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["Stefano Tonellato" <stone@unive.it>]

Dipartimento di Statistica - Universitą "Cą Foscari" di Venezia
Campiello S. Agostin - S. Polo 2347 - 30125 Venezia

AVVISO DI SEMINARIO

Martedģ 21 ottobre, ore 15.00

Marilena Barbieri
Dipartimento di Economia
Universita' Roma Tre

SCELTA DI UN MODELLO OTTIMO PER LA PREVISIONE

Riassunto:

La previsione e' uno degli obiettivi piu' importanti dell'inferenza
statistica e spesso siamo interessati a scegliere il modello che ci
permetta di prevedere nel modo migliore. Un modo naturale per misurare
l'accuratezza della previsione di un valore futuro e' rappresentato
dalla funzione di perdita quadratica. Se adottiamo l'impostazione
inferenziale bayesiana, e' opinione piuttosto comune ritenere che il
modello ottimo dal punto di vista previsivo sia il modello con la
probabilita' a posteriori maggiore. Tuttavia non e' sempre vero.
Facendo riferimento alla classe dei modelli lineari, viene fornita una
caratterizzazione del modello ottimo in termini delle probabilita' a
posteriori di inclusione delle singole variabili. In particolare
mostriamo che, sotto condizioni piuttosto generali, il modello migliore
dal punto di vista previsivo e' il modello mediano, definito come il
modello in cui sono presenti le variabili che hanno probabilita'
maggiore od uguale ad 1/2 di essere incluse nel modello. Il modello
mediano spesso e' diverso dal modello con probabilita' a posteriori
maggiore e risulta essere ottimo (sotto opportune restrizioni) in
problemi di natura diversa: nella scelta tra variabili, nel caso di
modelli annidati, nell'analisi della varianza.




Stefano Tonellato
Dipartimento di Statistica - Universitą "Cą Foscari" di Venezia
Campiello S. Agostin - S. Polo 2347 - 30125 Venezia
Tel. 0412347422    Fax 041710355