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360 CAPITOLO 6. STATISTICA MULTIVARIATA Percorso: Eurostat, Statistics Database, Statistics A - Z, Unemployment, Database, LFS series - Detailed annual survey results, Total unemployment - LFS series, Unemployment rates by sex, age groups and nationality, select data, age: 25-64, citizen: total, geo: all; sex: total, time 2009; poi update ecc. come negli esercizi sulle serie storiche, scaricare e salvare su …le Excel. Cosa può in‡uire sulla disoccupazione? La spesa in research and developement? Percorso: Eurostat, Statistics Database, Statistics A - Z, Research and development, Database, Research and development, Statistics on research and development, R&D expenditure at national and regional level, Total intramural R&D expenditure (GERD) by sectors of performance, time: geo: all, sector: Higher education sector , 2005, unit: Percentage of GDP. Update ecc, scaricare e salvare su …le Excel. Che altro? Percorso: Eurostat, High-tech industry and knowledge-intensive services (stessa pagina di Research and development), High-tech industries and knowledge-intensive services: economic statistics at national level, Venture capital investments, Economic statistics on high-tech industries and Knowledge Intensive Services at the national level (htec_eco_sbs) , geo: all, indicator: Number of enterprises, nace: High-technology sectors, time: 2005. Update ecc, scaricare e salvare su …le Excel. Creare su Excel una tabella con le nazioni di cui si hanno tutti i dati, eliminando i riassunti europei, con i nomi delle nazioni nella prima colonna ed i nomi delle tre variabili (abbreviate in TD, RD, I) nella prima riga. Accorgimenti: mettere un nome …ttizio anche in cima alle nazioni; usare nomi brevi per le nazioni e soprattutto senza separatore. Creare un …le EsercizioMultiv1.RData (seguire in generale lo standard degli esercizi sulle serie storiche), caricare la tabella col comando (per indicazioni vedere l’appendice agli esercizi sulle serie storiche; in breve, conviene salvare la tabella su …le di testo con l’opzione limiti di tabulazione, salvare tale …le nella cartella dell’esercizio, da R cambiare directory portandosi in tale cartella, poi eseguire il seguente comando): U
6.5. ESERCIZI 361 parti, per motivi di spazio: TD RD I Belg 6.6 0.41 16943 Bulg 6.0 0.05 5274 Czec 5.9 0.23 33179 Denm 5.1 0.60 10202 Germ 7.3 0.41 81825 Esto 12.3 0.39 1396 Gree 8.4 0.28 11330 Spai 16.0 0.33 44985 Fran 7.5 0.40 77990 Ital 6.5 0.33 136767 Latv 15.3 0.23 1736 Lith 12.2 0.41 2184 Calcoliamo la matrice di correlazione tra le tre variabili: cor(U) TD RD I TD 1 -0.197 -0.109 RD -0.197 1 0.148 I -0.109 0.148 1 TD RD I Luxe 4.1 0.02 1231 Hung 8.8 0.24 34104 Neth 2.8 0.54 26300 Aust 4.0 0.61 15700 Pola 6.8 0.18 47776 Portu 9.0 0.29 17288 Roma 5.7 0.06 16214 Sloven 5.2 0.24 4232 Slovak 10.5 0.10 2071 Finl 6.5 0.66 6823 Swed 6.0 0.79 37834 UK 5.6 0.45 132887 Norw 2.2 0.47 12116 Risultato pessimo: sostanziale scorrelazione tra le tre variabili! Ma c’è un errore banale, che potrebbe essere alla base di questo fallimento: la variabile I non è una percentuale, ma un totale. E’ vagamente proporzionale alla dimensione della nazione. Va percentualizzato. Bisogna trovare la popolazione e dividere per essa (moltiplicando per un fattore che riporti a numeri circa unitari). Errore a parte, con plot(U) si ottiene il seguente disegno. I disegni relativi ad I sono ovviamente insensati. Il disegno tra TD e RD invece è corretto (corrisponde a dati utilizzati nel modo giusto) ma è assai deludente. Pensavamo che una maggiore spesa in R&D provocasse un minore TD. Un po’ è vero, il coe¢ ciente di correlazione vale circa -2 e dal gra…co si vede una lieve struttura a retta decrescente. La è molto vaga, il risultato non è netto; giocano molti altri fattori, c’è un’enorme variabilità attorno alla retta di regressione, variabilità inspiegata.
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Elementi di Probabilità, Statistic
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iv INDICE 1.2.16 Disuguaglianza di
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vi INDICE 4.2.11 Densità spettrale
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viii INDICE 6.3.7 Loadings, rotazio
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x PREFAZIONE
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2 CAPITOLO 1. ELEMENTI DI CALCOLO D
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190 CAPITOLO 4. ANALISI E PREVISION
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