong> curva originatadall’intero set di dati assuma valori su<strong>per</strong>iori o inferiori a tutte le curveottenute a partire da sottoinsiemi dei dati che costituiscono <strong>una</strong> partizionedell’insieme originario.Figura 4.31: Nord 1 − (V 1 + V 2) ∼ età86