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By A. Richard Olson, Henry W. Hicock

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F. f. al variare dei gradi di liberta Intervallo di conJidenza per (T Per Ia stima di (J" si dimostra che la distribuzione campionaria (n - 1) . ~ e Ia distribuzione X2 con (n - 1) gradi di liberta. 14): stimare la (J e calcolarne la banda di confidenza al 95%. 797 su un campione di n = 12 individui. 44. Distribuzione t-Student Siano Z e V due variabili casuali indipendenti con Z gaussiana standardizzata e V distribuita come una X~ (cioe X2 con v gradi di Iiberta). 5 ha distribuzione detta t-Student con v gradi di Iiberta, Ia cui densita di probabilita e: _ 1 r(~) ( f(t)- yVir' r(i) .

17. Minimizzazione funzione -£ per ricercare e 46 • 2 Metodi di stima dei parametri di una distribuzione metodi di ordine uno 0 superiore in cui l'algoritmo di calcolo usa Ie derivate parziali prime ed eventualmente seconde (calcolate per via numerica 0 fomite in forma chiusa dall'utente) per approssimare la funzione obiettivo nel punto di tentativo G ricercando la traiettoria di massimo incremento (0 decremento) della funzione. Assegnata una variazione alle variabili lungo tale traiettoria si determina un nuovo punto da cui ricominciare la procedura.

92 rispetto al massimo della log-verosimiglianza £(1'1,1'2, ... 1'p) lungo it profilo Lr. In Fig. 49). 13 e si ricavi la banda di confidenza di fr utilizzando il metodo del profilo Lr. Al fine di stimare la banda di confidenza di fr, si discretizza il campo di esistenza di a, e per ognuno dei valori discretizzati si ricerca il valore della media che massimizza la log-verosimiglianza. 05 si ottengono i massimi vincolati riportati in Fig. 21. 92: stimando i parametri si ottiene I! 442 (Fig. 21). 20).

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