In natura si osservano delle distribuzioni empiriche; per studiarle è necessario avere delle distribuzioni teoriche di riferimento. Se si considera un fenomeno discreto, come il lancio dei dadi, la distribuzione teorica può essere assimilata alla distribuzione empirica e questo permette di calcolare le frequenze relative, la media e la deviazione standard.
Se invece il fenomeno è continuo si considera la funzione di densità e da questa, per integrazione, si ricavano le frequenze teoriche.
Quando si fa inferenza si cerca di indurre le caratteristiche sconosciute della popolazione a partire dalle informazioni campionarie. Più precisamente, fare inferenza significa:
Stimare: approssimare un parametro ignoto a partire dai dati campionari.
Testare delle ipotesi: verificare, utilizzando i dati campionari, la significatività statistica di ipotesi sulla distribuzione dei caratteri studiati, cioè sulla forma della distribuzione e sui valori che la qualificano: la media e lo scarto quadratico medio.
La probabilità è una misura del grado di incertezza di un evento in un certo esperimento casuale.
E’ ragionevole misurare l’incertezza degli eventi assegnando ad essi un numero compreso tra 0 e 1, detto probabilità di un evento.
Quanto più la probabilità è vicina a zero tanto più l’evento si verifica raramente e quanto più la probabilità è vicina a 1 tanto più l’evento è frequente.
La covarianza mide la relación entre dos variables estadísticas y puede ser positiva o negativa. Se calcula sumando el producto de las desviaciones de cada par de observaciones de las variables respecto a sus medias y dividiendo entre el número total de observaciones.
In natura si osservano delle distribuzioni empiriche; per studiarle è necessario avere delle distribuzioni teoriche di riferimento. Se si considera un fenomeno discreto, come il lancio dei dadi, la distribuzione teorica può essere assimilata alla distribuzione empirica e questo permette di calcolare le frequenze relative, la media e la deviazione standard.
Se invece il fenomeno è continuo si considera la funzione di densità e da questa, per integrazione, si ricavano le frequenze teoriche.
Quando si fa inferenza si cerca di indurre le caratteristiche sconosciute della popolazione a partire dalle informazioni campionarie. Più precisamente, fare inferenza significa:
Stimare: approssimare un parametro ignoto a partire dai dati campionari.
Testare delle ipotesi: verificare, utilizzando i dati campionari, la significatività statistica di ipotesi sulla distribuzione dei caratteri studiati, cioè sulla forma della distribuzione e sui valori che la qualificano: la media e lo scarto quadratico medio.
La probabilità è una misura del grado di incertezza di un evento in un certo esperimento casuale.
E’ ragionevole misurare l’incertezza degli eventi assegnando ad essi un numero compreso tra 0 e 1, detto probabilità di un evento.
Quanto più la probabilità è vicina a zero tanto più l’evento si verifica raramente e quanto più la probabilità è vicina a 1 tanto più l’evento è frequente.
La covarianza mide la relación entre dos variables estadísticas y puede ser positiva o negativa. Se calcula sumando el producto de las desviaciones de cada par de observaciones de las variables respecto a sus medias y dividiendo entre el número total de observaciones.
2. Proprietà degli Stimatori
Correttezza - uno stimatore si dice corretto (o non distorto) se il suo
valore atteso coincide con il parametro oggetto di stima
E(Tn ) = θ
Consistenza - Se uno stimatore è corretto e se all’aumentare di n la sua
varianza tende a zero vale a dire
limVar(Tn ) = 0
n →∞
Allora lo stimatore Tn si dice consistente
Efficienza Relativa - uno stimatore corretto 1Tn è più efficiente di un
secondo stimatore corretto 2Tn se la sua varianza è più piccola:
Var(1Tn ) Var(2 Tn )