Relevant bibliographies by topics / Inferenza statistica

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Inferenza statistica'

Author: Grafiati
Published: 9 March 2023
Last updated: 11 March 2023

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Journal articles on the topic "Inferenza statistica"

1

Ludbrook, John, and Hugh Dudley. "ISSUES IN BIOMEDICAL STATISTICS: STATISTICAL INFERENCE." ANZ Journal of Surgery 64, no. 9 (September 1994): 630–36. http://dx.doi.org/10.1111/j.1445-2197.1994.tb02308.x.

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2

Loosmore, N. Bert, and E. David Ford. "STATISTICAL INFERENCE USING THEGORKPOINT PATTERN SPATIAL STATISTICS." Ecology 87, no. 8 (August 2006): 1925–31. http://dx.doi.org/10.1890/0012-9658(2006)87[1925:siutgo]2.0.co;2.

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3

Curran-Everett, Douglas. "Explorations in statistics: the bootstrap." Advances in Physiology Education 33, no. 4 (December 2009): 286–92. http://dx.doi.org/10.1152/advan.00062.2009.

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Abstract:
Learning about statistics is a lot like learning about science: the learning is more meaningful if you can actively explore. This fourth installment of Explorations in Statistics explores the bootstrap. The bootstrap gives us an empirical approach to estimate the theoretical variability among possible values of a sample statistic such as the sample mean. The appeal of the bootstrap is that we can use it to make an inference about some experimental result when the statistical theory is uncertain or even unknown. We can also use the bootstrap to assess how well the statistical theory holds: that is, whether an inference we make from a hypothesis test or confidence interval is justified.
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4

Barber, Stuart. "All of Statistics: a Concise Course in Statistical Inference." Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society) 168, no. 1 (January 2005): 261. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-985x.2004.00347_18.x.

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5

Craigmile, Peter F. "All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference." American Statistician 59, no. 2 (May 2005): 203–4. http://dx.doi.org/10.1198/tas.2005.s30.

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6

Zhang, Jingwen, Joseph Ibrahim, Tengfei Li, and Hongtu Zhu. "A Powerful Global Test Statistic for Functional Statistical Inference." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (July 17, 2019): 5765–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015765.

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Abstract:
We consider the problem of performing an association test between functional data and scalar variables in a varying coefficient model setting. We propose a functional projection regression model and an associated global test statistic to aggregate relatively weak signals across the domain of functional data, while reducing the dimension. An optimal functional projection direction is selected to maximize signal-to-noise ratio with ridge penalty. Theoretically, we systematically study the asymptotic distribution of the global test statistic and provide a strategy to adaptively select the optimal tuning parameter. We use simulations to show that the proposed test outperforms all existing state-of-the-art methods in functional statistical inference. Finally, we apply the proposed testing method to the genome-wide association analysis of imaging genetic data in UK Biobank dataset.
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7

Xu, Jinfeng, Lincheng Zhao, and Chenlei Leng. "Statistical inference for induced L-statistics: a random perturbation approach." Journal of Nonparametric Statistics 21, no. 7 (October 2009): 863–76. http://dx.doi.org/10.1080/10485250902980584.

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8

Subba Rao, Suhasini. "Statistical inference for spatial statistics defined in the Fourier domain." Annals of Statistics 46, no. 2 (April 2018): 469–99. http://dx.doi.org/10.1214/17-aos1556.

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9

Rohana, Rohana, and Yunika Lestaria Ningsih. "STUDENTS’ STATISTICAL REASONING IN STATISTICS METHOD COURSE." Jurnal Pendidikan Matematika 14, no. 1 (December 31, 2019): 81–90. http://dx.doi.org/10.22342/jpm.14.1.6732.81-90.

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Abstract:
The role of statistics is wide and crucial in daily life, making statistics important. Many students have difficulty understanding statistics. This study aims to determine students' statistical reasoning about inference statistics, which is limited to the subject matter of the testing hypotheses about two-sample hypotheses testing. This study used descriptive research method. The subjects were 25 students of third-year Mathematics Education Departement at Universitas PGRI Palembang in the academic year 2018/2019. Data were collected through tests and interviews. Data were analyzed through descriptive quantitative. The results of data analysis showed that 32% of students had level 1 statistical reasoning (the lowest level), 20% were at level 2, 28% at level 3, 12% at level 4 and 8% at level 5 (highest level). Based on the result, it can conclude that students' statistical reasoning ability in learning statistical method is not satisfactory, students are still very lacking in reasoning.
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10

Kuchibhotla, Arun K., John E. Kolassa, and Todd A. Kuffner. "Post-Selection Inference." Annual Review of Statistics and Its Application 9, no. 1 (March 7, 2022): 505–27. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-statistics-100421-044639.

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Abstract:
We discuss inference after data exploration, with a particular focus on inference after model or variable selection. We review three popular approaches to this problem: sample splitting, simultaneous inference, and conditional selective inference. We explain how each approach works and highlight its advantages and disadvantages. We also provide an illustration of these post-selection inference approaches.
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More sources

Dissertations / Theses on the topic "Inferenza statistica"

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

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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3

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

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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5

HAMMAD, AHMED TAREK. "Tecniche di valutazione degli effetti dei Programmi e delle Politiche Pubbliche. L' approccio di apprendimento automatico causale." Doctoral thesis, Università Cattolica del Sacro Cuore, 2022. http://hdl.handle.net/10280/110705.

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Abstract:
L'analisi dei meccanismi causali è stata considerata in varie discipline come la sociologia, l’epidemiologia, le scienze politiche, la psicologia e l’economia. Questi approcci permettere di scoprire relazioni e meccanismi causali studiando il ruolo di una variabile di trattamento (come ad esempio una politica pubblica o un programma) su un insieme di variabili risultato di interesse o diverse variabili intermedie sul percorso causale tra il trattamento e le variabili risultato. Questa tesi si concentra innanzitutto sulla revisione e l'esplorazione di strategie alternative per indagare gli effetti causali e gli effetti di mediazione multipli utilizzando algoritmi di apprendimento automatico (Machine Learning) che si sono dimostrati particolarmente adatti per rispondere a domande di ricerca in contesti complessi caratterizzati dalla presenza di relazioni non lineari. In secondo luogo, la tesi fornisce due esempi empirici in cui due algoritmi di Machine Learning, ovvero Generalized Random Foresta e Multiple Additive Regression Trees, vengono utilizzati per tenere conto di importanti variabili di controllo nell'inferenza causale seguendo un approccio “data-driven”.
The analysis of causal mechanisms has been considered in various disciplines such as sociology, epidemiology, political science, psychology and economics. These approaches allow uncovering causal relations and mechanisms by studying the role of a treatment variable (such as a policy or a program) on a set of outcomes of interest or different intermediates variables on the causal path between the treatment and the outcome variables. This thesis first focuses on reviewing and exploring alternative strategies to investigate causal effects and multiple mediation effects using Machine Learning algorithms which have been shown to be particularly suited for assessing research questions in complex settings with non-linear relations. Second, the thesis provides two empirical examples where two Machine Learning algorithms, namely the Generalized Random Forest and Multiple Additive Regression Trees, are used to account for important control variables in causal inference in a data-driven way. By bridging a fundamental gap between causality and advanced data modelling, this work combines state of the art theories and modelling techniques.
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6

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.

Full text
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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7

ROMIO, SILVANA ANTONIETTA. "Modelli marginali strutturali per lo studio dell'effetto causale di fattori di rischio in presenza di confondenti tempo dipendenti." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2010. http://hdl.handle.net/10281/8048.

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Abstract:
Uno degli obiettivi piu importanti della ricerca epidemiologica è quello di analizzare la relazione tra uno o più fattori di rischio ed un evento. Tali relazioni sono spesso complicate dalla presenza di confondenti, il cui concetto è estremamente complesso da formalizzare. Dal punto di vista dell'analisi causale, si dice che esiste confondimento quando la misura di associazione non coincide con quella di effetto corrispondente, cioè quando ad esempio il rischio relativo non coincide con il rischio relativo causale. Il problema è quindi quello di individuare i disegni e le ipotesi sulla base delle quali è possibile calcolare l'effetto causale oggetto di studio. Ad esempio, gli studi clinici controllati randomizzati sono nati con lo scopo di minimizzare l'influenza di errori sistematici nella misurazione dell'effetto di un fattore di rischio su di un outcome. Inoltre in questi studi le misure di associazione risultano essere uguali a quelle di effetto (causali). Negli studi osservazionali lo scenario diventa più complesso per la presenza di una o più variabili che possono alterare o 'confondere' la relazione d'interesse poichè lo sperimentatore non può in alcun modo intervenire sulle covariate osservate né sull'outcome. Di particolare interesse risulta quindi l'identificazione di metodi che permettano di risolvere il problema del confondimento. Il problema è particolarmente complesso nello studio dell'effetto causale di un fattore di rischio in presenza di confondenti tempo dipendenti e cioè una variabile che, condizionatamente alla storia di esposizione pregressa è un predittore sia dell'outcome che dell'esposizione successiva. Nel presente lavoro è stato studiato un importante problema di sanità pubblica come quello di esplorare l'esistenza di una relazione causale tra abitudine al fumo e diminuzione dell'indice di massa corporea (body mass index - BMI) considerando come confondente tempo dipendente lo stesso BMI misurato al tempo precedente, utilizzando un modello marginale strutturale per misure ripetute avendo a disposizione i dati relativi ad una coorte di studenti svedesi (coorte BROMS). L'elevata numerosita di tale coorte e l'accuratezza e tipologia dei dati raccolti la rendono particolarente adatta allo studio di fenomeni dinamici comportamentali caratteristici dell'adolescenza. Dallo studio emerge come l'effetto causale cumulato del fumo di sigaretta sulla riduzione del BMI è significativo solo nelle donne, con una stima del parametro relativo all'interazione tra l'esposizione al fumo e genere pari a 0.322 (p-value < 0.001) mentre la stima del parametro relativo al consumo cumulato di sigarette nei maschi è non signicativo e pari a 0.053 (p-value pari a 0.464). I risultati ottenuti sono consistenti con quanto riportato in studi precedenti.
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8

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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9

Zeller, Camila Borelli. "Modelo de Grubbs em grupos." [s.n.], 2006. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/307093.

Full text
Abstract:
Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Made available in DSpace on 2018-08-05T23:55:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zeller_CamilaBorelli_M.pdf: 3683998 bytes, checksum: 26267086098b12bd76b1d5069f688223 (MD5) Previous issue date: 2006
Resumo: Neste trabalho, apresentamos um estudo de inferência estatística no modelo de Grubbs em grupos, que representa uma extensão do modelo proposto por Grubbs (1948,1973) que é freqüentemente usado para comparar instrumentos ou métodos de medição. Nós consideramos a parametrização proposta por Bedrick (2001). O estudo é baseado no método de máxima verossimilhança. Testes de hipóteses são considerados e baseados nas estatísticas de wald, escore e razão de verossimilhanças. As estimativas de máxima verossimilhança do modelo de Grubbs em grupos são obtidas usando o algoritmo EM e considerando que as observações seguem uma distribuição normal. Apresentamos um estudo de análise de diagnóstico no modelo de Grubbs em grupos com o interesse de avaliar o impacto que um determinado subgrupo exerce na estimativa dos parâmetros. Vamos utilizar a metodologia de influência local proposta por Cook (1986), considerando o esquema de perturbação: ponderação de casos. Finalmente, apresentamos alguns estudos de simulação e ilustramos os resultados teóricos obtidos usando dados encontrados na literatura
Abstract: In this work, we presented a study of statistical inference in the Grubbs's model with subgroups, that represents an extension of the model proposed by Grubbs (1948,1973) that is frequently used to compare instruments or measurement methods. We considered the parametrization proposed by Bedrick (2001). The study is based on the maximum likelihood method. Tests of hypotheses are considered and based on the wald statistics, score and likelihood ratio statistics. The maximum likelihood estimators of the Grubbs's model with subgroups are obtained using the algorithm EM and considering that the observations follow a normal distribution. We also presented a study of diagnostic analysis in the Grubb's model with subgroups with the interest of evaluating the effect that a certain one subgroup exercises in the estimate of the parameters. We will use the methodology of local influence proposed by Cook (1986) considering the schemes of perturbation of case weights. Finally, we presented some simulation studies and we illustrated the obtained theoretical results using data found in the literature
Mestrado
Mestre em Estatística
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10

Filiasi, Mario. "Applications of Large Deviations Theory and Statistical Inference to Financial Time Series." Doctoral thesis, Università degli studi di Trieste, 2015. http://hdl.handle.net/10077/10940.

Full text
Abstract:
2013/2014
La corretta valutazione del rischio finanziario è una delle maggiori attività nell'amibto della ricerca finanziaria, ed è divenuta ancora più importante dopo la recente crisi finanziaria. I recenti progressi dell'econofisica hanno dimostrato come la dinamica dei mercati finanziari può essere studiata in modo attendibile per mezzo dei modelli usati in fisica statistica. L'andamento dei prezzi azionari è costantemente monitorato e registrato ad alte frequenze (fino a 1ms) e ciò produce un'enorme quantità di dati che può essere analizzata statisticamente per validare e calibrare i modelli teorici. Il presente lavoro si inserisce in questa ottica, ed è il risultato dell'interazione tra il Dipartimento di Fisica dell'Università degli Studi di Trieste e List S.p.A., in collaborazione con il Centro Internazionale di Fisica Teorica (ICTP). In questo lavoro svolgeremo un analisi delle serie storiche finanziarie degli ultimi due anni relative al prezzo delle azioni maggiormente scambiate sul mercato italiano. Studieremo le proprietà statistiche dei ritorni finanziari e verificheremo alcuni fatti stilizzati circa i prezzi azionari. I ritorni finanziari sono distribuiti secondo una distribuzione di probabilità a code larghe e pertanto, secondo la Teoria delle Grandi Deviazioni, sono frequentemente soggetti ad eventi estremi che generano salti di prezzo improvvisi. Il fenomeno viene qui identificato come "condensazione delle grandi deviazioni". Studieremo i fenomeni di condensazione secondo le convenzioni della fisica statistica e mostreremo la comparsa di una transizione di fase per distribuzioni a code larghe. Inoltre, analizzaremo empiricamente i fenomeni di condensazione nei prezzi azionari: mostreremo che i ritorni finanziari estremi sono generati da complesse fluttuazioni dei prezzi che limitano gli effetti di salti improvvisi ma che amplificano il movimento diffusivo dei prezzi. Proseguendo oltre l'analisi statistica dei prezzi delle singole azioni, investigheremo la struttura del mercato nella sua interezza. E' opinione comune in letteratura finanziaria che i cambiamenti di prezzo sono dovuti ad eventi esogeni come la diffusione di notizie politiche ed economiche. Nonostante ciò, è ragionevole ipotizzare che i prezzi azionari possano essere influenzati anche da eventi endogeni, come le variazioni di prezzo in altri strumenti finanziari ad essi correlati. La grande quantità di dati a disposizione permette di verificare quest'ipotesi e di studiare la struttura del mercato finanziario per mezzo dell'inferenza statistica. In questo lavoro proponiamo un modello di mercato basato su prezzi azionari interagenti: studieremo un modello di tipo "integrate & fire" ispirato alla dinamica delle reti neurali, in cui ogni azione è influenzata da tutte gli altre per mezzo di un meccanismo con soglie limite di prezzo. Usando un algoritmo di massima verosimiglianza, applicheremo il modello ai dati sperimentali e tenteremo di inferire la rete informativa che è alla base del mercato finanziario.
The correct evaluation of financial risk is one of the most active domain of financial research, and has become even more relevant after the latest financial crisis. The recent developments of econophysics prove that the dynamics of financial markets can be successfully investigated by means of physical models borrowed from statistical physics. The fluctuations of stock prices are continuously recorded at very high frequencies (up to 1ms) and this generates a huge amount of data which can be statistically analysed in order to validate and to calibrate the theoretical models. The present work moves in this direction, and is the result of a close interaction between the Physics Department of the University of Trieste with List S.p.A., in collaboration with the International Centre for Theoretical Physics (ICTP). In this work we analyse the time-series over the last two years of the price of the 20 most traded stocks from the Italian market. We investigate the statistical properties of price returns and we verify some stylized facts about stock prices. Price returns are distributed according to a heavy-tailed distribution and therefore, according to the Large Deviations Theory, they are frequently subject to extreme events which produce abrupt price jumps. We refer to this phenomenon as the condensation of the large deviations. We investigate condensation phenomena within the framework of statistical physics and show the emergence of a phase transition in heavy-tailed distributions. In addition, we empirically analyse condensation phenomena in stock prices: we show that extreme returns are generated by non-trivial price fluctuations, which reduce the effects of sharp price jumps but amplify the diffusive movements of prices. Moving beyond the statistical analysis of the single-stock prices, we investigate the structure of the market as a whole. In financial literature it is often assumed that price changes are due to exogenous events, e.g. the release of economic and political news. Yet, it is reasonable to suppose that stock prices could also be driven by endogenous events, such as the price changes of related financial instruments. The large amount of available data allows us to test this hypothesis and to investigate the structure of the market by means of the statistical inference. In this work we propose a market model based on interacting prices: we study an integrate & fire model, inspired by the dynamics of neural networks, where each stock price depends on the other stock prices through some threshold-passing mechanism. Using a maximum likelihood algorithm, we apply the model to the empirical data and try to infer the information network that underlies the financial market.
XXVII Ciclo
1986
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Books on the topic "Inferenza statistica"

1

Mukhopadhyay, Nitis. Probability and statistical inference. New York: Marcel Dekker, 2000.

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2

Tan, W. Y., and N. Balakrishnan, eds. Robust inference. New York, USA: M. Dekker, 1986.

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3

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

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4

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

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5

Bromek, Tadeusz, and Elżbieta Pleszczyńska, eds. Statistical Inference. Dordrecht: Springer Netherlands, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-009-0575-7.

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6

Panik, Michael J. Statistical Inference. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2012. http://dx.doi.org/10.1002/9781118309773.

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7

L, Berger Roger, ed. Statistical Inference. 2nd ed. Australia: Thomson Learning, 2002.

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8

Garthwaite, Paul H. Statistical inference. 2nd ed. Oxford: Oxford University Press, 2002.

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9

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

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10

Silvey, S. D. Statistical inference. London: Chapman and Hall, 1988.

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Book chapters on the topic "Inferenza statistica"

1

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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2

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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3

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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4

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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5

Nordholt, Eric Schulte. "Applications of Statistical Disclosure Control at Statistics Netherlands." In Inference Control in Statistical Databases, 203–12. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-47804-3_17.

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6

Ewens, Warren J., and Gregory R. Grant. "Statistics (i): An Introduction to Statistical Inference." In Statistical Methods in Bioinformatics, 105–27. New York, NY: Springer New York, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-3247-4_3.

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7

Lynch, Scott M. "Statistical Inference." In Using Statistics in Social Research, 83–105. New York, NY: Springer New York, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-8573-5_6.

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8

Kroese, Dirk P., and Joshua C. C. Chan. "Statistical Inference." In Statistical Modeling and Computation, 121–59. New York, NY: Springer New York, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-8775-3_5.

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9

Rahlf, Thomas. "Statistical Inference." In Handbook of Cliometrics, 471–507. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40406-1_16.

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10

Gooch, Jan W. "Statistical Inference." In Encyclopedic Dictionary of Polymers, 998. New York, NY: Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-6247-8_15388.

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Conference papers on the topic "Inferenza statistica"

1

Jones, Peter, Kay Lipson, and Brian Phillips. "A role for computer intensive methods in introducing statistical inference." In Proceedings of the First Scientific Meeting of the IASE. International Association for Statistical Education, 1993. http://dx.doi.org/10.52041/srap.93311.

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Abstract:
Introductory statistics courses have become increasingly prevalent in a wide variety of undergraduate and graduate programs over the past few years. This has resulted in the study of inferential statistics becoming the norm rather than exception. Whilst statistics was once a course chosen by the more mathematically able student, many current students of statistics have little mathematical aptitude or expertise (Tanis, 1992 for example). As a result, many introductory statistic courses have moved away from including much of the statistical theory that underpins inference to become basically technique oriented "recipe book" courses. the internet danger of producing students capable of performing various complex statistical tests without really knowing what they are doing is obvious, particularly if the house includes the use of a sophisticated statistical computer package.
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2

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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3

Weldon, Larry. "From data to graphs to words - but where are the models?" In Statistics Education and the Communication of Statistics. International Association for Statistical Education, 2005. http://dx.doi.org/10.52041/srap.05206.

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Abstract:
The pioneers of statistics focused on parametric estimation and summary to communicate statistical findings. The tradition of basing inference on parametric fits is a central mode in statistics education, but in statistics applications, computer- based graphical summary is playing an increasingly important role. A parallel development has been the spread of statistics education to almost all disciplines, and thus the need to communicate statistical results to non-specialists has become more acute. These influences of more graphics and a wider distribution require adaptation in our statistics courses. This paper provides examples of, and arguments for, the use of simulation and graphical display, and the role of these techniques in enhancing the verbalization of analytical results. The immediate goal of the paper is to persuade those who design curricula for early statistics courses to provide a serious introduction to graphical data analysis, at the expense of some traditional parametric inference. The ultimate goal is to enable more students to communicate statistical findings effectively.
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4

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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5

Liu, Wenqi, and Von Bing Yap. "On inferential techniques used in studies on teaching statistics." In Decision Making Based on Data. International Association for Statistical Education, 2019. http://dx.doi.org/10.52041/srap.19421.

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Abstract:
Amidst the current debate on the practice of statistical inference, more attention should be directed to the random-sampling assumption. We demonstrate the ubiquity of the assumption in sample surveys, controlled experiments and regression models, and argue that the assumption is crucial to inference. If it fails, as is often the case, not only the P value, but also the confidence interval may not be meaningful. An informal survey of papers that present include inferential data analysis found a low rate of a mention of the issue: 1 in 10 papers in two volumes of Journal of Statistics Education, and 2 in 8 papers in one volume of Statistical Education Research Journal. None of the three papers discuss implications of the failure on the conclusions. We make several recommendations to help the statistics education community improve the practice of inferential data analysis.
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6

Mu, Weiyan, and Xiaona Yuan. "Statistical inference for ANOVA under heteroscedasticity: Statistical inference." In 2012 2nd International Conference on Consumer Electronics, Communications and Networks (CECNet). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/cecnet.2012.6201745.

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7

Ocampo, Shirlee, and Bladimir Ocampo. "Capacity building through project based learning in Bayesian statistics." In Decision Making Based on Data. International Association for Statistical Education, 2019. http://dx.doi.org/10.52041/srap.19411.

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Abstract:
Outcome-based education requires statistics education in the 21st century to be structured holistically by allowing the students to work with real life data along with visualization, computation, and learning outputs. The new K-12 curriculum resulted to a chain reaction in the Statistics undergraduate program by including alternative statistical frameworks such as Bayesian statistics. This paper focuses on project-based learning approach on designing learning outputs for undergraduate and graduate students in Bayesian statistics. The stages of project-based learning in completing these Bayesian learning outputs have helped in building the capacities of the students to understand the essential concepts in Bayesian inference and do computations using software. Some of the learning outputs are cited. Insights are helpful in making the syllabus of Bayesian Statistics and Inference of undergraduate Statistics program. Project based learning incapacitates the students to do Statistics research in an organized manner and make decisions based on data.
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8

Mézard, Marc. "Statistical physics and statistical inference." In GECCO '21: Genetic and Evolutionary Computation Conference. New York, NY, USA: ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3449639.3465420.

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9

Vancsó, Ödön, Peter Fejes Tóth, and Manfred Borovcnik. "Conditional Probability, Bayes and Classical Statistics—Evaluation of the Planned Secondary-School Reform in Hungary." 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.t6g2.

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Abstract:
Our main goal is to show that we can use classical and Bayesian statistics, including theoretical background, for introducing statistical inference in Hungarian high schools. In a first step, we will test the material we are developing with higher-level students. We introduce the concept of the project, including its theoretical background and previous pilot teaching experiments. The basis is the parallel introduction of classical and Bayesian methods of statistical inference. Long-term experience from research work and from seminars with future teachers provide evidence that this parallel approach is useful. Our framework is from the project “Guided Discovery in Mathematics Education,” that can be classified in different inquiry-based education forms (see Artigue and Blomhøj, 2013).
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10

Terán, Teresita. "Advantages of applying the project method to the teaching of statistics." In New Skills in the Changing World of Statistics Education. International Association for Statistical Education, 2020. http://dx.doi.org/10.52041/srap.20604.

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Abstract:
The research-framework is based on the project method, which focuses on learning by working on a project with all steps from defining a task until reaching at a reasonable solution. In Argentina, this method is applied at secondary school. According to the theme chosen by the students, the contents of descriptive statistics and notions of statistical inference are presented. This methodology is motivating to achieve understanding of statistical contents taught and generate new experiences by the teachers in their classes. The proposal is to generalize this method to university education. The following discussion is based on an exploratory teaching experiment carried out in the subject of biostatistics. We report about the project to the research community in statistics education as the results obtained are highly satisfactory and bear a didactic potential to reduce the impact of factors that negatively affect the construction of understanding in the learning processes in statistics.
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Reports on the topic "Inferenza statistica"

1

Carroll, Raymond J. Research in Statistical Inference. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, August 1991. http://dx.doi.org/10.21236/ada252928.

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2

Manski, Charles F. Remarks on statistical inference for statistical decisions. The IFS, January 2019. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2019.06.

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3

Manski, Charles F. Remarks on statistical inference for statistical decisions. The IFS, January 2019. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2019.0619.

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4

David, Robert A. Order Statistics and Robust Inference. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, November 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada203440.

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5

Karr, Alan F. Statistical Inference for Stochastic Processes. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, October 1987. http://dx.doi.org/10.21236/ada190491.

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6

Masry, Elias. Statistical Inference from Sampled Data. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, May 1998. http://dx.doi.org/10.21236/ada342544.

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7

Gimpel, K., and D. Rudoy. Statistical Inference in Graphical Models. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, June 2008. http://dx.doi.org/10.21236/ada482530.

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8

Batchelder, William H. Statistical Inference for Cultural Consensus Theory. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, February 2014. http://dx.doi.org/10.21236/ada605989.

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9

Hill, Bruce M. Bayesian Nonparametric Prediction and Statistical Inference. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 1989. http://dx.doi.org/10.21236/ada218473.

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10

Zhao, Hongwei, and David Oakes. Statistical Inference for Quality-Adjusted Survival Time. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, August 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada437896.

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