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

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 in step with 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.

Content point » reduce undergraduate

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

Show description

Read Online or Download Campionamento da popolazioni finite: Il disegno campionario PDF

Similar probability books

A First Course in Probability and Markov Chains (3rd Edition)

Offers an advent to easy constructions of likelihood with a view in the direction of purposes in details technology

A First direction in likelihood and Markov Chains offers an advent to the elemental parts in likelihood and specializes in major components. the 1st half explores notions and constructions in chance, together with combinatorics, chance measures, chance distributions, conditional likelihood, inclusion-exclusion formulation, random variables, dispersion indexes, self sufficient random variables in addition to susceptible and robust legislation of enormous numbers and valuable restrict theorem. within the moment a part of the publication, concentration is given to Discrete Time Discrete Markov Chains that is addressed including an creation to Poisson methods and non-stop Time Discrete Markov Chains. This publication additionally seems at utilizing degree concept notations that unify the entire presentation, particularly keeping off the separate therapy of continuing and discrete distributions.

A First path in likelihood and Markov Chains:

Presents the fundamental components of probability.
Explores common likelihood with combinatorics, uniform chance, the inclusion-exclusion precept, independence and convergence of random variables.
Features functions of legislation of huge Numbers.
Introduces Bernoulli and Poisson procedures in addition to discrete and non-stop time Markov Chains with discrete states.
Includes illustrations and examples all through, besides recommendations to difficulties featured during this book.
The authors current a unified and entire evaluation of chance and Markov Chains aimed toward instructing engineers operating with chance and information in addition to complex undergraduate scholars in sciences and engineering with a uncomplicated historical past in mathematical research and linear algebra.

Stochastic models, estimation and control. Volume 3

This quantity builds upon the principles set in Volumes 1 and a couple of. bankruptcy thirteen introduces the elemental techniques of stochastic keep watch over and dynamic programming because the basic technique of synthesizing optimum stochastic keep an eye on legislation.

Intermediate Probability Theory for Biomedical Engineers

This can be the second one in a sequence of 3 brief books on likelihood conception and random procedures for biomedical engineers. This quantity specializes in expectation, general deviation, moments, and the attribute functionality. furthermore, conditional expectation, conditional moments and the conditional attribute functionality also are mentioned.

Foundations of Probability Theory, Statistical Inference, and Statistical Theories of Science: Volume I Foundations and Philosophy of Epistemic Applications of Probability Theory

In may perhaps of 1973 we prepared a global study colloquium on foundations of chance, records, and statistical theories of technological know-how on the college of Western Ontario. up to now 4 a long time there were impressive formal advances in our figuring out of good judgment, semantics and algebraic constitution in probabilistic and statistical theories.

Additional info for Campionamento da popolazioni finite: Il disegno campionario

Example text

2, uno schema che implementa questo disegno. ). Sia IN = {1, . . , N } una popolazione finita di N unit` a. Il disegno ssr di numerosit` a n (1 n N ) `e definito come segue: − lo spazio dei campioni `e l’insieme di tutte le combinazioni senza ripetizioni di classe n delle N unit` a della popolazione (ogni campione `e uno dei possibili sottoinsiemi di n delle N unit` a della popolazione); − tutti i campioni hanno la stessa probabilit` a di essere selezionati. Formalmente, detto CN,n l’insieme di tutte le combinazioni senza ripetizione di n delle N unit` a della popolazione, e tenendo conto che vi sono in totale N di tali combinazioni, si ha: n S = CN,n ; p(s) = 1 N n per ogni s ∈ CN,n .

Si usano le osservazioni in 2 per cercare di ottenere una qualche “ragionevole approssimazione” di uno o pi` u parametri statistici di interesse. 1. Un campione s `e un qualunque insieme di unit` a della popolazione IN . Lo spazio dei campioni S `e l’insieme di tutti i campioni che si considerano. L’ingrediente decisivo, ovviamente, `e il meccanismo, la regola, di selezione del campione. Le pi` u importante regole di selezione di unit` a della popolazione sono quelle di tipo probabilistico, in cui chi progetta la rilevazione (“lo statistico”) fissa uno schema probabilistico di selezione delle unit`a.

La selezione di un campione di unit`a, l’osservazione delle corrispondenti modalit`a, e la costruzione di stimatori dei parametri di interesse non esauriscono il lavoro dello statistico. Infatti, ogni stima di un parametro va sempre accompagnata da una stima del suo grado di “bont` a”, di “affidabilit` a”. Come detto dianzi, la principale misura di quanto “buono” o “cattivo” sia uno stimatore `e costituita dal suo errore quadratico medio, il quale dipende dall’intero vettore Y N delle modalit`a di tutte le unit` a della popolazione.

Download PDF sample

Rated 4.61 of 5 – based on 38 votes