Sommario
Qual è la proprietà degli stimatori?
4. Proprietà degli stimatori Si è visto che quando sono ignoti i parametri di una data popolazione oggetto di indagine, è necessario stimare i medesimi parametri mediante tecniche di stima basate su formule, dette stimatori, che utilizzano le informazioni campionarie.
Cosa è un stimatore puntuale?
Il valore assunto dallo stimatore in corrispondenza a un particolare campione è detto stima. Uno stimatore puntuale è dunque una variabile casuale funzione del campione, a valori nello spazio parametrico (ossia nell’insieme dei possibili valori del parametro).
Quali sono le proprietà desiderabili per uno stimatore?
Queste sono le principali quantità usate per valutare la bontà di uno stimatore nel senso che quanto più piccole sono, tanto migliore è lo stimatore. Più in generale, le proprietà desiderabili per uno stimatore sono: Correttezza; Consistenza; Efficienza; Sufficienza; Completezza; Ancillarità; Esempio
Qual è la correttezza di uno stimatore?
Correttezza di uno stimatore. Uno stimatore è corretto o non distorto del parametro incognito se fornisce in media, al variare dei campioni, il valore del parametro non noto. Pertanto, se il valore atteso della v.c. stimatore è pari al parametro non noto, lo stimatore è corretto.
Qual è l’efficienza di uno stimatore?
• Efficienza è una proprietà relativa e riguarda la variabilità di uno stimatore. • Uno stimatore è detto più efficiente di un altro se determina stime del parametro più vicine al vero valore, in media rispetto ad altri stimatori. • Si parla di efficienza di uno stimatore in termini di
Cosa è un stimatore della proporzione campionaria?
Stimatore: proporzione campionaria. La v.c. Proporzione Campionaria è uno stimatore della probabilità di successo. Si distribuisce come una binomiale relativa caratterizzata dai parametri “probabilità di successo” e “numerosità campionaria”.
Cosa è il metodo dei minimi quadrati?
Il metodo dei minimi quadrati (in inglese OLS: Ordinary Least Squares) è una tecnica di ottimizzazione (o regressione) che permette di trovare una funzione, rappresentata da una curva ottima (o curva di regressione ), che si avvicini il più possibile ad un insieme di dati (tipicamente punti del piano). In particolare, la funzione trovata deve