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Tecniche di trattamento del selection bias in campioni censurati

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Anteprima della tesi: Tecniche di trattamento del selection bias in campioni censurati, Pagina 9
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tale distribuzione può essere vista come la a priori che si realizza quando diventa disponibile un nuovo gruppo di 
dati. Il principio basilare dell'approccio bayesiano è che la conoscenza delle caratteristiche della distribuzione dei 
parametri viene continuamente aggiornata. 
 
 
2.1.2 - La distribuzione a priori 
 
 E' utile ricordare che la scelta della distribuzione a priori da utilizzare nelle analisi non è mai banale, spesso 
infatti condiziona i risultati. Capita che i dati sperimentali siano molto più informativi di qualunque informazione a 
priori, perciò la specificazione di tutti i dettagli necessari a definirla, sebbene possano sembrare la cosa migliore 
da fare, in realtà portano ad un incremento del peso calcolatorio, senza fornire efficace aiuto per il lavoro. 
 Una seconda osservazione relativa alla specificazione della a priori è la seguente: si può supporre che se 
si sceglie una distribuzione non appropriata, "improper prior", oppure se non la si usa affatto, si ottengano gli 
stessi risultati, ma nella realtà ciò non accade. Questo fatto, lungi dall'indicare l'inconsistenza dei metodi bayesiani, 
mostra anzi che solo attenendosi fedelmente ad essi si riesce ad evitare il paradosso che è generato da una 
violazione anche minima. Solo l'utilizzo di una "improper prior" non informativa fa sì che i risultati dell'analisi 
bayesiana coincidano, spesso esattamente, con quelli dell'analisi fatta con gli strumenti usuali; ciò mostra come 
non sia possibile rifiutare la "improper prior" senza dover contemporaneamente rifiutare i metodi ormai acquisiti 
che portano agli stessi risultati. 
 
 
 
2.2 - ANALISI BAYESIANA DEL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE CON LE IPOTESI 
CLASSICHE 
 
 Il modello di regressione classico è costruito attorno alla distribuzione condizionata: 
 
f y b ,s,X( )= N X b,s 2I[ ]=
= 2ps 2( )
−n 2
e
− 1 2s 2( )( )y− Xb( )T y −X b( )
 
 
 L'analisi bayesiana parte dalla specificazione di una distribuzione a priori sui parametri. Se in un primo 
tempo si suppone che tale "a priori" sia non informativa, cioè non si hanno informazioni di nessun tipo inizialmente 
sui parametri, si ha un effetto nullo sulle stime che sono uguali a quelle ottenute con le tecniche classiche, ciò è 

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Tecniche di trattamento del selection bias in campioni censurati

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Informazioni tesi

  Autore: Anna Barrai
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1994-95
  Università: Università degli Studi di Bologna
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Scienze Statistiche ed Economiche
  Relatore: Ignazio Drudi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 65

FAQ

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Parole chiave

algoritmi iterativi
data augmentation
massima verosimiglianza
selection bias
teorema di bayes

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