In molti ambiti di studio ci si trova a dover analizzare dati aventi natura funzionale, quali per esempio dati longitudinali, serie economiche e/o temporali in genere. Per affrontare tali problematiche, negli ultimi anni sono state sviluppate delle metodologie che, nel loro complesso, costituiscono quella parte della statistica che prende il nome di Statistica funzionale.

Questo volume è dedicato allo studio dei modelli di regressione di tipo non parametrico; la trattazione ruota attorno ai due filoni della ricerca sui quali gli aspetti funzionali risultano essenziali: le tecniche di stima non parametrica, basate in particolare sugli stimatori del tipo Nadaraya-Watson, e i modelli per variabili casuali funzionali. I risultati teorici presentati sono ottenuti sia nel caso di osservazioni indipendenti e identicamente distribuite, sia in quello di osservazioni dipendenti, come, per esempio, nel contesto della previsione delle serie di tempo.

Il volume è indirizzato sia a un pubblico di studenti dei corsi di statistica del terzo ciclo di studi universitari, sia a quei ricercatori che, pur essendo lontani dalle tematiche sviluppate, sono desiderosi di familiarizzare con esse. L'opera intende quindi rispondere alla duplice esigenza di essere un supporto didattico e, nel contempo, uno strumento divulgativo.

Frédéric Ferraty è maître de conference all'Université Le Mirail - Toulouse II (Toulouse, Francia) e svolge la propria attività di ricerca presso il Laboratoire de Statistique et Probabilités dell'Université Paul Sabatier (Toulouse).

Aldo Goia è ricercatore presso il Dipartimento di scienze economiche e metodi quantitativi dell'Università del Piemonte orientale Amedeo Avogadro (sede di Novara).

Philippe Vieu è professeur all'Université Paul Sabatier - Toulouse III (Toulouse, Francia) dove svolge attività di ricerca presso il Laboratoire de Statistique et Probabilités.