Piscitelli, Alfonso (2006) Data fusion: un approccio non simmetrico al file grafting. [Tesi di dottorato] (Unpublished)

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Item Type:	Tesi di dottorato
Resource language:	Italiano
Title:	Data fusion: un approccio non simmetrico al file grafting
Creators:	Creators Email Piscitelli, Alfonso UNSPECIFIED
Date:	2006
Date type:	Publication
Number of Pages:	137
Institution:	Università degli Studi di Napoli Federico II
Department:	Matematica e statistica
Dottorato:	Statistica
Ciclo di dottorato:	18
Coordinatore del Corso di dottorato:	nome email Lauro, Carlo Natale UNSPECIFIED
Tutor:	nome email Balbi, Simona UNSPECIFIED
Date:	2006
Number of Pages:	137
Keywords:	Data Fusion, File Grafting, ACPR
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:	Area 13 - Scienze economiche e statistiche > SECS-S/01 - Statistica
Date Deposited:	31 Jul 2008
Last Modified:	05 Dec 2014 14:31
URI:	http://www.fedoa.unina.it/id/eprint/607
DOI:	10.6092/UNINA/FEDOA/607

Collection description

Gli argomenti trattati nella tesi costituiscono quindi una trattazione organica e originale sulla problematica del file grafting nell’ambito del Data Fusion. Nello specifico il lavoro di tesi è così articolato. Il primo capitolo ha lo scopo di introdurre e presentare nel dettaglio il Data Fusion in tutte le sue fasi metodologiche, partendo dalla definizione del fusion e specificando i modelli e i metodi con cui vengono effettuate le fusioni. Il secondo capitolo definisce, approfondisce e analizza sinteticamente la tecnica dell’ACPR. Nello stesso capitolo espone nel dettaglio l’utilizzo dell’ACPR per la soluzione del problema della similarità tra soggetti, e i vari passaggi che consentono l’utilizzo di una tecnica non simmetrica nel file grafting. Il terzo capitolo pone l’attenzione sulle condizioni che consentono di effettuare il file grafting. In particolare, con la proposta di un test per la verifica della non significatività delle differenze tra le strutture delle variabili in comune alle due indagini. Il quarto capitolo propone un nuovo algoritmo per il file grafting, provando a dare una nuova soluzione al problema della fusione dei dati. Il modello proposto denominato Grafting non simmetrico, è concepito con lo scopo di evidenziare similitudini tra i soggetti delle due indagini, alla luce della relazione, verificata esistente, tra i due gruppi di variabili che compongono l’indagine di riferimento.

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