Metodi per le decisioni statistiche:
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Berlin ; Heidelberg ; New York ; Milano
Springer
1996
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| adam_text | LUDOVICO PICCINATO METODI PER LE DECISIONI STATISTICHE SPRINGER INDICE
PREMESSA VII INDICE XI PARTE PRIMA: DECISIONI IN CONDIZIONI DI
INCERTEZZA 1. ANALISI DELLE DECISIONI 1 1.1 PROBLEMI DI DECISIONE IN
CONDIZIONI DI INCERTEZZA 1 1.2 FORMA CANONICA 5 1.3 CRITERI DI
OTTIMALITA 7 1.4 ESEMPI DI PROBLEMI DI DECISIONE 14 1.5 VALUTAZIONE DI
ESPERTI 23 1.6 UN PROBLEMA DI DECISIONE CLINICA 26 1.7 PROBLEMI DI
ARRESTO OTTIMO. 1 ^ 32 1.8 RELAZIONI CON LA TEORIA DEI GIOCHI 38 1.9
ANALISI DELL ORDINAMENTO DELLE DECISIONI 47 1.10 RAPPRESENTAZIONE
GEOMETRICA 50 1.11 CASUALIZZAZIONE 54 1.12 OTTIMALITA E AMMISSIBILITA 59
1.13 DECISIONI BAYESIANE 61 1.14 DECISIONI MINIMAX 65 2. TEORIA
DELL UTILITA 69 2.1 LA FUNZIONE DI UTILITA 69 2.2 COSTRUZIONE EFFETTIVA
DELLA FUNZIONE DI UTILITA 73 2.3 UTILITA E PROBLEMI DI DECISIONE 76 2.4
ASSIOMATIZZAZIONE 80 2.5 PROLUNGAMENTO DELLA FUNZIONE DI UTILITA 82 2.6
II PARADOSSO DI ALLAIS 86 2.7 CONSEGUENZE NUMERICHE E VALUTAZIONE DEL
RISCHIO 89 PARTE SECONDA: INFERENZA STATISTICA 3. ESPERIMENTI STATISTICI
9 5 3.1 II CONCETTO DI ESPERIMENTO STATISTICO 95 3.2 DISEGNO
SPERIMENTALE E MODELLO 106 3.3 SGUARDO PRELIMINARE AI PROBLEMI
INFERENZIALI ILI 3.4 LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA 113 // CASO
DISCRETO. IL CASO CONTINUO. 3.5 APPROSSIMAZIONE NORMALE 121
COMPORTAMENTO ASINTOTICO DELLA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA. ALCUNI
ASPETTI FREQUENTISTI. 3.6 SUFFICIENZA 127 3.7 PARAMETRI DI DISTURBO ED
ESPERIMENTI DERIVATI 135 XII PARAMETRI DI DISTURBO. SEPARAZIONE
DELL INFORMAZIONE SPERIMENTALE. VEROSIMIGLIANZE MASSIMIZZATE.
ESPERIMENTI MARGINALI. ESPERIMENTI CONDIZIONATI. 4. LOGICHE INFCRENZIALI
147 4.1 II PRINCIPIO DELLA VEROSIMIGLIANZA 147 4.2 II METODO BAYESIANO
150 INFERENZE IPOTETICHE. INFERENZE PREDITTIVE. ROBUSTEZZA. 4.3 SCELTA
DELLE PROBABILITA INIZIALI 159 CLASSI CONIUGATE. IL PRINCIPIO DELLA
MISURAZIONE PRECISA. DISTRIBUZIONI NON INFORMATIVE. 4.4 L IMPOSTAZIONE
COMPLETAMENTE PREDITTIVA 177 4.5 II PRINCIPIO DEL CAMPIONAMENTO RIPETUTO
182 4.6 II CONDIZIONAMENTO PARZIALE 188 CONDIZIONAMENTO RISPETTO ALLE
STATISTICHE ANCILLARI. ELIMINAZIONE DEI PA- RAMETRI DI DISTURBO. 4.7
CAMPIONI DA POPOLAZIONI IDENTIFICATE 195 // MODELLO MATEMATICO
DELL ESPERIMENTO E LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIAN- ZA. IL METODO
BAYESIANO. IL METODO DELLE VEROSIMIGLIANZE MARGINALI. IL METODO DELLA
SUPER POPOLAZIONE. IL METODO FREQUENTISTA TRADIZIONALE. 4.8 TEORIA DELLA
SIGNIFICATIVITA PURA 208 DEFINIZIONI GENERALI E PRIMI ESEMPI. DATI DI
FREQUENZA. CONTROLLO DEL MODELLO. PARTE TERZA: DECISIONI STATISTICHE 5.
DECISIONI STATISTICHE: QUADRO GENERALE 222 5.1 PROBLEMI DI DECISIONE
STATISTICA 222 5.2 ANALISI IN FORMA ESTENSIVA DEI PROBLEMI PARAMETRICI
223 5.3 ANALISI IN FORMA NORMALE DEI PROBLEMI PARAMETRICI 227 5.4
RELAZIONI FRA FORMA ESTENSIVA E FORMA NORMALE 231 5.5 II PREORDINAMENTO
PARZIALE INDOTTO DAI RISCHI NORMALI 235 5.6 PROBLEMI PREDITTIVI 239 6.
ANALISI IN FORMA ESTENSIVA DEI PROBLEMI PARAMETRICI 243 6.1 STIMA
PUNTUALE PER PARAMETRI REALI 243 6.2 STIMA PUNTUALE PER PARAMETRI
VETTORIALI 250 6.3 STIMA PUNTUALE DI UNA FUNZIONE PARAMETRICA 253 6.4
STIMA MEDIANTE REGIONI 258 6.5 TEST DI IPOTESI 264 6.6 USO DI
DISTRIBUZIONI INIZIALI MISTE ; 269 6.7 II FATTORE DI BAYES NEL TEST DI
IPOTESI 275 6.8 PROBLEMI INFERENZIALI IN CAMPO PREDITTIVO . 280 7.
ANALISI IN FORMA NORMALE DEI PROBLEMI PARAMETRICI 283 7.1 INTRODUZIONE
283 7.2 STIMA PUNTUALE 283 AMMISSIBILITA. COMPLETEZZA. XIII 7.3 LA
CONDIZIONE DI NON DISTORSIONE 292 7.4 LA NON DISTORSIONE DAL PUNTO DI
VISTA BAYESIANO 301 7.5 ALTRI CRITERIPER LA STIMA 304 STIMATORI
INVARIANTI. STIMATORI MINIMAX. STIMATORI DI MASSIMA VEROSIMIGLIANZA. 7.6
TEORIA DEI TEST 315 7.7 II CASO DELLE IPOTESI SEMPLICI 317 // LEMMA
FONDAMENTALE. RELAZIONI CON L IMPOSTAZIONE BAYESIANA. 7.8 TEST
UNIFORMEMENTE PIU POTENTI 328 7.9 ALTRI CRITERI PER I TEST 335 TEST NON
DISTORTI. TEST DEL RAPPORTO DELLE VEROSIMIGLIANZE. 7.10 REGIONI DI
CONFIDENZA 340 8. SCELTA DELL ESPERIMENTO 349 8.1 LA SCELTA
DELL ESPERIMENTO COME PROBLEMA DI DECISIONE 349 8.2 FUNZIONI DI PERDITA
COLLEGATE A DECISIONI STATISTICHE 355 8.3 FUNZIONI DI PERDITA COLLEGATE
A MISURE DI INFORMAZIONE 361 8.4 DIMENSIONE OTTIMA DEL CAMPIONE 365 8.5
II CASO DEI MODELLI LINEARI 372 DISEGNI APPROSSIMATI. ANALISI BAYESIANA.
8.6 DECISIONI STATISTICHE SEQUENZIALI 387 8.7 TEST SEQUENZIALE DELLE
IPOTESI : 392 APPENDICI AL. RICHIAMI DI PROBABILITA 398 ALI II CONCETTO
DI PROBABILITA 398 AL.2 ASSIOMATIZZAZIONE 403 AL.3 VARIABILI ALEATORIE
409 A1.4 LIMITI 416 A2. CONVESSITA 419 A2.1 INSIEMI CONVESSI 419 A2.2
IPERPIANI DI SOSTEGNO E DI SEPARAZIONE 422 A2.3 FUNZIONI CONVESSE 424
A3. PRINCIPALI DISTRIBUZIONI DI PROBABILITA 429 A3.1 FUNZIONI SPECIALI
429 A3.2 DISTRIBUZIONI SEMPLICI DISCRETE 432 A3.3 DISTRIBUZIONI SEMPLICI
ASSOLUTAMENTE CONTINUE 434 A3.4 DISTRIBUZIONI MULTIPLE DISCRETE 442 A3.5
DISTRIBUZIONI MULTIPLE ASSOLUTAMENTE CONTINUE 443 A3.6 FAMIGLIE
ESPONENZIALI 446 NOTA BIBLIOGRAFICA 449 SIMBOLI PRINCIPALI 470 INDICE
ANALITICO : 472
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