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Analisi Bayesiana del modello di regressione lineare

Informazioni tesi

  Autore: Davide Nicola Continanza
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Roma Tor Vergata
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia, statistica e informatica per l'azienda
  Relatore: Tommaso Proietti
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 50

L’inferenza Bayesiana, dopo un periodo in cui fu messa in secondo piano, sta rapidamente tornando alla ribalta sfruttando la potenza dei metodi MCMC, oramai utilizzabili con un qualsiasi computer e quindi alla portata di tutti.
L’analisi Bayesiana è concettualmente molto semplice e intuitiva, essa pone infatti le sue fondamenta nella coerenza che offre il Teorema di Bayes. In questa sede mostreremo solo dei risultati algebricamente convenienti e limitati ma, nonostante questo, i metodi inferenziali Bayesiani ci offrono la possibilità di utilizzare nuovi strumenti decisamente potenti e non accessibili utilizzando i metodi frequentisti.
Procederemo spiegando prima la teoria dell’inferenza Bayesiana, passeremo poi ad applicare la teoria dell’inferenza Bayesiana al modello di regressione lineare ed infine utilizzeremo i metodi discussi per una piccola applicazione su un database.

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  Autore: Davide Nicola Continanza
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2009-10
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  Corso: Economia, statistica e informatica per l'azienda
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  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 50

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SINTESI: L’inferenza Bayesiana, dopo un periodo in cui fu messa in secondo piano, sta rapidamente tornando alla ribalta sfruttando la potenza dei metodi MCMC, oramai utilizzabili con un qualsiasi computer e quindi alla portata di tutti. L’analisi Bayesiana è concettualmente molto semplice e intuitiva, essa pone infatti le sue fondamenta nella coerenza che offre il Teorema di Bayes. In questa sede mostreremo solo dei risultati algebricamente convenienti e limitati ma, nonostante questo, i metodi inferenziali Bayesiani ci offrono la possibilità di utilizzare nuovi strumenti decisamente potenti e non accessibili utilizzando i metodi frequentisti. Procederemo spiegando prima la teoria dell’inferenza Bayesiana, passeremo poi ad applicare la teoria dell’inferenza Bayesiana al modello di regressione lineare ed infine utilizzeremo i metodi discussi per una piccola applicazione su un database. 1
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