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[Pietro Muliere <pietro.muliere@uni-bocconi.it>]

Istituto Metodi Quantitativi - Università L. Bocconi
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SEMINARIO

La regressione non parametrica con l’uso di splines: un modello bayesiano



  Rebecca Graziani
Istituto Metodi Quantitativi
Univ.Bocconi




Giovedì, 2 maggio 2002  ore 16.00
Aula IMQ (stanza n. 137)




Abstract:
Uno dei principali problemi che si affronta nell'analisi bayesiana di un 
modello di regressione non parametrica consiste nella difficoltà di 
assegnare una distribuzione iniziale alla funzione di regressione. In 
questo lavoro si considera il caso della regressione non parametrica 
univariata e si propone di rappresentare la funzione di regressione come 
una combinazione lineare di polinomi definiti su intervalli di valori della 
variabile esplicativa. Si suppone di non conoscere né il numero, né il 
grado dei polinomi, né la posizione dei punti che delimitano gli intervalli 
in cui i polinomi sono definiti. Assegnando una distribuzione iniziale a 
tali quantità si riesce ad assegnare una distribuzione iniziale all'intera 
funzione di regressione. Si propone come stimatore della funzione di 
regressione non nota il valore atteso della sua distribuzione finale, 
approssimato facendo ricorso ad un algoritmo reversible jump MCMC.