Trasformata di Girsanov e processo di verosimiglianza da domestico a straniero
In che cosa consiste il criterio della verosimiglianza?
Nella funzione di verosimiglianza i dati campionari sono fissati, mentre il valore del parametro incognito può variare. Quindi la deve essere vista come una funzione del solo parametro che ci indica quanto è plausibile uno specifico valore del parametro ignoto, una volta che sia stato osservato il campione.
Come si calcola la verosimiglianza?
- σ2. ) La log-verosimiglianza `e: l(x, θ) = −
- n. ln(2π) − n.
- ln σ2 − 2σ2.
Come trovare lo stimatore di massima verosimiglianza?
L ( a | x ) = f ( x | a ) per a appartenente a A e x appartenente a S . Col metodo della massima verosimiglianza, si cerca un valore u ( x ) del parametro a che massimizzi L ( a | x ) per ogni x in S . Se riusciamo a trovare tale valore, u ( X ) è detto stimatore di massima verosimiglianza di a .
Che cos’è il vero storico?
Il vero storico è una tecnica narrativa tipica del romanzo storico. Consiste nell’utilizzare come cornice o come sfondo delle vicende narrate dei fatti storici realmente accaduti; i fatti narrati nel romanzo devono aderire a criteri di verosimiglianza, ma sono frutto della creatività dell’autore.
Quando una statistica è sufficiente?
Intuitivamente, una statistica U = h ( X ) è sufficiente per a se U contiene tutta l’informazione relativa ad a disponibile nell’intero vettore dei dati X .
Cosa si intende per inferenza statistica?
Per statistica inferenziale (o inferenza statistica) si intende l’insieme di tecniche statistiche che permettono di generalizzare i risultati ottenuti dai dati raccolti su un campione alla popolazione da cui è stato estratto.
Cosa ci dice il T test?
Il test t di Student per campioni indipendenti si usa per determinare se c’è una differenza statisticamente significativa tra le medie di due gruppi tra loro indipendenti. Ad esempio, puoi utilizzare questo test per valutare se c’è differenza nei tempi medi di attesa al pronto soccorso tra due diversi ospedali.
Qual è la differenza tra statistica descrittiva e inferenziale?
Mentre la statistica descrittiva si occupa di rappresentare l’informazione contenuta in un dato insieme o campione di dati, la statistica inferenziale utilizza tale informazione per fare delle affermazioni più generali riguardanti i parametri (solitamente µ e σ) della popolazione, da cui il campione è stato estratto.
Cosa indica il p value?
p–value o valore p, in statistica, valore sotto il quale i dati ricavati da un test statistico conducono al rifiuto dell’→ ipotesi nulla.
Quando un test è significativo?
Per decidere devi analizzare i tuoi dati con un test statistico. Se il test ti «consiglia» di rifiutare l’ipotesi zero, allora la differenza osservata viene dichiarata statisticamente significativa. Se invece il test ti «consiglia» di accettare l’ipotesi zero, allora la differenza è statisticamente non significativa.
Quando un valore e statisticamente significativo?
Se P è inferiore a 0.05, avvicinandosi così di molto allo 0, significa bassa probabilità che la differenza osservata possa essere ascritta al caso, e dunque si parla di significatività statistica.
Quando p value e statisticamente significativo?
Quando il p–value è basso (cioè vicino a 0) si dice che il risultato è statisticamente significativo. Una probabilità molto vicina a 0 indica che è molto improbabile osservare i dati del tuo campione quando è vera l’ipotesi nulla. Il valore del p–value ti dice esattamente quanto è improbabile.
Quando un campione statistico è significativo?
Avere un campione statisticamente significativo è importante? La regola generale è che più grande è la dimensione del campione, maggiore sarà la sua valenza statistica, ovvero minore la probabilità che i risultati siano stati ottenuti per pura coincidenza.
Quanto deve essere grande un campione per essere significativo?
Quando la percentuale del margine è più piccola, il campione è più vicino alla risposta esatta di un dato livello di confidenza ma per margini di errore inferiori a 5% hai bisogno di campioni maggiori. Il tuo livello di confidenza (90%, 95% e 99% sono parametri comuni).
Quando un campione è considerato grande?
È intuitivo che la precisione di un campione è maggiore quando la popolazione da cui è stato estratto è tendenzialmente omogenea, mentre è minore quando la popolazione è eterogenea. ESEMPIO. Consideriamo due diverse popolazioni.