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La regressione bootstrap

Lo studio della statistica nel corso degli ultimi anni ha subito profondi cambiamenti dal punto di visto sia metodologico che applicativo: concetti come il calcolo delle probabilità e dell’integrazione numerica, strumenti fondamentali della statistica matematica, hanno consentito la sperimentazione di nuove tecniche statistiche basate su motori inferenziali molto potenti.
Approfondendo concetti come disegno campionario, campionamento statistico, tecniche inferenziali non parametriche, utili per i nostri scopi di studio, ho voluto riunire gli ultimi concetti della statistica applicata e moderna per mettere in risalto le caratteristiche salienti delle tecniche di ricampionamento più diffuse in questi ultimi anni e che hanno riscosso un grosso successo da parte dei cultori della statistica nonché degli statistici di professione.
Il mio lavoro di tesi approfondirà aspetti importanti della statistica non parametrica, come le tecniche “jackknife” e “bootstrap”; in particolare mi interesserò al bootstrap, utilizzando strumenti informatici come SPSS e AMOS per studiare un caso concreto inerente a dati immobiliari di un quartiere di Taranto, Talsano.

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IL RICAMPIONAMENTO _______________________________________________________________________________ 32CAPITOLO II 2.1 - METODI DI RICAMPIONAMENTO Le tecniche inferenziali della statistica parametrica sono fondati sulle propriet della distribuzione normale. Quindi hanno condizioni di validit che non sono rispettate in varie situazioni sperimentali, nonostante la trasformazione dei dati. Inoltre, con pochi dati, diventa impossibile dimostrare che esse siano verificate. Pertanto, rimane sempre una incertezza concettualmente non banale e operativamente spesso importante al momento della decisone, sulla validit dei risultati raggiunti. Le tecniche non parametriche di verifica d ipotesi, inoltre, hanno limiti evidenti, in varie situazioni. Trascurano parte dell informazione, poichØ ricorrono al semplice conteggio di valori superiori e inferiori alla soglia prestabilita oppure utilizzano i ranghi o le precedenze; in altri termini, richiedono di scendere dalla precisione permessa da una scala di intervalli o di rapporti alla approssimazione di una scala di tipo ordinale o addirittura nominale. In altre situazioni applicano il calcolo combinatorio, utilizzabile solo su campioni di piccole dimensioni. In entrambi i casi, esistono problemi che non possono essere risolti con queste metodologie classiche, se non con notevoli approssimazioni; quale il calcolo dei limiti di confidenza, per parametri distribuiti in modo non normale e con forma ignota.

Tesi di Laurea

Facoltà: Economia

Autore: Giuseppe De Florio Contatta »

Composta da 134 pagine.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.