seminario

[Pietro Muliere <pietro.muliere@uni-bocconi.it>]

Istituto Metodi Quantitativi - Università L. Bocconi
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SEMINARIO



Modelli mistura per l’analisi di dati cattura-ricattura


Francesco Bartolucci
Università di Urbino





Giovedì 5 giugno 2003 - ore 16.30
Aula IMQ  stanza n.137



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Abstract: Si illustra una generalizzazione del modello a classi latenti in 
cui: (i) la distribuzione condizionata alla variabile latente delle 
variabili risposta, corrispondenti alle varie occasioni di cattura, viene 
modellata tramite una parametrizzazione marginale; (ii) le ipotesi di 
interesse possono essere formulate tramite vincoli lineari di uguaglianza 
e/o disuguaglianza sui parametri. In questo modo e' possibile formulare, ad 
esempio, un modello a classi latenti in cui due variabili risposta sono tra 
loro condizionatamente dipendenti, data la latente, o una versione del 
modello di Rasch in cui il parametro che descrive la propensione del 
soggetto ad essere "catturato" ha una distribuzione discreta. Si illustra 
come la stima dei parametri dei modelli in questione, e quindi del totale 
della popolazione, puo' essere effettuata sia in ambito frequentista che in 
ambito Bayesiano. Nel primo caso si segue un metodo basato sulla 
verosimiglianza multinomiale condizionata al numero totale di catture per 
la cui massimizzazione si fa un uso congiunto degli algoritmi EM e 
Aitchinson-Silvey; si illustra inoltre come questi algoritmi possono essere 
utilizzati nel caso di dati stratificati secondo una o piu' variabili 
esplicativa. Per la stima Bayesiana, invece, si fa uso dell'algoritmo 
Reversible Jump che sara' illustrato limitatamente al modello classi latenti.