Teorema di Cochran e applicazioni

Mancini, Martina (2015) Teorema di Cochran e applicazioni. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Matematica [L-DM270]
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Abstract

La statistica è un ramo della matematica che studia i metodi per raccogliere, organizzare e analizzare un insieme di dati numerici, la cui variazione è influenzata da cause diverse, con lo scopo sia di descrivere le caratteristiche del fenomeno a cui i dati si riferiscono, sia di dedurre, ove possibile, le leggi generali che lo regolano. La statistica si suddivide in statistica descrittiva o deduttiva e in statistica induttiva o inferenza statistica. Noi ci occuperemo di approfondire la seconda, nella quale si studiano le condizioni per cui le conclusioni dedotte dall'analisi statistica di un campione sono valide in casi più generali. In particolare l'inferenza statistica si pone l'obiettivo di indurre o inferire le proprietà di una popolazione (parametri) sulla base dei dati conosciuti relativi ad un campione. Lo scopo principale di questa tesi è analizzare il Teorema di Cochran e illustrarne le possibili applicazioni nei problemi di stima in un campione Gaussiano. In particolare il Teorema di Cochran riguarda un'importante proprietà delle distribuzioni normali multivariate, che risulta fondamentale nella determinazione di intervalli di fiducia per i parametri incogniti.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Mancini, Martina
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Cochran regressione lineare stima inferenza statistica
Data di discussione della Tesi
25 Settembre 2015
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