DIPARTIMENTO DI STATISTICA, UNIVERSITA' CA' FOSCARI DI VENEZIA (S. Polo
2347, Venezia)
Giovedì 17 maggio 2001 ore 11.00
S. Das Gupta, Emerit Professor at the Indian Statistical Institute
MULTIVARIATE LORENZ ANALYSIS
Giovedì 24 maggio 2001 ore 11.00
Prof. Paolo Giudici, Università di Pavia
METODI ASSOCIATIVI PER IL WEB MINING
Riassunti
MULTIVARIATE LORENZ ANALYSIS.
The Lorenz curve was introduced to assess the inequity in income among the population in a given community, and to compare income distributions in different communities. Different methods to generalize the Lorenz curve to assess the inequity in the multivariate case will be discussed. Furthermore, it will be shown that a measure of association between two random variables may be obtained using Lorenz analysis and a criterion for monotone regression may be developed.
METODI ASSOCIATIVI PER IL WEB MINING.
Nel seminario verrà affrontato il problema della scelta di una opportuna metodologia statistica per l'analisi di dati provenienti dai logfile di visita ai siti web (clickstream analysis). Si confronteranno anzitutto le regole associative e sequenziali presenti nei principali software di data mining con alcune misure descrittive per lo studio delle associazione note in letteratura. A tal fine si presenterà una distinzione tra regole sequenziali dirette ed indirette, che riteniamo di particolare importanza, soprattutto ai fini interpretativi. Si procederà quindi alla costruzione di opportuni modelli associativi, prevalentemente nell'ambito della classe dei modelli loglineari grafici, per la previsione delle probabilità di passaggio da una pagina all'altra di un sito. Verranno a tal fine confrontati i risultati ottenuti con modelli simmetrici classici con quanto ottenuto in ambito bayesiano mediante approssimazioni di Markov Chain Monte Carlo, corredate delle opportune diagnostiche.
-- Stefano Tonellato Dipartimento di Statistica Universita' Ca' Foscari di Venezia Campiello S. Agostin, S. Polo 2347 30125 Venezia - ITALY Phone +39-041-2577422 Fax +39-041-710355 E-mail stone@unive.it