Probability

Campionamento da popolazioni finite: Il disegno campionario by Pier Luigi Conti, Daniela Marella

By Pier Luigi Conti, Daniela Marella

- Approccio "dal basso verso l'alto" (si parte da aspetti elementari che vengono through through resi più complessi)
- Presenza di numerosi esempi e dataset
- Accessibilità con una preparazione elementare in matematica e statistica
- Cura di aspetti algoritmici relativi alla selezione di unità da popolazioni

Questo quantity è dedicato al campionamento da popolazioni finite. L'esposizione della materia procede in keeping with gradi, partendo dal disegno semplice e introducendo through through successive generalizzazioni. In questo modo il lettore è condotto advert apprendere i temi del campionamento in modo piano e graduale.
Una particolare enfasi è information al ruolo svolto dal disegno di campionamento, di cui si curano non solo gli aspetti teorici, ma anche (soprattutto) quelli algoritmici. Questi ultimi, in generale, costituiscono una parte rilevante della trattazione, evitando che si crei un hole tra teoria e pratica e fornendo al lettore strumenti pratici according to applicare le metodologie esposte.
L'apprendimento della materia è facilitato da un'ampia serie di esempi ed esercizi, molti dei quali basati su dataset scaricabili dalla pagina net: http://extras.springer.com.

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Parole chiavi Campioni - Piani di campionamento - Popolazioni - Stima statistica - Trattamento dei dati statistici

Argomenti correlati Scienze sociali e diritto - Statistica computazionale - Teoria e metodi statistici

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Campionamento da popolazioni finite: Il disegno campionario

- Approccio "dal basso verso l'alto" (si parte da aspetti elementari che vengono through through resi più complessi)
- Presenza di numerosi esempi e dataset
- Accessibilità con una preparazione elementare in matematica e statistica
- Cura di aspetti algoritmici relativi alla selezione di unità da popolazioni

Questo quantity è dedicato al campionamento da popolazioni finite. L'esposizione della materia procede in step with gradi, partendo dal disegno semplice e introducendo through through successive generalizzazioni. In questo modo il lettore è condotto advert apprendere i temi del campionamento in modo piano e graduale.
Una particolare enfasi è information al ruolo svolto dal disegno di campionamento, di cui si curano non solo gli aspetti teorici, ma anche (soprattutto) quelli algoritmici. Questi ultimi, in generale, costituiscono una parte rilevante della trattazione, evitando che si crei un hole tra teoria e pratica e fornendo al lettore strumenti pratici according to applicare le metodologie esposte.
L'apprendimento della materia è facilitato da un'ampia serie di esempi ed esercizi, molti dei quali basati su dataset scaricabili dalla pagina net: http://extras. springer. com.

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In questi casi perde di significato il riferirsi all’errore quadratico medio di uno stimatore come misura di quanto “buono” o “cattivo” esso sia. Infatti, quando o non si `e in grado di esplicitare lo spazio S dei campioni, o quando non si conoscono i valori assunti dalle probabilit`a p(s) dei diversi campioni, l’errore quadratico medio di uno stimatore non `e calcolabile n´e stimabile, neppure nel caso (che ovviamente non si verifica mai nella pratica applicativa) in cui siano note le modalit`a yi delle unit` a della popolazione.

Esso `e differente da (2, 1), in quanto i suoi elementi sono posti in ordine diverso. 1. Si consideri una popolazione di N = 7 unit` a: I7 = {1, 2, . . , 7}. 2. , i due campioni s1 , s7 sono formati dalle stesse unit`a ma poste in ordine diverso) e con ripetizioni (perch´e ad es. nel campione s8 l’unit` a 1 compare due volte). 2. Consideriamo una popolazione di N = 7 unit` a: I7 = {1, 2, . . , 7}. 3. Si tratta di un disegno campionario non ordinato e senza ripetizioni. 1 Disegni campionari: definizione e propriet` a di base 23 La numerosit` a campionaria n(s) di un campione s `e pari al numero delle unit` a (non necessariamente distinte) che formano il campione s.

Un esempio in proposito `e fornito dalla rilevazione delle forze di lavoro. ) utili per studiare l’andamento del mercato del lavoro e per valutare l’effetto di politiche economiche. Dall’altro, i dati forniti dalla rilevazione delle forze di lavoro sono ampiamente usati da ricercatori per verificare teorie economiche sul mercato del lavoro, per analizzare e prevedere (assieme eventualmente ad altri dati) l’andamento della domanda e dell’offerta di lavoro, etc. 7 Fonti di errore e distorsioni Nelle operazioni effettuate in ogni rilevazione statistica, e soprattutto in quelle su larga scala, vi `e la possibilit`a di errori e distorsioni che possono grandemente influenzare i risultati che si ottengono.

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