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42 relazioni: Analisi del contenuto, Analisi della regressione, Analisi della varianza, Big data, Big data analytics, Campionamento di Gibbs, Campionamento statistico, Campionamento stratificato, Cibernetica, Curve fitting, Distribuzione di probabilità a priori, Distribuzione di probabilità composta, Falso negativo, Falso positivo, Funzione di verosimiglianza, Inferenza, Inferenza bayesiana, Information geometry, Maurice Stevenson Bartlett, Modalità (statistica), Ottimizzazione stocastica, Piano di campionamento, Popolazione statistica, Probabilità, Problema inverso, Processo markoviano, Qualitative Comparative Analysis, Regressione lineare, Ricampionamento, Scarto quadratico medio, Seymour Geisser, Statistica, Statistica bayesiana, Statistica descrittiva, Statistica parametrica, Sufficienza (statistica), Test dei segni, Tornio, Valore atteso, Valore p, Variabile (statistica), Variabili indipendenti e identicamente distribuite.
Analisi del contenuto
L'analisi del contenuto è un insieme ampio ed eterogeneo di tecniche manuali o assistite da computer di interpretazione contestualizzata di documenti provenienti da processi di comunicazione in senso proprio (testi) o di significazione (tracce e manufatti), aventi come obiettivo finale la produzione di inferenze valide e attendibili".
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Analisi della regressione
L'analisi della regressione è una tecnica usata per analizzare una serie di dati che consistono in una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti.
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Analisi della varianza
L'analisi della varianza (ANOVA, dall'inglese Analysis of Variance) è un insieme di tecniche statistiche facenti parte della statistica inferenziale che permettono di confrontare due o più gruppi di dati confrontando la variabilità interna a questi gruppi con la variabilità tra i gruppi.
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Big data
Il termine Big data ("grandi dati" in inglese) descrive l'insieme delle tecnologie e delle metodologie di analisi di dati massivi, ovvero la capacità di estrapolare, analizzare e mettere in relazione un'enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, per scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere quelli futuri.
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Big data analytics
Big data analytics è il processo di raccolta e analisi di grandi volumi di dati per estrarre informazioni nascoste.
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Campionamento di Gibbs
In statistica e in fisica statistica, un campionamento di Gibbs o un campionatore di Gibbs è un algoritmo di catena di Markov Monte Carlo (MCMC) per ottenere una sequenza di campioni casuali da una distribuzione di probabilità multivariata (cioè dalla distribuzione di probabilità congiunta di due o più variabili casuali) quando il campionamento diretto si dimostra difficoltoso.
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Campionamento statistico
In statistica il campionamento statistico (che si appoggia alla teoria dei campioni o teoria del campionamento), sta alla base dell'inferenza statistica, la quale si divide in due grandi capitoli: la teoria della stima e la verifica d'ipotesi.
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Campionamento stratificato
Il campionamento stratificato è una procedura di campionamento probabilistico che si applica nella statistica inferenziale.
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Cibernetica
Il termine cibernetica indica un vasto programma di ricerca interdisciplinare, rivolto allo studio matematico unitario degli organismi viventi e, più in generale, di sistemi, sia naturali che artificiali.
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Curve fitting
Il curve fitting è il processo di costruzione di una curva o di una funzione matematica, che abbia la migliore corrispondenza ad una serie di punti assegnati, possibilmente soggetti a limitazioni.
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Distribuzione di probabilità a priori
Nell'ambito dell'inferenza statistica bayesiana, una distribuzione di probabilità a priori, detta spesso anche distribuzione a priori, di una quantità incognita p (per esempio, supponiamo p essere la proporzione di votanti che voteranno per il politico Rossi in un'elezione futura) è la distribuzione di probabilità che esprimerebbe l'incertezza di p prima che i "dati" (per esempio, un sondaggio di opinione) siano presi in considerazione.
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Distribuzione di probabilità composta
In teoria della probabilità, una distribuzione di probabilità composta è una distribuzione di probabilità che risulta dall'assumere che una variabile casuale è distribuita secondo una qualche distribuzione parametrizzata F con un parametro incognito θ o un parametro vettoriale θ che a sua volta è distribuito secondo a qualche altra distribuzione G con iperparametro α, e quindi determinante la distribuzione che risulta dalla marginalizzazione sopra G (cioè integrando sopra il parametro o i parametri incogniti).
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Falso negativo
In statistica il falso negativo, analogo all'errore di secondo tipo, è il risultato di un test che porta erroneamente a rifiutare l'ipotesi sulla quale esso è stato condotto.
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Falso positivo
In statistica il falso positivo, analogo all'errore di primo tipo, è il risultato di un test che porta erroneamente a accettare l'ipotesi sulla quale esso è stato condotto.
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Funzione di verosimiglianza
La funzione di verosimiglianza in statistica è una funzione di probabilità condizionata, considerata come funzione del suo secondo argomento, mantenendo fissato il primo argomento.
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Inferenza
Nella logica l'inferenza (dal latino inferre, letteralmente portare dentro) è il processo, induttivo o deduttivo, attraverso il quale da una proposizione assunta come vera si passa a una seconda proposizione la cui verità è derivata dal contenuto della prima secondo opportune regole di inferenza.
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Inferenza bayesiana
L'inferenza bayesiana è un approccio all'inferenza statistica in cui le probabilità non sono interpretate come frequenze, proporzioni o concetti analoghi, ma piuttosto come livelli di fiducia nel verificarsi di un dato evento.
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Information geometry
In matematica, e specialmente in statistica inferenziale, l'information geometry è lo studio della probabilità e dell'informazione attraverso gli strumenti della geometria differenziale.
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Maurice Stevenson Bartlett
È noto anche per i suoi lavori riguardanti la teoria dell'inferenza statistica e l'analisi multivariata.
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Modalità (statistica)
In statistica una modalità di un carattere è uno dei suoi possibili valori.
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Ottimizzazione stocastica
I metodi di ottimizzazione stocastica (OS) sono algoritmi di ottimizzazione che incorporano elementi probabilistici (casuali), sia nei dati del problema (la funzione obiettivo, le approssimazioni, ecc) o nell'algoritmo stesso (attraverso valori parametrici casuali, scelte casuali, ecc.) o in entrambi.
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Piano di campionamento
L'elaborazione di piani di campionamento (entità della campionatura) è uno dei primi problemi che si presentano al Controllo qualità di un'azienda che opera nella produzione industriale chiamato a verificare determinate caratteristiche della qualità di una partita di merce acquistata (materia prima) o realizzata (prodotto finito), tramite l'ispezione o l'analisi di una porzione molto limitata, detta appunto campione, dell'insieme (per gli statistici "popolazione").
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Popolazione statistica
In statistica per popolazione (o collettivo statistico o aggregato) si intende l'insieme degli elementi che sono oggetto di studio, ovvero l'insieme delle unità (dette unità statistiche) sulle quali viene effettuata la rilevazione delle modalità con le quali il fenomeno studiato si presenta.
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Probabilità
Il concetto di probabilità, utilizzato a partire dal XVII secolo, è diventato con il passare del tempo la base di diverse discipline scientifiche rimanendo tuttavia non univoco.
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Problema inverso
Un problema inverso è un contesto di indagine generico in cui vengono ricercate informazioni su una grandezza fisica, o più in generale su di un sistema, a partire da misurazioni o informazioni di tipo indiretto.
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Processo markoviano
Si definisce processo stocastico markoviano (o di Markov), un processo aleatorio in cui la probabilità di transizione che determina il passaggio a uno stato di sistema dipende solo dallo stato del sistema immediatamente precedente (proprietà di Markov) e non da come si è giunti a questo stato.
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Qualitative Comparative Analysis
Sotto il nome di QCA (Qualitative Comparative Analysis) vengono ricondotti una molteplicità di metodi e tecniche di comparazione, in uso prevalentemente nel campo della ricerca socio-politica.
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Regressione lineare
La regressione formalizza e risolve il problema di una relazione funzionale tra variabili misurate sulla base di dati campionari estratti da un'ipotetica popolazione infinita.
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Ricampionamento
In statistica, con ricampionamento si indicano differenti metodi per.
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Scarto quadratico medio
Lo scarto quadratico medio (o deviazione standard o scarto tipo) è un indice di dispersione statistico, vale a dire una stima della variabilità di una popolazione di dati o di una variabile casuale.
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Seymour Geisser
Nel suo libro Predictive Inference: An Introduction(1993), Geisser sostiene che l'interferenza statistica convenzionale dei parametri inosservabili della popolazione equivalga a inferenze su cose che non esistono.
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Statistica
La statistica è una disciplina che ha come fine lo studio quantitativo e qualitativo di un particolare fenomeno in condizioni di incertezza o non determinismo, ovvero di non completa conoscenza di esso o parte di esso.
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Statistica bayesiana
La statistica bayesiana è un sottocampo della statistica in cui l'evidenza su uno stato vero del mondo è espressa in termini di gradi di credibilità o più specificamente di probabilità bayesiana.
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Statistica descrittiva
La statistica descrittiva è la branca della statistica che studia i criteri di rilevazione, classificazione, sintesi e rappresentazione dei dati appresi dallo studio di una popolazione o di una parte di essa (detta campione).
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Statistica parametrica
La statistica parametrica è la parte della statistica inferenziale che studia una popolazione supponendo di conoscere la legge di probabilità X che la governa a meno di alcuni parametri, ovvero supponendo che X appartenga a una famiglia parametrizzata di leggi.
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Sufficienza (statistica)
In statistica, la sufficienza di un'analisi statistica (intesa come funzione di un campione di osservazioni) definisce formalmente la capacità di tale funzione di rappresentare in maniera sintetica l'informazione contenuta nel campione.
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Test dei segni
In statistica inferenziale, il test dei segni è un test non parametrico per due campioni dipendenti che viene utilizzato per verificare se la tendenza centrale di un fenomeno è uguale o significativamente diversa prima e dopo un certo trattamento.
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Tornio
Il tornio è una macchina utensile utilizzata per la lavorazione di un pezzo posto in rotazione.
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Valore atteso
In teoria della probabilità il valore atteso (chiamato anche media, speranza o speranza matematica) di una variabile casuale X, è un numero indicato con \mathbb (da expected value o expectation in inglese o dal francese espérance) che formalizza l'idea euristica di valore medio di un fenomeno aleatorio.
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Valore p
In statistica inferenziale il valore p (o p-value, in inglese) di un test di verifica d'ipotesi indica la probabilità di ottenere un risultato uguale o "più estremo" di quello osservato, supposta vera l'ipotesi nulla.
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Variabile (statistica)
In statistica per variabile (o carattere) si intende generalmente un insieme di caratteristiche rilevate su una o più unità statistiche appartenenti a una popolazione o a un campione di riferimento come esito di un'indagine.
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Variabili indipendenti e identicamente distribuite
Nella teoria della probabilità, una sequenza di variabili casuali è detta indipendente e identicamente distribuita (i.i.d.) se.
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