Seminario 17-2-2005 Prof. Frosini

["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. B. Vittorio Frosini, Preside della Facoltà di Scienze Bancarie, Finanziarie e Assicurative dell'Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano, terrà un seminario dal titolo:

DUE ARGOMENTI COLLEGATI ALLA TEORIA DI NEYMAN-PEARSON: 
CONTENUTO INFORMATIVO DI UN ESPERIMENTO, 
E PARADOSSO DI JEFFREYS-LINDLEY

Giovedì 17 Febbraio2005 alle ore 14,30

Aula Seminari 114 Via Necchi, 9 
Università Cattolica del Sacro Cuore - Milano

Segue Sommario

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
	Il primo argomento riguarda l'informazione contenuta in un esperimento. Dopo un breve accenno alla comparabilità ordinale degli esperimenti, vengono considerate dapprima le due misure di informazione più note, quella proposta da Fisher e quella proposta da Kullback-Leibler. Almeno per i casi più comuni, in cui si richiede di eseguire una comparazione di due esperimenti alla volta, emerge la superiorità della coppia (a, b) delle due probabilità di errore nell'impostazione di Neyman-Pearson, a causa del chiaro significato operativo di tali indici.
	Il secondo argomento riguarda il c.d. paradosso di Jeffreys-Lindley. Nel caso di un'ipotesi nulla puntuale si può mostrare che, se associamo una probabilità positiva a tale ipotesi, nell'impostazione bayesiana dell'inferenza le probabilità a posteriori possono assumere valori molto contrastanti con le probabilità di errore dell'impostazione di Neyman-Pearson. Viene argomentato che tali risultati sono prodotti semplicemente a causa delle assunzioni assurde che sono state fatte nell'impostazione bayesiana; è infatti mostrato, al contrario, che partendo da assunzioni ragionevoli riguardo a ipotesi intervallari (non puntuali) si possono ottenere probabilità a posteriori perfettamente compatibili con l'impostazione di Neyman-Pearson (sia pure tenuto conto che tali comparazioni richiedono molta cautela, dato che le due impostazioni a confronto sono radicalmente diverse sia rispetto alle assunzioni di partenza sia rispetto agli scopi dell'inferenza).


Barbara Villa
Segreteria Istituto di Statistica
Via Necchi, 9
20123 Milano

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