Relevant bibliographies by topics / Inferenza

Academic literature on the topic 'Inferenza'

Author: Grafiati
Published: 9 March 2023
Last updated: 10 March 2023

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Journal articles on the topic "Inferenza"

1

Costantini, Barbara. "Empatia umana: una forma complessa di inferenza." MODELLI DELLA MENTE, no. 1 (February 2020): 67–77. http://dx.doi.org/10.3280/mdm1-2019oa9177.

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Abstract:
L'empatia è una forma complessa di inferenza psicologica, alla base di gran parte della percezione sociale e della regolazione dell'interazione sociale, e può essere forgiata attraverso l'apprendimento. In questo lavoro vengono delineate le caratteristiche del costrutto differenziandolo da altri simili e vengono analizzate le componenti dell'empatia (cognitiva, affettiva, somatica). Occorre promuovere l'empatia, a livello locale e culturale, per poter comprendere le realtà sociali e contrastare le forme di aggressività e violenza favorite dalla cultura individualista del nostro tempo.
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2

De Iorio, A., M. Guida, F. Penta, and P. Pinto. "Inferenza bayesiana per l'analisi dei dati di prove di fatica." Frattura ed Integrità Strutturale 2, no. 6 (March 22, 2008): 11–19. http://dx.doi.org/10.3221/igf-esis.06.02.

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3

Manetti, Giovanni. "Un trattato sui segni." PARADIGMI, no. 2 (July 2010): 165–97. http://dx.doi.org/10.3280/para2010-002013.

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Abstract:
Il trattato De signis di Filodemo (40 a. C) gioca un ruolo fondamentale nella ricostruzione del pensiero semiotico dell'antichitŕ, perché presenta un'ampia e sofisticata serie di riflessioni filosofiche concernenti l'inferenza da segni. Esso registra in quattro distinte sezioni (di cui qui č presentata la traduzione della prima) la polemica sorta tra gli epicurei e una scuola filosofica avversaria, che per alcuni č rappresentata dagli stoici. Gli epicurei consideravano l'inferenza da segni, o semeiosis, una procedura basata sulla similaritŕ. La critica degli avversari era centrata sull'idea che un'inferenza deve essere basata non sulla similaritŕ, ma sulla anaskeué ("eliminazione", talvolta interpretata come "inferenza alla migliore spiegazione", e considerata un "criteri"", non un "metodo"). Replicando alla critica gli epicurei elaborarono un criterio di validitŕ del condizionale definito adianoesia ("inconcepibilitŕ").
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4

Silvestri, F. "Relationship between Time in target and Glycosilated Haemoglobin in a cohort of Type 1 Diabetes paediatric patients with Continuous Glucose Monitoring vs Self- Monitoring Blood Glucose." Journal of AMD 25, no. 2 (July 2022): 112. http://dx.doi.org/10.36171/jamd22.25.2.6.

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Abstract:
OBIETTIVO DELLO STUDIO Nei pazienti affetti da diabete di tipo 1 il Time in Target fornisce importanti dati sul controllo glicometabolico e può sicuramente affiancare, e forse in futuro sostituire, l’Emoglobina glicosilata. Nella popolazione adulta con diabete di tipo 1 la correlazione tra Time in Range (TIR%) e HbA1c è ormai un dato acquisito. Obiettivo di questo studio è valutare questa stessa relazione in una coorte di pazienti pediatrici con diabete di tipo 1 che usa due differenti sistemi di monitoraggio glicemico. DISEGNO E METODI È uno studio osservazionale retrospettivo che ha valutato 119 pazienti affetti da diabete di tipo 1 (età media 11,8±4,4), divisi in due gruppi principali in base al sistema di monitoraggio glicemico utilizzato (66 CGM, 53 SMBG) e in due sottogruppi in base al metodo di erogazione dell’insulina (CSII or MDI). L’obiettivo è stato trovare una correlazione tra HbA1c e Time in Target. RISULTATI La correlazione tra HbA1c% - TIR% è forte nel gruppo CGM e moderata in quello SMBG. Per un incremento del TIR del 10%, l’HbA1c% si reduce di 0.45 nel gruppo CGM e di 0.31 nel gruppo SMBG. Come risultati collaterali abbiamo evidenziato che nei gruppi CGM e SMBG la correlazione tra TDD e HbA1c% è risultata statisticamente significativa (un aumento della TDD corrisponde a un incremento dell’HbA1c%) e che il metodo di erogazione dell’insulina (CSII o MDI) influenza la TDD solo nel gruppo CGM: CSII=33 IU (±16,62) vs MDI= 19,5 IU (±16,37). Non influenza invece l’HbA1c%: nel gruppo CGM con CSII=7.4% (±1.08) vs MDI=7.7% (±1.00). Nel gruppo SMBG: CSII=8.35% (±1.88) vs MDI=8.00% (±1.24). CONCLUSIONI In linea con la letteratura, ad ogni aumento di TIR del 10% si associa una variazione dell’HbA1c% di 0.45 nel gruppo CGM e 0.31 nel gruppo SMBG, con inferenza sulla popolazione pediatrica. Inoltre, l’utilizzo del CSII comporta un aumento della TDD. PAROLE CHIAVE diabete tipo 1; tecnologia applicata al diabete; pediatria; monitoraggio glicemico in continuo.
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5

Waluyo, Tri. "Meningkatkan Kemampuan Membaca Reading for Reference dalam Teks Bahasa Inggris Siswa Kelas VII-1 SMP Muhammadiyah Palangka Raya Semester 2 Tahun Pelajaran 2015-2016 melalui Teknik Inference." Pedagogik: Jurnal Pendidikan 11, no. 2 (October 1, 2016): 25–57. http://dx.doi.org/10.33084/pedagogik.v11i2.420.

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Abstract:
Penelitian ini dilatarbelakangi bahwa kemampuan membaca reading for reference siswa kelas VII-1 SMP Muhammadiyah Palangka Raya berada dikisaran nilai 0-40 dengan rerata 7 pada rentang 0-100 dan tanpa satupun siswa yag mencapai KKM. Olehkarena itu diupayakan agar kemampuan reading for reference siswa tersebut meningkat dengan menggunakan teknik inference. Dalam penelitian ini inference disebut juga dengan istilah inferensi. Sedangkan prosesnya disebut inferring. Inference atau Inferensi atau inferring dapat berarti sebagai proses yang dilakukan pembaca untuk memahami makna yang tidak diungkapkan secara tersurat. Setelah dilaksanakan selama 2 (dua) siklus, hasil penelitian tindakan kelas ini menunjukan bahwa teknik inference dapat meningkatkan kemampuan siswa dalam membaca reading for reference dengan sangat baik. Peningkatan rerata secara individu dan klasikal menunjukan bahwa peningkatan rerata terendah secara individu terjadi sebesar 1,5 kali dari kemampuan awal dan tertinggi sebesar 8,5 kali lipat. Peningkatan rerata kemampuan secara klasikal juga terjadi. Hasil penelitian menunjukan rerata peningkatan kemampuan siswa setelah dua siklus menjcapai rerata 5 kali lipat. Peningkatan juga terjadi pada jumlah siswa yang mencapai atau melampaui KKM. Data menunjukan bahwa pada kemampuan awal tidak ada satupun siswa yang mencapai KKM atau 0 %. Pada siklus 1 meningkat menjadi 9,5 % (Sembilan koma lima persen) dan pada akhir siklus 2 jumlah siswa yang mencapai atau melampaui KKM sebanyak 60,9 %.(enam puluh koma sembilan persen). Ini menunjukan bahwa teknik inference cukup berhasil meningkatkan jumlah siwa dalam mencapai KKM
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6

Unsöld, Ilka H., and Gerhild Nieding. "Die Bildung prädiktiver Inferenzen von Kindern und Erwachsenen bei der kognitiven Verarbeitung audiovisueller und auditiver Texte." Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie 41, no. 2 (April 2009): 87–95. http://dx.doi.org/10.1026/0049-8637.41.2.87.

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Abstract:
Zusammenfassung. In den vorliegenden 2 Experimenten wurde mit insgesamt 192 Probanden im Alter von 6, 8, 10, 13 und 22 Jahren untersucht, ob während der Rezeption von Filmen oder Hörspielen prädiktive Inferenzen über den Fortgang der Handlung gebildet werden. In den Experimenten wurden kurze narrative Texte in audiovisueller oder auditiver Form präsentiert. Die Texte wurden durch ein Standbild eines Objekts unterbrochen, das mit einer prädiktiven Inferenz assoziiert ist oder nicht. Die Probanden erhielten die Aufgabe, das eingeblendete Objekt so schnell wie möglich zu benennen. Erfasst wurden die Benennungslatenzen. Die Ergebnisse zeigen, dass nur die jüngsten Probanden bei den audiovisuellen Texten prädiktive Inferenzen generieren.
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Hasanah, Nur, and Retantyo Wardoyo. "Purwarupa Sistem Pakar dengan Mamdani Product untuk Menentukan Menu Harian Penderita DM." IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) 7, no. 1 (January 1, 2013): 45. http://dx.doi.org/10.22146/ijccs.3051.

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Abstract:
AbstrakPada 2025 diperkirakan 12,4 juta orang yang mengidap Diabetes Melitus (DM) di Indonesia. Perencanaan makan merupakan salah satu pilar dalam pengelolaan DM. Sistem pakar dapat berfungsi sebagai konsultan yang memberi saran kepada pengguna sekaligus sebagai asisten bagi pakar. Logika fuzzy fleksibel, memiliki kemampuan dalam proses penalaran secara bahasa dan memodelkan fungsi-fungsi matematika yang kompleks. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode ketidakpastian logika fuzzy pada purwarupa sistem pakar untuk menentukan menu harian. Manfaat penelitian ini adalah untuk mengetahui keakuratan mesin inferensi Mamdani Product. Pendekatan basis pengetahuan yang digunakan pada sistem pakar ini adalah dengan Rule-Based Reasoning. Proses inferensi pada sistem pakar menggunakan logika fuzzy dengan mesin inferensi Mamdani Product. Fuzzifier yang digunakan adalah Singleton sedangkan defuzzifier yang digunakan adalah Rata-Rata Terpusat. Penggunaan kombinasi Singleton fuzzifier, mesin inferensi Product dan defuzzifier Rata-Rata Terpusat yang digunakan pada sistem pakar dapat diterapkan untuk domain permasalahan yang dibahas. Meskipun demikian, terdapat kemungkinan Singleton fuzzifier tidak dapat memicu beberapa atau semua aturan. Jika semua aturan tidak dapat dipicu maka tidak dapat disimpulkan kebutuhan kalori hariannya. Kata kunci— sistem pakar, logika fuzzy, mamdani product, diabetes, menu AbstractIt is predicted that 12.4 million people will suffer from Diabetes Mellitus (DM) in Indonesia in 2025. Menu planning is one of the important aspects in DM management. Expert system can be used as a consultant that gives suggestion to users as well as an assistant for experts. Fuzzy logic is flexible, has the ability in linguistic reasoning and can model complex mathemathical functions. This research aims to implement fuzzy logic uncertainty method into expert sistem prototype to determine diabetic daily menu. The advantage is to find out the accuracy of Mamdani Product inference engine. The knowledge-based approach in this expert system uses Rule-Based Reasoning. The inference process employs fuzzy logic making use of Mamdani Product inference engine. The fuzzifier used is Singleton while defuzzifier is Center Average. The combination of Singleton fuzzifier, Mamdani Product inference engine and Center Average defuzzifier that is used can be applied in the domain of the problem under discussion. In spite of the case, there is possibility that Singleton fuzzifier can’t trigger some or all of the rules. If all of the rules can’t be triggered then the diabetic daily menu can’t be concluded. Keyword— expert system, fuzzy logic, mamdani product, diabetes, menu
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8

Kusanti, Jani, and Sri Hartati. "Identifikasi Gangguan Neurologis Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)." IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) 9, no. 2 (July 31, 2015): 187. http://dx.doi.org/10.22146/ijccs.7547.

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Abstract:
AbstrakPenggunaan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dalam proses identifikasi salah satu gangguan neurologis pada bagian kepala yang dikenal dalam istilah kedokteran stroke ischemic dari hasil ct scan kepala dengan tujuan untuk mengidentifikasi lokasi yang terkena stroke ischemik. Langkah-langkah yang dilakukan dalam proses identifikasi antara lain ekstraksi citra hasil ct scan kepala dengan menggunakan histogram. Citra hasil proses histogram ditingkatkan intensitas hasil citranya dengan menggunakan threshold otsu sehingga didapatkan hasil pixel yang diberi nilai 1 berkaitan dengan obyek sedangkan pixel yang diberi nilai 0 berkaitan dengan background. Hasil pengukuran digunakan untuk proses clustering image, untuk proses cluster image digunakan fuzzy c-mean (FCM). Hasil clustering merupakan deretan pusat cluster, hasil data digunakan untuk membangun fuzzy inference system (FIS). Sistem inferensi fuzzy yang diterapkan adalah inferensi fuzzy model Takagi-Sugeno-Kang. Dalam penelitian ini ANFIS digunakan untuk mengoptimalkan hasil penentuan lokasi penyumbatan stroke ischemic. Digunakan recursive least square estimator (RLSE) untuk pembelajaran. Hasil RMSE yang didapat pada proses pelatihan sebesar 0.0432053, sedangkan pada proses pengujian dihasilkan tingkat akurasi sebesar 98,66% Kata kunci—stroke ischemik, Global threshold, Fuzzy Inference System model Sugeno, ANFIS, RMSE Abstract The use of Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) methods in the process of identifying one of neurological disorders in the head, known in medical terms ischemic stroke from the ct scan of the head in order to identify the location of ischemic stroke. The steps are performed in the extraction process of identifying, among others, the image of the ct scan of the head by using a histogram. Enhanced image of the intensity histogram image results using Otsu threshold to obtain results pixels rated 1 related to the object while pixel rated 0 associated with the measurement background. The result used for image clustering process, to process image clusters used fuzzy c-mean (FCM) clustering result is a row of the cluster center, the results of the data used to construct a fuzzy inference system (FIS). Fuzzy inference system applied is fuzzy inference model of Takagi-Sugeno-Kang. In this study ANFIS is used to optimize the results of the determination of the location of the blockage ischemic stroke. Used recursive least squares estimator (RLSE) for learning. RMSE results obtained in the training process of 0.0432053, while in the process of generated test accuracy rate of 98.66% Keywords— Stroke Ischemik, Global threshold, Fuzzy Inference System model Sugeno, ANFIS, RMSE
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Pehala, Ilfan Askul. "INFERENSI KONTEKS BERDASARKAN ANALISIS RELASI MAKNA WEBTOON “SMILE BRUSH: MY OLD PICTURES”." Adabiyyāt: Jurnal Bahasa dan Sastra 6, no. 2 (January 9, 2023): 209. http://dx.doi.org/10.14421/ajbs.2022.06204.

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Abstract:
AbstractThe study in this research is oriented to the analysis and description of inferences on the context as well as a comprehensive understanding of other linguistic variables in the text and discourse in it. The research data are lingual lexical units and phrases that show the relation of synonymy and polysemy meanings in the narrative text of the comic "Smile Brush: My Old Pictures" by Waroo which can be accessed on the Webtoon platform. The data is processed according to the characteristics of descriptive qualitative linguistic research combined with ethnoscience analysis. Data was collected through the distribution method using the BUL/Direct Element Sharing technique and coding. The result states that this inference is the conclusion of cognition based on the context that is built by involving participants, cognition, and over paradigmatic relations to other syntagmatic relations. This is the role of the relation of meaning to other lingual units in understanding the context in terminating inference. The process and conclusion of all these factors and variables show the stimulative, systemic, and holistic linguistic correlation of metafunctions and stratification of linguistic domains. Keywords: context inference, context, semantics relation, synonymy, polysemy AbstrakKajian dalam penelitian ini berorientasi pada analisa dan deskripsi inferensi atas konteks yang serta pemahaman variabel kebahasaan lain di dalam teks dan wacana secara komprehensif di dalamnya. Data-data penelitian adalah satuan lingual leksis dan frasa yang menunjukkan relasi makna sinonimi dan polisemi dalam teks literatur naratif komik “Smile Brush: My Old Pictures” karya Waroo yang dapat diakses di platform Webtoon. Data-data tersebut diolah sesuai karakteristik riset deskriptif kualitatif linguistic yang dikombinasikan dengan analisis etnosains. Pengumpulan data dilakukan melalui metode agih dengan menggunakan teknik BUL/Bagi Unsur Langsung dan coding. Hasilnya menyatakan bahwa inferensi ini merupakan konklusi dari kognisi berdasarkan konteks yang terbangun dengan melibatkan partisipan, kognisi, dan relasi paradigmatic atas terhadap relasi sintagmatik lainnya. Inilah peran relasi makna terhadap satuan lingual lainnya dalam memahami konteks dalam pemutusan inferensi. Proses dan konklusi semua factor dan variabel inilah yang menunjukkan korelasi kebahasaan yang bersifat stimulatif, sistemik, dan holistic dari metafungsi dan stratifikasi domain kebahasaan. Kata Kunci: inferensi konteks, konteks, relasi makna, sinonimi, polisemi
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Rincón Alfonso, Eduardo, and Miguel Ángel Pérez Jiménez. "Conditionals: Inference and Relevance." Eidos, no. 29 (July 15, 2018): 313–38. http://dx.doi.org/10.14482/eidos.29.9742.

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Dissertations / Theses on the topic "Inferenza"

1

AGOSTINELLI, Claudio. "Inferenza statistica robusta basata sulla funzione di verosimiglianza pesata: alcuni sviluppi." Doctoral thesis, country:ITA, 1998. http://hdl.handle.net/10278/25831.

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2

Zanotto, Davide <1991&gt. "Inferenza Bayesiana applicata alla teoria di portafoglio: il Modello Black-Litterman." Master's Degree Thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2017. http://hdl.handle.net/10579/9595.

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Abstract:
Questo elaborato mira ad analizzare uno dei più recenti sviluppi nel campo della teoria di portafoglio, offrendo un’analisi teorica e pratica del modello Black-Litterman. Il primo capitolo illustra le teorie precedenti su cui si basa il modello: vengono esaminati i fondamenti della Modern Portfolio Theory, analizzando le intuizioni di Markowitz e Sharpe. Nel secondo capitolo viene presentato il Modello Black-Litterman per l’allocazione ottima dei titoli. Il modello in oggetto viene analizzato nel dettaglio dal punto di vista teorico, ponendo attenzione sui diversi metodi di calcolo che possono essere utilizzati per determinare i valori delle variabili che lo compongono. Nel terzo capitolo viene proposta un’applicazione pratica del modello, mostrando tutti i passaggi necessari per determinare le scelte di allocazione dei titoli. Ipotizzando il caso di un investitore che voglia costruire un portafoglio azionario ottimale, vengono evidenziate le differenze tra le scelte di allocazione che si ottengono passando dalla teoria tradizionale all’implementazione della tecnica formalizzata da Back e Litterman.
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Monda, Anna. "Inferenza non parametrica nel contesto di dati dipendenti: polinomi vocali e verosimiglianza empirica." Doctoral thesis, Universita degli studi di Salerno, 2013. http://hdl.handle.net/10556/1285.

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Abstract:
2010 - 2011
Il presente lavoro si inserisce nel contesto delle più recenti ricerche sugli strumenti di analisi non parametrica ed in particolare analizza l'utilizzo dei Polinomi Locali e della Verosimiglianza Empirica, nel caso di dati dipendenti. Le principali forme di dipendenza che verranno trattate in questo lavoro sono quelle che rispondono alla definizione di alpha-mixing ed in particolare il nostro si presenta come un tentativo di conciliare, in questo ambito, tecniche non parametriche, rappresentate dai Polinomi Locali, all'approccio di Empirical Likelihood, cercando di aggregare ed enfatizzare i punti di forza di entrambe le metodologie: i Polinomi Locali ci forniranno una stima più e accurata da collocare all'interno della definizione di Verosimiglianza Empirica fornita da Owen (1988). I vantaggi sono facili da apprezzare in termini di immediatezza ed utilizzo pratico di questa tecnica. I risultati vengono analizzati sia da un punto di vista teorico, sia confermati poi, da un punto di vista empirico, riuscendo a trarre dai dati anche utili informazioni in grado di fornire l'effettiva sensibilità al più cruciale e delicato parametro da stabilire nel caso di stimatori Polinomi Locali: il parametro di bandwidth. Lungo tutto l'elaborato presenteremo, in ordine, dapprima il contesto all'interno del quale andremo ad operare, precisando più nello specifico le forme di dipendenza trattate, nel capitolo secondo, enunceremo le caratteristiche e proprietà dei polinomi locali, successivamente, nel corso del capitolo terzo, analizzeremo nel dettaglio la verosimiglianza empirica, con particolare attenzione, anche in questo caso, alle proprietà teoriche, infine, nel quarto capitolo presenteremo risultati teorici personali, conseguiti a partire dalla trattazione teorica precedente. Il capitolo conclusivo propone uno studio di simulazione, sulla base delle proprietà teoriche ottenute nel capitolo precedente. Nelle battute conclusive troveranno spazio delucidazioni sugli esiti delle simulazioni, i quali, non soltanto confermano la validità dei risultati teorici esposti nel corso dell'elaborato, ma forniscono anche evidenze a favore di un'ulteriore analisi, per i test proposti, rispetto alla sensibilità verso il parametro di smoothing impiegato. [a cura dell'autore]
X n.s.
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4

PENNACCHIO, Roberto. "L'ermeneutica triadica sistemica. Analisi dei campi di inferenza nel senso comune e in psicoterapia." Doctoral thesis, Università degli studi di Bergamo, 2011. http://hdl.handle.net/10446/862.

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Abstract:
Nella seconda ricerca è stata analizzata l’ampiezza del campo di inferenza delle spiegazioni introdotte da 12 clienti e dalla terapeuta nelle prime due sedute di consultazione individuale ad orientamento sistemico-relazionale in riferimento a due distinte classi di comportamento: 1) i sintomi; 2) i comportamenti, le emozioni o gli eventi che riguardano una relazione significativa del cliente. I risultati dimostrano che in un contesto non artificioso e altamente motivante come quello psicoterapeutico i clienti accedono più facilmente all’ermeneutica triadica, sebbene le spiegazioni triadiche risultino infrequenti per rendere conto del comportamento sintomatico. L’assenza di differenze nell’ampiezza del campo di inferenza fra gli attributori è spiegata dal fatto che l’attività del terapeuta sistemico-relazionale nel corso delle sedute consulenziali, diversamente che in fasi più avanzate del processo terapeutico, è maggiormente diretta ad ampliare il campo di osservazione piuttosto che il campo di inferenza.
Nella prima ricerca sono state analizzate le spiegazioni fornite da 400 soggetti (studenti universitari) ad un comportamento inaspettato presentato attraverso 4 situazioni-stimolo in cui è stata manipolata l’ampiezza del campo di osservazione. I risultati dimostrano che le spiegazioni triadiche sono inconsuete, ma non del tutto estranee al senso comune e aumentano significativamente con l’allargamento del campo di osservazione dalla monade alla triade.
La teoria sistemico-narrativista del cambiamento terapeutico suppone che le persone: a) normalmente non utilizzino schemi esplicativi triadici, b) ma siano in grado di accedere all’ermeneutica triadica in seduta, grazie alle tecniche di conduzione del terapeuta. Per verificare questi presupposti sono state effettuate due ricerche.
The second study analyses the explanations’ breadth of inference field introduced by 12 clients and the therapist during the first two sessions of individual systemic therapy in reference to two distinct classes of behaviour: 1) symptoms; 2) behaviours, emotions or events that concern a significant relationship of the client. The results show that in a non-artificial and highly motivated context, like therapeutic one, clients access easier to triadic hermeneutics. However, triadic explanations are infrequent to account for the symptomatic behaviour. There were no differences in the breadth of inference field between clients and therapist: in fact the activity of the systemic-relational therapist during the first sessions, unlike in the later stages of the therapeutic process, is mainly intended to widen the observational field rather the inference field.
To test these two assumptions the first study analyses the explanations (provided by 400 undergraduates) of an unexpected behaviour framed into 4 stimulus situations where the breadth of observation field was manipulated. The results show that triadic explanations are rather unusual, but not completely extraneous to lay-thinking and they increase significantly with the widening of the observation field from the monad to the triad.
Systemic-narrative theory of therapeutic change assumes but does not prove that persons: a) normally do not use triadic hermeneutics, b) are able, thanks to the therapist’s interviewing techniques, to construe triadic explanations.
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5

Mancini, Martina. "Teorema di Cochran e applicazioni." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2015. http://amslaurea.unibo.it/9145/.

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Abstract:
La statistica è un ramo della matematica che studia i metodi per raccogliere, organizzare e analizzare un insieme di dati numerici, la cui variazione è influenzata da cause diverse, con lo scopo sia di descrivere le caratteristiche del fenomeno a cui i dati si riferiscono, sia di dedurre, ove possibile, le leggi generali che lo regolano. La statistica si suddivide in statistica descrittiva o deduttiva e in statistica induttiva o inferenza statistica. Noi ci occuperemo di approfondire la seconda, nella quale si studiano le condizioni per cui le conclusioni dedotte dall'analisi statistica di un campione sono valide in casi più generali. In particolare l'inferenza statistica si pone l'obiettivo di indurre o inferire le proprietà di una popolazione (parametri) sulla base dei dati conosciuti relativi ad un campione. Lo scopo principale di questa tesi è analizzare il Teorema di Cochran e illustrarne le possibili applicazioni nei problemi di stima in un campione Gaussiano. In particolare il Teorema di Cochran riguarda un'importante proprietà delle distribuzioni normali multivariate, che risulta fondamentale nella determinazione di intervalli di fiducia per i parametri incogniti.
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CAMPAGNER, ANDREA. "Robust Learning Methods for Imprecise Data and Cautious Inference." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2023. https://hdl.handle.net/10281/404829.

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Abstract:
La rappresentazione, quantificazione e gestione dell'incertezza è uno dei problemi centrali nell'Intelligenza Artificiale, ed in particolare nel Machine Learning, in cui l'incertezza è intrinsecamente collegata alla natura induttiva dell'apprendimento. Tra diverse forme d'incertezza, la modellazione dell'imprecisione, cioè il problem di gestire dati o conoscenza imperfetta o incompleta, ha recentemente attratto molto interesse nella comunità di ricerca, per via delle sue implicazione teoriche e applicate sull'uso di strumenti basati sul Machine Learning. Questo lavoro si concentra sul problema di gestire l'imprecision nel Machine Learning, sotto due diverse prospettive. Da un lato, l'imprecisione che riguarda i dati di input alla pipeline di Machine Learning, da cui si origina il problema dell'apprendimento da dati imprecisi. Dall'altro, l'imprecisione come strumento per implementare processi di quantificazione dell'incertezza nel Machine Learning, al fine di permettere a questi ultimi di fornire previsioni set-valued e portare quindi alla definizione di metodi di inferenza cauta. Lo scopo di questo lavoro, quindi, riguarda lo studio teorico ed empirico dei due scenari summenzionati. Per quanto riguarda il problema dell'apprendimento da dati imprecisi, il focus principale riguarda l'investigazione del problema dell'apprendimento da fuzzy label, sia da un punto di visto teorico che algoritmo. I contributi principali includono: la proposta di una caratterizzazione teorica del problema; la proposta di un nuovo algoritmo di ensemble, basato su pseudo-label, e il suo studio dal punto di visto teorico ed empirico; l'applicazione del summenzionato algoritmo in tre problemi medici reali; ed infine la proposta e lo studio di algoritmi di feature selection per ridurre la complessità computazionale e limitare la "curse of dimensionality" per algoritmi di apprendimento da fuzzy label. Per quanto riguarda l'inferenza cauta, il focus principale riguarda lo studio teorico di tre framework per l'inferenza cauta e lo sviluppo di nuovi algoritmi ed approcci per estendere l'applicabilità di tali framework in setting complessi. I contributi principali in questo senso riguardo lo studio delle proprietà teoriche di, e le relazioni tra, metodi di inferenza cauta decision-teorici, basati sulla selective prediction e sulla conformal prediction; lo studio di modelli ensemble di inferenza cauta, sia da un punto di vista empirico che teorico, mostrando in particolare che tali ensemble permettono di migliorare la robustezza e la generalizzazione di algoritmi di Machine Learning, nonché di facilitare l'applicazione di metodi d'inferenza cauta a dati complessi, multi-sorgenti o multi-modali
The representation, quantification and proper management of uncertainty is one of the central problems in Artificial Intelligence, and particularly so in Machine Learning, in which uncertainty is intrinsically tied to the inductive nature of the learning problem. Among different forms of uncertainty, the modeling of imprecision, that is the problem of dealing with data or knowledge that are imperfect} and incomplete, has recently attracted interest in the research community, for its theoretical and application-oriented implications on the practice and use of Machine Learning-based tools and methods. This work focuses on the problem of dealing with imprecision in Machine Learning, from two different perspectives. On the one hand, when imprecision affects the input data to a Machine Learning pipeline, leading to the problem of learning from imprecise data. On the other hand, when imprecision is used a way to implement uncertainty quantification for Machine Learning methods, by allowing these latter to provide set-valued predictions, leading to so-called cautious inference methods. The aim of this work, then, will be to investigate theoretical as well as empirical issues related to the two above mentioned settings. Within the context of learning from imprecise data, focus will be given on the investigation of the learning from fuzzy labels setting, both from a learning-theoretical and algorithmic point of view. Main contributions in this sense include: a learning-theoretical characterization of the hardness of learning from fuzzy labels problem; the proposal of a novel, pseudo labels-based, ensemble learning algorithm along with its theoretical study and empirical analysis, by which it is shown to provide promising results in comparison with the state-of-the-art; the application of this latter algorithm in three relevant real-world medical problems, in which imprecision occurs, respectively, due to the presence of conflicting expert opinions, the use of vague technical vocabulary, and the presence of individual variability in biochemical parameters; as well as the proposal of feature selection algorithms that may help in reducing the computational complexity of this task or limit the curse of dimensionality. Within the context of cautious inference, focus will be given to the theoretical study of three popular cautious inference frameworks, as well as to the development of novel algorithms and approaches to further the application of cautious inference in relevant settings. Main contributions in this sense include the study of the theoretical properties of, and relationships among, decision-theoretic, selective prediction and conformal prediction methods; the proposal of novel cautious inference techniques drawing from the interaction between decision-theoretic and conformal predictions methods, and their evaluation in medical settings; as well as the study of ensemble of cautious inference models, both from an empirical point of view, as well as from a theoretical one, by which it is shown that such ensembles could be useful to improve robustness, generalization, as well as to facilitate application of cautious inference methods on multi-source and multi-modal data.
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7

Capriati, Paola Bianca Martina. "L'utilizzo del metodo Bootstrap nella statistica inferenziale." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2015. http://amslaurea.unibo.it/8715/.

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Abstract:
In questo lavoro viene introdotto il metodo Bootstrap, sviluppato a partire dal 1979 da Bradley Efron. Il Bootstrap è una tecnica statistica di ricampionamento basata su calcoli informatici, e quindi definita anche computer-intensive. In particolare vengono analizzati i vantaggi e gli svantaggi di tale metodo tramite esempi con set di dati reali implementati tramite il software statistico R. Tali analisi vertono su due tra i principali utilizzi del Bootstrap, la stima puntuale e la costruzione di intervalli di confidenza, basati entrambi sulla possibilità di approssimare la distribuzione campionaria di un qualsiasi stimatore, a prescindere dalla complessità di calcolo.
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BOLZONI, MATTIA. "Variational inference and semi-parametric methods for time-series probabilistic forecasting." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2021. http://hdl.handle.net/10281/313704.

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Abstract:
Prevedere la probabilità di eventi futuri è un problema comune. L'approccio più utilizzato assume una struttura fissa per questa probabilità, detta modello, dipendente da variabili latenti dette parametri. Dopo aver osservato dei dati è possibile inferire una distribuzione per queste variabili non osservabili. Il procedimento di inferenza non è sempre immediato, siccome selezionare un singolo valore per i parametri potrebbe portare a scarsi risultati, mentre approssimare una distribuzione usando MCMC potrebbe essere complicato. L'inferenza variazionale (VI) sta ricevendo una crescente attenzione come alternativa per approssimare la distribuzione a posteriori tramite un problema di ottimo. Tuttavia, VI spesso impone una struttura parametrica alla distribuzione proposta. Il primo contributo della tesi, detto Hierarchical Variational Inference (HVI), è una metodologia che utilizza reti neurali per creare un'approssimazione semi-parametrica della distribuzione a posteriori. HVI richiede gli stessi requisiti minimi di un Metropolis-Hastings o di un Hamiltonian MCMC, per essere applicata. Il secondo contributo è un pacchetto Python per l'inferenza variazionale su serie storiche usando modelli media-covarianza. Questo utilizza HVI e tecniche di VI standard combinate con reti neurali. I risultati sperimentali, su dati econometrici e finanziari, mostrano un consistente miglioramento della previsione usando VI, rispetto a stime puntuali dei parametri, in particolare producendo stimatori con minor variabilità.
Probabilistic forecasting is a common task. The usual approach assumes a fixed structure for the outcome distribution, often called model, that depends on unseen quantities called parameters. It uses data to infer a reasonable distribution over these latent values. The inference step is not always straightforward, because single-value can lead to poor performances and overfitting while handling a proper distribution with MCMC can be challenging. Variational Inference (VI) is emerging as a viable optimisation based alternative that models the target posterior with instrumental variables called variational parameters. However, VI usually imposes a parametric structure on the proposed posterior. The thesis's first contribution is Hierarchical Variational Inference (HVI) a methodology that uses Neural Networks to create semi-parametric posterior approximations with the same minimum requirements as Metropolis-Hastings or Hamiltonian MCMC. The second contribution is a Python package to conduct VI on time-series models for mean-covariance estimate, using HVI and standard VI techniques combined with Neural Networks. Results on econometric and financial data show a consistent improvement using VI, compared to point estimate, obtaining lower variance forecasting.
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MASPERO, DAVIDE. "Computational strategies to dissect the heterogeneity of multicellular systems via multiscale modelling and omics data analysis." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2022. http://hdl.handle.net/10281/368331.

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Abstract:
L'eterogeneità pervade i sistemi biologici e si manifesta in differenze strutturali e funzionali osservate sia tra diversi individui di uno stesso gruppo (es. organismi o patologie), sia fra gli elementi costituenti di un singolo individuo (es. cellule). Lo studio dell’eterogeneità dei sistemi biologici e, in particolare, di quelli multicellulari è fondamentale per la comprensione meccanicistica di fenomeni fisiologici e patologici complessi (es. il cancro), così come per la definizione di strategie prognostiche, diagnostiche e terapeutiche efficaci. Questo lavoro è focalizzato sullo sviluppo e l’applicazione di metodi computazionali e modelli matematici per la caratterizzazione dell’eterogeneità di sistemi multicellulari e delle sottopopolazioni di cellule tumorali che sottendono l’evoluzione di una patologia neoplastica. Analoghe metodologie sono state sviluppate per caratterizzare efficacemente l’evoluzione e l’eterogeneità virale. La ricerca è suddivisa in due porzioni complementari, la prima finalizzata alla definizione di metodi per l’analisi e l’integrazione di dati omici generati da esperimenti di sequenziamento, la seconda alla modellazione e simulazione multiscala di sistemi multicellulari. Per quanto riguarda il primo filone, le tecnologie di next-generation sequencing permettono di generare enormi moli di dati omici, relativi per esempio al genoma o trascrittoma di un determinato individuo, attraverso esperimenti di bulk o single-cell sequencing. Una delle sfide principale in informatica è quella di definire metodi computazionali per estrarre informazione utile da tali dati, tenendo conto degli alti livelli di errori dato-specifico, dovuti principalmente a limiti tecnologici. In particolare, nell’ambito di questo lavoro, ci si è concentrati sullo sviluppo di metodi per l’analisi di dati di espressione genica e di mutazioni genomiche. In dettaglio, è stata effettuata una comparazione esaustiva dei metodi di machine-learning per il denoising e l’imputation di dati di single-cell RNA-sequencing. Inoltre, sono stati sviluppati metodi per il mapping dei profili di espressione su reti metaboliche, attraverso un framework innovativo che ha consentito di stratificare pazienti oncologici in base al loro metabolismo. Una successiva estensione del metodo ha permesso di analizzare la distribuzione dei flussi metabolici all'interno di una popolazione di cellule, via un approccio di flux balance analysis. Per quanto riguarda l’analisi dei profili mutazionali, è stato ideato e implementato il primo metodo per la ricostruzione di modelli filogenomici a partire da dati longitudinali a risoluzione single-cell, che sfrutta un framework che combina una Markov Chain Monte Carlo con una nuova funzione di likelihood pesata. Analogamente, è stato sviluppato un framework che sfrutta i profili delle mutazioni a bassa frequenza per ricostruire filogenie robuste e probabili catene di infenzione, attraverso l’analisi dei dati di sequenziamento di campioni virali. Gli stessi profili mutazionali permettono anche di deconvolvere il segnale nelle firme associati a specifici meccanismi molecolari che generano tali mutazioni, attraverso un approccio basato su non-negative matrix factorization. La ricerca condotta per quello che riguarda la simulazione computazionale ha portato allo sviluppo di un modello multiscala, in cui la simulazione della dinamica di popolazioni cellulari, rappresentata attraverso un Cellular Potts Model, è accoppiata all'ottimizzazione di un modello metabolico associato a ciascuna cellula sintetica. Co modello è possibile rappresentare ipotesi in termini matematici e osservare proprietà emergenti da tali assunti. Infine, un primo tentativo per combinare i due approcci metodologici ha condotto all'integrazione di dati di single-cell RNA-seq all'interno del modello multiscala, consentendo di formulare ipotesi data-driven sulle proprietà emergenti del sistema.
Heterogeneity pervades biological systems and manifests itself in the structural and functional differences observed both among different individuals of the same group (e.g., organisms or disease systems) and among the constituent elements of a single individual (e.g., cells). The study of the heterogeneity of biological systems and, in particular, of multicellular systems is fundamental for the mechanistic understanding of complex physiological and pathological phenomena (e.g., cancer), as well as for the definition of effective prognostic, diagnostic, and therapeutic strategies. This work focuses on developing and applying computational methods and mathematical models for characterising the heterogeneity of multicellular systems and, especially, cancer cell subpopulations underlying the evolution of neoplastic pathology. Similar methodologies have been developed to characterise viral evolution and heterogeneity effectively. The research is divided into two complementary portions, the first aimed at defining methods for the analysis and integration of omics data generated by sequencing experiments, the second at modelling and multiscale simulation of multicellular systems. Regarding the first strand, next-generation sequencing technologies allow us to generate vast amounts of omics data, for example, related to the genome or transcriptome of a given individual, through bulk or single-cell sequencing experiments. One of the main challenges in computer science is to define computational methods to extract useful information from such data, taking into account the high levels of data-specific errors, mainly due to technological limitations. In particular, in the context of this work, we focused on developing methods for the analysis of gene expression and genomic mutation data. In detail, an exhaustive comparison of machine-learning methods for denoising and imputation of single-cell RNA-sequencing data has been performed. Moreover, methods for mapping expression profiles onto metabolic networks have been developed through an innovative framework that has allowed one to stratify cancer patients according to their metabolism. A subsequent extension of the method allowed us to analyse the distribution of metabolic fluxes within a population of cells via a flux balance analysis approach. Regarding the analysis of mutational profiles, the first method for reconstructing phylogenomic models from longitudinal data at single-cell resolution has been designed and implemented, exploiting a framework that combines a Markov Chain Monte Carlo with a novel weighted likelihood function. Similarly, a framework that exploits low-frequency mutation profiles to reconstruct robust phylogenies and likely chains of infection has been developed by analysing sequencing data from viral samples. The same mutational profiles also allow us to deconvolve the signal in the signatures associated with specific molecular mechanisms that generate such mutations through an approach based on non-negative matrix factorisation. The research conducted with regard to the computational simulation has led to the development of a multiscale model, in which the simulation of cell population dynamics, represented through a Cellular Potts Model, is coupled to the optimisation of a metabolic model associated with each synthetic cell. Using this model, it is possible to represent assumptions in mathematical terms and observe properties emerging from these assumptions. Finally, we present a first attempt to combine the two methodological approaches which led to the integration of single-cell RNA-seq data within the multiscale model, allowing data-driven hypotheses to be formulated on the emerging properties of the system.
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10

PINNA, ANDREA. "Simulation and identification of gene regulatory networks." Doctoral thesis, Università degli Studi di Cagliari, 2014. http://hdl.handle.net/11584/266423.

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Abstract:
Gene regulatory networks are a well-established model to represent the functioning, at gene level, of utterly elaborated biological networks. Studying and understanding such models of gene communication might enable researchers to rightly address costly laboratory experiments, e.g. by selecting a small set of genes deemed to be responsible for a particular disease, or by indicating with confidence which molecule is supposed to be susceptible to certain drug treatments. This thesis explores two main aspects regarding gene regulatory networks: (i) the simulation of realistic perturbative and systems genetics experiments in gene networks, and (ii) the inference of gene networks from simulated and real data measurements. In detail, the following themes will be discussed: (i) SysGenSIM, an open source software to produce gene networks with realistic topology and simulate systems genetics or targeted perturbative experiments; (ii) two state of the arts algorithms for the structural identification of gene networks from single-gene knockout measurements; (iii) an approach to reverse-engineering gene networks from heterogeneous compendia; (iv) a methodology to infer gene interactions fromsystems genetics dataset. These works have been positively recognized by the scientific community. In particular, SysGenSIM has been used – in addition to providing valuable test benches for the development of the above inference algorithms – to generate benchmark datasets for international competitions as the DREAM5 Systems Genetics challenge and the StatSeq workshop. The identificationmethodologies earned their worth by accurately reverse-engineering gene networks at established contests, namely the DREAM Network Inference challenges. Results are explained and discussed thoroughly in the thesis.
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Books on the topic "Inferenza"

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Interazione e inferenza: Epistemologia scientifica ispirata al pensiero di Ch.S. Peirce. Roma: Gregorian & Biblical Press, 2010.

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Tuzet, Giovanni. La prima inferenza: L'abduzione di C. S. Peirce fra scienza e diritto. Torino: G. Giappichelli, 2006.

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Tuzet, Giovanni. La prima inferenza: L'abduzione di C. S. Peirce fra scienza e diritto. Torino: G. Giappichelli, 2006.

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Sandrini, Maria Grazia. L' inferenza induttiva in Bayes e in Fisher: Due metodi a confronto in un saggio storico-critico di epistemologia e metodologia scientifica. Milano, Italy: F. Angeli, 1987.

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5

INFERENCE. [Place of publication not identified]: RINGWOOD Publishing, 2019.

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Bibel, Wolfgang. Wissensrepräsentation und Inferenz. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-86814-5.

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7

Statistical inference. Chestnut Hill, MA: Epidemiology Resources Inc., 1990.

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T, Jolliffe I., and Jones Byron 1951-, eds. Statistical inference. Oxford: Oxford University Press, 2002.

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Bazett, Trefor. Bayesian Inference. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-95792-6.

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10

Wieczorek, Wojciech. Grammatical Inference. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46801-3.

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Book chapters on the topic "Inferenza"

1

Battaglia, Francesco. "Inferenza per processi stazionari." In UNITEXT, 147–85. Milano: Springer Milan, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-0603-4_9.

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2

Rotondi, Alberto, Paolo Pedroni, and Antonio Pievatolo. "Inferenza statistica e verosimiglianza." In UNITEXT, 323–72. Milano: Springer Milan, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/88-470-0348-2_9.

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Rotondi, Alberto, Paolo Pedroni, and Antonio Pievatolo. "Inferenza statistica e verosimiglianza." In UNITEXT, 405–62. Milano: Springer Milan, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-4010-6_10.

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Rotondi, Alberto, Paolo Pedroni, and Antonio Pievatolo. "Inferenza statistica e verosimiglianza." In UNITEXT, 347–98. Milano: Springer Milan, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-2364-2_9.

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Battaglia, Francesco. "Inferenza statistica per processi aleatori." In UNITEXT, 143–45. Milano: Springer Milan, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-0603-4_8.

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6

Battaglia, Francesco. "Inferenza per catene di Markov e processi di punti." In UNITEXT, 243–49. Milano: Springer Milan, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-0603-4_12.

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7

Genesereth, Michael R., and Nils J. Nilsson. "Inferenz." In Logische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, 63–88. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1989. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-92881-8_3.

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8

Bibel, Wolfgang. "Automatische Inferenz." In Artificial Intelligence — Eine Einführung, 151–74. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1986. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-93997-5_8.

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9

Klima, André, Paul W. Thurner, Christoph Molnar, Thomas Schlesinger, and Helmut Küchenhoff. "Ökologische Inferenz." In Exit Polls und Hybrid-Modelle, 127–54. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-15674-9_8.

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10

Sauer, Sebastian. "Simulationsbasierte Inferenz." In Moderne Datenanalyse mit R, 301–17. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-21587-3_17.

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Conference papers on the topic "Inferenza"

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García-García, Jamie, Gonzalo Chávez, Liliana Tauber, and Nicolás Fernández. "Knowledge Elements of Statistical Literacy in Informal Inferential Reasoning of Middle School Students." In Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics. International Association for Statistical Education, 2022. http://dx.doi.org/10.52041/iase.icots11.t14f1.

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Abstract:
This study evaluates the knowledge elements of statistical literacy (literacy skills, statistical knowledge, mathematical knowledge, context knowledge, and critical skills) mobilized by thirty students of secondary education, against questions of informal statistical inference. Based on the SOLO taxonomy, four hierarchical levels (prestructural, unistructural, multistructural, and relational) are defined to analyze the responses. The study shows that ‘critical skills’ and ‘statistical knowledge’ are the elements that move students most often, classified as unistructural, because they perform an analysis about the implications of the information and use a concept akin to statistical inference, commonly, variability and representativeness. The levels proposed can be considered as indicators of achievement to evaluate the informal inferential reasoning of the students. En este estudio se evalúan los elementos de conocimiento de la alfabetización estadística (habilidades de alfabetización, conocimiento estadístico, conocimiento matemático, conocimiento del contexto y habilidades críticas) que movilizan treinta estudiantes de educación media, frente a preguntas de inferencia estadística informal. Con base en la taxonomía SOLO, se definen cuatro niveles jerárquicos (preestructural, uniestructural, multiestructural, y relacional) para analizar las respuestas. El estudio evidencia que ‘habilidades críticas’ y ‘conocimiento estadístico’ son los elementos que movilizan los estudiantes con mayor frecuencia, clasificándose en uniestructural, puesto que realizan un análisis acerca de las implicancias de la información y utilizan un concepto afín a la inferencia estadística, comúnmente, variabilidad y representatividad. Los niveles propuestos pueden ser considerados como indicadores de logro para evaluar el razonamiento inferencial informal del estudiantado.
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Haldimann, Jonas, and Christoph Beierle. "Inference with System W Satisfies Syntax Splitting." In 19th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning {KR-2022}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/kr.2022/41.

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Abstract:
In this paper, we investigate inductive inference with system W from conditional belief bases with respect to syntax splitting. The concept of syntax splitting for inductive inference states that inferences about independent parts of the signature should not affect each other. This was captured in work by Kern-Isberner, Beierle, and Brewka in the form of postulates for inductive inference operators expressing syntax splitting as a combination of relevance and independence; it was also shown that c-inference fulfils syntax splitting, while system P inference and system Z both fail to satisfy it. System W is a recently introduced inference system for nonmonotonic reasoning that captures and properly extends system Z as well as c-inference. We show that system W fulfils the syntax splitting postulates for inductive inference operators by showing that it satisfies the required properties of relevance and independence. This makes system W another inference operator besides c-inference that fully complies with syntax splitting, while in contrast to c-inference, also extending rational closure.
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Borovcnik, Manfred. "Informal inference – approaches towards statistical inference." In Decision Making Based on Data. International Association for Statistical Education, 2019. http://dx.doi.org/10.52041/srap.19101.

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Abstract:
The development of methods suitable to tackle the problem of inductive logic – how to justify arguments that generalise findings from data – has been signified by great controversies in the foundations and – later – also in statistics education. There have been several attempts to reconcile the various approaches or to simplify statistical inference: EDA, Non-parametric statistics, and the Bootstrap. EDA focuses on a strong connection between data and context, non parametrics reduces the complexity of the model, and Bootstrap rests solely on the data. Informal inference subsumes two different areas of didactic endeavour: teaching strategies to simplify the full complexity of inference by analogies, simulations, or visualisations on the one hand, and reduce the complexity of inference by a novel approach of Bootstrap and re-randomisation. The considerations about statistical inference will remain important in the era of Big Data. In this paper, the various approaches are compared for their merits and drawbacks.
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4

Kutsch, Steven, and Christoph Beierle. "InfOCF-Web: An Online Tool for Nonmonotonic Reasoning with Conditionals and Ranking Functions." In Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/711.

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Abstract:
InfOCF-Web provides implementations of system P and system Z inference, and of inference relations based on c-representation with respect to various inference modes and different classes of minimal models. It has an easy-to-use online interface for computing ranking models of a conditional knowledge R, and for answering queries and comparing inference results of nonmonotonic inference relations induced by R.
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Sharma, Ashish, Puneesh Khanna, and Jaimin Maniyar. "Screening Deep Learning Inference Accelerators at the Production Lines." In 9th International Conference on Foundations of Computer Science & Technology (CST 2022). Academy and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), 2022. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2022.121911.

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Abstract:
Artificial Intelligence (AI) accelerators can be divided into two main buckets, one for training and another for inference over the trained models. Computation results of AI inference chipsets are expected to be deterministic for a given input. There are different compute engines on the Inference chip which help in acceleration of the Arithmetic operations. The Inference output results are compared with a golden reference output for the accuracy measurements. There can be many errors which can occur during the Inference execution. These errors could be due to the faulty hardware units and these units should be thoroughly screened in the assembly line before they are deployed by the customers in the data centre. This paper talks about a generic Inference application that has been developed to execute inferences over multiple inputs for various real inference models and stress all the compute engines of the Inference chip. Inference outputs from a specific inference unit are stored and are assumed to be golden and further confirmed as golden statistically. Once the golden reference outputs are established, Inference application is deployed in the pre- and post-production environments to screen out defective units whose actual output do not match the reference. Strategy to compare against itself at mass scale resulted in achieving the Defects Per Million target for the customers.
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Ramírez, Julio C. "Inference Optimization Approach in Fuzzy Inference Systems." In 2008 Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference (CERMA). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/cerma.2008.42.

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7

Narra, Krishna Giri, Zhifeng Lin, Yongqin Wang, Keshav Balasubramanian, and Murali Annavaram. "Origami Inference: Private Inference Using Hardware Enclaves." In 2021 IEEE 14th International Conference on Cloud Computing (CLOUD). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cloud53861.2021.00021.

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de Cooman, Gert, Jasper De Bock, and Márcio Alves Diniz. "Coherent Predictive Inference under Exchangeability with Imprecise Probabilities (Extended Abstract)." In Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/709.

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Abstract:
Coherent reasoning under uncertainty can be represented in a very general manner by coherent sets of desirable gambles. This leads to a more general foundation for coherent (imprecise-)probabilistic inference that allows for indecision. In this framework, and for a given finite category set, coherent predictive inference under exchangeability can be represented using Bernstein coherent cones of multivariate polynomials on the simplex generated by this category set. We define an inference system as a map that associates a Bernstein coherent cone of polynomials with every finite category set. Inference principles can then be represented mathematically as restrictions on such maps, which allows us to develop a notion of conservative inference under such inference principles. We discuss, as particular examples, representation insensitivity and specificity, and show that there is an infinity of inference systems that satisfy these two principles.
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Caticha, Ariel, Ali Mohammad-Djafari, Jean-François Bercher, and Pierre Bessiére. "Entropic Inference." In BAYESIAN INFERENCE AND MAXIMUM ENTROPY METHODS IN SCIENCE AND ENGINEERING: Proceedings of the 30th International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering. AIP, 2011. http://dx.doi.org/10.1063/1.3573619.

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10

Frank, Martin R., Piyawadee "Noi" Sukaviriya, and James D. Foley. "Inference bear." In the conference. New York, New York, USA: ACM Press, 1995. http://dx.doi.org/10.1145/225434.225453.

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Reports on the topic "Inferenza"

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Kyburg Jr, Henry E. Probabilistic Inference and Non-Monotonic Inference. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, January 1989. http://dx.doi.org/10.21236/ada250603.

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2

Kyburg Jr, Henry E. Probabilistic Inference. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, January 1992. http://dx.doi.org/10.21236/ada255471.

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3

Gay, David. Barrier Inference. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, July 1997. http://dx.doi.org/10.21236/ada637072.

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4

Warde, Cardinal. Optical Inference Machines. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, June 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada197880.

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5

Chertkov, Michael, Sungsoo Ahn, and Jinwoo Shin. Gauging Variational Inference. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), May 2017. http://dx.doi.org/10.2172/1360686.

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6

Smith, David E., Michael R. Genesereth, and Matthew I. Ginsberg. Controlling Recursive Inference,. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, June 1985. http://dx.doi.org/10.21236/ada327440.

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7

Andrews, Isaiah, Toru Kitagawa, and Adam McCloskey. Inference on Winners. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, January 2019. http://dx.doi.org/10.3386/w25456.

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McCloskey, Adam, Isaiah Andrews, and Toru Kitagawa. Inference on winners. The IFS, May 2018. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2018.3118.

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9

Kitagawa, Toru, Isaiah Andrews, and Adam McCloskey. Inference on winners. The IFS, January 2019. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2018.7318.

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10

Andrews, Donald W. K., and James Stock. Inference with Weak Instruments. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, August 2005. http://dx.doi.org/10.3386/t0313.

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