Francesco Di Nocera Università degli Studi di Roma «La Sapienza»
Fabio Ferlazzo Università degli Studi di Roma «La Sapienza»

Procedure di Ricampionamento nell’Inferenza Statistica
Jackknife, Bootstrap e Double Bootstrap

Collana: «Strumenti e Metodi per le Scienze Sociali» – In preparazione


SOMMARIO: Introduzione – Elementi di teoria della probabilità – Distribuzioni campionarie e inferenza statistica - Tecniche di ricampionamento - Jackknife - Procedure Bootstrap non parametrica e parametrica - Procedura Double Bootstrap - Stima delle distribuzioni campionarie - Stima dell’errore standard - Stima del bias - Stima dei limiti di confidenza - Regressione semplice e multipla - Test di ipotesi - Cross validazione - Discussione – Bibliografia.

Scopo del manuale è quello di introdurre gli studenti dei corsi di statistica e metodologia ad un insieme di tecniche che hanno un campo di applicabilità estremamente vasto. La comprensione della procedura richiede solo la conoscenza dei rudimenti della statistica. In generale, procedure di ricampionamento quali la bootstrap permettono di stimare la distribuzione campionaria di una qualsiasi statistica sulla base dei soli dati empirici. Il vantaggio della procedura risiede nel fatto che attraverso di essa diviene possibile stimare i parametri di distribuzioni non note e quindi verificare ipotesi statistiche sia quando non siano disponibili le distribuzioni campionare di riferimento sia quando le distribuzioni campionarie note non siano utilizzabili perché non sono rispettate le assunzioni alla loro base. Inoltre la procedura presenta un vantaggio didattico non secondario: infatti nell’applicazione delle procedure di ricampionamento lo studente affronta direttamente e praticamente le questioni alla base della statistica inferenziale, invece che riferirsi a descrizioni analitiche non supportate da una adeguata conoscenza matematico-teorica.


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