Scarica il documento per vederlo tutto.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Scarica il documento per vederlo tutto.
vuoi
o PayPal
tutte le volte che vuoi
ITA C OF
distorto
Stimatore MSE t
non OF BIO
distorto
stimatore MSE t
SUFFICIENZA tutta
Uno stimatore sufficiente contiene
dice
si se
l'informazione contenuta stimare
campione
nel per
d'interesse dunque
parametro
e densità
O di
funzione
solo
sufficiente la
è se
T e se
per 0 Ut
da Et
dipende
LA dato dai
O non
fattorizzazione Fisher
di Neyman
e
coram statistica
densità
Sata O
di
funzione fa
la una
solo
O se se
T è sufficiente e
per 0
da
dipende
9
Ix 0
L ha
n da
o
O dipende
x non
proprieta
Tipi
Altri Caratteristiche
Stime
Di e Quadrati
Minimi
Metodo Dei stimare modello
Utilizzato di
parametri
per un
i osservati
matematico dati
dai
partire
a
I minimizzando
determinati
parametri la
sono somma
dei quadrati errori
degli l min
Bari a
E Bo
min 19
Caratteristiche media
1 nulla
Ey
E o
de
2 Vate E IIIIIIIIIeax
incorrelati tra loro
Ei
3 Es D
cov O
caki
4 x o
Stime VEROSIMIGLIANZA
Di Mie
stimatore massimizzando
Lo la
ottiene
si funzione
0
li verosimiglianza rispetto attraverso
dunque
e
a la
di
Lerivata della
seconda funzione verosimiglia
prima e
stessa
fa L 0
si derivare
deve x
rispetto a
stimatori
Proprietà Mie
stimatore
Se corretto
esiste pienamente
uno e
efficiente si
tale ottiene Me
come
Sotto condizioni stimatore
alcune si
generali tele
lo
distribuisca normalmente
Se stimatore
stimatore lo
esiste sufficiente
uno
è funzione
tele ne Generale
1
Metodo momenti
dei i
basa teorici
momenti
Si dei
sull'uguaglianza con
campionari
momenti proprietà
e consistenti
Efficienti
Poco
Spiegazione momenti
dei
metodo campionare
Mn Momenti
ma
ma ignoti Della
Momenti
Ma Ma Mn Popolazione
ma
Ma E è
è
ma a
e
in E
ma Stima stimatore
momenti dai
momenti
popolazione
I sistema
il
compila
1 la la la
a ma sistema
a volta risolto
una il
trovo momenti della
i popolazione
Di MEDIA
tele VARIANZA
TIMA NOTA
È
E
4
thin lato e Ehi v1 202
l ater
12 lag
lag n MI
EHI DI
EH
II LEI D I
O nn
0 stima di
E la
è tele µ
Nota
MEDIA
VARIANZA I
DELLA
MLE
TINA II
I
Lixia attore e
ll 120
Ehi
10
log
log 2
n µ
steal E'II
9 II EEEE
E
I O al
5
m stima
ul di
è Mle
Ehi è la
Ehi
D 5
no Di Varianza Normale
caso V C
MEDIA
tele E
Titta II
I
Latori
LA mori e
lato
log
l
log Età
2
n 1
25 è
DI
EHI
DE Hi mi
0 nn
O
II
an MI mi
210914 IL DEE
Ehi E
EI se
no
o
o omoschadasticità
VARIANZA
MEDIA
BLU E caso
Tina
hit
E µ
il 82
x
Vate
II EFX
EH Ehi
Ehi distorsione
Ehi Impongo
µ
µ mare
V i
E vincolo 1
Xi E
A il
Impongo 0
var EX trovo
t di
la varianza
è T
Edita
G or minimizzare
i 1
Ex sotto V
fune da il
I I
204in di
gg tizi
IL IL LI
EHI DEI LE
L
A I D
I
Testa i
i E
E x n 82
87
OF n2
n2
E 1
1 n
O
Stima eteroschadasticità
Varianza
BLU MEDIA E caso
Ehi µ
ORI
ARG
FEIN
EHI Ehi Edi
Ehi µ µ
Xi 1
E O
XIE
VARIA E
dito Il
G EX
L
E Lo
204in ti tetto vieti
dà
Gf
IL Il I
DEI Io
I
Ex 1
1 DE D
0
Eni tw
Xi
Eni
T Colui
Vara E Eni Eni Ew
e
Stima BAYESIANA teoria
della
È statistico utilizza
che principi
i
approccio
un
bayesiana stima della di
ottenere proporzione un
una
per
della
evento popolazione
GENERALE
METODO base densità
di
info di
funzione
distribuzione del parametro
e
distribuzione
1 probabilita priori
a dati osservati
distribuzione
2 la con
aggiornare i
3 distribuzione
ottiene probabilità
si posteriori
di a
4 stima
si calcola la puntuale
Passaggi
stima priori
a LIX 0
funzione di D
verosimiglianza al
densità n
funziona di congiunta x
Eisenman iil
del
densità O
DI
di
funzione posteriori
parametro a i
Proporzione
Bayesiana Della
Tina primo campione
1 pl 112
Jpg
pp Ip dp
E
IL Ix 1
I
p p p
pp
h Lxi 1
p
p p
If L Blas
pin dp
L x 1
x
1 n
p p
g pin
L
11h P
9
Ipl 1
B INA
SL 1
n
g a È
Fb IE IL
PH
E Hamas
Pe I Ia
III
II Fa E
Proporzione lampione
Bayesiana secondo
Della
Tina 1 pin
gip 1
P
Battin 1
E
Pp Elpix po
LA 1
P
p
ha pt'll
pla pl
glplllxhpligyef.ms pi
p pianta
a
P
Blxtsfn.me
exit Ii
shlipldreBex É II
xa X
1
Èp pinta
pix p 1
Battiti ntntx 1
Beta
che è v core
una e
1
X
X È E'più_III
a
nn x Be
varianza
Atteso
LORE
A e
III
IBI E
E E I E ENI
EHI
SE SEI Ba
Il E
Bax
SI HI
BO El
I
Hi
E EHI E
SI EI
VAIE
Ba
var E SI E var
Ehi III
Bo
varianza
Atteso e
LORE
A ELBA
Bax
CI 151
E E
Bo
E Bel
I Bax
Bot Bot Bax
Bat E Bo
E X 15 Jax
VARI
SI 2
Bax
9 Bax
VAR
BO VAR con
AR Bal
VARIA 15
25
E VAR Ba CON
YI SÉ
LI
Ba
LOUIS O
Analisi della Anova
varianza fattore
un
a
Obiettivo
Valutare variabile di
interesse
di
su
effetti una
gli un
controllo
di
fattore applicabilità
Condizioni di osservazioni
9
nV NID
E n
modalità
omoschadastiche A fattore k
Ipotesi
Ho Ma Nn
ma
HA ALTRIMENTI
MODELLO yigàrittituateampione
osservati
Sig
di sud
A
di
effetto Risultati
SCHEMA DEI 12
5
EI Yi ni
E Yi
E b
91J 19,5 SSF
SST SSE Sst
X
In
SE K
In
K N fin
fà KI
1 n
magna
SE K a
regola Decisionale
f
Rifiuto fai ki
Ho Se 1
k n
Analisi Anova
varianza due fattori
della a
Obiettivo variabile di
interesse due
Valutare effetti di
gli su una
controllo
di
fattori applicabilità
Di
condizioni
V NID
n E Etgampioni
f
L
omoscredasiiene A K MODALITÀ osservazioni
ipotesi
to ma ma un
ALTRIMENTI
1
modello Xiv
Li But
Sig Eiji
µ
di di A
effetto y
su mi
D µ
Bu B
di su vi
D
y
effetto µ
µ
rive 9
di Ab su D
effetto mi µ
min nu
Risultati
SCHEMA DEI
5 totale
Devianza
EEE 9 VI IEEE Ji
II
5
15 Jin 5
I 5 Ji
EEE
EE v
v LASSA
LASSA LASSA B
v1
5
Sing
EEE SSE
Singole STATISTICHE QUADRATO
Chi
A Z
SSA N
K A
K
N
al
SSB It A
Z E
BI E
SSA It
K It
A Il
K
A A
In
KEI
In
SSE KI
X
N
di
Verifica Ma
o per K
µ
SSA Rifiuto f
Ho
KA se fika
F
N ka
K D
n n
a
SE Bu
a
Verifica o Ma Mt
ma
SSB F
Ho
Rifiuto Se Fik ke
1 n
F Kt
t i
N a n
SE DX
I verifica o nn
ma
ma
SAB Rifiuto f
Ho Fik ki
In
1 It
f se a
al
a ka
In
k it a
SSE
Analisi Danova
Parametrica
varianza
della non fattore
a un
DI KRUSKALL
TEST WALLIS
sui ranghi
effettuato
IPOTESI
to distribuzione
stessa
popolazione con
Altrimenti
Ha
STATISTICA it riti
Elii
D
È Fini
Iri con
Henize p
numerosità campionaria
n
E dei
somma ranghi
Ri dei
media ranghi
Regione Di Rifiuto
Rifiuto Ho A
Se Ha
Anova fattori
due
a FRIEDMAN
DI
TEST B
A
sul
prima fattore fattore
svolgo
effetti poi sul
III Etzioni A
fattore
to popolazione uguali
AI Altrimenti
CA
G
STATISTICA IIIInffianghi
K
Eti
12 Decamenti
G na
Kira
Ipotesi B
fattore B
to fattore uguali
popolazione
A1 Altrimenti
B
STATISTICA G 2
LET
G 3K ETI
E
EK 1 entrambi
REGIONE Rifiuto
DI per
G Z Ga
INDIPENDENZA ASSOLUTA
TEST QUADRATO
CHI
variabili quanti
2 qual o
modalità
K modalità
A c
Ipotesi indipendenti
Ho Se X Sono
HI ALTRIMENTI
Statistica f CONTINGENZA
Drip
n t campionare
z teoriche
f
F
tiè D teoriche
Di Rifiuto
REGIONE
73 XL D Ho
I Rifiuto
alle
Se 1k
INDIPENDENZA LINEARE DI
TEST Pearson
Bravais
SUL COEFFICIENTE variabili
di correlazione fra due
colf
p
2 variabili Se
indipendenti
sono o
p
Ipotesi
Ho p O
Ha PIO R
STIMATORE Hy
Con
Say D
R VVarhuani
Sassy
IEEE
Elul
U I'st
E Warin Rifiuto
Di
Regione
Rifiuto Ho Se E Ediz
INDIPENDENZA
TEST DI MONOTONA
DI
TEST SPEARMAN ch
Accedi a tutti gli appunti
Tutor AI: studia meglio e in meno tempo
