Inferenza e Regressione Lineare, Statistica

P(Y > 800) = P >

P(Z > z = 2,64) =

4/11/2013

Inferenza Statistica

Definizione di:

• Popolazione
• Campione Casuale
• Statistica Campionaria e relativa Distribuzione Campionaria

Popolazione → Collettivo di unità statistiche. Ogni unità statistica ha una sua caratteristica definita nello spazio e nel tempo.

è l'inferenza estende un → evenue dal collettivo

è Tutto la popolazione poiché N | ⁿ | Campione è supposto ’

Inferenza per una realizzata con la stat con gli strument utilizzata per tutto l'

è cost ^conoscenza

è inferenza è come colpire un bersaglio

è la NA ^o O anche il _{assicurare il propret}

Ele Chiave delle informazioni

• Adeguatezza Campionaria
• Variabilità del Fenomeno →
• Grado
• Margine d’Errore

Re pensata inferenza non tale che

Descrittiva dal campionaria

...

P(Y>800) = ε , x̄ - μ = 800 - ???

3

9

800

2.64

P(Z ≥ 2,64)=

P(Z < 2,64)=

8 - 0,19585=0,00???

7/11/2013

INFERENZA STATISTICA

Definizione di:

• POPOLAZIONE N
• CAMPIONE n
• STATISTICA CAMPIONARIA ↔ relativa DISTRIBUZIONE CAMPIONARIA

POPOLAZIONE dell'insieme delle statistiche. Ogni piccola statistica ha una sua densità di propabilità nello spazio e nel tempo.

INFERENZA prende un campione dal collettivo (n) che mi torna un'informazione parziale di tutta la popolazione poiché n ⊂ N e l'estimatore coincide col valore vero per tutta la popolazione.

INFERENZA perenne nel momento in cui stiamo nel collettivo nelle condizioni di liberare il mercato al valore nullo e l'estimatore coincide col valore vero per tutta la collettività.

MA INFERENZA È COME COLPIRE UN BERSAGLIO.

per ϑ la V.A. può assumere valori omogenei e anche il campione

omogenei e la popolazione composta di ???? fenomeno specifico. la variabilità del fenomenosorprende pressioni la probabilità di affermazioni magiche

nel fenomeno indicato e il processo inferenziale

• VARIABILITÀ DEL FENOMENO
• MARGINE D'ERRORE

L'elemento che costituisce connessione TEORICA e l'observazione

ine incremento S.

se l'errore aumenta diminuisce precisione statistica 12% aumentare del prossimo linguaggio.

d'inferenza lo si può suddividere in tre note categorie:

INFERENZA

TEORIA DELLA

SCELTA

TEORIA LA STIMA

TEST

STATISTICA

TEST STATISTICI

Quando si parla di campione statistico

NON UN CAMPIONE

Esempio

N=3

n=2

UNIVERSO

CAMPIONARIO

Nⁿ 3² = 9

X =

μ = 1+2/3 = 1,33

σ =

μ_X

Per non usare la media della popolazione bisogna calcolare la media del campione

μ_X =

DISTRIBUZIONE

CAMPIONARIA

În termini probabilistici

dove V.CX campionaria è

dove V(X) sono valori osservati

E(X) = 1

dei risultati. Se nella stima del parametro si escludesse erroneamente, si andrebbe a creare un intervallo di confidenza il valore 0,33

E: 0,3

la media campione

formule per stimatore (4,3/6)

N

intervallo per media (4,1 - 0,3/4) - (4,5 - 0,3)

popolazione

13/11/13

inferenza statistica teoria della stima (4)

Quando si fa inferenza statistica si applica un metodo induttivo per esaminare

campione fatto probabilisti

del fenomeno aleatorio che consegue la realizzazione della popolazione carattere. Quindi le sue osservazioni sono un campione possibile

carattere ci interessa la componente numerica della popolazione

osservazioni da osservare

esterno della variabile bernoulliana

eventualmente le prime e dello stimatore tecniche che numeriche

di che popolazione si ottiene un modello probabilistico di riferimento che fa usare le proprietà assunta note di quella

popolazione per risolvere il nostro problema indispensabile. Alla stessa popolazione si vuole estendere il riscontro ottenuto dal campione prima.

si è formata mediante le affronto delle modalità con cui si presenta per esigenze di

formazione.

Formulando: quando si parla di popolazione statistica ci si riferisce ad una variabile casuale X di cui deve essere noto ed unico funzionamento (modello teorico di riferimento).

1)

il V.e. X v f(x. Θ)→modello teorico di riferimento

è definito per una popolazione un modello probabilistico unico e non noto, che "davanti" da una popolazione ad cui ci ontano la selezione a priori potrebbe

...

2)

Parametro da stimare