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Reti Bayesiane per la Scelta di un Disegno Sperimentale Ottimale

Informazioni tesi

  Autore: Davide De March
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2006-07
  Università: Università degli Studi Ca' Foscari di Venezia
  Facoltà: Economia
  Corso: Statistica economica, finanziaria ed attuariale
  Relatore: Irene Poli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 160

affrontiamo il problema del disegno statistico degli esperimenti e la modellazione dei risultati in relazione ad un problema di alta dimensionalità e di costo elevato degli esperimenti. In particolare affronteremo la studio di esperimenti caratterizzati dalla mistura di molecole, realizzati con una tecnologia a micropozzetti.
Lo scopo degli esperimenti è la costruzione di un processo chimico che consenta la formazione di vescicole.
Alcune molecole, di natura non nota, sotto particolari condizioni sperimentali, si auto-organizzano e auto-assemblano in strutture complesse, formando delle vescicole.
L'analisi statistica dei dati, provenienti da esperimenti effettuati in laboratorio, è uno strumento fondamentale per identificare le molecole e le loro interazioni più significative che conducono alla formazione di vescicole artificiale.

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“Se noi non fossimo ignoranti non ci sarebbe probabilità, ci potrebbero essere solo certezze. Ma la nostra ignoranza non può essere assoluta, altrimenti non ci sarebbe più probabilità. Così i problemi di probabilità possono essere classificati a seconda della maggiore o minore profondità della nostra ignoranza”. H. Poincaré 1 Introduzione In questo lavoro affrontiamo il problema del disegno statistico degli esperimenti e la modellazione dei risultati in relazione ad un problema di alta dimensionalità e di costo elevato degli esperimenti. In particolare affronteremo la studio di esperimenti caratterizzati dalla mistura di molecole, realizzati con una tecnologia a micropozzetti. Lo scopo degli esperimenti è la costruzione di un processo chimico che consenta la formazione di vescicole. Alcune molecole, di natura non nota, sotto particolari condizioni sperimentali, si auto-organizzano e auto-assemblano in strutture complesse, formando delle vescicole. L'analisi statistica dei dati, provenienti da esperimenti effettuati in laboratorio, è uno strumento fondamentale per identificare le molecole e le loro interazioni più significative che conducono alla formazione di vescicole artificiale. Apprendere dai dati sperimentali, attraverso la costruzione di modelli statistici, permette di ottenere informazioni rilevanti sul processo biochimico, e da queste conoscenze ottenute possiamo 8

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Parole chiave

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alta dimensionalità
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