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

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Si noti che la curva stimata sulla base dei dati relativi a chi possiede untitolo di studio considerato alto si trova sempre sopra a quella associata aun basso livello di educazione. Sembra quindi trovare conferma l’assunzionesecondo cui la quota investita in attività finanziarie a medio ed alto rischio ècrescente al crescere del livello di istruzione. Un andamento simile si riscontraanche nei grafici relativi alle singole aree geografiche, anche se per quantoriguarda il Centro è presente qualche anomalia. Prima di mostrare tali graficiva però fatta una ulteriore osservazione. Se osserviamo attentamente Figura4.28 possiamo notare che la curva generata a partire da tutti i dati non giacetra le altre due curve, stimate a partire da sottoinsiemi. Questa è, però,solo apparentemente un’anomalia, perchè il loess, per sua natura, non operafissando la finestra nello spazio dei predittori da utilizzare per realizzare lastima di regressione locale, ma fa in modo di utilizzare localmente sempre lostesso numero di osservazioni, allargando e restringendo la finestra in mododa raggiungere questo scopo. Risulta quindi possibile che la curva originatadall’intero set di dati assuma valori superiori o inferiori a tutte le curveottenute a partire da sottoinsiemi dei dati che costituiscono una partizionedell’insieme originario.Figura 4.31: Nord 1 − (V 1 + V 2) ∼ età86
Figura 4.32: Nord 1 − (V 1 + V 2) ∼ ricchezzaFigura 4.33: Nord, basso titolo di studio87
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POLITECNICO DI MILANOFacoltà di In
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IntroduzioneArgomento di questa tes
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logia propria della regressione lin
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1.1.2 Caratteristiche dei termini d
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Esempi illustrativiPer mostrare ope
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sta interpolando anche i termini di
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il quadrato di uno di essi, ciò ch
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1.3 Inferenza statistica1.3.1 Stima
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parametriche nelle quali i due valo
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1.3.3 Il numero di parametri equiva
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1.3.4 Errori con distribuzione simm
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1.4 Metodi computazionali per la va
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Figura 1.7: albero k − dIn Figura
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mente interpolanti univariati, ovve
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di lisciamento, è fissato ed è so
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Figura 2.2: α = 0.1Figura 2.3: α
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2.1.2 Funzioni di tipo splineUn’a
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Page 99 and 100: Appendice ALe funzioni R utilizzate
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