Seminario dell'Istituto di Statistica

["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. Marco Riani dell'Università di Parma, terrà un seminario dal titolo:

APPROCCI MODERNI ALL'ANALISI ROBUSTA DI DATI MULTIDIMENSIONALI


Giovedì 1 Dicembre 2005 alle ore 11,00

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


Abstract:
L'obiettivo del seminario è quello di rivisitare le tradizionali tecniche statistiche per l'analisi di dati multidimensionali ed autocorrelati alla luce di alcune tendenze innovative nella letteratura internazionale, che pongono l'accento sull'importanza della proprietà di robustezza dei metodi, cioè sulla loro capacità di fornire risultati stabili e scientificamente attendibili anche in presenza di valori anomali. I metodi tradizionali (deletion diagnostics) cercano di identificare i valori anomali operando in maniera "backwards" valutando l'anomalia o l'influenza d'una osservazione su un modello statistico solo dopo che esso è stato adattato all'intero data set. Così facendo, però, i metodi tradizionali soffrono d'un grave inconveniente, l'effetto di mascheramento, che si manifesta in presenza di gruppi di outliers e che rende l'influenza individuale di ciascuno di essi molto limitata e dunque non identificabile. Inoltre, in presenza di outlier multipli c'è un aumento esponenziale del numero di modelli da considerare. 
Un'alternativa ai metodi backward è costituita dall'utilizzo di stimatori robusti (LMS, MAD, TRIMMED MEAN). Generalmente tali metodi permettono di rilevare gli outlier, però presentano l'inconveniente di sottopesare o tralasciare alcune osservazioni. Inoltre, essi possono fallire completamente se le osservazioni non provengono da un'unica popolazione, ma da più popolazioni distinte.
Lo scopo del seminario è quello di presentare una nuova metodologia statistica nota con il nome di forward search (Atkinson and Riani 2000, Atkinson, Riani and Cerioli, 2004) che combina la robustezza e l'efficienza e consente di cogliere l'effetto inferenziale delle diverse unità statistiche sul modello proposto. Attraverso una combinazione efficace di modellazione statistica e di grafici diagnostici, la forward search costituisce uno strumento potente al fine di individuare la presenza di valori anomali, sia individuali che raggruppati, e di valutare il loro effetto sui risultati delle analisi tradizionali.
Bibliografia
Atkinson A.C. and Riani M. (2000), Robust Diagnostic Regression Analysis, Springer Verlag, New York.
Atkinson A.C., Riani, M. and Cerioli A. (2004), Exploring Multivariate Data With the Forward search, Springer Verlag, New York. 


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
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