Metodi di stima in presenza di errori non campionari

Giovanna Nicolini

Professore Ordinario di Statistica presso la Facoltà di Economia dell'Università degli Studi di Milano.



Donata Marasini

Professore Ordinario di Statistica presso l'Università degli Studi di Milano-Bicocca, dove dal 2009 è Presidente del Nucleo di Valutazione. Insegna Metodi Statistici non parametrici e Statistica II che comprende Inferenza ed Elementi di Teoria dei Campioni.



Giorgio Eduardo Montanari

Professore Ordinario di Statistica presso la Facoltà di Scienze Politiche dell'Università degli Studi di Perugia. Dal 2001 ricopre anche la carica di Preside della Facoltà. È docente di Statistica e di Valutazione di politiche e servizi ed è autore di oltre 70 pubblicazioni.



Monica Pratesi

Professore Associato di Statistica presso la Facoltà di Economia dell'Università di Pisa. Dal 2011 è delegato del Rettore con funzioni di indirizzo e coordinamento dell'Osservatorio Statistico dell'Ateneo. È docente di Statistica e di Indagini Campionarie.



Maria Giovanna Ranalli

Professore Associato di Statistica presso la Facoltà di Scienze Politiche dell'Università degli Studi di Perugia dove è docente affidataria del corso di Statistica e Metodi di Valutazione. Dal 2007 è anche docente affidataria del corso di Teoria dei Campioni presso la Facoltà di Economia.



Emilia Rocco

Ricercatore universitario di Statistica presso la Facoltà di Economia dell'Università degli Studi di Firenze. Docente del corso di Indagini Campionarie per il corso di laurea in Statistica e codocente del corso di Statistica I per il corso di laurea in Economia e Commercio presso la Facoltà di Economia dell'Università di Firenze.

L'opera si propone di illustrare in modo sintetico e sistematico le tecniche di stima dei parametri di una popolazione finita che fanno uso delle informazioni ausiliarie disponibili, al fine di affrontare i problemi che emergono nelle indagini reali. In queste infatti ci si trova a dover fronteggiare gli effetti delle imperfezioni nelle basi di campionamento, della mancata osservazione di tutte le variabili da rilevare o di una parte di esse nelle unità designate a far parte del campione, degli errori di misura. Il volume si propone di rendere il lettore conscio
di tali effetti e capace di farvi fronte con le tecniche che vengono descritte sottolineandone le potenzialità e i limiti al fine di una scelta consapevole.

Descrive in modo sintetico ma efficace come fare fronte ai problemi di stima nella realizzazione di indagini a campione e sondaggi

1 Introduzione al campionamento da popolazioni finite.- 2 I campionamenti probabilistici.- 3 L'impiego delle variabili ausiliarie per la costruzione degli stimatori.- 4. Metodi per correggere gli errori di copertura.- 5. Metodi inferenziali in presenza di errori da mancate risposte totali.- 6. Metodi inferenziali in presenza di errori da mancate risposte parziali.