Problemi affrontabili agli elementi finiti

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Problemi affrontabili agli elementi finiti"

Transcript

1 1) ANALISI STATICHE Problem affrotabl agl elemet ft Medate la schematzzazoe a elemet ft s costrusce la matrce d rgdezza complessva e po l problema s rduce a f = K x x = K Le aals lear s attuao el problem struttural quado carch soo suffcetemete bass da o geerare grad spostamet e plastctà del materale 1 f Le aals o lear s verfcao a causa d dvers possbl feome: Sollectazo del materale al d sopra della sogla del comportameto elastco Spostamet de put odal tal da causare apprezzabl modfche della matrce d rgdezza (sstem o al I orde) Preseza d codzo al cotoro o blatere (cotatto tra bord elemet o cotatto co corp rgd) Computo delle deformazo o arrestato al I orde (grad deformazo - effetto delle rotazo el modello costtutvo) Modellazoe del cedmeto sotto carco (creep) medate modell vscos Codzo d stress-stffeg ovvero quado le teso tere fluezao la rgdezza della struttura

2 Qualuque e sa la causa, le o leartà s rsolvoo effettuado l calcolo modo cremetale; qud cascu cremeto s rsolve teratvamete R ( u) = K u = P P = P S può supporre, dapprma, d far crescere l carco applcato per pass successv: P = P P Ad og cremeto del carco corrspode u cremeto ella deformazoe u = u u 1 = u + u + Al geerco step, s può valutare l resduo ( term d rsultate delle forze); ovvero le forze tere R(u ) devoo rsultare equlbro co quelle estere P Res ( u ) = R( u ) P 0 = All tero d og step s rchede d redere l resduo suffcetemete pccolo per mezzo d successve terazo, calcolado l cremeto d spostameto assocato 1 u last u 1 u 1 u u 3 u 3 u u + 1 last u u dove = u 1 last 1 u + = u + u 1

3 S esprme l espressoe del resduo medate l estrapolazoe d Taylor arrestata al I orde Re s Re s + 1 u u + u = 0 u ( ) Re s ( ) S può osservare che la precedete dervata a destra dell uguale dpede solo da R ( ) Re s R u = = K u u TAN ( ) Re s u = K u TAN 1 ( ) Re s ( ) u = K u TAN Aggorado ad og terazoe l resduo o squlbro e rcalcolado la matrce d rgdezza tagete, s resce a completare lo step: last u = u = 1 last last = 1 + = 1 u u u La veloctà d covergeza dpede aturalmete da come vara la matrce d rgdezza tagete K TAN

4 Metodo Newto-Raphso completo Metodo Newto-Raphso modfcato

5 ) ANALISI DINAMICHE S utlzzao aals d tpo damco allorché le forze d erza rsultao paragoabl a quelle elastche-plastche Ache le aals damche possoo essere lear e o lear, allo stesso modo d quelle statche L aals modale è sostazalmete l aals damca fodametale quato foredo frequeze propre e mod propr d vbrare dà ua stes completa del comportameto vbratoro d u sstema leare I sstem meccac soo sempre pù o meo smorzat, tuttava spesso lo smorzameto è pccolo o s può rappresetare come ulterore parametro modale Smorzameto trascurable o modale (matrce C assete): M & x + K x = 0 S cercao soluzo armoche: x = u seω t 0 ( ω ) M + K u0 = 0 Se esstoo soluzo o baal ω = u 0 autovalor = autovettor S può, a posteror dell aals modale, rcercare u coeffcete admesoale d smorzameto par al valore smorzameto / l suo valore crtco

6 Se vece s è detfcata ua matrce C s può acora effettuare u aals modale, ma questa volta el campo de umer compless M && x + C x& + K x = 0 Per rsolvere, s raddoppa la dmesoe () del problema co l metodo d Duca y = x& M x& M y = 0 M y& + C y + K x = 0 0 M M y& M + C x & 0 0 y = 0 K x S cercao soluzo armoche smorzate: = 1 y0 w = t = 0 e λ 0 w w x0 M λm λm y K + λ C x 0 0 = 0 Se esstoo soluzo o baal λ = autovalor x 0 = autovettor spost. = autovettor vel. y 0 Le autofuzo rsultat soo complesse cougate λ = δω ± ω 1- δ

7 La frequeza propra è Im( λ ) Il coeffcete d Re( λ ) δ = smorzameto è Mod( λ ) Nel caso vece partcolare cu la C sa ua matrce proporzoale a massa e rgdezza Gl autovalor soo compless ma gl autovettor soo real C = α M + β K L aals stazoara è la rsposta damca d u sstema leare sollectato da u campo d forze a varazoe susodale el tempo I pratca è la rsposta forzata del sstema d equazo dfferezal M && x ( C x& ) + K x = f seωt + 0 Rcordado che u sstema leare rspode esclusvamete alla frequeza d ecctazoe x = x 0 seωt ( ω + ω C + K) x 0 se ωt = f se ωt 0 K ω x 0 = f M d( ) 0 S costrusce ua matrce d rgdezza damca (varable co la frequeza) e s rsolve l problema come se fosse statco, el domo della frequeza

8 L aals armoca è la rsposta damca d u sstema leare sollectato da u campo d forze perodco. I pratca è la rsposta forzata del sstema d equazo dfferezal S possoo utlzzare metod per rcavare soluzoe 1) S trova la soluzoe stazoara per cascua frequeza medate la versoe della relatva rgdezza damca (cocde co l aals stazoara) ) S utlzzao dat dell aals modale medate l prcpo d sovrapposzoe degl effett I questo caso, dopo aver effettuato l aals modale e ormalzzato mod modo tale che sa u T 0 M u 0 = m S può rcavare la rsposta sollectado j sommado tutt cotrbut fort da cascu modo medate sommatora ( ) mod No smorzat (k) (k) ( u u j ) ( ω ω ) ( ω) j ( ) x ω = F j k= 1 m k co ω = πν Frequeza crcolare Smorzat (k) (k) ( w w j ) mod k= 1 w ω = F ( ω λ ) Questa aals vee spesso utlzzata spazzolado le frequeze su u rage d teresse modo da caratterzzare la rsposta del sstema k ( ω)

9 Rsposta armoca sperm. e rcostruta Rsposta modo sgolo

10 L aals spettrale è sostazalmete ua aals che cosete la determazoe della rsposta ad ecctazo tpo terremot, azo del veto, o comuque a spettr d carco compless, ache o determstc L aals d Fourer c forsce coeffcet della sere de term susodal a frequeza crcolare crescete che approssmao la fuzoe perodca Qud le forzat, se perodche, possoo essere vste ella forma ( ωt + ϕ ) + f se( ωt + ϕ ) + L se( ω + ) f ( t) ϕ = f0 + f1 se 1 f t Il metodo qud prede avvo dalla coosceza dello spettro della forzate (sa esso spostameto mposto o forze estere) È comuque u aals che fa uso de dat modal, per cu rchede la prevetva esecuzoe d u aals modale Nel caso d ecctazoe radomca, s utlzzao le destà spettral d poteza che forscoo uscta le probabltà che l sstema rspoda co u certo coteuto frequeza I og caso, s perde l formazoe relatva alla fase d tutt cotrbut della rsposta. Ossa o s sa se tutte le rsposte forscao l massmo el medesmo state o o. Se s poe questa codzoe sta all utlzzatore compredere la portata d tale potes Esstoo pertato dfferet opzo per la combazoe de mod quado s usa la sovrapposzoe modale sa ell aals spettrale che quella armoca

11 L aals trastora è sostazalmete ua aals d tegrazoe al passo che può essere applcata sa a sstem lear che o lear Og step temporale tee coto sa delle codzo zal (spostameto e veloctà) al passo precedete, sa della forzate applcata per otteere l equlbro d D Alambert & x + ( C x& ) + K x ( t) x( t + t) = x( t) + x( t) M = f 0 Co tale aals s può ache studare ua rsposta a forzate perodca, ma dato che la soluzoe è fortemete fluezata dalle codzo zal, essa coverge alla soluzoe forzata solo dopo u tempo molto grade (scosglata per rsposte perodche) 3) ANALISI DI COLLASSO Bucklg come bforcazoe è ua aals che cosete d determare put d bforcazoe ella rsposta sotto carco. I pratca s determa l carco d collasso d ua struttura elastca. Il Bucklg s può verfcare ad esempo ua struttura paa sottle, quado l effetto delle teso assal ha u cdeza sulla rgdezza flessoale Aals autovalor

12 L effetto rrgdete o affloscate delle teso vee coteggato costruedo ua matrce d rgdezza geometrca, che s affaca a quella solta strutturale Affché sa possble l calcolo della rgdezza geometrca, occorre che sao preset gl effett legat agl spostamet ed alle deformazo al II orde La procedura s compoe d due pass successv Nel prmo s carca statcamete la struttura, coteggado ache gl effett del II orde. Il rsultato è quello d rcavare lo stato tesoale complessvo, e qud (a rtroso) la matrce d rgdezza geometrca K tot = K elast + K geom * ( P) = K + λ K ( P ) elast geom * co P = λ P Nel secodo passo, s rscrve la P = K x evdezado l cotrbuto delle due rgdezze P = * * [ K + λ K ( P )] x = λ P elast S cerca la codzoe, se esste, per cu gl spostamet dvegoo ft geom x = * -1 * [ K + λ K ] λ P elast geom * * 1 K + λ = 0 ; K K + λ I = 0 elast K geom Come s vede, la soluzoe cosste u problema agl autovalor dove, fssato u carco esploratvo P *, λ 1 P * rappreseta l valore del carco crtco, e x 1 la deformazoe ad esso assocata geom elast

13 Bucklg medate tegrazoe al passo S può pesare d realzzare l Bucklg determado l valore massmo del carco raggugble dalla struttura prma che l carco comc a scedere Post Bucklg Può avere teresse determare cosa succede alla struttura dopo che l carco sopportable comca a scedere. Questo è possble se vece d cremetare l carco s cremeta lo spostameto Esste fe ua sere d ulteror aals che soo d solto possbl co codc Mult-Purpose ma che qu o sarao ulterormete rchamate: 4) PROBLEMI TERMICI COMPRENSIVI DI PASSAGGI DI STATO 5) PROBLEMI FLUIDODINAMICI CON TRASPORTO MATERIA 6) SOLUZIONI DI CAMPI ACUSTICI 7) SOLUZIONI DI CAMPI ELETTRICI 8) SOLUZIONI DI CAMPI ELETTROMAGNETICI Ed fe ua sere d problem accoppat come Studo del comportameto termo - meccaco (ad esempo la lamazoe a caldo) Iterazoe fludo - struttura come el caso del flutter o delle vbrazo strutture ecctate acustcamete

Problemi affrontabili agli elementi finiti

Problemi affrontabili agli elementi finiti 1) ANALISI STATICHE Problem affrotabl agl elemet ft Medate la schematzzazoe a elemet ft s costrusce la matrce d rgdezza complessva e po l problema s rduce a f K x x K Le aals lear s attuao el problem struttural

Dettagli

Modulo di Fisica Tecnica. Differenze finite per problemi di conduzione in regime instazionario

Modulo di Fisica Tecnica. Differenze finite per problemi di conduzione in regime instazionario Dpartmeto d Meccaca, Strutture, Ambete e Terrtoro UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CASSINO Laurea Specalstca Igegera Meccaca: Modulo d Fsca Tecca Lezoe d: Dffereze fte per problem d coduzoe regme stazoaro /20

Dettagli

Generalmente sia l ampiezza che il valore medio della sollecitazione sono variabili nel tempo.

Generalmente sia l ampiezza che il valore medio della sollecitazione sono variabili nel tempo. È molto raro che u compoete meccaco sa sollectato a fatca da u carco cclco ad ampezza costate. Geeralmete sa l ampezza che l valore medo della sollectazoe soo varabl el tempo. max a a max m m m m Tempo

Dettagli

Propagazione di errori

Propagazione di errori Propagazoe d error Gl error e dat possoo essere amplfcat durate calcol. Rspetto alla propagazoe degl error s può dstguere: comportameto del problema - codzoameto del problema: vedere come le perturbazo

Dettagli

Funzioni di più variabili Massimi e Minimi una funzione definita in un insieme E. Un punto ( x0, y0)

Funzioni di più variabili Massimi e Minimi una funzione definita in un insieme E. Un punto ( x0, y0) Massm e Mm Fuzo d pù varabl Massm e Mm Dezoe: Sa z = (, ) ua uzoe deta u seme E U puto (, E s dce puto d massmo (rsp mmo) relatvo per (, ) se esste δ > tale che ((, ) B((, ), δ ) E (, ) (, ) (rsp (, )

Dettagli

Esercizi 12/10/2007. oppure B 0. In modo del tutto analogo AB 0 se e solo se. oppure B 0 B 0. Studio del segno di una disequazione polinomiale.

Esercizi 12/10/2007. oppure B 0. In modo del tutto analogo AB 0 se e solo se. oppure B 0 B 0. Studio del segno di una disequazione polinomiale. Esercz 2/0/2007 Dsequazo Sego d u prodotto. Voglamo studare l sego d u prodotto d due umer real. I altr term vedere qual soo le codzo affché due umer real A e B soddsfo AB 0. Ragoamo come segue: rcoducamo

Dettagli

Modello dinamico nello spazio dei giunti: relazione tra le coppie di attuazione ai giunti ed il moto della struttura

Modello dinamico nello spazio dei giunti: relazione tra le coppie di attuazione ai giunti ed il moto della struttura Damca Modello damco ello spazo de gut: relazoe tra le coppe d attuazoe a gut ed l moto della struttura smulazoe del moto aals e progettazoe delle traettore progettazoe del sstema d cotrollo progetto de

Dettagli

Istogrammi e confronto con la distribuzione normale

Istogrammi e confronto con la distribuzione normale Istogramm e cofroto co la dstrbuzoe ormale Suppoamo d effettuare per volte la msurazoe della stessa gradezza elle stesse codzo (es. la massa d u oggetto, la tesoe d ua pla, la lughezza d u oggetto, ecc.):

Dettagli

Alcuni metodi per la risoluzione di sistemi lineari con matrici strutturate.

Alcuni metodi per la risoluzione di sistemi lineari con matrici strutturate. Alcu meto per la rsoluzoe sstem lear co matrc strutturate. A. url - Calcolo Scetco Problema Rsolvere l sstema leare: A A. url - Calcolo Scetco Problema q A Co A matrce el tpo: p O A è ua matrce tragoale!

Dettagli

Approfondimenti Lezione 3. Mara Bruzzi

Approfondimenti Lezione 3. Mara Bruzzi Approfodmet Lezoe 3 Mara Bruzz APPROFONDIMENTO 1 : I BOSONI Partcelle come le a, foto, meso hao vece fuzo d oda smmetrche y S. Esse o obbedscoo al prcpo d esclusoe d Paul. Tal partcelle soo dette BOSONI.

Dettagli

LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA

LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA A FUNZIONE DI VEROSIMIGIANZA HA UN RUOO IMPORTANTE NEA PROCEDURE DI INFERENZA STATISTICA COME: ) METODO DI COSTRUZIONE DI STIMATORI (IN SITUAZIONI COMPESSE) ) METODO DI INDIVIDUAZIONE DI TEST UNIFORMEMENTE

Dettagli

MEDIA DI Y (ALTEZZA):

MEDIA DI Y (ALTEZZA): Uverstà d Casso Eserctazo d Statstca del 4 Marzo 0 Dott. Mrko Bevlacqua ESERCIZIO Su u collettvo d dvdu soo stat rlevat caratter X Peso( kg) e Altezza ( cm) otteamo la seguete dstrbuzoe d frequeza coguta:

Dettagli

Calcolo della composizione e della temperatura di uscita da un reattore adiabatico di ossidazione parziale di CH 4.

Calcolo della composizione e della temperatura di uscita da un reattore adiabatico di ossidazione parziale di CH 4. Dpartmeto d Eerga oltecco d Mlao azza Leoardo da Vc - MILANO Eserctazo del corso FONDAMENTI DI ROCESSI IMICI rof. Gapero Gropp ESERCITAZIONE 6 Calcolo della composzoe e della temperatura d uscta da u reattore

Dettagli

Modelli di accumulo del danno dovuto a carichi ciclici

Modelli di accumulo del danno dovuto a carichi ciclici Modell d accumulo del dao dovuto a carch cclc Modell d accumulo del dao dovuto a carch cclc È molto raro che u compoete meccaco sa sollectato a fatca da u carco cclco ad ampezza costate. Geeralmete sa

Dettagli

y = α + βx + ε Qui ci soffermeremo su un unica classe di modelli, detti modelli statistici lineari. Si veda la seguente figura:

y = α + βx + ε Qui ci soffermeremo su un unica classe di modelli, detti modelli statistici lineari. Si veda la seguente figura: Il problema della regressoe s poe quado l valore d ua varable aleatora y, chamata varable dpedete, è fuzoe d ua varable o aleatora x, chamata varable dpedete Qu c soffermeremo su u uca classe d modell,

Dettagli

Definizione algebrica dello stato di tensione

Definizione algebrica dello stato di tensione Comportameto meccaco de materal Defoe algebrca dello stato d tesoe Stato d tesoe e d deformaoe Defoe algebrca dello stato d tesoe Premessa Tesoe e rapporto bvettorale Il tesore della tesoe Equlbro e relao

Dettagli

exp("# (al posto di n) var Ca Coefficiente di asimmetria, indipendente dal valore dei parametri. f X DISTRIBUZIONE EV1 o DI GUMBEL.

exp(# (al posto di n) var Ca Coefficiente di asimmetria, indipendente dal valore dei parametri. f X DISTRIBUZIONE EV1 o DI GUMBEL. DISTRIBUZIONE EV o DI GUMBEL. x x [ $ e ] exp[ e ] F x exp co: Sgfcato de parametr: f exp al posto d : Numero medo d evet dpedet [ 0,t], ad esempo u ao. / :Valore medo della gradezza dell eveto, esempo

Dettagli

Università di Cassino Esercitazioni di Statistica 1 del 5 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Università di Cassino Esercitazioni di Statistica 1 del 5 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua Uverstà d Casso Eserctazo d Statstca del 5 Febbrao 00. Dott. Mrko Bevlacqua ESERCIZIO N A partre dalla dstrbuzoe semplce del carattere peso rlevata su 0 studet del corso d Mcroecooma peso: { 4, 59, 65,

Dettagli

Esercitazione 6 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 6 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazoe del corso d Statstca parte Dott.ssa aola Costat 8 Marzo 0 Eserczo S ha motvo d rteere che u uovo farmaco A abba la propretà d abbassare l lvello d glcema el sague. I cascuo de pazet dabetc osservat,

Dettagli

Lezione 4. La Variabilità. Lezione 4 1

Lezione 4. La Variabilità. Lezione 4 1 Lezoe 4 La Varabltà Lezoe 4 1 Defzoe U valore medo, comuque calcolato, o è suffcete a rappresetare l seme delle osservazo effettuate (o l seme de valor assut dalla varable statstca); è ecessaro qud affacare

Dettagli

Variabilità = Informazione

Variabilità = Informazione Varabltà e formazoe Lo studo d u feomeo ha seso solo se esso s preseta co modaltà/testà varabl da u soggetto all altro. Ad esempo, se dobbamo studare l reddto ua certa regoe è ecessaro osservare utà statstche

Dettagli

Classi di reddito % famiglie Fino a 15 5.3 15-25 16.2 25-35 21.1 35-45 18.6 45-55 13.6 Oltre 55 25.2 Totale 100

Classi di reddito % famiglie Fino a 15 5.3 15-25 16.2 25-35 21.1 35-45 18.6 45-55 13.6 Oltre 55 25.2 Totale 100 ESERCIZIO Data la seguete dstrbuzoe percetuale delle famgle talae per class d reddto, espresso mlo d lre, (ao 995, fote Istat): Class d reddto % famgle Fo a 5 5.3 5-5 6. 5-35. 35-45 8.6 45-55 3.6 Oltre

Dettagli

Daniela Tondini

Daniela Tondini Daela Tod dtod@ute.t Facoltà d Medca Veterara C.L. Tutela e Beessere Amale Uverstà degl Stud d Teramo INDICI STATISTICI La moda o orma M O d ua dstrbuzoe d frequeza X, calcolable per caratter sa quattatv

Dettagli

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 26 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 26 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua Uverstà d Casso Eserctazo d Statstca del 26 Febbrao 200 Dott. Mrko Bevlacqua ESERCIZIO Cosderado le class d altezza 60 6; 6 70; 70 78; 78 86 per u collettvo d 20 persoe, s può affermare che l ALTEZZA dpede

Dettagli

Matematica elementare art.1 di Raimondo Valeri

Matematica elementare art.1 di Raimondo Valeri Matematca elemetare art. d Ramodo Valer I questo artcolo voglamo provare che esste ua formula per calcolare l umero de dvsor d u dato umero aturale seza cooscere la scomposzoe fattor prm del umero stesso.

Dettagli

Ellissi di densità costante. Distribuzione normale multivariata. Ellissoidi di isodensità. Esempio isodensità: X~N 2 (μ,σ) Consideriamo

Ellissi di densità costante. Distribuzione normale multivariata. Ellissoidi di isodensità. Esempio isodensità: X~N 2 (μ,σ) Consideriamo Dstrbuzoe ormale multvarata / f ( ) π = Σ exp ( )' ( ) μ Σ μ Ellss d destà costate Cosderamo c = % ' Σ % = ( μ)' Σ ( μ) S dca co N p (μ,σ) Relazoe tra ormale multvarata e ormale multvarata stadard N p

Dettagli

Analisi Matematica Lezione 30, 4 dicembre 2014 e x2 dx =

Analisi Matematica Lezione 30, 4 dicembre 2014 e x2 dx = Dpartmeto d Sceze Statstche Aals Matematca Lezoe 3, 4 dcembre 14 π e x dx = prof. Daele Rtell daele.rtell@ubo.t 1/3? rodotto d Walls π = =1 rmo passo: ( 1 + 1 ) = lm (()!!) ( 1)!!( + 1)!! I = π s x dx

Dettagli

Trasmissione del calore con applicazioni numeriche: informatica applicata

Trasmissione del calore con applicazioni numeriche: informatica applicata Cors d Laurea Igegera Meccaca Trasmssoe del calore co applcazo umerche: formatca applcata a.a. 15/16 Teora Parte III Ig. Ncola Forgoe Dpartmeto d Igegera Cvle e Idustrale E-mal: cola.forgoe@g.up.t; tel.

Dettagli

Analisi dei Dati. La statistica è facile!!! Correlazione

Analisi dei Dati. La statistica è facile!!! Correlazione Aals de Dat La statstca è facle!!! Correlazoe A che serve la correlazoe? Mettere evdeza la relazoe esstete tra due varabl stablre l tpo d relazoe stablre l grado d tale relazoe stablre la drezoe d tale

Dettagli

Caso studio 12. Regressione. Esempio

Caso studio 12. Regressione. Esempio 6/4/7 Caso studo Per studare la curva d domada d u bee che sta per essere trodotto sul mercato, s rlevao dat rguardat l prezzo mposto e l umero d pezz vedut 7 put vedta plota, ell arco d ua settmaa. I

Dettagli

3. Conduttori. Nei conduttori alcuni elettroni sono liberi di muoversi lungo tutto il cristallo sotto l effetto di un campo elettrico

3. Conduttori. Nei conduttori alcuni elettroni sono liberi di muoversi lungo tutto il cristallo sotto l effetto di un campo elettrico 4/3/ 3. 3. oduttor Propretà de coduttor Ne coduttor alcu elettro soo lber d muovers lugo tutto l crstallo sotto l effetto d u campo elettrco I codzo statche o c può essere u campo elettrco all tero d u

Dettagli

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in due gruppi

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in due gruppi Le mede Italo Nofro LE MEDIE Statstca medca Le mede (o valor med) soo dc d tedeza cetrale e costtuscoo u modo semplce ed mmedato per stetzzare u solo valore dat eterogee raccolt el collettvo oggetto d

Dettagli

Caso studio 2. Le medie. Esercizio. La media aritmetica. Esempio

Caso studio 2. Le medie. Esercizio. La media aritmetica. Esempio 8/02/20 Caso studo 2 U vesttore sta valutado redmet d due ttol del settore Petrolo e Gas aturale. Sulla base de redmet goraler della settmaa passata vuole cercare d prevedere l redmeto per la prossma settmaa

Dettagli

Il termine regressione fu introdotto da Francis Galton ( ), antropologo (promotore dell eugenetica).

Il termine regressione fu introdotto da Francis Galton ( ), antropologo (promotore dell eugenetica). Regressoe leare Il terme regressoe fu trodotto da Fracs Galto (8-9), atropologo (promotore dell eugeetca). I u suo famoso studo (877-885), Galto scoprì che, sebbee c fosse ua tedeza de getor alt ad avere

Dettagli

Università egli Studi di Bergamo Corso di laurea in Ingegneria Edile STATISTICA Stima di massima verosimiglianza

Università egli Studi di Bergamo Corso di laurea in Ingegneria Edile STATISTICA Stima di massima verosimiglianza Uverstà egl Stud d Bergamo Corso d laurea Igegera dle STATISTICA Stma d massma verosmglaza Sao,, varabl aleatore d Posso dpedet, cascua co valore atteso λ S determ lo stmatore d massma verosmglaza d λ

Dettagli

SECONDA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA gennaio 2005 COMPITO C2

SECONDA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA gennaio 2005 COMPITO C2 Cogome Numero d matrcola SECONDA PROVA INERMEDIA DI SAISICA CLEA 07 7-77-08 geao 00 Nome COMPIO C A f della valutazoe s terrà coto solo ed esclusvamete d quato rportato egl appost spaz. Al terme della

Dettagli

Descrizione quantomeccanica di un insieme di spin: LA MATRICE DENSITÀ

Descrizione quantomeccanica di un insieme di spin: LA MATRICE DENSITÀ Desrzoe quatomeaa d u seme d sp: LA MATRICE DENITÀ Il valore d aspettazoe d ua gradezza fsa rappresetata dall operatore O su u sstema ello stato Ψ è: O Ψ OΨdτ Ψ O Ψ e s a u umero elevato d sstem (u seme

Dettagli

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione?

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione? Prma dstrb. Secoda dstrb. Totale Meda 0 5 8 35 85 63 63/5 =3,6 5 5 38 40 45 63 63/5 =3,6 Due dstrbuzo, stessa meda ma quale delle due la meda rappreseta, stetzza meglo la stuazoe? Le mede stetzzao la dstrbuzoe,

Dettagli

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma Qualche cosderazoe Tedeza cetrale La scelta dell dce d tedeza cetrale/poszoe dpede dal tpo e dalle caratterstche della dstrbuzoe; Pù che dvduare l dce mglore assoluto (che o esste), è mportate ache valutare

Dettagli

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione?

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione? Prma dstrb. Secoda dstrb. Totale Meda 0 5 8 35 85 63 63/5 3,6 5 5 38 40 45 63 63/5 3,6 Due dstrbuzo, stessa meda ma quale delle due la meda rappreseta, stetzza meglo la stuazoe? Le mede stetzzao la dstrbuzoe,

Dettagli

Lezione 4. Metodi statistici per il miglioramento della Qualità

Lezione 4. Metodi statistici per il miglioramento della Qualità Tecologe Iormatche per la Qualtà Lezoe 4 Metod statstc per l mglorameto della Qualtà Msure d Tedeza Cetrale Ultmo aggorameto: 30 Settembre 2003 Il materale ddattco potrebbe coteere error: la segalazoe

Dettagli

Capitolo 2 Errori di misura: definizioni e trattamento

Capitolo 2 Errori di misura: definizioni e trattamento Captolo Error d msura: )Geeraltà defzo e trattameto I cocett d meda, varaza e devazoe stadard s utlzzao ormalmete per otteere formazo sulla botà d ua msura. I geerale, s assume come msura m della gradezza

Dettagli

Aritmetica 2016/2017 Esercizi svolti in classe Quarta lezione

Aritmetica 2016/2017 Esercizi svolti in classe Quarta lezione Artmetca 06/07 Esercz svolt classe Quarta lezoe Rcorreze o lear Sa a c a cq ua rcorreza dove {c }, c C e c 0. Sa P C[λ] l polomo caratterstco della rcorreza. Allora ua soluzoe partcolare della rcorreza

Dettagli

Approfondimenti sui diagrammi di Bode

Approfondimenti sui diagrammi di Bode Approfodmet su dagramm d ode L espressoe (4.4) d ua fuoe d trasfermeto m m N( s) ams + am s +... + a = = D( s) b s + b s +... + b può essere rscrtta el seguete modo: ( )( )...( ) ( z)( z)...( ) z z ( p

Dettagli

Statistica descrittiva Campioni vettoriali

Statistica descrittiva Campioni vettoriali Statstca Descrttva Capo vettoral Statstca descrttva Capo vettoral Itroduzoe el caso cu s osserv ua varable statstca ultdesoale, s assoca al sgolo esto dell espereza u vettore d rsultat e o pù u seplce

Dettagli

I Appello di Calcolo delle Probabilità Cognome: Laurea Triennale in Matematica 2011/12 Nome: 1 febbraio

I Appello di Calcolo delle Probabilità Cognome: Laurea Triennale in Matematica 2011/12 Nome: 1 febbraio I Appello d Calcolo delle Probabltà Cogome: Laurea Treale Matematca / Nome: febbrao Emal: Quado o è espressamete dcato l cotraro, per la soluzoe degl esercz è possble usare tutt rsultat vst a lezoe (compres

Dettagli

Facoltà di Economia - STATISTICA - Corso di Recupero a.a Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI di BASE Carattere X [o A ] i = 1

Facoltà di Economia - STATISTICA - Corso di Recupero a.a Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI di BASE Carattere X [o A ] i = 1 Facoltà d Ecooma - STATISTICA - Corso d Recupero a.a. 2012-13 Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI d BASE Carattere X [o A ] caratterstca quattatva [o qualtatva] rappresetatva d u feomeo sottoposto ad dage Popolazoe

Dettagli

σ a σ R σ S σ N σ LF σ σ = 2 = 2 σ min Tensione alterna La Curva di Wöhler log N N Numero di cicli La sollecitazione a fatica: nomenclatura

σ a σ R σ S σ N σ LF σ σ = 2 = 2 σ min Tensione alterna La Curva di Wöhler log N N Numero di cicli La sollecitazione a fatica: nomenclatura La sollectazoe a fatca: omeclatura max m a = atca olgocclca m max + = m = max m R = m max Tesoe altera a R S max m Tempo Zoa d progettazoe a tempo (fatca ad alto umero d ccl) a m L La Curva d Wöhler Vta

Dettagli

Variabili e funzioni booleane

Variabili e funzioni booleane Varabl e uzo booleae Elemet del sostego dell algebra K valor boolea Varabl che possoo assumere valor boolea varabl booleae Fuzo d varabl booleae K uzo booleae y ( Le varabl possoo essere a loro volta uzo

Dettagli

Variabili casuali doppie

Variabili casuali doppie Varabl casual doppe Ua varable casuale doppa (,) è ua fuzoe defta sullo spazo campoaro che assoca ad og possble rsultato dell espermeto ua coppa d umer real (x,y) S y ω ω 3 ω y y 3 (x, y ) (x, y ) (x 3,

Dettagli

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in Le mede Italo Nofro LE MEDIE Le mede (o valor med) soo dc d tedeza cetrale e costtuscoo u modo semplce ed mmedato per stetzzare u solo valore dat eterogee raccolt u collettvo Statstca medca Le mede Le

Dettagli

Luogo delle Radici. Andrea Gasparri

Luogo delle Radici. Andrea Gasparri Luogo delle Radc Adrea Gasparr Il luogo delle radc è u dagramma che mostra come s spostao pol d u sstema damco leare stazoaro a sgolo gresso e sgola uscta (SISO) al varare d u parametro. È stato deato

Dettagli

Lezione 3. Gruppi risolubili.

Lezione 3. Gruppi risolubili. Lezoe 3 Prerequst: Lezo 1 2 Class d cougo e cetralzzat rupp rsolubl I questo captolo troducamo ua ozoe che come vedremo seguto fuge da raccordo tra la teora de grupp e la teora de camp Defzoe 31 Dato u

Dettagli

Compito A1- Soluzioni

Compito A1- Soluzioni Compto A- Soluzo Eserczo (4 put) I ua dage statstca codotta presso 0 rstorat s soo raccolt dat rportat tabella, dove l sgfcato delle varabl è l seguete Spesa: Copert: Stelle: esa a persoa meda (escl. bevade)

Dettagli

Gli indici sintetici Forma. Gli indici sintetici. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Gli indici sintetici Forma. Gli indici sintetici. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma Uverstà d Macerata Facoltà d Sceze Poltche - Ao accademco 01-013013 Gl dc d varabltà Crsta Davo Gl dc stetc Qualche cosderazoe Tedeza cetrale Varabltà La scelta dell dce d tedeza cetrale/poszoe dpede dal

Dettagli

Caso studio 10. Dipendenza in media. Esempio

Caso studio 10. Dipendenza in media. Esempio 09/03/06 Caso studo 0 S cosder la seguete dstrbuzoe degl occupat Itala secodo l umero d ore settmaal effettvamete lavorate e l settore d attvtà (cfr. Itala cfre, Ao 008, pag. 7 ): Ore lavorate Settore

Dettagli

ANALISI DELLA REGRESSIONE ANALISI BIVARIATA DELLA REGRESSIONE

ANALISI DELLA REGRESSIONE ANALISI BIVARIATA DELLA REGRESSIONE ANALISI DELLA REGRESSIONE L Aals della Regressoe rguarda lo studo delle relazo esstet fra o pù caratter quattatv o varal. La rcerca de lega esstet fra pù varal s poe coe rcerca delle relazo fuzoal che

Dettagli

Capitolo 6 Gli indici di variabilità

Capitolo 6 Gli indici di variabilità Captolo 6 Gl dc d varabltà ommaro. Itroduzoe. -. Il campo d varazoe. - 3. La dffereza terquartle. - 4. Gl scostamet med. -. La varaza, lo scarto quadratco medo e la devaza. - 6. Le dffereze mede. - 7.

Dettagli

Interpolazione. Definizione: per interpolazione si intende la ricerca di una funzione matematica che approssima l andamento di un insieme di punti.

Interpolazione. Definizione: per interpolazione si intende la ricerca di una funzione matematica che approssima l andamento di un insieme di punti. Iterpolazoe Defzoe: per terpolazoe s tede la rcerca d ua fuzoe matematca che approssma l adameto d u seme d put. Iterpolazoe MATEMATICA Calcola ua fuzoe che passa PER tutt put Tp d terpolazoe Iterpolazoe

Dettagli

Università degli Studi di Napoli Parthenope. Facoltà di Scienze Motorie a.a. 2011/2012. Statistica. Lezione IV

Università degli Studi di Napoli Parthenope. Facoltà di Scienze Motorie a.a. 2011/2012. Statistica. Lezione IV Uverstà degl Stud d Napol Partheope Facoltà d Sceze Motore a.a. 011/01 Statstca Lezoe IV E-mal: paolo.mazzocch@upartheope.t Webste: www.statmat.upartheope.t Fuzoe d regressoe Attraverso la fuzoe d regressoe

Dettagli

LE MEDIE. Le Medie. Medie razionali. Medie di posizione

LE MEDIE. Le Medie. Medie razionali. Medie di posizione LE MEDIE RAZIONALI LE MEDIE Msure stetche trodotte per valutare aspett compless e global d ua dstrbuzoe d u feomeo X medate u solo umero reale costruto modo da dsperdere al mmo le formazo su dat orgar.

Dettagli

INDICI DI VARIABILITA

INDICI DI VARIABILITA INDICI DI VARIABILITA Defzoe d VARIABILITA': la varabltà s può defre come l'atttude d u carattere ad assumere dverse modaltà quattatve. La varabltà è la quattà d dspersoe presete e dat. Idc d varabltà

Dettagli

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi)

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terz) 1 STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI Eserctazoe 2 2.1 Da u dage svolta su u campoe d lavorator dpedet co doppo lavoro è stata rlevata la dstrbuzoe coguta del reddto

Dettagli

Quale retta? La retta migliore è quella che più si avvicina all insieme dei 115

Quale retta? La retta migliore è quella che più si avvicina all insieme dei 115 Quale retta? Quale retta? Questa? Oppure questa? Questa certamete o! 0 1 0 1 La retta mglore è quella che pù s avvca all seme de 115 put corrspodet alle coppe d valor (x, y ). Per la stma de parametr s

Dettagli

n = (17.1a,b) 1 N = (17.2)

n = (17.1a,b) 1 N = (17.2) 7. FIC MPIEZZ VRIBILE Spesso compoet struttural soo soggett a store d carco elle qual ccl d fatca hao ampezza varable (fg.), ad esempo ccl co tesoe alterata a (o a), ccl co tesoe alterata a (o a) etc.

Dettagli

Indipendenza in distribuzione

Indipendenza in distribuzione Marlea Pllat - Semar d Statstca (SVIC) "Lo studo delle relazo tra due caratter" Aals delle relazo tra due caratter Dpedeza dstrbuzoe s basa sul cofroto delle dstrbuzo codzoate Dpedeza meda s basa sul cofroto

Dettagli

Esercitazione 3 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 3 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazoe 3 del corso d Statstca parte ) Dott.ssa Paola Costat 7 Febbrao 0 Eserczo. A partre dalla dstrbuzoe class della varable Altezza rpartta 3 class equfrequet, calcolare medaa, prmo e terzo quartle.

Dettagli

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma Uverstà d Macerata Dpartmeto d Sceze Poltche, della Comucazoe e delle Relaz. Iterazoal Gl dc d varabltà Crsta Davo Gl dc stetc Qualche cosderazoe Tedeza cetrale Varabltà La scelta dell dce d tedeza cetrale/poszoe

Dettagli

Contenuti. Facoltà di Economia. Scatterplot o diagramma a dispersione Analisi grafica della relazione tra due. francesco mola.

Contenuti. Facoltà di Economia. Scatterplot o diagramma a dispersione Analisi grafica della relazione tra due. francesco mola. Coteut Corso d Statstca Facoltà d Ecooma a.a. - fracesco mola Lezoe 9 Correlazoe leare Scatterplot e aals grafca L uso delle varabl stadardzzate La covaraza Il coeffcete d correlazoe leare d Bravas-Pearso

Dettagli

Dimostrazione. Sia V la matrice di Vandermonde: V = Risolvere il sistema lineare: Va = y risolvere: p(x i ) = y i dove:

Dimostrazione. Sia V la matrice di Vandermonde: V = Risolvere il sistema lineare: Va = y risolvere: p(x i ) = y i dove: INTERPOLAZIONE È u problema d approssmazoe d ua fuzoe o d u seme d dat co ua fuzoe ce sa pù semplce e ce abba buoe propretà d regolartà. Tale tpo d approssmazoe s usa quado dat soo ot co precsoe. La codzoe

Dettagli

La media aritmetica. La sua individuazione si basa sulla logica della trasferibilità di un carattere. Se la funzione f( ) corrisponde alla somma:

La media aritmetica. La sua individuazione si basa sulla logica della trasferibilità di un carattere. Se la funzione f( ) corrisponde alla somma: La meda artmetca La sua dvduazoe s basa sulla logca della trasferbltà d u carattere. ( ) = ( µ µ ) f,, f,, volte Se la fuzoe f( ) corrspode alla somma: + + + = µ + µ + + µ volte + + + = µ µ X= = La meda

Dettagli

PROVA SCRITTA DI STATISTICA (COD ) 4 Febbraio 2004 MODALITÀ A APPROSSIMARE TUTTI I CALCOLI ALLA QUARTA CIFRA DECIMALE

PROVA SCRITTA DI STATISTICA (COD ) 4 Febbraio 2004 MODALITÀ A APPROSSIMARE TUTTI I CALCOLI ALLA QUARTA CIFRA DECIMALE PROVA SCRITTA DI STATISTICA (COD 08-07-7-77) Febbrao 00 MODALITÀ A APPROSSIMARE TUTTI I CALCOLI ALLA QUARTA CIFRA DECIMALE ESERCIZIO (6 put) Da ua classfca del sto teret IBS rsulta che 0 flm pù vedut vdeocassetta

Dettagli

Geometria delle aree

Geometria delle aree eometra delle aree Lo studo de cocett ase relatv alla eometra delle ree: cosete d trasformare le azo tere sollectazo cosete d valutare l elastctà delle strutture forsce gl strumet per valutare le strutture

Dettagli

Esercizi su Rappresentazioni di Dati e Statistica

Esercizi su Rappresentazioni di Dati e Statistica Esercz su Rappresetazo d Dat e Statstca Eserczo Esprmete forma percetuale e traducete u aerogramma dat della seguete tabella: Nord Cetro Sud Isole Totale 5 58 866 0 95 36 4 35 30 6 79 56 57 399 08 Soluzoe

Dettagli

La media aritmetica. Le medie. Esempio. Esempio. Media aritmetica Mediana. Medie analitiche Medie di posizione. x 1

La media aritmetica. Le medie. Esempio. Esempio. Media aritmetica Mediana. Medie analitiche Medie di posizione. x 1 Le mede Mede: permettoo d stetzzare ua dstrbuzoe sulla base d u solo valore. Possoo essere classcate : Mede aaltche: calcolate tramte operazo algebrche su valor del carattere solo per caratter quattatv

Dettagli

I percentili e i quartili

I percentili e i quartili I percetl e quartl I percetl soo quelle modaltà che dvdoo la dstrbuzoe ceto part d uguale umerostà. I quartl soo quelle modaltà che dvdoo la dstrbuzoe quattro part d uguale umerostà. Il prmo quartle Q

Dettagli

Elementi di Statistica descrittiva Parte III

Elementi di Statistica descrittiva Parte III Elemet d Statstca descrttva Parte III Paaa Idce d asmmetra (/) Idce d forma che esprme l grado d asmmetra (skewess) d ua dstrbuzoe. Sao u, u,,u osservazo umerche. Chamamo dce d asmmetra l espressoe: c

Dettagli

b) Relativamente alla variabile PREZZO, fornire una misura della variabilità della distribuzione attraverso

b) Relativamente alla variabile PREZZO, fornire una misura della variabilità della distribuzione attraverso ESERCIZIO Co rfermeto a dvers modell d auto del medesmo segmeto d mercato e cldrata s soo rlevat dat sul prezzo d lsto mglaa d euro (X), la veloctà massma dcharata km/h (Y) ed l peso kg (Z). I dat soo

Dettagli

x... Gli indici sintetici La media aritmetica Gli indici sintetici Indici assoluti Indici relativi Indici normalizzati Forma

x... Gli indici sintetici La media aritmetica Gli indici sintetici Indici assoluti Indici relativi Indici normalizzati Forma Gl dc stetc Tedeza cetrale Forma Varabltà Cosetoo l passaggo da ua pluraltà d formazo ad u uca msura umerca; Stetzzao l tera dstrbuzoe u sgolo valore, cosetedo così cofrot el tempo, ello spazo o tra crcostaze

Dettagli

Design of experiments (DOE) e Analisi statistica

Design of experiments (DOE) e Analisi statistica Desg of epermets (DOE) e Aals statstca L utlzzo fodametale della metodologa Desg of Epermets è approfodre la coosceza del sstema esame Determare le varabl pù sgfcatve; Determare l campo d varazoe delle

Dettagli

pè via che, lì, la media è sempre eguale risurta che te tocca un pollo all'anno: Me spiego: da li conti che se fanno seconno le statistiche d'adesso

pè via che, lì, la media è sempre eguale risurta che te tocca un pollo all'anno: Me spiego: da li conti che se fanno seconno le statistiche d'adesso La varabltà L utlzzo d ua meda permette d stetzzare effcacemete l formazoe coteuta ua dstrbuzoe statstca dal puto d vsta dell testà del carattere. Tuttava la stes può essere eccessva, el seso s possoo

Dettagli

ρ XY risponde alla domanda esiste un associazione lineare tra le variabili X e Y?

ρ XY risponde alla domanda esiste un associazione lineare tra le variabili X e Y? Relazoe fra varabl casual X e Y cogutamete dstrbute Test d potes due popolazo Coeffcete d Correlazoe ρ XY (9.5.3) Regressoe ρ XY rspode alla domada esste u assocazoe leare tra le varabl X e Y? Costrure

Dettagli

Metodologie informatiche per la chimica

Metodologie informatiche per la chimica Metodologe formatche per la chmca r. Sergo Brutt Eserctazoe d aals de dat III INERCALAIN GRAPHIE ANE Eserctazoe - potezometra Cclazo galvaostatche d ua cella elettrochmca I questa eserctazoe studeremo

Dettagli

Laboratorio di Matematica Computazionale A.A Lab. 2

Laboratorio di Matematica Computazionale A.A Lab. 2 Laboratoro d Matematca Computazoale A.A. 2007-2008 Lab. 2 Scrpt-Fle Che cos è? E u fle co estesoe.m (ad esempo: myfle.m). Cotee ua sequeza d struzo Matlab, scrtte come se fossero dgtate modaltà terattva.

Dettagli

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) 1 STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI. Esercitazione n 3

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) 1 STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI. Esercitazione n 3 ORSO I STTISTI I (Prof.ssa S. Terz) STUIO ELLE ISTRIUZIONI SEMPLII Eserctazoe 3 3. ata la seguete dstrbuzoe de reddt: lass d reddto Reddter Reddto medo 6.500-7.500 4 6.750 7.500-8.500 7.980 8.500-9.500

Dettagli

Lezione 3. Funzione di trasferimento

Lezione 3. Funzione di trasferimento Lezoe 3 Fuzoe d trasfermeto Calcolo della rsposta d u sstema damco leare Per l calcolo della rsposta (uscta) d u sstema damco leare soggetto ad gress assegat, s possoo segure due strade Calcolo el domo

Dettagli

MISURE E GRANDEZZE FISICHE

MISURE E GRANDEZZE FISICHE R. Campaella Ig. Meccaca v. Peruga Gradezze fsche Rev. 12.02.21 MISRE E GRANDEZZE FICHE 1 Itroduzoe Nella descrzoe de feome la fsca s serve d legg, elle qual tervegoo gradezze fsche qual: la lughezza,

Dettagli

FUNZIONI LOGICHE FORME CANONICHE SP E PS

FUNZIONI LOGICHE FORME CANONICHE SP E PS FUNZIONI LOGICHE FORME CANONICHE SP E PS Ua fuzoe logca può essere espressa quattro forme: 1. attraverso ua proposzoe logca; 2. attraverso ua tabella della vertà; 3. attraverso u espressoe algebrca; 4.

Dettagli

Statistica descrittiva per l Estimo

Statistica descrittiva per l Estimo Statstca descrttva per l Estmo Paolo Rosato Dpartmeto d Igegera Cvle e Archtettura Pazzale Europa 1-34127 Treste. Itala Tel: +39-040-5583569. Fax: +39-040-55835 80 E-mal: paolo.rosato@da.uts.t 1 A cosa

Dettagli

( ) 2 i 1 X. n(n + 1) a) si determini se sono corretti; b) per quelli non corretti, si calcoli la distorsione d;

( ) 2 i 1 X. n(n + 1) a) si determini se sono corretti; b) per quelli non corretti, si calcoli la distorsione d; ESERCIZIO 5. Sa (X, X,, X ) u campoe casuale geerato da ua v.c. X f(x; θ) per la quale è oto che E(X) θ e Var(X). S cosdero 3 stmator d θ: X ; X ; ( ) X 3 a) s determ se soo corrett; b) per quell o corrett,

Dettagli

Lezioni del Corso di Fondamenti di Metrologia Meccanica

Lezioni del Corso di Fondamenti di Metrologia Meccanica Uverstà degl Stud d Casso Facoltà d Igegera Lezo del Corso d Fodamet d Metrologa Meccaca A.A. 005-006 Prof. Paolo Vgo Uverstà degl Stud d Casso Idce. Icertezza d Msura. Propagazoe delle Icertezze 3. Errore

Dettagli

Esercitazione 4 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 4 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazoe 4 del corso d Statstca (parte ) Dott.ssa Paola Costat Febbrao 0 Eserczo Data la dstrbuzoe del carattere Reddto d cu all eserczo precedete se e msur l grado d cocetrazoe. La cocetrazoe d u carattere

Dettagli

La classe che mostra la distribuzione più elevata è quella 60-90, che corrisponde a un uso elevato dell automobile. f i fr (= f i/n) fr% (=fr*100)

La classe che mostra la distribuzione più elevata è quella 60-90, che corrisponde a un uso elevato dell automobile. f i fr (= f i/n) fr% (=fr*100) ESERCIZIO Il Moblty Maager d u azeda ha rlevato l umero d chlometr percors settmaalmete da 60 mpegat. I dat soo rportat ello schema successvo. 67 4 93 58 66 87 5 53 86 8 7 47 56 70 54 86 48 43 60 58 5

Dettagli

Circuiti di ordine superiore

Circuiti di ordine superiore Crcut d orde uerore 6 E oble coderare ache crcut co elemet damc,. S uoe emre d aver gà oerato evetual emlfcazo ere/ arallelo e d o eere reeza d ca degeer. I tal ote, l crcuto è rareetable da u equazoe

Dettagli

Stima puntuale Quando un parametro della popolazione incognito è valutato (stimato) da una sola statistica (parametro) tratto da un campione

Stima puntuale Quando un parametro della popolazione incognito è valutato (stimato) da una sola statistica (parametro) tratto da un campione STIMA PARAMTRICA TST DLL IPOTSI L fereza Statstca rguarda affermazo crca I parametr d ua popolazoe sulla base della metodologa statstca e del calcolo delle probabltà Stma putuale Quado u parametro della

Dettagli

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13 La Legge de Grad Numer Cosderata ua sere d prove rpetute co p par alla probabltà d successo ua sgola prova, l rapporto tra l umero d success K ed l umero d prove tede a p quado tede ad fto: K P p ε per

Dettagli

Dai dati osservati mediante scelta campionaria si giunge ad affermazioni i che riguardano la popolazione da cui essi sono stati prescelti

Dai dati osservati mediante scelta campionaria si giunge ad affermazioni i che riguardano la popolazione da cui essi sono stati prescelti e l fereza Popolazoe Campoe Da dat osservat medate scelta campoara s guge ad affermazo che rguardao la popolazoe da cu ess soo stat prescelt e l fereza S defsce campoameto u procedmeto attraverso l quale

Dettagli

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13 La Legge de Grad Numer Cosderata ua sere d prove rpetute co p par alla probabltà d successo ua sgola prova, l rapporto tra l umero d success K ed l umero d prove tede a p quado tede ad fto: K P p per co

Dettagli

Il campionamento e l inferenza

Il campionamento e l inferenza e l fereza Popolazoe Campoe Da dat osservat medate scelta campoara s guge ad affermazo che rguardao la popolazoe da cu ess soo stat prescelt Uverstà d Macerata Facoltà d Sceze Poltche - Ao accademco Ao

Dettagli