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Metodi di analisi dei dati. Comparazione fra Box-Clustering e Classificazione

L'obiettivo della tesi è stato quello di esaminare, e confrontare, due diverse tecniche di analisi statistica multivariata (multivariate statistical analysis): da una parte la tec-nica introdotta di recente denominata Box-Clustering, che per classificare dei soggetti statistici fa uso di intervalli numerici determinati a partire dal campione dei dati; dal-l'altra l'Analisi Discriminante Lineare (Linear Discriminant Analysis) che per classi-ficare fa uso di particolari funzioni separatrici. Per le applicazioni sono stati usati di-versi software statistici e di programmazione lineare (linear programming).

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Introduzione Le espressioni analisi multivariata e analisi multidimensionale spesso vengono usate in- differentemente l’una al posto dell’altra, come sinonimi. In realtà identificano due diversi modi del trattamento dei dati statistici. L’Analisi Multivariata concerne lo studio delle relazioni di un insieme circoscritto di variabili statistiche (per lo più inferiori a dieci, soprattutto quando se ne studiano le iterazioni di ordine superiore a due), sulle quali vengono avanzate a priori assunzioni sul genere di distribuzione teorica, in chiave squisitamente probabilistica. Nella Statistica, tradizionalmente, si opera una distinzione netta fra momento descritti- vo e momento inferenziale. Per Inferenza Statistica si intende quel processo induttivo che rende possibile una valutazione probabilistica di parametri della popolazione, a partire dalle conoscenze acquisite attraverso un campione. In questo ambito si parla di modello riferendosi sia ad una regolarità di comportamento di una o più variabili, secondo una qualche legge probabilistica, sia ad una relazione che sussiste fra un effetto (variabile di- pendente) e un insieme di variabili esplicative (variabili indipendenti), legame che assume rilevanza, ancora una volta, solo in un contesto probabilistico. L’Analisi Multidimensionale si caratterizza per prendere in considerazione molte decine (in alcuni casi centinaia) di dimensioni del fenomeno, o problema oggetto di studio, senza vincolarne la scelta a caratteristiche distributive delle corrispondenti variabili, anche perché non se ne avrebbero gli elementi. É un approccio che statisticamente viene definito non parametrico e che spesso prevede lo studio di caratteristiche eterogenee quanto al loro livello di misurazione, ossia variabili sia qualitative sia quantitative. Nell’analisimultidimensionaledeidati,ilmomentodescrittivoeilmomentoinferenzialenon 1

Laurea liv.II (specialistica)

Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali

Autore: Domenico Di Carlo Contatta »

Composta da 221 pagine.

 

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