Diapositive presentate durante il corso - Docenti Unife
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Aumentando la dimensione del campione (n) si riduce la<br />
dispersione della distribuzione campionaria: l'errore di<br />
campionamento si riduce e aumenta la precisione della stima<br />
Pensiamo anche per esempio alla media dei punteggi lanciando 2,<br />
oppure 5, oppure 10 dadi<br />
http://actuary.my/blog/applet/the-diceexperiment/#postTabs_ul_762<br />
E ancora una caratteristica della distribuzione di<br />
3<br />
2<br />
1<br />
0<br />
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0<br />
3<br />
2<br />
1<br />
n = 1<br />
0<br />
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0<br />
3<br />
2<br />
1<br />
(b) Quadratic U<br />
n = 2<br />
n = 4 n = 10<br />
0<br />
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0<br />
From Chance Encounters by C.J. W<strong>il</strong>d and G.A.F. Seber, © John W<strong>il</strong>ey & Sons, 2000.<br />
3<br />
2<br />
1<br />
0<br />
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0<br />
3<br />
2<br />
1<br />
0<br />
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0<br />
Misurare l'incertezza di una stima: l'errore standard<br />
Errore standard di una stima: deviazione standard della<br />
distribuzione campionaria della stima<br />
E' un indice della dispersione della stima rispetto al valore<br />
da stimare (<strong>il</strong> parametro): misura quindi la precisione della<br />
stima<br />
Se estraessimo moltissimi campioni, ciascuno di 100 geni,<br />
dalla popolazione "geni nel genoma", in ogni campione<br />
calcolassimo , e con tutti questi valori di calcolassimo la<br />
deviazione standard, avremmo ottenuto l'errore standard