Seminario Istituto di Statistica 27-1-05

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

Il Prof. Umberto Magagnoli Direttore dell'Istituto di Statistica dell'Università Cattolica del S. Cuore di Milano, ha il piacere di informarLa che il Dott. Marco Marozzi, dell'Università degli Studi di Ferrara, terrà un seminario dal titolo:

CONTROLLO DI IPOTESI SUL PARAMETRO DI POSIZIONE MEDIANTE 
METODI NONPARAMETRICI BI-ASPETTO

Giovedì 27 Gennaio 2005 alle ore 14,30

Aula Seminari 114 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
http://www3.unicatt.it/web/statistica sezione Eventi

Sommario
Pesarin (2001) ha proposto un'innovativa metodologia per lo studio di complessi problemi di verifica di ipotesi multivariate. La flessibilità della metodologia di Pesarin permette di affrontare proficuamente anche problematiche di tipo multi-aspetto. 
Marozzi (2004) ha recentemente proposto una procedura nonparametrica per il confronto tra parametri di posizione basata sulla teoria di Pesarin. Questa procedura si rivela più potente dei metodi tradizionali nel contesto delle distribuzioni a coda pesante e/o con forte asimmetria. 
Sarà oggetto di presentazione il metodo originalmente proposto per confrontare due campioni e la sua estensione a problemi di confronto multicampionario. 
Verranno inoltre discusse tre applicazioni a dati reali nei campi della statistica economica, medica e industriale. 

Riferimenti bibliografici
1.	M. Marozzi (2004), A Bi-Aspect Nonparametric Test for the Two-Sample Location Problem, Computational Statistics and Data Analysis, 44, p. 639-648. 
2.	M. Marozzi (2004), A Bi-Aspect Nonparametric Test for the Multi-Sample Location Problem, Computational Statistics and Data Analysis, 46, p. 81-92. 
3.	F. Pesarin (2001) Multivariate permutation tests with applications in biostatistics, John Wiley, Chichester. 


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