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CAMPIONAMENTO CASUALE SEMPLICE STIMA DEI PARAMETRI E ALTRO - Coggle Diagram
CAMPIONAMENTO CASUALE SEMPLICE STIMA DEI PARAMETRI E ALTRO
STIMA DELLA MEDIA
(C.C.S. SENZA REINSERIMENTO)
Formulario + slide 9
Stima di Y(con trattino sopra)
Aggiungere funzione indicatrice
Distorsione
Non distorto
Media
VARIANZA DI STIMA DELLA MEDIA CAMPIONARIA
Si ricava VAR(Y'), S^2 e Sigma^2
STIMA DI PROPORZIONI E DEL TOTALE
Stima del totale
Dal totale campionario e poi il resto
Stima della proporzione
Dalla proporzione campionario e poi il resto
INTERVALLI DI CONFIDENZA
Per la media
Formulazione del teorema del limite centrale (valida per N, n e (N-n) grandi
Intervallo di confidenza
Se il parametro è un totale
Se il parametro è una proporzione
DETERMINAZIONE DELLA NUMEROSITÀ OTTIMALE
OSSERVAZIONI
Per stimare n occorre stimare la varianza di Y, S2. Come?
Attraverso indagini pilota
Da informazioni ottenute da studi precedenti
Da considerazioni sulla natura della variabile e della popolazione
Se Y è
dicotomica
, la situazione di massima variabilità si ha per p=0,5, da cui S2=0,25
File aggiuntivo: Determinazione per n per proporzione
Se l’indagine è multiscopo, ad ogni variabile corrisponde un valore ottimale di n. Il valore finale di n sarà o il valore ottimale massimo o la media ponderata dei valori ottimali di n, con pesi proporzionali all’importanza della variabile
La numerosità ottima di un campione è quella che permette di ottenere gli obiettivi dell’indagine al minimo costo, e sarà il più piccolo numero in base al quale le stime raggiungono il livello di attendibilità atteso dal ricercatore
Fattori che influiscono sulla determinazione della dimensione ottimale del campione
Il costo (costo fisso + costo per osservazione)
La presenza di molte variabili
L’errore campionario che si ritiene ammissibile
L’esigenza di stime significative per sub-popolazioni
La varianza del fenomeno osservato