Statistica
- ISBN/EAN
- 9788815139023
- Editore
- Il Mulino
- Collana
- Strumenti
- Formato
- Brossura
- Anno
- 2010
- Edizione
- 3
- Pagine
- 976
Disponibile
55,00 €
Questo manuale introduce i fondamenti della disciplina statistica presentando teoria, metodi ed esperienze reali mediante un approccio unitario che considera la Statistica come "Scienza delle decisioni in condizioni di incertezza". In tal senso, essa viene proposta come una moderna teoria della conoscenza sostenuta dalle osservazioni ed orientata verso l'azione dei singoli, dei gruppi e della collettività. La Statistica è utile e rilevante nella ricerca sperimentale, nella pianificazione economica, nell'azione politica, nelle analisi psicologiche e sociologiche ma è anche essenziale nelle scelte quotidiane dei cittadini e degli operatori pubblici e privati. Il percorso logico, che è alla base di ogni analisi statistica, viene qui presentato come uno studio che parte dal mondo reale, si consolida mediante la riflessione deduttiva ed induttiva di tipo probabilistico e diviene operativo grazie alla costruzione di un modello nel quale si coniugano in modo dialettico esperienza, razionalità ed efficienza.
Maggiori Informazioni
| Autore | Piccolo Domenico |
|---|---|
| Editore | Il Mulino |
| Anno | 2010 |
| Tipologia | Libro |
| Collana | Strumenti |
| Lingua | Italiano |
| Indice | I. Statistica e metodologia della ricerca 1.1. Introduzione 1.2. Evoluzione storica e collocazione scientifica della Statistica 1.3. Problemi reali e problemi statistici 1.4. Fasi di un'analisi statistica 1.5. Alcuni paradigmi della ricerca statistica 1.6. Il percorso logico di questo volume 1.7. Dati reali e analisi statistiche 1.8. Considerazioni finali Parte prima: analisi statistica dei dati II. Rilevazioni statistiche 2.1. Introduzione 2.2. Elementi di una rilevazione statistica 2.3. Tipologia delle informazioni statistiche 2.4. Operazioni e misure statistiche elementari 2.5. Rapporti statistici 2.6. Tipologia e rappresentazione delle rilevazioni statistiche III. Distribuzioni di frequenza 3.1. Introduzione 3.2. Distribuzioni statistiche 3.3. Distribuzioni di frequenza per variabili discrete 3.4. Distribuzioni di frequenza per variabili continue 3.5. La funzione di ripartizione empirica 3.6. Confronto tra distribuzioni di frequenza: la dissomiglianza 3.7. Indicatori sintetici delle distribuzioni di frequenza IV. Indici statistici di posizione 4.1. Introduzione 4.2. Il concetto di media 4.3. La media aritmetica 4.4. Media geometrica e media armonica 4.5. Ulteriori sviluppi sulle medie 4.6. Moda, mediana e quantili 4.7. Altri indici di posizione 4.8. Indici di posizione e loro accuratezza 4.9. Considerazioni finali V. Indici statistici di variabilità 5.1. Introduzione 5.2. Variabilità rispetto ad un centro 5.3. Variabilità e funzione di ripartizione empirica 5.4. Mutua variabilità e differenze medie 5.5. Concentrazione per caratteri trasferibili 5.6. Ulteriori sviluppi sulla misura della concentrazione 5.7. Indici di mutabilità e diversità 5.8. Considerazioni finali VI. Forma di una distribuzione di frequenza 6.1. Introduzione 6.2. Asimmetria di una distribuzione di frequenza 6.3. Curtosi e concetti connessi 6.4. Forma di una distribuzione e istogramma 6.5. Metodi esplorativi per una distribuzione di frequenza 6.6. Considerazioni finali VII. Distribuzioni statistiche multiple 7.1. Introduzione 7.2. Distribuzioni multiple di frequenza 7.3. Distribuzioni marginali e condizionate 7.4. Indipendenza e misura delle relazioni nelle distribuzioni multiple 7.5. Connessione tra mutabili statistiche 7.6. Correlazione tra variabili statistiche 7.7. Problemi nelle analisi di una matrice dei dati Parte seconda: teoria della probabilità VIII. Calcolo delle probabilità 8.1. Introduzione 8.2. Concetto e misura della probabilità 8.3. Caratteristiche degli esperimenti probabilistici 8.4. Concezioni alternative della probabilità 8.5. Assiomatizzazione e concetti primitivi 8.6. Formalizzazione delle prove: esperimenti ed estrazioni da urne 8.7. Formalizzazione degli eventi: algebra di Boole 8.8. I postulati del Calcolo delle probabilità 8.9. Principali teoremi del Calcolo delle probabilità 8.10. Probabilità condizionata e indipendenza stocastica 8.11. La misura della probabilità per partizioni discrete 8.12. La misura della probabilità per spazi di probabilità non nume-rabili 8.13. Il teorema di Bayes 8.14. Alcune esemplificazioni del Calcolo delle probabilità 8.15. Analisi combinatoria e Calcolo delle probabilità 8.16. Considerazioni finali IX. Teoria delle variabili casuali 9.1. Introduzione 9.2. Definizione di variabile casuale 9.3. Variabili casuali discrete 9.4. Variabili casuali continue 9.5. La funzione di ripartizione di una variabile casuale 9.6. Momenti delle variabili casuali univariate 9.7. Disuguaglianza di Cebicev e generalizzazioni 9.8. Funzione generatrice dei momenti 9.9. Funzione caratteristica 9.10. Altri indicatori sintetici per variabili casuali X. Variabili casuali multivariate 10.1. Introduzione 10.2. Variabili casuali discrete multivariate 10.3. Variabili casuali continue multivariate 10.4. Relazioni tra variabili casuali e coefficiente di correlazione 10.5. Valori medi condizionati e rapporto di correlazione 10.6. Trasformazioni di variabili casuali 10.7. Successioni di variabili casuali e criteri di convergenza 10.8. Valori medi di funzioni di variabili casuali XI. Modelli per variabili casuali continue 11.1. Introduzione 11.2. Variabili casuali definite su un supporto finito 11.3. Variabili casuali continue sulla semiretta positiva 11.4. La variabile casuale Normale 11.5. Variabili casuali connesse alla Normale 11.6. Variabili casuali ordinate 11.7. La variabile casuale Normale multivariata XII. Modelli per variabili casuali discrete 12.1. Introduzione 12.2. La variabile casuale Uniforme discreta 12.3. La variabile casuale di Bernoulli 12.4. La variabile casuale Binomiale 12.5. La variabile casuale Ipergeometrica 12.6. La variabile casuale Binomiale negativa 12.7. La variabile casuale di Poisson 12.8. Confronto tra le principali variabili casuali discrete 12.9. La variabile casuale Multinomiale XIII. Teoremi limite sulle variabili casuali 13.1. Introduzione 13.2. Leggi dei grandi numeri ed applicazioni 13.3. Teorema Limite Centrale e sua importanza 13.4. Altri teoremi limite 13.5. Elementi di teoria della simulazione Parte terza: inferenza statistica XIV. Campioni casuali e distribuzioni campionarie 14.1. Introduzione 14.2. Principi e metodi dell'inferenza statistica 14.3. Campioni casuali e distribuzioni campionarie 14.4. Distribuzioni campionarie notevoli 14.5. Determinazione numerica di una distribuzione campionaria 14.6. La famiglia esponenziale di variabili casuali 14.7. La funzione di verosimiglianza XV. Teoria degli stimatori 15.1. Introduzione 15.2. Stimatori e stime di un parametro 15.3. Sufficienza di uno stimatore 15.4. Proprietà finite di uno stimatore 15.5. Proprietà asintotiche di uno stimatore 15.6. Principi generali per la stima di un parametro 15.7. Validità statistica di uno stimatore XVI. Metodi di costruzione degli stimatori 16.1. Introduzione 16.2. Metodo dei momenti e generalizzazioni 16.3. Metodo dei minimi quadrati 16.4. Metodo della massima verosimiglianza: principi e applicazioni 16.5. Metodo della massima verosimiglianza: proprietà e teoremi 16.6. Metodi della minima distanza XVII. Test delle ipotesi statistiche 17.1. Introduzione 17.2. Logica e caratteristiche fondamentali di un test 17.3. Struttura probabilistica del test 17.4. Lemma di Neyman e Pearson 17.5. Test uniformemente più potenti 17.6. Test del rapporto di verosimiglianza 17.7. Test statistici asintotici 17.8. Numerosità campionaria e potenza di un test 17.9. Test sequenziali 17.10. Considerazioni finali XVIII. Test parametrici e non parametrici 18.1. Introduzione 18.2. Test sui parametri di una variabile casuale Normale 18.3. Test non parametrici 18.4. Analisi della varianza 18.5. Test sulle frequenze di un attributo 18.6. Test sulla bontà di adattamento 18.7. Test di Normalità 18.8. Test sulla indipendenza 18.9. Test di correlazione XIX. Intervalli di confidenza 19.1. Introduzione 19.2. Intervalli di confidenza per un parametro 19.3. Intervalli di confidenza e variabile casuale pivot 19.4. Intervalli di confidenza asintotici 19.5. Intervalli simultanei e regioni di confidenza 19.6. Intervalli di confidenza non parametrici 19.7. Intervalli di confidenza e test delle ipotesi 19.8 Considerazioni finali XX. Inferenza da popolazioni finite 20.1. Introduzione 20.2. Elementi di un piano campionario 20.3. Principali piani di campionamento 20.4. Stimatori dei parametri 20.5. Stimatori per quoziente di un parametro 20.6. Determinazione della numerosità campionaria 20.7. Campionamento con risposta casualizzata 20.8. Ulteriori piani di campionamento 20.9. Considerazioni finali XXI. Ulteriori approfondimenti sull'inferenza statistica 21.1. Introduzione 21.2. Elementi di teoria della robustezza 21.3. Metodi di ricampionamento 21.4. Cenni all'inferenza Bayesiana 21.5. Introduzione alla teoria delle decisioni statistiche 21.6. Considerazioni finali Parte quarta: introduzione ai modelli statistici XXII. Modello di regressione semplice 22.1. Introduzione 22.2. Modelli statistici e procedure inferenziali 22.3. Specificazione del modello di regressione semplice 22.4. Stimatori dei minimi quadrati dei parametri 22.5. Teorema di Gauss e Markov 22.6. Stimatori di massima verosimiglianza 22.7. Test e intervalli di confidenza per i parametri 22.8. Misure globali di accostamento 22.9. Trasformazioni delle variabili 22.10. Utilizzazioni del modello di regressione XXIII. Modello di regressione multipla 23.1. Introduzione 23.2. Specificazione del modello di regressione multipla 23.3. Stimatori dei parametri 23.4. Test sui parametri e sul modello di regressione 23.5. Analisi dei residui e misure di accostamento 23.6. Variabili indicatrici 23.7. Rimozione delle ipotesi classiche 23.8. Alcune esemplificazioni XXIV. Modelli lineari generalizzati 24.1. Introduzione 24.2. La struttura dei modelli lineari generalizzati 24.3. Modelli per dati binari 24.4. Modelli per dati di conteggio 24.5. Altri modelli Tavole statistiche Riferimenti bibliografici Indice analitico |
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