infstat2

INTRODUZIONE ALL’INFERENZA STATISTICA
Nell'impostazione classica la teoria dell'inferenza statistica si sviluppa
*
lungo due direttrici :
 la teoria della stima;
 la teoria della verifica delle ipotesi.
In ogni caso i risultati ottenuti saranno sempre di tipo probabilistico e mai
assolutamente certi.
In entrambe le procedure il problema è sempre costituito dai seguenti
elementi:
 una popolazione (o un processo) la cui distribuzione appartiene ad una
famiglia di probabilità parametriche (x;), caratterizzata da un parame2
tro  scalare (o vettore se insieme di parametri, f ( x;  ,  ) ) incognito;
 variabili casuali di osservazioni campionarie ( X 1 , X 2 , ... X n ) come
realizzazione di una distribuzione probabilistica che ci consentono di trovare un valore come migliore approssimazione di  (o ci forniscono
informazioni sul valore incognito di ).
modelli teorici (distribuzioni
di probabilità) che rappresentano popolazioni
stima dei parametri
verifica delle ipotesi
osservazioni campionarie :
realizzazioni dei processi
descritti dai modelli
statistiche e distribuzioni
campionarie ( stimatori )
In definitiva si ha che :
1) le popolazioni e le variabili casuali possono essere studiate utilizzando
informazioni di tipo campionario;
2) gli strumenti d'analisi delle v.c. e delle popolazioni con struttura
incognita ci sono forniti dall'inferenza statistica.
*
Stima campionaria: dal campione si può stimare il valore dei parametri della popolazione (media, varianza, ecc.).
Verifica delle ipotesi: per mezzo del campione si può decidere se le ipotesi fatte sulla popolazione si possono accettare
o rifiutare.
 Statistica campionaria (o stimatore):
T  f ( X 1 , X 2 ,..., X n ) stimatore di un generico parametro  ;
qualunque trasformazione dai dati a disposizione che formano il
campione casuale; essa è funzione di una realizzazione
( x1 , x2 ,..., xn ) di un campione casuale, e per questo è una
variabile casuale.
 Stima: valore che assume lo stimatore (→ stime parametriche)
Le statistiche campionarie sono note come stimatori perché
attraverso esse possiamo determinare i valori (stime) dei parametri
non noti θi della popolazione.
In altri termini si è in grado di conoscere con approssimazione
più o meno “buona” i parametri non noti.
Si possono definire una pluralità di stimatori.
Esempio: la media campionaria
1
x
xi
n
è un possibile stimatore di μx ;
un altro stimatore di μx può essere la mediana campionaria

Me  X ( n1) / 2 ;
oppure ancora un altro
x' 
1
 xi
n 1
Quale scegliere?
È necessario, quindi, definire un insieme di criteri o caratteristiche
per la scelta degli stimatori.
Le caratteristiche più importanti sono tre:
 correttezza
 efficienza
 consistenza
Correttezza:
uno stimatore T si definisce corretto se
E(T) = θ;
se E(T) ≠ θ si dirà che T è uno stimatore distorto (bias).
Efficienza:
uno stimatore è efficiente se
Var(T) = min. , oppure se Var(T) ≤ Var(T1), dove E(T1) = θ.
Consistenza:
uno stimatore è consistente se all’aumentare della dimensione del
campione i suoi valori si avvicinano sempre di più al parametro θ
lim P( T( n )     )  1 , oppure lim E(T   ) 2  0 .
n
n
Supponiamo ora di scegliere le n unità campionarie seguendo
un’estrazione probabilistica del tipo bernoulliano (estrazione con
probabilità costante di unità indipendenti).
Allora le n unità campionarie estratte saranno v.c. indipendenti
ciascuna con propria f.d. e propri valori caratteristici.
Se, sulla base di tali valori probabilistici, determiniamo le
statistiche campionarie, ad esempio la media campionaria
x
1
n
x
i
essa, essendo una combinazione lineare di v.c. , sarà ancora una
v.c. con propria f.d. e propri valori caratteristici. E così per la
varianza :
S x2 
1
( xi  x ) 2

n 1
ˆ x2 
1
( xi  x ) 2

n
.
2
Tali media e varianza campionarie (x, s x ) allo stesso tempo
consentono di stimare i parametri μ e σ² (media e varianza)
della popolazione da cui è stato estratto il campione secondo il
predetto schema probabilistico.
Come si fa a riconoscere le f.d. delle statistiche?
Un aiuto in questa operazione viene dal teorema del limite
centrale.
Data una v.c. X, con media μ e varianza ², qualsiasi sia la
distribuzione di X, la distribuzione campionaria di X ha la stessa
2
media e varianza n
Infatti poiché le n v.c. X i che formano il campione hanno tutte la stessa
distribuzione, la stessa media e la stessa varianza si ha allora:
  Xi 
  1 E ( X )  E ( X )... E ( X )  1 n  
 x  E ( X )  E i
 1
2
n 
;
 n  n
n


mentre
 X 1  X 2 ... X n  1
1
2
2
2
  2 Var ( X 1  X 2 ... X n )  2 n 
 x  Var ( X )  Var

 n
n
n
n
Se la distribuzione della popolazione non è normale, oppure non si
conosce, per il teorema del limite centrale si ha che la
distribuzione della media campionaria è lo stesso normale, cioè:
qualunque sia la distribuzione della v.c. X, purché la media  e la
varianza ² siano finite e le variabili casuali X i siano indipendenti
fra di loro, all'aumentare di n la media campionaria X tende a
2
distribuirsi asintoticamente normale con media  e varianza n ;
Xn  
Z

al tendere di n all'infinito la v.c. n  n si distribuisce come
N(0, 1).
O ancora, quando la distribuzione della popolazione non è
normale, oppure non si conosce, la distribuzione della statistica
media campionaria X sarà normale per grandi campioni (n > 30),
mentre per piccoli campioni è necessario distinguere se la
popolazione è distribuita normalmente oppure no.
La varianza campionaria e la sua distribuzione
Sia s
2
(x


i
 x)2
la varianza di un campione.
n
Se abbiamo X 1 , X 2 , X n vv. cc. allora la variabile casuale
varianza campionaria sarà S
2
(X

La sua media è
E ( S 2 )   s2 
i
 X )2
n
.
n 1 2

n
Si noti che E ( S )  
Allora la v. c. varianza campionaria è uno stimatore distorto
(bias), ma asintoticamente corretto perché per n grande
2
2
E (S 2 )   2 .
Poiché la statistica campionaria è distorta si ricorre alla varianza
campionaria corretta :
Sˆ
2
(X

i
 X )2
n 1
, cioè
Sˆ 2 (n  1)   ( X i  X ) 2 .
ˆ 2 )  n n  1 2   2
E
(
S
Allora si ha
, cioè uno stimatore
n 1 n
corretto (unbias); mentre la varianza della varianza campionaria
4
2

2
ˆ
corretta è Var ( S )  n  1 .
2
Qualora le n vv. cc. X sono Normali la f. d. p. di Ŝ è
n  1Sˆ 2
2
  n21
(Chi-quadro).
Altre statistiche campionarie (stimatori):
frequenza campionaria:
X
pq
F
Var
(
F
)

E
(
F
)

p
e
n con
n ; se n è grande
F  N ( p ,
pq
)
n
differenza delle medie (confronto fra due campioni o tra due
medie): se si ipotizza che 1  2 , medie di due fenomeni X e
Y, presi due campioni n1 e n2 la standardizzata della v. c.
X  Y con media E ( X  Y )  1   2 è
Z
X Y
 12 n1   22 n2
 N (0,1)
Metodi di stima
§ Metodo dei minimi quadrati (OLS)
Sia un campione casuale X 1 , X 2 , X n estratto da una popolazione X con parametro θ ignoto. Per ottenere una stima θ, cioè
ˆ , si minimizza la somma dei quadrati delle distanze tra le
singole osservazioni e il parametro θ:
min . :  ( X i   ) 2
ˆ
da cui si ottiene  
X
n
i
, cioè la stima puntuale di θ;
altro es.:
sia una v. c. yi      xi   i con distribuzione normale la
cui media è E(Y | X )      xi , per ottenere la stima della
media E (Y | X ) si procede come segue:
min . :
 y  (ˆ  ˆ  x )
2
i
i
ˆ
da cui si ottengono ˆ e  e quindi E (Y | X )  yˆ i (si vedrà meglio
nelle stime per la regressione).
§ Metodo di massima verosimiglianza (ML)
Il principio è quello di scegliere come stima di un parametro θ il
parametro della distribuzione che più verosimilmente può aver
generato il campione delle osservazioni.
Dato n vv. cc. X 1 , X 2 , X n indipendenti e con distribuzione
nota (es. Normale) la cui funzione di densità congiunta è
f ( X 1 , X 2 , X n ; ) ; allora si scrive che la funzione di
verosimiglianza è:
L( xi ; )  f ( x1 )  f ( x2 )  f ( xn ) , dove f ( x1 ), f ( x2 ), f ( xn ) sono le
funzioni di densità delle osservazioni campionarie indipendenti.
Si dimostra che ˆ massimizza la funzione L( xi ; ) ;
formalizzando si ha:
max . : L( xi ; ) 
f ( xi ; )



quindi ˆ sarà la stima di θ.
es.: una v. c. yi      xi   i con distribuzione normale
f ( yi ) 
1
2 2
exp(  1 2 2 ( yi  ˆ  ˆxi ) 2 )
la cui funzione di verosimiglianza è
L ( y i ; ,  ,  2 ) 

1
2 2
exp(  1 2ˆ 2 ( yi  ˆ  ˆ  xi ) 2 )
che deve essere massimizzata rispetto  ,  e  , ottenendo così
le stime dei tre parametri;
siano n vv. cc. X 1 , X 2 , X n , con distribuzione N(μ,σ²), si stimi
la media μ massimizzando la funzione di verosimiglianza
2
L( xi ;  , 2 ) 

 ( xi   ) 2 

exp  
2
2 

2 2
; se si usano i logaritmi si ha
n
n
1
ln( L)   ln( 2 )  ln( 2 ) 
2
2
2 2
x
̂ 
i
massimizzando si ottiene
n
e ˆ
2
(x  )
2
i
(x  )

2
i
n
.
STIMA PER INTERVALLI
La stima t è una determinazione della v. c. T (stimatore), cioè un
singolo valore della sua distribuzione la cui probabilità è nulla.
Trattandosi di una stima puntuale del parametro incognito θ è
piuttosto difficile che sia precisa, quindi si ha sempre un errore.
Sorge quindi la necessità di considerare questo errore per vedere
quanto la stima t sia vicina al parametro incognito θ e ridurre il
margine di incertezza (liberarci del divario tra stima e valore vero
del parametro).
Per fare questo bisogna quindi far riferimento alla distribuzione
dello stimatore e considerare non un solo valore, ma un gruppo di
valori, tra i quali alcuni saranno più plausibili di altri, cioè un insieme di valori che con un certo grado di probabilità contiene il
valore vero di θ.
Questo insieme di valori assume la forma di intervallo i cui
estremi sono funzione di T (→ intervallo casuale).
Dato un campione casuale ( X1 , X 2 ,..., X n ) e una statistica
campionaria la cui distribuzione sia nota, e fissato un livello di
probabilità (o fiducia) 1-α, si determinano gli estremi t1 e t2 tali
che:
P(t1    t 2 )  1   ; con 0 ≤ α ≤ 1.
Poiché il parametro θ è una costante e gli estremi dell’intervallo t1
e t2 sono vv. cc. (variano con il variare dei campioni) si dirà:
con probabilità pari 1- α l’intervallo contiene il vero valore di θ,
oppure il (1- α)% degli intervalli contiene il vero valore di θ.
Per le distribuzioni campionarie si considereranno proprio le f.d.
2
N(0,1), la  ( n 1) , la T- student, la F di Fisher.
Si sceglie un livello di probabilità abbastanza elevato per dare al
risultato atteso un interpretazione sistematica e al risultato complementare il significato di accidentalità (α = 0,05, livello di significatività).
Intervallo di confidenza per la media μ nell’ ipotesi che sia noto
σ².
Dato un campione che deriva da una popolazione (fenomeno) con
distribuzione normale (X ~>N(μ,σ²)) dove μ è non noto e σ² si
conosce, si determini l’intervallo di μ con probabilità pari ad 1- α.
Bisogna prima calcolare la media del campione mediante la media
2
campionaria sapendo che essa è X  N ( , n) e che la
standardizzata è
Z
X 
2 n
. Si cercano sulle tavole i valori di Z
in corrispondenza dell’α scelto (α/2), cioè ± Zα/2 e si ha:
P (  z
2

X 

2
n
 z 2 )  1  
che diventa
P( x  z

2
n
   x  z

2
) 1
n
.
Se α=0.05 il valore di Zα/2=1.96 e abbiamo
P( x  1.96

n
   x  1.96

)  0.95
n
che si chiama intervallo di confidenza al 95% della media
campionaria.
Esso indica, in funzione di un elemento di probabilità assegnato
( il livello di confidenza – nella fattispecie 95% ), la probabilità di
ottenere un intervallo di valori che contiene il valore “vero” e non
noto della popolazione, ripetendo il campionamento un numero di
volte sufficientemente elevato.
In altri termini: se potessimo ripetere il campionamento molte
volte, 95 volte su 100 il valore della media della popolazione sarà
contenuto entro l’intervallo di confidenza.
Ovviamente gli estremi dell’intervallo varieranno con la scelta del
livello di confidenza.
Dall’intervallo di confidenza per la media campionaria (con
varianza della popolazione supposta nota) introduciamo il
concetto più ampio di stima intervallare da contrapporre all’altro
di stima puntuale.
La stima puntuale altro non è se non la soluzione dell’algoritmo di
stima (stimatore) (vedi metodi OLS, ML).
Essa consiste di un solo valore (un punto) di stima che è uno dei
tanti (infiniti) valori che la v.c. (o qualsiasi altro stimatore di
qualsiasi altro parametro) può assumere.
Se, a partire dalla stima puntuale, possiamo avere una
valutazione probabilistica (impossibile con la stima puntuale) di
un intervallo di valori all’interno del quale è contenuto il
parametro da stimare, la portata informativa è molto maggiore e
più accurata.
Se la media di un campione di 100 elementi è x  27.5 e lo
s.q.m. del fenomeno è pari a 0.05, con α=0.05 l’intervallo è
P(27.5  1.96
0.05
   27.5  1.96
0.05
100
P(27.4902    27.5098)  0.95
)  0.95
100
Nel caso in cui σ è ignoto (caso reale) non è più possibile
utilizzare come distribuzione della media campionaria la normale
standardizzata, ma bisogna ricorrere alla distribuzione T-Student
con n-1 gradi di libertà:
t n1 
X 
s
n
e l’intervallo diventa
P( x  t
s
2
n
   x  t
s
2
) 1
n
Dove s è la stima dello sqm, un valore ottenuto dalle
s
osservazioni, mentre
n
è l’errore standard della stima.