Modelli statistici

INTRODUZIONE

Scienza: precedere i dati

Modello proprio forma multiscena (inferenza statistica: passa dalla descrizione di uno specifico dato a uno evento più complesso con tante altre sfide delle scelte formative)

Regole compone piccolo ma corretto

DEDURRE COMPORTAMENTO DEI DATI

Statistiche concludono certezza casi rappresentati

Scheda comprensivo:

• comportamento

Dettagli dedotti

big longitudinale: micro cross section (casti contanti temporali)

Usiamo n.s. alla passiva della percorso quei fenomeni

1. Definiamo un evento o universo un campione
2. Concludere evento nei rappresenta di un originale: le specifiche caratteristiche tempi contenuto in complesso

Statistica che concludere concretezza percentuali (successi alti con comparto causali di costruzione come determinare di una descrivere e determinati)

Studiare composizioni: un effetti causali sì (ci da istrutture tracciate complete tabelle per studiare culture effetto il pacchetto programma adulto)

Schemo conclusione:

• ASPETTI REALI
  • dati
• ASPETTI TEORICI
  • mod scientifico: mod statistico

Conclusioni

Usaggi dell'osservare ed elenco: mod offerta per Asiatici si

Po collettivo o statistico: insieme di unità che sono identificate come qual cosa, è definito per manifesto può essere infinità non adeguate.

Garrit statistico: caratteristiche dell'elemento i quantiti e magari.

Garrit di stato: modelli di accensioni:

• di movimento: a differenza del un in un generale a cast cast tempi di cosa
• crocene nel tempo: tempo continuato in accostano per un verir: moventi
• movimenti nel tempo: alcun effetti
• continuità del corso dei processi di minuziose delle occorruze degli strumenti usati: tipo definito stat

• quantit` numerica continue: valore indicano una quantit` misurata
• quantit` possono anche essere discrete, con valori numerici interi che descrivano le descrizioni di contaggio "3 MP3 acquistati"

scale qualitative (CATEGORIALI)

parole dell'indagine: esamino P (non trattato con nota tutte gli estremi di selezione

confronto entro e trattato contro controllo non tratta

confronto contro P trattato contro controllo non tratto

testo contro l'nulla

E(Y = 1) = E(Y = 2), ma non è possibile stessa attimo effetto in media zio dell'tratto su inteso P

studio sperimentale: che momento delle selezione tutte il eventi e le condizioni casuali sono tutte tanto controllate.

cessare zeronei: non atto costante, con fatto

grazie a zerandomi-sezioni (Pasoelezio tessham o cosa)

INTRODUZIONE AR

noti o parte esercizio, metti fuori Pa questo:

NOTAZIONE appunto continuo? Rume non nate?

X e Y vualezi riportano di e le tetro, que profesummm in gioozzatto

Xi soleerm e Xin? esporpo Hi multuale unità y 1 = y j = X 0 pochezure o novézi rugem

ec expositore causatore X1, x2, … K i picosecrit ore sed zumpe

E(ui) = PC(us) conte azzess 0

E(y|x1) = B0i + B0x1 + B2:x2i + S;

coieff di aggiuntore rifetta colle recchie aggiuntive

2a R_s nel massimo orizzontale =

1^a R_s non orizzontale -> non buona per retta piena

- GRAFICI DEI RESIDUI

1= (y_i - (y_s)) r interpretati come scarti centrati nel campione

Facilita ordinamento dei punti nei

GRAFICO A DISPERSIONE / SCATTERPLOT

particolari pattern nel comportamento osservato dei punti

1. x = µ (= coordinata centro di esercizio) e y = scarto di esercizio dei residui

- c’è direzione dei residui che deve essere costante (e vacuare delle unità)

- residui causanti non devono essere tipici della x_i orizzontale

- no outliers

2. x = media espressione (g) [1], g = rendita z

- non devono avere ordinamenti particolari dei punti, i punti devono essere accettati nel formare forma casuale U

- è proprio un ordinamento dei punti, deve essere

- in un range delle ta tolto (p{p | di erraticetté non peco

- eventuale - spiegazione

- draw dispennere a varie “quota aspettata

- con dep(p) , o accrescende, forma “quadretta a x²

- con edge_i, sia stime

3. x = traccia esparteto [3], g = rendita z

- no trend dei punti

- punti molto dilingenti al di sotto, al posto di i punti di ii

- no deviamento usato per boxplot delle retta - rimarco delle cut off

dei dispersione causalit delle nicasta

Se un modello grafico → lumo più non ci metta

c’e un problema di ztactico affidato stotto

Se c'è forte varianza da prime dei parametr sono meno precuse

Im pratica:

- resduati di test parte di cena cm gtensor un fortella non accatta ammette

- quando non è abbattuto non rimpi causali. Se in uso non e nuclea trape ela nicenza dei to residi

- tropo causali x_i = no omostradottato

- FUNZIONE DI RIPARTIZIONE EMPIRICA DEI RESIDI

F(x) = P(x≤ x) tesore furn de partorro comparatato con ipsum + atteentio tent cot semper di pmfx

empirica modal composizione distint x_i ≤ (i+1) i=1 , n-1 , con accord nem 1 manc del mac

- in porcelli molticontillo (0,1] e campo di ogni raeliz(abs x_i)

di poscomporre

F_n(x =)

#(X_i ≤ x)

m),

m^l'qcessca ≥ a

Metodo della massima verosimiglianza

Offre due redazioni empirica e funzioni di verosimiglianza (essenza matematica) e, dopo una ricchezza teoretica fondamentale.

Tivarerci la destra nella destra

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