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Identificazione dei valori anomali nelle serie storiche

Informazioni tesi

Autore: Maria Liguori
Tipo: Laurea liv.I
Anno: 2006-07
Università: Università degli studi di Napoli "Parthenope"
Facoltà: Economia
Corso: Economia, statistica e informatica per l'azienda
Relatore: Angelo AntonioRomano
Lingua: Italiano
Num. pagine: 83

Chiunque si occupi di serie storiche sa bene quanto sia comune imbattersi in serie contaminate da valori anomali. Un valore è definito anomalo o con il termine inglese outlier, quando presenta caratteristiche significativamente diverse da quelle della maggior parte dei dati. I valori anomali possono essere causati da errori o dalla variabilità intrinseca del fenomeno. Pertanto, un outlier può essere il dato meno importante e quindi da eliminare, oppure quello più significativo, da analizzare con particolare attenzione. il mio lavoro si incentra sui valori anomali, sulla loro identificazione e sulla loro eventuale correzione. La domanda che è alla base di questo lavoro è: “Gli outliers sono trascurabili stranezze o portatori di informazioni fondamentali?”.

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4 Introduzione Chiunque si occupi di serie storiche sa bene quanto sia comune imbattersi in serie contaminate da valori anomali. Un valore è definito anomalo o con il termine inglese outlier, quando presenta caratteristiche significativamente diverse da quelle della maggior parte dei dati. I valori anomali possono essere causati da errori o dalla variabilità intrinseca del fenomeno. Pertanto, un outlier può essere il dato meno importante e quindi da eliminare, oppure quello più significativo, da analizzare con particolare attenzione. Spesso, quindi, i valori anomali dovrebbero essere studiati con particolare interesse in modo da catturare le informazioni aggiuntive che talvolta sono in grado di fornire. Prima di considerare la possibile eliminazione dei valori anomali, si dovrebbero, infatti, cercare di capire le cause della loro comparsa e se esiste la probabilità che valori simili possono continuare a presentarsi. La localizzazione degli outliers avviene mediante la determinazione di intervalli di accettazione, al di fuori dei quali un’unità statistica è da considerare anomala e quindi da sottoporre a controllo e, eventualmente, a correzione. La determinazione degli intervalli di accettazione può essere: empirica, se i limiti di accettazione sono determinati da uno statista sulla base delle informazioni che ha sulla serie esaminata o automatica, quando i limiti di accettazione sono determinati sulla base di algoritmi implementati in specifici software. Generalmente, essi sono

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