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Statistica: STIMA PUNTUALE TEORIA, Dispense di Statistica Economica

Statistica (codice 30001) esame Università Bocconi ; il file è valido per qualunque altra università e corso che tratti l’argomento E’ POSSIBILE INSERIRE I DATI DEL DATASET NELLA FORMULA PREIMPOSTATA E RUNNARLA E AVERE LA RISPOSTA VOLUTA È PERCIO’ FORTEMENTE CONSIGLIATO APRIRE IL FILE DIRETTAMENTE SU R E AVERE COSI’ LE FORMULE E GLI APPUNTI A PORTATA DI MANO DURANTE L’ANALISI DI UN DATASET … Il file contiene spiegazioni chiare concise e semplici dell’argomento con le relative formule già costruite per l’analisi spiegando quando e come usarle, gli input che la formula richiede e riportando il risultato voluto

Tipologia: Dispense

2024/2025

Caricato il 15/03/2025

mario-pavone-2
mario-pavone-2 🇮🇹

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si preferisce la INTERVALLO che ingloba l incertezza della stima dovuta alla
variabilità campionaria
parametro: Theta ; Stimatore: Theta_hat ; Stima : relaizzazione campionaria
dello stimatore in questione
Propietà:
Non distorsione
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cov <- media dei prodotti - prodotto medie
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parametro: mi , stimatore: X_hat stima: x_hat (piccolo)
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parametro: mi_x - mi_y ; stimatore: X_hat - Y_hat ; stima: x_hat - y_hat
1] INDIPENDENTI:
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var_y <-
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Scarica Statistica: STIMA PUNTUALE TEORIA e più Dispense in PDF di Statistica Economica solo su Docsity!

si preferisce la INTERVALLO che ingloba l incertezza della stima dovuta alla variabilità campionaria parametro: Theta ; Stimatore: Theta_hat ; Stima : relaizzazione campionaria dello stimatore in questione Propietà: Non distorsione stima varianza: s_quadro <- n/n-1( media dei quadrati - quadrato media ) cov <- media dei prodotti - prodotto medie media: parametro: mi , stimatore: X_hat stima: x_hat (piccolo) std_error stima ha s al posto di sigma x_hat <- var <- sd <- sqrt(var) sd <- n std_error <- sd/sqrt(n) proporzione: parametro: p , stimatore : P_hat , stima: p_hat (piccolo) std_error stima ha p_hat al posto di p p_hat <- std_error <- sqrt(p_hat(1-p_hat)/n) Diffmean: parametro: mi_x - mi_y ; stimatore: X_hat - Y_hat ; stima: x_hat - y_hat 1] INDIPENDENTI: 0] var note: std_error NON è stima (var note) var_x <- var_y <- n_x <-

n_y <- std_error <- sqrt( (var_x/n_x) + (var_y/n_y) ) 1] NON note supposte UGUALI: var_x <- var_y <- n_x <- n_y <- s_quadro_pooled <- ( (n_x-1)var_x + (ny-1)var_y )/ ( nx+ny-2 ) std_error <- sqrt(s_quadro_pooled((1/nx)+(1/ny))) 2] NON note supposte DIVERSE: s_quadro_x <- s_quadro_y <- n_x <- n_y <- std_error <- sqrt( (s_x/n_x) + (s_y/n_y) ) 1] APPAIATI: 0] var NOTE: sigma_quadro_D <- n <- sigma_quadro_x <- sigma_quadro_y <- cov <- ro <- cov <- rosqrt(sigma_quadro_x)sqrt(sigma_quadro_y) std_error <- sqrt(sigma_quadro_D/n) std_error <- sqrt((sigma_quadro_x+sigma_quadro_y-2cov)/n) 1] NON note: s_quadro_D <- n <- s_quadro_x <- s_quadro_y <- cov <- ro <- cov <- rosqrt(s_quadro_x)sqrt(s_quadro_y) std_error <- sqrt(s_quadro_D/n)