Dita nella marmellata

[Borat]

Corruzione: ecco le regioni con più citazioni in giudizio - Economia - Panorama.it

Citazioni in giudizio per corruzione/danno erariale a carico di amministratori pubblici per regione/provincia autonoma, anno 2009.



Facendo un po' di divisioni (rapportando i casi alla popolazione) l'ordinamento diventa questo.

[neeno]

Che ladri in TAA.

[eiffel65]

bhè, sono contento di vivere in Veneto..
non ci faccio caso a queste classifiche, ma mi sembra evidentissima una cosa

[Borat]

Alt, errore. Ci sono delle popolazioni sbagliate (quella della Calabria).
Rifaccio il conto e posto la tabella corretta.

[fabry72]

Alt, errore. Ci sono delle popolazioni sbagliate (quella della Calabria).
Rifaccio il conto e posto la tabella corretta.

sti veneti... mi sbaglian pure i calcoli!

[Borat]

sti veneti... mi sbaglian pure i calcoli!

Ha parlato Leondardo da Vinci. Va bene che anche Einstein aveva solo 160 di QI, ma se guardi bene il calcolo è corretto, è la popolazione sbagliata (ho sbagliato a copiarla a mano dalla tabella istat...). Sicuro di avere la stoffa per fare il tesoriere?

Versione corretta, salvo ulteriori errori o omissioni.


Le popolazioni Istat sono qui Statistiche demografiche ISTAT e la tabella con le citazioni è sopra.

[fabry72]

Ha parlato Leondardo da Vinci. Va bene che anche Einstein aveva solo 160 di QI, ma se guardi bene il calcolo è corretto, è la popolazione sbagliata (ho sbagliato a copiarla a mano dalla tabella istat...). Sicuro di avere la stoffa per fare il tesoriere?

Versione corretta, salvo ulteriori errori o omissioni.
Immagine


Le popolazioni Istat sono qui Statistiche demografiche ISTAT e la tabella con le citazioni è sopra.

assolutamente no.
io miro a fare il mantenuto.

P.S.
certo che te la prendi veramente per poco... era una semplice battuta.

[Fdg]

Forse c'è un "costo fisso", cioè un certo numero di casi di corruzione ci sono sempre, che incide maggiormente dunque sulle regioni con minore popolazione.

[Borat]

Forse c'è un "costo fisso", cioè un certo numero di casi di corruzione ci sono sempre, che incide maggiormente dunque sulle regioni con minore popolazione.

E perché dovrebbe essere invariante fra le regioni penalizzando quelle con poca popolazione?

Si potrebbe sostenere che è l'amministrazione regionale, una per regione e presente sia nelle regioni da molti milioni di abitanti sia nelle regioni da 126.000 abitanti. Sarebbe compatibile con il relativamente alto tasso del Molise.

Solo che le regioni da molti milioni di abitanti (Lombardia, Sicilia) tendono anche ad avere numerose province, ciascuna delle quali ha competenze da leccarsi le dita (ambiente, acqua, rifiuti, edilizia scolastica, non so che cos'altro) e un seppur limitato numero di dipendenti con cui sbizzarrirsi in clientelismi ecc, poi il giro delle "consulenze" e via sguazzando.
Si può provare un modello linare generalizzato di regressione di Poisson con variabile dipendente il numero di casi (exposure la popolazione) e variabili indipendenti tre dummy (1-Centro, 2-Sud, 3-AO-BZ-TN) e il numero di province.
Questo dovrebbe permettere di espungere gli effetti delle province. Forse.

[Borat]

Si può provare un modello linare generalizzato di regressione di Poisson con variabile dipendente il numero di casi (exposure la popolazione) e variabili indipendenti tre dummy (1-Centro, 2-Sud, 3-AO-BZ-TN) e il numero di province.
Questo dovrebbe permettere di espungere gli effetti delle province. Forse.

Eccolo

. poisson casi centro sud aobztn province, exposure(pop)

Iteration 0:   log likelihood = -142.47373  
Iteration 1:   log likelihood = -142.30798  
Iteration 2:   log likelihood = -142.30794  
Iteration 3:   log likelihood = -142.30794  

Poisson regression                                Number of obs   =         21
                                                  LR chi2(4)      =     342.70
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -142.30794                       Pseudo R2       =     0.5463

------------------------------------------------------------------------------
        casi |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      centro |   .8807774   .0964534     9.13   0.000     .6917323    1.069823
         sud |   1.016618   .0872777    11.65   0.000     .8455571     1.18768
      aobztn |   1.167077    .184621     6.32   0.000     .8052265    1.528927
    province |  -.0713892   .0136746    -5.22   0.000    -.0981909   -.0445875
       _cons |  -11.07599   .1349637   -82.07   0.000    -11.34052   -10.81147
         pop | (exposure)
------------------------------------------------------------------------------

. poisgof

         Goodness-of-fit chi2  =   169.529
         Prob > chi2(16)       =    0.0000

Il modello non fitta molto bene i dati, 169 di chi2 con 16 df è un disastro. Notare che se uso una regressione negative binomial per assorbire la sovradispersione, i risultati sostanziali sono gli stessi ma cala di brutto la pseudo-varianza spiegata.
Ora, non ricordo come si fa con questo programma a confrontare due coefficienti di regressione, ma a occhio l'effetto dell'unione a tre AO-BZ-TN è maggiore di quello del Sud. Qui pare proprio che le peculiarità istituzionali si mangino anche il familismo amorale. Invece più sono le province più pare calare il numero di casi di corruzione. Il contrario di quello che ipotizzavo io.