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Bruno Chiandotto bruno.chiandotto a unifi.it
Sab 4 Apr 2020 17:13:56 CEST 

Ho spedito questo messaggio ieri ma non è stato inoltrato non essendo 
iscritto alla lista Sis. Ho provveduto all'iscrizione e procedo ad un 
nuovo invio.


Concordo pianamente con quanto sostenuto da Paolo. Una postilla sulla 
citazione di Box.

La mia impressione è che gli statistici italiani trascurino spesso il 
contributo fondamentale allo sviluppo della disciplina di due eminenti 
studiosi: Corrado Gini e Giuseppe Pompilj.

Gini**(1911) oltre ad essere stato precursore di quello che viene 
usualmente definito come approccio bayesiano empirico all’inferenza 
statistica/, /in due articoli (1938 e 1943) anticipa gran parte delle 
critiche rivolte, negli anni successivi, alla teoria dei test di 
significatività dai sostenitori dell’approccio bayesiano all’inferenza 
statistica.

Sul contributo di Pompilj riporto, di seguito, alcuni brani tratti da 
suoi lavori.

Nell’articolo“Logica della conformità” , Pompilj (1952) scrive/: ”….. 
Voglio invece osservare che non solo la conformità è concettualmente 
diversa dalla plausibilità, ma che addirittura nel nostro ordine di 
idee, un problema della plausibilità o significatività non ha senso, 
perché *non è lecito domandarsi se un modello è vero o falso quando si 
può sempre rispondere che, a stretto rigore, ogni modello è falso, in 
quanto non coincide con la realtà.*/*//*

/*Questo, naturalmente, non vuol dire che una teoria della 
significatività non abbia senso, ma solo che essa non può servire per 
discutere se il modello è vero,….mentre invece il suo uso, correttamente 
fatto nell'ambito del modello, può diventare utilissimo, purché lo 
schema teorico di per se stesso già affermi che possono agire più cause 
e per di più fornisca tutti i dati necessari per una corretta 
applicazione di tali teorie, di modo che di volta in volta, e sempre 
relativamente al modello che sta alla base delle nostre indagini, si 
possa inferire, dall'esame dei risultati sperimentali, sulle cause che 
hanno agito. Ma fuori di questo modello, che deve essere considerato 
preesistente e indiscutibile, ogni indagine in tal senso risulta 
necessariamente vana!*”./

Riguardo la presunta oggettività dei dati, nello stesso articolo Pompilj 
scrive:”.. /L’esperienza quotidiana ci pone continuamente di fronte a 
contrasti apparentemente paradossali perché in essi le parti invocano, a 
sostegno delle opposte tesi, gli stessi fatti, su cui perfettamente 
concordano. /

/Come mai, …., le parti concordano sui fatti (e talvolta anche nei 
minimi particolari di questi fatti) ed arrivano poi a conclusioni 
contrastanti?/

/…..Attraverso quale meccanismo ciascuno di noi si persuade di certe 
interpretazioni? Qual è di questa persuasione la componente soggettiva e 
quella oggettiva? Si tratta di problemi assai vecchi; e non può certo 
soddisfare la spiegazione dogmatica degli antichi sofisti: l’uomo è la 
misura di tutte le cose ……./

/Nei Sei personaggi in cerca di autore /(Pirandello) /quando il 
Capocomico” interrompe la tirata della figliastra esclamando: veniamo al 
fatto; veniamo al fatto, signori miei! Queste sono discussioni – Il 
padre, il personaggio padre interviene chiarendo:/*//*/Ecco, sissignore! 
Ma *un fatto è come un sacco: vuoto non si regge: perché si regga, 
bisogna prima farci entrar dentro la ragione e i sentimenti che lo han 
determinato.*/

/Questa battuta del padre contiene la vera essenza del problema testé 
delineato; perché una volta riconosciuto, secondo l’immagine 
pirandelliana, che un fatto è come un sacco, possiamo facilmente capire 
come a seconda di quel che ci si mette dentro potrà assumere un aspetto 
piuttosto che un altro. …..”/

Inoltre, nel volume /Teoria dei campioni Pompilj/ (1961) presenta la 
relazione di Bayes definendola come formula della probabilità delle 
cause. Il mondo è rappresentato dallo stato di natura causa di delle 
manifestazione del fenomeno, sullo stato di natura si posseggono alcune 
informazioni a priori di natura incerta, probabilità a priori, 
l’esperienza (l’informazione campionaria), consente l’aggiornamento 
della probabilità a priori pervenendo alla misura delle probabilità a 
posteriori.

La formula di Bayes esprime in maniera molto semplice il */processo di 
apprendimento dall'esperienza/ *in contesti non deter­ministici.

//

//

Dalla lettura dei contributi di Pompilj si può concludere che quando si 
impiegano modelli rappresentativi della realtà e si procede all’analisi 
statistica dei dati, più che di test di significatività o test delle 
ipotesi, è preferibile parlare di conformità dei dati al modello. 
Inoltre, Pompilj suggerisce di non trascurare la rilevanza degli 
elementi di soggettività nell’analisi dei dati. Infine, 
l’interpretazione della formula di Bayes come formula della probabilità 
delle cause, consente di inquadrare il problema dell’analisi della 
causalità in una prospettiva causale-decisionale (*/Causal decison 
theory/*).

P.S. - Sto ultimando un ppt (che penso di completare entro pochi giorni) 
destinato ai dottorandi del Corso di Dottorato in Statistica 
dell’Università degli studi di Firenze (didattica a distanza). Nel 
documento riassumo i tratti essenziali della teoria delle decisioni 
inquadrata in una prospettiva causale-decisionale. Il tema è trattato in 
estesamente nel volume: S. Bacci e B. Chiandotto*. */Introduction to 
Statistical Decision Theory, Utility Theory and Causal Analysis/, 
Chapman and Hall/CRC, 2019.

Con i saluti più cordiali e l’augurio di buon lavoro

Bruno

Il 03/04/2020 11:07, Paolo Giudici ha scritto:
>
> Grazie Monica, un importante risultato! Mi sembra un’ottima iniziativa 
> che va nella direzione di quanto discusso. Nel frattempo, almeno per 
> quanto mi riguarda, non stigmatizzerei i tentativi di previsione in 
> corso, se metodologicamente robusti.
> Vale sempre, a mio parere,
> quanto ha affermato Box: “all models are wrong but some are useful”
>
> Buon lavoro a tutti,
Il 03/04/2020 11:07, Paolo Giudici ha scritto:
>
> Grazie Monica, un importante risultato! Mi sembra un’ottima iniziativa 
> che va nella direzione di quanto discusso. Nel frattempo, almeno per 
> quanto mi riguarda, non stigmatizzerei i tentativi di previsione in 
> corso, se metodologicamente robusti.
> Vale sempre, a mio parere,
> quanto ha affermato Box: “all models are wrong but some are useful”
>
> Buon lavoro a tutti,
>
>
> Il giorno ven 3 apr 2020 alle 11:03 Luigi Biggeri 
> <luigi.biggeri a unifi.it <mailto:luigi.biggeri a unifi.it>> ha scritto:
>
>     Bene, il presidente dell'istat ha chiarito cosa stanno facnedo e
>     cosa faranno nei prossimi giorni, insieme ad atri Organismi, tra
>     cui la SIS, per aver un quadro più preciso sulle cratteristiche
>     del corona virus.
>
>     Luigi
>
>     ---
>     Emeritus Professor
>     of Economics Statistics
>     Department of Statistics - DISIA
>     University of Florence, Italy
>     Mobile Phone: +39 3204248773
>
>     Il Venerdì 03/04/2020 10:34 Monica Pratesi ha scritto:
>
>>     Cari Colleghi e Soci,
>>
>>     vi segnalo questo articolo che prosegue la discussione sui temi
>>     segnalati ieri:
>>
>>     03-04-2020 - MATTINO
>>     Intervista a Giancarlo Blangiardo - «Le imprese perdono 100
>>     miliardi al mese Ora test a campione» = «Persi 100 miliardi al
>>     mese test a campione per riaprire»
>>     di Redazione
>>
>>     http://www.rassegna.istat.it/pressreview/html/viewTextByEmail.php?f=1&l=31&s=MATTINO&x=2020/04/03/202004030737034C57200.XML&c=1934&n=news20200401&j=1850288
>>
>>     Buona giornata,
>>
>>     Monica Pratesi
>>
>>     /Presidente SIS/
>>
>>     -- 
>>     *******************************************************************************
>>     Monica Pratesi
>>     Full Professor of Statistics
>>     holder of the Jean Monnet Chair
>>     Small Area methods for Multidimensional Poverty and living conditions
>>     SAMPIEU -http://sampieuchair.ec.unipi.it
>>     https://people.unipi.it/monica_pratesi
>>
>>     Department of Economics and Management
>>     University of Pisa
>>     tel: +39 (0)50 2216 252
>>     fax: +39 (0)50 2216 375
>>     web-page:
>>     http://unimap.unipi.it/cercapersone/dettaglio.php  ri=4328&template=dettaglio.tpl
>>     ********************************************************************************
>>
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>>     Sis a stat.unipg.it <mailto:Sis a stat.unipg.it>
>>     http://www.stat.unipg.it/mailman/listinfo/sis
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> Paolo Giudici
> Professor of Statistics
> University of Pavia
> Research Profile:
> https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=23491813000
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