Misure robuste di associazione multivariata

L'analisi delle correlazioni canoniche (CCA) classica risulta un processo sensibile a outlier e violazioni della normalità. Questa tesi presenta metodi alternativi per la misura di associzione multivariata basati sulla Projection Pursuit (PP), utilizzando quattro diversi indici di proiezione: Pearson, Spearman, Kendall e M-scatter. Attraverso lo studio delle funzioni di influenza e di studi di simulazione, si valuta la robustezza e l'efficienza degli stimatori. I risultati mostrano che gli indici basati sui ranghi, in particolare il τ di Kendall, offrono la migliore combinazione di robustezza ed efficienza, risultando poco influenzati da trasformazioni non lineari e da contaminazione.