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L'imputazione dei dati mancanti: una proposta di analisi tramite il modello di Rasch
In questo lavoro si intende affrontare il problema della analisi di dataset incompleti, con specifico interesse a una modellistica nota come
famiglia di Rasch, e alla strategia piĂč semplice ed immediata (si tratta della
tecnica implementata di default su tutti i software di maggior uso per lâanalisi di Rasch) per il âtrattamentoâ del dato mancante, ossia quella che consiste nellâignorarne lâoccorrenza. Con âproblema dellâanalisi di dataset incompletiâ si intende, precisamente, il problema della stima del modello(di Rasch, in questo caso) in presenza di missingness. Lâanalisi verrĂ qui condotta in termini applicativo-comparativi, con lâuso di un caso di studio
giĂ trattato in letteratura
Il trattamento dei dati mancanti: una proposta di analisi tramite il modello di Rasch
Il presente lavoro si colloca in una ricerca piĂč ampia concernente il trattamento
dei dati mancanti allorchĂ© vengono utilizzati i modelli della famiglia di Rasch e ha lâobiettivo di confrontare gli effetti dellâapplicazione di alcune tecniche di imputazione dei dati mancanti. In effetti il problema dei dati
mancanti, anche se assai frequente nelle applicazioni, non ha purtroppo una
soluzione univoca, ma Ăš fortemente dipendente dal caso di studio, a sua
volta caratterizzato da svariati fattori quali il contesto applicativo, il tipo di dati, la quantitĂ e qualitĂ dei dati mancanti, la tipologia del disegno, il tipo
di modello ipotizzato per descrivere i dati, la precisione richiesta nelle stime ecc
Parametric dominance relations for distributions obtained by composition
The so called T-X family provides an interesting new method for generating distributions by composing (possibly parametric) distribution and quantile functions. Such an approach makes it possible to add parameters to an existing model, in order to obtain a new and more flexible one. In this framework, we study the conditions under which distributions obtained through the T-X method can be ranked by a dominance relation, such as the stochastic dominance of first and second degree