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.
Informazioni tesi
Autore: | Davide Nicola Continanza |
Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
Anno: | 2009-10 |
Università: | Università degli Studi di Roma Tor Vergata |
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Corso: | Economia, statistica e informatica per l'azienda |
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