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Test statistici e AI: guida per non confondere gli strumenti

Test statistici e classificazione supervisionata rispondono a domande diverse: i primi valutano se le popolazioni differiscono, la seconda predice l’appartenenza di nuovi individui. Il p-value misura l’incompatibilità con l’ipotesi nulla; i modelli predittivi ottimizzano la generalizzazione. Confonderli porta a errori metodologici gravi

Pubblicato il 10 mar 2026

Francesco Calabrò

Professore associato di Analisi Numerica, Dipartimento di Matematica e Applicazioni, Università degli Studi di Napoli "Federico II", fondatore e socio dello Spin-off universitario D3C, socio della Camelia Tech

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Nella letteratura applicativa è frequente una sovrapposizione concettuale tra test statistici di differenza tra gruppi e metodi di classificazione supervisionata, introdotti nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. Tuttavia, questi strumenti rispondono a obiettivi distinti.

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Francesco Calabrò

Professore associato di Analisi Numerica, Dipartimento di Matematica e Applicazioni, Università degli Studi di Napoli "Federico II", fondatore e socio dello Spin-off universitario D3C, socio della Camelia Tech

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