Estratto del documento

Sthnatoristatist instribnzione statisticcampionsimeiche e aaria

UNADh., Rd)( OEXnf EE parametricspatioI desOChe X.Assume canincognitovettori )leveutuauneute aleopere metro aasueleliid ))( CampioneI XI dax,X2 *= n. . ,.. information'ssi Stine continuele IPR0BUA deve a: re con urfuntime) dei datsexy couupiouori)SCISTATIST motorCA =• : xn. .. , ) statistics Aimee-TCSTIMATORE T XuseteXm: Xs=• pere una. .. ,. specific)Tlt aarupiorre )SIMA (Ie- VALORE T= da° Xm assuutoxz: see Xz xnuuo =our. . . . ., ,.. .)(DISTRIBUTION Dh STIMATORECAMPIONARIA UNA ASTATISTICE• 'PER STRATHARIA C- LAZIOPOPOCAMPION OINSTRLBNZIONE VARTANZACC DA NORMALE→ DlMENA NEDELLA UNA NOTA021 'O motor(NX flN , )( ')f' )yl ZFUNHONE XEIRXIIRENNA RMEM 02 Oexp >O• x. =µ: -, 'lot)}Mtt)etEf x)(GxONE MOMENT tGENERAFUN e.TRICE DEI#• ==:) iid( da XXmXCI CXs• XzXm come= - - .. . ... ... , I E@iXiMsir cercahadistri mzior edixtrou iteGxlt iGIctI.E-EX=3STATISTICS INTERESSEIN -:° i - )' Itiffesixi)etui ] Efitietaixiet ) "=E( '[ sista ;= emssitzo-ESIZ-emteoi-zotZEoiz.etqeaitzztzeo.az'Msi i's-1220Gx tieIT ; ( )si; == = moment aigeneratrix deifuntime iEloi Invaluenormale atte ME MEso> @una ecore =p= = =)E Chu(Inuariauza '02=0Eai ' EI N- µ- ,'n n) indipuudeutiNcp )distributeCma ideuticarueuteXsCse Xm'* Xi - non- . . .,,NC EamonEoinaixi[ n , )quaesiesi ] EoiflxiEC EoixiSonoXu* se Xs c :v. o =.. . .. . distributeideutiaaureute guiudi ti) EaiEcxi =Lpestose alloraSono• epi-- ,, nECI] )ELIEEtoile Xi] Ez M- p=-- --independentsisieCSono vXs* se Xu equae- .. . . .. ieiojcovcxi ))) EjEaizvercxi exitEiveil Eoixi 'veEaiXj =-1 #= ,, ?ti) ( Eo)Eai'xi(Ver o Ver 02Xi>se - ==- ti ( EaixiI )ai ese Ver :-- n redistribution primo aaiupiorueriodel* momentoe)(Xnf iidXsx xXm come.., . . esinuo]ECX popohazioneAIR. dellamomentoMr r: -{] )Ex( 't' X (C- X se DhsXx ETA= yogas ,,y, ge × cow× , no ,× )fkn' esinnoaauepiouario C- Exit]Exi InI ECM Emr JumperMr memento- Mr=r --. =- - --MRHONEDisco diDefinition )I Stirnatore(OE) O( )Xnflx E doc.O C X Tm 7=7 Xz,XmXs= Xu=. . ... . .. ., . ,distorted Elton ] =Dsemore ) )ElenBias (INSTORSRONE o=Tn= - digeneralization )di distortfuntime) - O stirnatore-TCOse→ XmTixeme una e who more.- . . .., .)] TCOCen)TCO se E =asimtoticua t.c.EC ) brr himdistorsione distiruatore Ose brro Tn toenNon con- o--- -as→n↳ Echidna ]C- Can EINpesto che sooso>per m nPROPHETE )SVEDELLA VARIAN-2A CAMPION (MST BNZIONE EPOPOLAZIONEARIA CORRETEZZAAEUA NORMALEXNNCM.CZ/ElXl-- noteµ non J ' ?( )IIE XiXz edaC. XCXm = -., . .. , m J2'm82 I NX' ) ' tinny( BiasG En'IE '= M NEO CAMEASNMSTORTO- =3'=: ma- z --- - ,m n n MST ORTONON)I '1- Elxi distort)VARIANZA cmonCAMPIONARIA 'CORREIA S: o= -M Z-52 'mX2)( IN B mM z= - -- . - 022G )( 02XCASO NN XmXz old XM efi NOTAµ Cc.com . .. ., ,, )Elxi2-Sk µ-IM -~ 52'm ){ ( 'Xi X(I C- 62=0') I NONMSTOR.TOBµ N m=~µ = - - . .- M[ 2 G 2ARIAN CASO GAUSMANPOPOLAZIONEZA AS2 MNEL✓ M( 0409CM )] I)GI ) )Vert ( 2Veil S2 2cma)Var →( S2 2 = z= s=m =m - .-- ., 272( sm M --52 )( 204) 272( 2)(( 04S2VerVer 2 M2m m= == - -- -- -- Z MM 2M M -52 BNZIONIMOMENT S2 SHANPER QUALINSTAm eqwalsiasi ELX ) )( 02X cosxe Ver =: coscon µcv. .J2 ]] I(C-( ECM ') 'C- ' OE MIO '* t ?= ' PERSTIMATORE 1215701270 CZ=µµ=- -- M M)µ=5(C- ) E 'S2 02= on* .: = --. nIM -VARIANZA S2 PERM POPOLAZIONI QUALUNQUE* )infoIfe pie (Verlet ]4 textEIn pesto risottoquartox amomentocos µµ --- - - --- JENSENINSNGUAGUANZA M continuafuntimegcxl finite AlloraSia )Efxx v.e urea cconves.se conwud . .)]Elqcx GEE )) CX?Dinu+ ))Elqcx CECX))se )gcx e g* concave ])Elogcx CECX)) linedCx )In t g chegenerate* a memo reg)(MEDIOERRORE QUADRATCO MSF ) structureDefinition detiniscedi sise 0TC Xz Xme es .. . . ,. ](( ')) E (T O=MSE T -oInterpretation possible )wi piccolopilinrisvrezieueaeeeiosciuozioue sie-CEdidie 0 opportuneTme aitormo una suree : a .[ ] 'Proprietor )Biased)( (VerT TMSE +::EFFI RELATNAGENTA ))di )stirnetosi efficient )di ( (pili (-se ( toTz TzTI OTz alrueuoI T2MSESono teTz TzMSE MSE2 perMSEe Tz edue e un,di OValerie indiMSE efficientE e- EE TOpili ET2 E OM EFFIUENZARELATNA ECIEse 2 quealcheMISORA e= Tz per)( TzMSE inin esistouo uniform minimus di interimagui possibleO traorestinuetori e-EMSE enroutegenerale* uauorecan pernon ,aeciumdegli imperialAimetori pessime attritactinia"' valerihanno' performance aiche oper peremon .un Uniformly estimator )unbiasedvariance( minimum"MINIMADISTORT VARLANZA UMVUESTIMATORE ANON = F (F)distortstimotoredistort abbieai oguisie (siOstimatore Evert tale I*Verper Tonenon nono outrouno ,E AlloraE 0T*TO e- UMVVE per.↳ siricercar uerosiruigeieuzefuuzionesi utilize diterrene basela ' sceneden Unrue cheper unFUNZIONE Dr NUGUANZAVERON)( )f (X O XI Xs deX. C C,Xm=en - .. ., . FIT'm'tXmld )( )L fixe flxiXso O; O,xm... , . ,.., ,, ( ))) eLhim eco (VERO bag OLOG O IGUANZA→ --- - - ,)) d- )LO ECO(O ISCOREFUNZIONE M U =→ u = , doPROBTEMA STINAREGOLARE Dh) OEnfl EX OX, )intervale in dimension'sE ( pineperto nine- oaicontinue risottoderiuebilitoi )fixtoi 0Oe a- , go.IIfcxi.uaIfderivative )→ Leo)Lcd poi - =one ' deriveviene→ Loddove riche Secondaeste estaLaserve se andcuea u ininsueuehiemilito derived integrate cioethe -Ilie i'o e- i,1pm 1pm ¥f-L Lf- )implied ↳ fcx olLCO cio fcx( 0,11 -I DX↳DXI DId OCheper =m z= -- ,, ,)Funtime LCO)di swag) decoUCOscore- : =- -Jo sodiProprietor tuition scorederivative L)i Yo)ol e- gtfo Col¥ Lioco) tix log0 Lrisottose allora u = =-a -, , )LCO)Cucodi dim)ii Aime E)C- EtoIragonesemeinep +per o-un -,FISHERAZIONE ATIFSA ININFORM ) )Of( (E IX deOf XXm cX c.N Xz= .. . . .,, incognito di stinaO problem regoaere→ e )} (flu Eff } Yo)III '') ¥ 110,11110)Luce C- EIllag) hagInce I co =Ver - == - , -,, ,#dim+ ↳ derivativeregoherito di di )ordinerichie fix Owe atde secondo ,didi Informationaaoeitivite Fisherproprietor attese'den e )) ) (( tiene )off) di 1×2Ver ) trueOsie (Ixs( X XzXz be tieneXIOde O InformaCXz e = Xzc. x. perxz u., ,, , ,)( di)UCOVersie InformationtieneIx fun XzXz la e= perz ,sie ) Informationtiene di( )UCO funherI Xzxz Xa' perbe e, ))I I( O(allora to2×2 Xz=Xzxz,dim+ 'DEgeneralization )Ezio )) ) cozco zicoI n: = nRAOINSNGUAGUANZA Dr CRAMER e itconditioner agentregoldritoidi) Aimsie distortXnfcxXmXs Otorede Allora Tlec. perc o peraruetrouaugorro @e omen.. .. ,, ,, 1-soddisfe )( 2-IVel T = )107I n MICO 2di sodolisfi)dice conditionerstirnetore [O efficient - )si Imco) Porto (EFFIUENZA )T Ver fsoloASSOLUTA X( Ose T onesee xe Lewho -: = . ,di ) 2 di)verite OCinco - - LCTI ' UMVUEamoree- tele teserego Verche e--, ) 2[ -Into)Miura ai efficient ) effect EI(# ofTeassociate =: -)Ver t ) I( rnessirnarneutecioe- ' efficientImco)effect) Tvest)2 Sse- e--GENERAUZZAZIONE CRAMER RAOe inderivable) siStinedistimatore )sie diT distor t TCOTCO haregoleereE problemsAllorawcon :man ur.0172() ('T( 2her T -)( OI nDELUUNIUTATEOREMA DE

Anteprima
Vedrai una selezione di 6 pagine su 21
Schema Statistica 2 Pag. 1 Schema Statistica 2 Pag. 2
Anteprima di 6 pagg. su 21.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Schema Statistica 2 Pag. 6
Anteprima di 6 pagg. su 21.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Schema Statistica 2 Pag. 11
Anteprima di 6 pagg. su 21.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Schema Statistica 2 Pag. 16
Anteprima di 6 pagg. su 21.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Schema Statistica 2 Pag. 21
1 su 21
D/illustrazione/soddisfatti o rimborsati
Acquista con carta o PayPal
Scarica i documenti tutte le volte che vuoi
Dettagli
SSD
Scienze economiche e statistiche SECS-S/01 Statistica

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Bacula di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Statistica II e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Milano - Bicocca o del prof Borgoni Riccardo.
Appunti correlati Invia appunti e guadagna

Domande e risposte

Hai bisogno di aiuto?
Chiedi alla community