Inferenza e test statistici - Dipartimento di Economia e Statistica
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La funzione <strong>di</strong> ripartizioneCalcolo delle aree sottese alla curvaLe probabilità cumulate sono espresse daè sono calcolate con meto<strong>di</strong> <strong>di</strong> approssimazione numerica=DISTRIB.NORM.ST()Esprime la probabilità <strong>di</strong> osservare unvalore della normale tra “a” e “b”Importanza della normaleRisiede nel fatto che moltissimi fenomeni possono esservi rappresentati.La t <strong>di</strong> StudentQuesto modello è molto simile a quello gaussiano, maha code più ”pesanti” (or<strong>di</strong>nate estreme più alte)Infatti, la normale serve da efficace approssimazione <strong>di</strong> molte altrevariabili casuali continue e <strong>di</strong>screte.!"< t n < ", n > 2E( t n ) = 0, Var( t n ) =nn ! 2La varianza è superiore all'unità, masi avvicina ad uno all'aumentare <strong>di</strong> "n"L'elemento caratterizzante della t <strong>di</strong> Student sono "i gra<strong>di</strong> <strong>di</strong> libertà" nche è il parametro della t <strong>di</strong> Student.Già nel 17° secolo, Galileo <strong>di</strong>scusse il comportamentodelle misurazioni delle <strong>di</strong>stanze astronomiche avendoin mente il modello normale della compensazione traerrori <strong>di</strong> segno opposto.Per ogni grado <strong>di</strong> libertà esiste una t <strong>di</strong> Student, sebbene queste <strong>di</strong>ventino poco<strong>di</strong>stinguibili per n!60.Questa v.c. è stata analizzata da W.S. Gosset, nel 1906, che firmò l'articolocon lo pseudonimo "STUDENT" ed è da allora nota come "La t <strong>di</strong> Student"
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