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Le tecniche di trattamento dei dati campionari a fini induttivi sono molto note sotto il profilo applicativo. Questo libro, pur nel rispetto della trattazione classica della materia, intende dunque andare un po' oltre l'impostazione meramente manualistica, spesso causa di errori nella scelta del mezzo e nella interpretazione dei risultati. Scopo del testo diventa quindi quello di introdurre il lettore all'esposizione dei principi teorici dai quali deriva l'insieme delle singole tecniche di più frequente applicazione. Data la vastità dei temi trattati (stima parametrica puntuale, verifica di ipotesi mediante test parametrici e non parametrici, intervalli di confidenza svolti come applicazione duale dei test), accompagnati da esempi teorici e numerici, il volume si presta tanto ad essere adottato come testo universitario di Statistica induttiva, tanto a costituire un indispensabile strumento per la conoscenza della problematica inferenziale su campioni casuali per quanti lavorino in Centri studi occupandosi di metodi quantitativi.
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Autore:
Editore:
Collana:
Anno edizione:
1987
In commercio dal:
21 dicembre 1999
Tipo:
Libro universitario
Pagine:
208 p., ill.
EAN:
9788843008711
Indice
1.Variabili casuali campionarie1.1.L'induzione statistica: fondamenti e problemi1.2.Il campionamento casuale semplice1.3.Le variabili casuali campionarie: caso generale e casi elementari1.4.La v.c.c. somma1.5.Le v.c.c. 'momento'1.6.Le v.c.c. derivate da una variable originaria Normale 2.Le stime campionarie puntuali dei parametri2.1.Le proprietà della correttezza e della coerenza2.2.Le proprietà dell'efficienza2.3.Considerazioni sull'estremo inferiore desunto dal teorema di Cramèr-Rao2.4.Le proprietà della sufficienza, della completezza e dell'invarianza2.5.Le stime di minimo errore quadratico medio e quelle di minima varianza2.6.Un esempio riassuntivo2.7.Il caso multiparametrico3.I più comuni metodi di stima puntuale dei parametri3.1.Il metodo della massima verosimiglianza e lo studio di alcuni casi particolari3.2.Le proprietà del metodo della massima verosimiglianza 3.3.I metodi del minimo Chi quadrato3.4.Il metodo dei minimi quadrati3.5.Alcune osservazioni sul metodo dei minimi quadrati3.6.Il metodo dei momenti4.La teoria dei test statistici4.1.Classificazione delle ipotesi e struttura del test statistico4.2.Il lemma fondamentale di Neyman-Pearson4.3.Le estensioni del lemma fondamentale alle ipotesi composte4.4.Il test ottimi e di dimensione α sotto restrizione4.5.Il metodo del rapporto di massima verosimiglianza e cenni sui test non parametrici5.I test statistici, parametrici e non parametrici, di uso più frequente5.1.Test su campioni provenienti da una v.c. semplice5.2.Test su campioni provenienti da due v.c. semplici: caso parametrico5.3.Test su campioni provenienti da due v.c. semplici: caso non parametrico5.4.Test su campioni provenienti da più di due v.c. semplici 5.5.Un esempio numerico riassuntivo5.6.L'analisi della varianza a più criteri5.7.L'analisi della regressione5.8.L'analisi della covarianza5.9.Test su campioni provenienti da una v.c. doppia5.10.Test di adattamento e di indipendenza6.La stima dei parametri mediante intervalli di confidenza6.1.L'inversione analitica, concettuale e grafica6.2.Le proprietà ottimali degli intervalli di confidenza e le loro relazioni con la teoria dei testBibliografia ragionataSigle e abbreviazioniSimboli di uso più frequenteAppendice. Tavole numeriche
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