Seminario dell'Istituto di Statistica - Univ. Cattolica Sacro Cuore Mi -

["Ist. di statistica - Mi" <ist.statistica@unicatt.it>]

Il Prof. Umberto Magagnoli, Direttore dell'Istituto di Statistica dell'Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano, ha il piacere di informarLa che il Prof. Michele La Rocca, dell'Università degli Studi di Salerno, terrà un seminario dal titolo:

LA VEROSIMIGLIANZA EMPIRICA: ASPETTI METODOLOGICI ED APPLICAZIONI
 AL CONTROLLO STATISTICO DEI PROCESSI

Venerdì 01 Ottobre alle ore 14,30

Via Necchi, 9 
Università Cattolica del Sacro Cuore - Milano

Segue Sommario e Bibliografia essenziale

Si prega di confermare la propria presenza inviando una e-mail a: ist.statistica@unicatt.it

Il seminario è gratuito, ma l'iscrizione necessaria ai fini organizzativi.
Per ulteriori informazioni rivolgersi alla Segreteria Organizzativa:
Sig.ra Barbara Villa
Tel. 02-7234.2647
Fax 02-7234.2671
e-mail: ist.statistica@unicatt.it

Sommario 

La verosimiglianza empirica è un metodo di inferenza nonparametrica basata su una funzione rapporto di verosimiglianza di tipo data-driven. Essa permette l'utilizzo dell'approccio tipico della verosimiglianza senza la necessità di assumere che i dati siano stati generati da una famiglia di distribuzioni nota. Come accade però per la verosimiglianza parametrica è possibile utilizzare risultati asintotici tipo teorema di Wilks, correzioni analitiche tipo correzione di Bartlett, ed ottenere regioni di confidenza, la cui forma viene determinata in modo automatico, che presentano proprietà di invarianza per trasformazioni biunivoche dei parametri. Il metodo incorpora in modo estremamente agevole nella procedura di inferenza informazioni aggiuntive disponibili sotto forma di vincoli o distribuzioni a priori e risolve alcuni dei problemi tipici di altre tecniche nonparametriche. Ad esempio tutti i punti in una regione di confidenza costruita utilizzando la verosimiglianza empirica rispettano le restrizioni naturali tipiche del parametro: le varianze sono non negative, le probabilità assumono valori nell'intervallo [0,1] e le correlazioni valori in [-1,1]. 
La verosimiglianza empirica può essere vista come una tecnica bootstrap che non richiede il ricampionamento dei dati osservati e come una verosimiglianza che non richiede alcuna assunzione di tipo parametrico. Nel seminario verrà presentato l'approccio metodologico che caratterizza la verosimiglianza empirica e verrà discussa una proposta per un possibile utilizzo di questo metodo per la costruzione di carte di controllo di tipo nonparametrico. 

Bibliografia essenziale 
	1.	Owen, A. (2001). Empirical likelihood. Chapman & Hall. 
	2.	Owen, A. (1988). Empirical likelihood ratio confidence intervals for a single functional, Biometrika, 75, 237-249 
	3.	Owen, A. (1990). Empirical likelihood ratio confidence regions. The Annals of Statistics, 18, 90-120. 
	4.	Owen, A. (1991). Empirical likelihood for linear models. The Annals of Statistics, 19, 1725-1747. 




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