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
 http://www3.unicatt.it/web/statistica -sezione eventi  

> 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).


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