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I metodi Jackknife e Bootstrap: teorie e applicazioni

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Ampio spazio è dedicato al metodo Bootstrap nella seconda sezione del capitolo, ovvero stime Bootstrap della devianza standard, della varianza e relativa distorsione. Viene fatto anche un cenno alla regressione con il metodo Bootstrap come strumento idoneo a valutare il modello originale anche in assenza delle condizioni di normalità e numerosità campionaria. Una restante parte viene poi dedicata alla determinazione degli intervalli di confidenza e al test delle ipotesi con stime Bootstrap. Il secondo capitolo è interamente dedicato al linguaggio di programma- zione per il calcolo statistico R, in questo capitolo si trattano i principali aspetti del linguaggio R, le sue caratteristiche, le principali funzioni, i co- mandi per la manipolazione dei dati, la creazione di vettori e matrici e nell’ultima parte viene integrato il linguaggio R con la parte teorica dello stimatore Jackknife e Bootstrap, attraverso esempi pratici che consentono di comprendere il meccanismo di funzionamento del linguaggio R appli- cato a problemi statistici in campo pratico. Il terzo capitolo contiene dei casi empirici sui quali vengono messi in pra- tica i metodi Jackknife e Bootstrap al fine di poter verificare con delle simulazioni l’utilità di questi metodi. In particolare si vuole verificare la proprietà dello stimatore Jackknife di ridurre la distorsione di uno stima- tore non corretto ovvero il coefficiente di variazione. I risultati ottenuti con il Jackknife confermano la teoria, difatti esso riduce sensibilmente la distorsione dello stimatore del coefficiente di variazione. Dall’altra parte, lo stimatore Bootstrap del coefficiente di variazione consente di ottenere una stima del coefficiente di variazione decisamente più accurata, nono- stante si disponga di un campione composto da poche osservazioni. Perciò è possibile affermare che la performance del Bootstrap è empiricamente dimostrata confermando l’utilità di tale metodo in ambito inferenziale. 3
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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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