Schema Statistica economica M

Statistica Economica M

Y risposta

X₁, ..., X_m features / regressori

Definito da funzione di perdita

L(y, x) : R → R⁺

Funzione di errore

Funzione differente (può essere veniva da distribuzione o via scelta del ricercatore)

Distribuzione scelta l’x o meno o altre assunzione: p(X | x) - p(x)

E(Y – E(Y|X₁,...,X_m))

Funzione di regressione

(Evidenze multivariate importanti)

Al fine di selezionare un predittore ottimo, minimizzo l’atteso di L(Y, Ø(X))

valido quindi la notazione amf … che sigma è la f(x) partizione Y

E(R(Y – [X₁,....,X_m])) = è l’errota media estetica da partizione

atteso, confutato che “E stessa atteso sul funzionale di perdita” = ottimizzato.

“ … predittore amf

E” tale che tratt (Y)

[E((Y-x) ² - è molto atteso]

MSSE

predittore ottimo (E) tale che atteso qualsiasi

r accordo E[y-ỹ] – e |E(Y-[X₁,....,-X_m])|

con Y | ... X_m una qualunque somma

accordo funzionale stato stazionario

“Minimizzato E((Y | X₂))” … valore ^{ottenuto Y 2 stato stazionario}

v accordo che (punto media stazionaria ottenuta ottene ‘x’ ridotto ‘rispondo esempio x_m)

[p (Y | xm)]. …Studio compatibilède(Y |X_m,....,Xm) ... (Z)......... unica visione compativa

Fondo Ottimo che renda funzionale E (Y | X₁,... X_m) e anche motivo a Giuliani

[1] ^{E[(Y – Ø(X)] x – e [Y – E(Y | X]]} → E (y – E(Y) x e[y](y | X_j)

tali distribuzioni ace con distributione

± E((Y-ƒ(X)) y|x-y) +/- E(E(Y|X) x+,): è stessi unica visione ace,

±( E(Y | X_j)| - E E(Y | X_j)(, con … distribuzionale confirmata

^{di condizione} [Sub-etti “e")[undici unica informazione]

Errore notevolmente unica

Predittore Errore Ottimo

... R: con y x_m, ..., X_m, una unica somma con unità finita

± β = arrivata (per B_X) ^(X)

β x_∞ R^m+3

... errore predittore errore unico A≠E

“Errore piccol,“

E(Y”( | X_m,....,m_x_... )=g1” y ± &hat;y ≤ σ^Xxσ^X: σ^X (X_-Mx)

(Formatore ... punto cambio unico e verificato)

se uno rende allora una incertezza -

x = x è combinato all’insicurezza …

E(Y | -tiavozione accolta non la veritazione)

• Valid |**:^{Formazione formazione univ “x(x)”}
• ... di un lostmodo univ forma [p_i(Y|X)|(x)]...costruzione [… predetto é … formiProtoio P(Y(x)| cumulativa di JX
• forma[num con predizione univerta ottima]

• Formatore per predizione unente estena (P(Y|X)( XJ) unica · Prototipo Formazione [p(y|x)] “sma unica.

E.g E(Y - [ P(Y | x) sm e … ]_xj)°o

• | +-δ ±·E {★(x)★} ^E [&sum(l'étt) E (e(f
• &ⅇ^{f(x) B sub a)oxin(b)}
• ± E(E((Y|X)| ± c ,....B e(ij)|x
• (rap|±Xc )
• ... p(Y) ± c, Pr(Y,|±X|z)

x ± 1 2 … [fn-unGH- | ± µ x | = 0 ] (Y | X | X_J) ± µ(y±x) | (y |E

P-Y-| x |)] [±(Y | X ) = μ(Y ±Y(e … entre)

∑(x) = ≤ ∓ ★x^xxXX+Y x x

CASO MULTIPLO

• Aumenta la distorsione contenuta all’interno dei parametri del modello.

[X] ~ N ( [μ_x] , [ Σ_xx Σ_xy ])

[Y]_X [ Σ_yx Σ_yy ]

Con [N]

Y|X ~ N ( [ŷ] , Σ_yyX [ŷ] X-μ_X )

+ Σ_yy Σ_xxX X

1 X X

1

Σ_XXΣ_XX

CON

UN

OBS

• La somma tra x* e [E_X]
• e i coefficienti è la X* coincide ...

X*

AMBIENTE

X_T Una variabile λ con definita

con un suo nome

w_T

α_T

• ω*

β _B ovvero

• a
• +_w

(α a+b a + A)

(b +A)

OCM

• μ + d_x + d_t +d_x +d₂ +...
• d_ε

2*(Si α)₃ Σcia

Contorno ... oscillano ...

1. Chen si fissa un parametro con β =₀
2. questo parametro una ...
3. X_B X: predittore

(anche con il predittore tra oscillate) dove con invariante per tutto il sistema è noto.

• d₃ ..._- cos(...)
• e + 3*ω_t

Funzioni di questo tipo

• La co