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Comandi e funzioni di R per le Serie Storiche

Schema di Metodi Statistici per la gestione aziendale (schema generale della teoria)

Appunti ricevimento 8/06/11

Di seguito pubblico il file della soluzione di un appello del 2010, dove però ho inserito tutte le possibili domande che si sono presentate in tutti gli appelli fino ad oggi. Vi posto il file sia in .pdf sia in .doc. Vi chiedo di utilizzare il secondo per modificarlo e INVIARMI EVENTUALI CONSIGLI, SUGGERIMENTI, OPINIONI, CORREZZIONI VIA MAIL A: michele1712@hotmail.it     Vi ringrazio davvero!

Soluzione appello del 5.07.10 e altre domande teoriche degli appelli precedenti (file pdf)

Soluzione Appello 5.07.10 e altre domande teoriche degli appelli precedenti (file word)

Di seguito, le correzioni che mi ha inviato cortesemente la Cri:

1- quando fai il plot dei residui w puoi commentare il fatto che sembri o meno una serie stazionaria, o un white noise, ma non è correttissimo dire che “i residui mostrano una correlazione positiva di ordine 1, in particolar modo dopo il 2006” perchè tu la correlazione fai fatica a vederla dal grafico, tant’è che l’acf non mostra correlazione significativa al primo ritardo.
2- “Per Il ritardo massimo considerato è meglio prendere i primi n ritardi dal correlogramma correlati significativamente.” meglio dire che prendo k pari all’ultimo ritardo significativamente diverso da zero
3-” (ovvero AIC sembra sovrastimare il numero di parametri)” non sovrastima il numero di parametri, semplicemente il numero di parametri ha meno peso che in BIC
4- “Phi è il parametro della deriva a smorzare. La deriva “a smorzare” più è piccola (più è <1), più è libera di muoversi. Se è grande, aumenta il peso dell’innovazione.” se la deriva è libera di muoversi dò più peso all’innovazione, quindi più phi è piccola più dò peso all’innovazione
5- “Si dia la definizione in formule di processo stocastico stazionario. Poi si descrivano le autocorrelazioni per una serie con osservazioni y1 = 10.1, y2 = −10.3, y3 = 10.2, y4 = −10.5, y5 = 10.3, …, e si dica se questa serie sembra essere stazionaria oppure no, giustificando la risposta.” disegna bene il grafico…l’ampiezza delle oscillazioni aumenta nel tempo, non è stazionaria in varianza!