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    Nessuno at |

    Da quanto sopra sembra dedursi che in Italia l’analisi previsionale sia off limits e ci si limiti episodicamente ad identificare la probabilità che qualcosa accada…vorrei chiedere a Voi esperti se le risorse umane addette alla bisogna, particolarmente pregiate dovendosi dedicare a codesta tipologia di esercizi, le forma l’Istat direttamente o le facoltà di sociologia…Grazie!

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    half-baked at |

    Che bellezza. Avrei vari commenti più o meno intelligenti da fare, ma al momento mi manca il tempo quindi mi limito a ringraziarti. Giusto oggi ero impegnata in una discussione su metodi previsionali che consentono un’inferenza statistica con proprietà note (modelli di forecasting in serie storica tradizionali, modelli di regressione etc) e metodi previsionali non-parametrici che purtroppo non la consentono (reti neurali, support vector machines, modelli ad agenti). La mia sensazione è che sia meglio prenderci senza sapere quanto che avere intervalli di confidenza definiti sulla base di assunzioni spesso non verosimili, ma qui si apre veramente un mondo.
    Per gli appassionati o i semplici curiosi della materia, ecco un esempio di uno studio interessante: “Supporting a Marine Corps distributed operations platoon: a quantitative analysis” (http://www.dtic.mil/cgi-bin/GetTRDoc?AD=ADA439359). Ma ce n’è in abbondanza. Ah, l’abbondanza. 😀

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    half-baked at |

    Eh, è un’opinione che va per la maggiore di questi tempi, ringraziando il cielo. 😉

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    Nessuno at |

    It is recommended that simulation studies in logistics freely explore factors and policies that are not feasible in the real world in order to assess the cost of mistakes and the value of good policy.” 
    Penso a quanta libertà di esplorazione circola nella nostra cultura aziendale…che ne dici half-baked? 

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