Modelli di miscuglio e dati mancanti non "at random": impieghi del metodo EM

In questo lavoro ci si propone di trovare soluzione ai problemi inferenziali che derivano dalla presenza di miscugli e di dati mancanti non "at random", incontrati in uno studio di caso sulle carriere assistenziali dei percettori di misure di sostegno del reddito. L'attenzione viene posta sulla relazione tra durata del periodo di percezione del sussidio e la probabilità di ricevere un secondo sussidio entro due anni dalla conclusione dal primo. Si verificano due tipi di problemi. (i) La presenza di diverse sottopopolazioni di assistiti, non osservabili, comporta la definizione di un modello di miscuglio. (ii) Le caratteristiche del piano di osservazione non consentono sempre di osservare se i soggetti ricevono un secondo sussidio. Entrambe le questioni possono essere ricondotte alla presneza di dati mancanti. La risoluzione dei probolemi descritti viene affrontata mediante impieghi ad hoc del metodo EM - expectation-maximization (Dempster, Laird, Rubin; 1977).