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CAP 3 – STIMA

Cap. 3 - Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni ...

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Corso di laurea magistrale in Statistica, Scienze Attuariali e Finanziarie<br />

INFERENZA STATISTICA (Note didattiche)<br />

Bruno Chiandotto Versione 2015<br />

3. Stima<br />

3.3.7 Intervallo di confidenza per la differenza fra medie per dati appaiati<br />

Se X ~ N( x ,<br />

2<br />

x<br />

) e Y ~ N( y ,<br />

2<br />

y<br />

) sono due v.c. con varianze<br />

2<br />

x<br />

<br />

2<br />

y<br />

incognite e si<br />

vuole costruire un intervallo di confidenza per x y sulla base dell’evidenza<br />

campionaria, l’elemento definito nella sezione precedente non è più pivotale poiché le<br />

due varianze<br />

2<br />

x<br />

e<br />

2<br />

y<br />

(parametri di disturbo) non sono note. Si può allora pensare di<br />

sostituire alle quantità incognite una loro stima ed ottenere la v.c..<br />

dove<br />

2<br />

S<br />

x<br />

e<br />

2<br />

S y<br />

utilizzate come stimatori di<br />

X Y <br />

S<br />

2<br />

x<br />

<br />

x<br />

/ m S<br />

2<br />

y<br />

y<br />

/ n<br />

sono, rispettivamente, le varianze campionarie corrette di X e di Y<br />

2<br />

x<br />

e<br />

2<br />

y<br />

<br />

,<br />

. Purtroppo, questa v.c., pur non dipendendo da<br />

parametri incogniti, non è elemento pivotale non essendo nota la sua distribuzione.<br />

Infatti, la v.c. di cui si conosce la distribuzione (t di Student con n+m-2 gradi di<br />

libertà) è quella definita dal rapporto tra la v.c. la normale standardizzata relativa alla<br />

differenza tra medie e la radice di un<br />

combinazione delle varianze:<br />

2<br />

<br />

<br />

divisa per i propri gradi di liberta relativa alla<br />

2<br />

2<br />

X Y x y m1<br />

S n1<br />

S <br />

x<br />

y<br />

<br />

2 2 m n<br />

2<br />

2 2<br />

x<br />

/ m<br />

y<br />

/ n <br />

x<br />

<br />

y <br />

Ma in questa espressione le due varianze incognite<br />

2<br />

x<br />

e<br />

2<br />

y<br />

<br />

, che compaiono al<br />

numeratore e al denominatore, non si semplificano.<br />

Per campioni di dimensioni modeste il problema della determinazione dell’intervallo di<br />

confidenza per<br />

<br />

x<br />

y<br />

in presenza di due varianze<br />

2<br />

x<br />

e<br />

2<br />

y<br />

diverse ed incognite trova<br />

la sua soluzione ottimale nel caso in cui le due v.c. X e Y non sono indipendenti, anzi,<br />

si presume che la rilevazione dei due caratteri sia stata effettuata sulle stesse unità<br />

statistiche (dati appaiati). In tale situazione si avranno a disposizione n coppie di<br />

osservazioni x i<br />

, y i<br />

e si può, pertanto considerare la v.c. V = X <strong>–</strong> Y che è ancora una<br />

v.c. normale (essendo combinazione lineare di v.c. normali) con media<br />

<br />

E V E X E Y <br />

v x y<br />

e varianza<br />

Var<br />

2<br />

v<br />

2 2<br />

V<br />

Var X<br />

Var<br />

Y<br />

<br />

Cov X,<br />

Y <br />

x<br />

<br />

y<br />

<br />

xy<br />

Per la determinazione dell’intervallo di interesse basterà applicare la procedura<br />

illustrata in precedenza quando si è trattato della stima di intervallo per la media di una<br />

v.c. normale con varianza incognita. Da rilevare che per risolvere il problema non<br />

2 2<br />

occorre procedere alla stima delle varianze <br />

x<br />

e <br />

y<br />

e della covarianza xy<br />

bastando la<br />

stima della varianza della v.c. differenza V = X <strong>–</strong> Y. L’elemento pivotale è<br />

.<br />

212

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