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I metodi Jackknife e Bootstrap: teorie e applicazioni

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Abstract Statistical analysis is undoubtedly going to be the unique feature to attain progress in social science research, from firms to government wealth policies and medical research. This last ten years brought a remarkable increase in computer power calculation thus making feasible and cost-effective the adoption of resampling techniques like the Jack- knife and the Bootstrap methods for inference purposes in all economic sectors. Jack- knife and Bootstrap methods allows researchers to compute statistical inference without making any particular assumptions on the distribution of the population.Bootstrap is very useful when only a small sample is available, bringing great improvements with respect to the standard theoretical approach, in deriving correct standard errors estimates and confidence intervals for a parameter of the population. After giving a brief theoretical summary on the Jackknife and the Bootstrap techniques, and introducing some basic commands to compute statistical resampling techniques with R, simulations are made to investigate the power and reliability of these statistical methods. Results show that Jackknife and Bootstrap methods perform well, the latter being more accurate and robust than the former. However this work is just a starting point and needs further research and improvements in order to give a substantial contribution in statistical research.
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I metodi Jackknife e Bootstrap: teorie e applicazioni

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Informazioni tesi

  Autore: Giuseppe Frattolillo
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2008-09
  Università: Università degli Studi di Lecce
  Facoltà: Economia
  Corso: Scienze dell'economia
  Relatore: Sabrina Maggio
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 83

FAQ

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Parole chiave

bootstrap
coefficiente di variazione
jackknife
metodo monte carlo
r
ricampionamento
statistica inferenziale

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