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

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lino dal quale patire per l’analisi di un particolare problema statistico eche esso riveste un ruolo guida nell’indirizzare lo studio verso il modello,matematicamente più rigoroso, che meglio cattura la natura dei dati daelaborare.96
Appendice ALe funzioni R utilizzateA.1 LoessUSO:loess(formula, data, weights, subset, na.action, model=FALSE,span=0.75, enp.target, degree=2,parametric=FALSE, drop.square=FALSE, normalize=TRUE,family=c(gaussian,symmetric),method=c(loess,model.frame),control=loess.control(. . . ),. . . )ARGOMENTI:formula : formula che specifica qual’è la variabile risposta e quali i predittori,che possono essere al massimo quattro; i predittori possono essereintrodotti additivamente ma è cosa migliore evidenziarne l’interazione.data : data frame opzionale entro il quale cercare la variabile risposta, ipredittori e i pesi.weights : vettore opzionale di pesi.subset : argomento opzionale tramite il quale specificare un particolaresottoinsieme di dati da utilizzare; molto utile in presenza di variabilicategoriche.97
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POLITECNICO DI MILANOFacoltà di In
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IndiceIntroduzione 31 La regression
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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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formulazione generale del tipoy = g
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dall’integrale di g ′′ (x) 2
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La funzione smooth.spline di R offr
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E(ĝ(x)) − g(x) = g(x)g ′′ (x
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2.2.3 Gradi di libertàNei modelli
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