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Posted by zac111 on 16-01-2006 13:34:

come puoi dire che E(s3/3) non dipende da c se nel valore atteso la c non compare?

Posted by paletta on 16-01-2006 13:37:

proprio perchè non compare non dipende da c

Posted by zac111 on 16-01-2006 13:43:

è questo il calcolo per e(s3^2)
0^2 * p(s3=0) + 1^2 *p(s3=1) + 2^2 *p(s3=2) + 3^2 *p(s3=3)

Posted by Ariok on 16-01-2006 14:48:

Originally posted by the_wiz
Qualcosa ho trovato anche io...

1 2

Poi se qualcuno che ha fatto l'esame oggi ci dice qualcosa...

ciao puoi ripostare i lsecondo link per favore? non va
Il primo e' un ottimo riassunto

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Posted by BlueHeaven on 16-01-2006 15:08:

basta che togli la roba che inizia con la parentesi quadra
http://vivaldi.dst.unive.it/~mantov...robabilita2.ppt

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Posted by BlueHeaven on 16-01-2006 15:15:

Scusate, ma se posso dire la mia credo a De Falco all'orale non gliene possa fregare di meno di trovare il risultato di tutti sti calcoli. Piuttosto gli interesserà sapere che forma hanno valori attesi, varianze, da dove vengono e dove vanno. Quindi mi sembra più saggio analizzare il caso Sm/m e ragionarci sopra.
Io avevo postato qualcosa in proposito ma il ragionamento era incompleto:
E(Sm/m) = E(Sm)/m ma E(Sm) = mE(X) per cui mE(X)/m = E(X) che è uno stimatore non distorto di X
var(Sm/m) = var(Sm)/m^2. Ora il problema è, che cavolo di forma ha var(Sm)? E soprattutto, come la ricavo?
Nel tema di esame del 24/2/2000 dimostra con calcoli piuttosto pallosi e tirando in ballo la covarianza che
var(Sm) = mbr(b+r+cm)/(b+r+c)(b+r)^2
per cui var(Sm/m) = mbr(b+r+cm)/m^2(b+r+c)(b+r)^2 =
br(b+r+cm)/m(b+r+c)(b+r)^2

Concordate? Dite la vostra e aggiungete i vostri ragionamenti..

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Posted by BlueHeaven on 16-01-2006 15:26:

Originally posted by zac111
è questo il calcolo per e(s3^2)
0^2 * p(s3=0) + 1^2 *p(s3=1) + 2^2 *p(s3=2) + 3^2 *p(s3=3)

credo che non vada bene, credo. In compenso posso dirti che questo funziona. Usa m = 3 per risportarti al caso cercato.
var(Sm) = var(ΣXi) + 2ΣΣcov(Xi, Xj)

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Posted by the_wiz on 16-01-2006 16:45:

...

Posted by Ariok on 16-01-2006 18:16:

Qualcuno mi fa un riassunto degli stimatori!!! muaumauamu a parte gli scherzi avente dei link decenti? non
li ho mai capiti neanche prima dello scritto..

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Posted by Vergilius on 17-01-2006 10:30:

Originally posted by paletta
Non ne sono molto sicuro....comunque provo a darti i miei valori

E(S3/3) = 0.4 (entrambi i casi non dipoendendo da c)

VAR(S3/3) = 0.8 (c=0)
VAR(S3/3) = 0.24 (c=10^9)

Confermate???

sicuro ke non sia var(S3/3) = 0,08 (per c=0)????

Posted by BlueHeaven on 17-01-2006 12:32:

Originally posted by Vergilius
sicuro ke non sia var(S3/3) = 0,08 (per c=0)????

Hai riscritto la stessa cosa.
Forse volevi dire:
"sicuro ke non sia var(S3/3) = 0,24 (per c=0)????"

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Posted by BlueHeaven on 17-01-2006 12:51:

Originally posted by Ariok
Qualcuno mi fa un riassunto degli stimatori!!! muaumauamu a parte gli scherzi avente dei link decenti? non
li ho mai capiti neanche prima dello scritto..

Gli stimatori sono statistiche i cui valori vengono utlizzati per stimare tau(θ ) dove tau(·) è una qualche funzione del parametro θ. (scusate ma non trovavo il tau simbolo

)

θ è il parametro incognito nella densità f(·) della popolazione dei cui elementi vogliamo studiare una qualche caratteristica.
La stima si può fare in due modi: se f(·) è una densità discreta con la stima puntuale (basta una statistica); se f(·) è una densità di probablità (cioè continua) con la stima per intervalli (infatti per una funzione continua la probalità che f(X=x) = 0). In questo caso si necessità di due statistiche che definiscano gli estremi dell'intervallo ("intervallo di confidenza") all'interno del quale è possibile determinare la probabilità ("livello di confidenza") che comprenda l'incognita tau(θ )
La stima (per entrambi i tipi) presenta due problematiche simili:
- stima puntuale
1) la determinazione di statistiche da utilizzare come stimatori (non affrontata a lezione)
2) la determinazione dell'ottimalità degli stimatori trovati. Ci sono diversi metodi, noi abbiamo visto solo l'errore quadratico medio (che coinvolge anche i concetti di stimatore non distorto) e la consistenza (in media quadratica e semplice)
- stima per intervalli
1) la determinazione di statistiche da utilizzare come stimatori (non affrontata a lezione)
2) la determinazione di stimatori per intervalli buoni/ottimi
(di questo abbiamo fatto solo la definizione di intervallo e livello di confidenza)

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Posted by the_wiz on 17-01-2006 13:02:

Originally posted by BlueHeaven
Hai riscritto la stessa cosa.
Forse volevi dire:
"sicuro ke non sia var(S3/3) = 0,24 (per c=0)????"

Per c=0 Sm è una binomiale. Però visto che dividiamo per 3 la media dovrebbe essere 0,4/3. Invece la varianza (1/3)^2*0,24
Almeno secondo le definizioni

Posted by Vergilius on 17-01-2006 13:38:

Originally posted by BlueHeaven
Hai riscritto la stessa cosa.
Forse volevi dire:
"sicuro ke non sia var(S3/3) = 0,24 (per c=0)????"

no beh tu avevi scritto 0.8 io invece 0.08!

Posted by Vergilius on 17-01-2006 13:43:

Originally posted by the_wiz
Per c=0 Sm è una binomiale. Però visto che dividiamo per 3 la media dovrebbe essere 0,4/3. Invece la varianza (1/3)^2*0,24
Almeno secondo le definizioni

Sm è una binomiale, con E[Sm] = 3 b/(b+r) essendo m=3 e il valore atteso di una binomiale è m*p

quindi E[Sm/3] = b/(b+r] = 0,4 x entrambi i valori di c

var[Sm/3] = 1/9 * var[S3] = 0,08 per c=0 e 0,24 per c=10^9

questi sono i valori ke vengono a me!

All times are GMT. The time now is 14:37.

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