SECONDA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA gennaio 2005 COMPITO C2

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "SECONDA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA gennaio 2005 COMPITO C2"

Transcript

1 Cogome Numero d matrcola SECONDA PROVA INERMEDIA DI SAISICA CLEA geao 00 Nome COMPIO C A f della valutazoe s terrà coto solo ed esclusvamete d quato rportato egl appost spaz. Al terme della prova, è OBBLIGAORIO cosegare l presete foglo ed l foglo d brutta DI CUI NON SI ERRÀ CONO AI FINI DELLA VALUAZIONE. APPROSSIMARE UI I CALCOLI ALLA QUARA CIFRA DECIMALE Sao e Y due varabl aleatore dpedet etrambe dstrbute secodo la dstrbuzoe Normale co valore atteso par a e varaza par a. a Calcolare P<< put b Calcolare PY> put P < < P < < a P 0. < < Φ Φ b W P W Y ~ N,0 W > P > Φ S cosder l seguete vettore aleatoro \Y Calcolare la dstrbuzoe d ZY put 6 0 Z Forre la defzoe d campoe beroullao. put U campoe costtuto da varabl aleatore dpedet ed detcamete dstrbute come la popolazoe d parteza.. Sa,, u campoe beroullao estratto da ua popolazoe ormale co meda µ e varaza par a. La seguete fuzoe campoara µ è ua statstca? Motvare la rsposta. put No perché la meda µ o è ota

2 . Sa ua varable aleatora co dstrbuzoe ormale d meda e varaza e sa,, u campoe beroullao estratto da. a Dmostrare, esplctado l procedmeto seguto, che è uo stmatore dstorto per. put E E b Calcolare l errore quadratco medo d tale stmatore. put EQM D V V D V EQM c A partre da costrure uo stmatore o dstorto per. put per dstorto o stmatore è uo 6. Forre la defzoe d tervallo d cofdeza per u geerco parametro. put Sa,..., u campoe casuale estratto da ua popolazoe caratterzzata da ua fuzoe d rpartzoe, F, dczzata da u parametro R Θ. S cosdero due statstche:,..., e,..., tal che: < ; Θ < < P dove 0 < < è ua costate ota. Allora l tervallo aleatoro, vee detto tervallo d cofdeza aleatoro per al lvello -.

3 7. Da ua popolazoe ormale co meda µ e varaza vee estratto l seguete campoe,, 6, 0, 0. a Scrvere l espressoe dell tervallo d cofdeza geerco per µ al 0%. puto z σ ; z σ.6 ;.6 b Calcolare gl estrem dell tervallo d cofdeza per µ al 0% corrspodeza del campoe osservato. puto 8.6 ; ;.7 c Sulla base de rsultat precedet, calcolare la lughezza dell tervallo se l campoe osservato fosse stato d ampezza 0. Cosderate uovamete u lvello d cofdeza del 0% put. σ l z poché l uovo campoe ha dmesoe doppa rspetto a quello precedete σ σ l l z z Sa ~Nµ,σ co etramb parametr o ot. a Avedo osservato l seguete campoe,, 8, 0 accettereste o rfutereste ad u lvello 0.0 l potes H 0 : µ cotro l potes alteratva H : µ?? put Scrvere l espressoe della regoe d rfuto e motvare la rsposta sc R µ 0 > t s C.66 t R <.8 s C ; >.8 s C questo caso R <.8.66 ; >.8.66 R Poché { < 0,000 ; >.0} R accetto

4 . Da ua popolazoe Beroullaa d parametro vee estratto u campoe d ampezza. Al fe d verfcare l potes 0.8 cotro l potes alteratva 0. s cosdera u test caratterzzato dalla seguete regoe d rfuto :,,, R a Calcolare la probabltà d errore d prma spece. put P H R P b Se l campoe osservato fosse 0, 0, 0, quale sarebbe la vostra decsoe? Motvare la rsposta. puto Rfuto poché < 0 Sao e Y due varabl aleatore cotue la cu relazoe può essere spegata attraverso u modello leare, del tpo Y β 0 β ε Scrvere l espressoe degl stmator degl stmator de mm quadrat d β 0 e β. put Y Y Y Y 0 ˆ ˆ ˆ β β β

5 SECONDA PROVA INERMEDIA DI SAISICA CLEA geao 00 Cogome Numero d matrcola Nome COMPIO D A f della valutazoe s terrà coto solo ed esclusvamete d quato rportato egl appost spaz. Al terme della prova, è OBBLIGAORIO cosegare l presete foglo ed l foglo d brutta DI CUI NON SI ERRÀ CONO AI FINI DELLA VALUAZIONE.. Sa data la seguete fuzoe: k 0 < < f 0 altrove S determ l valore d k modo tale che f sa ua fuzoe d destà d probabltà put. f k 0 0 k f d 0 k d k 0 k. Ua moeta regolare vee lacata due volte. Ad og testa vee assocato u puteggo par a metre ad og croce u puteggo par a 0. Idcata co la varable aleatora somma de putegg e co Y la varable aleatora prodotto de putegg calcolare a la dstrbuzoe margale d. put 0 b la dstrbuzoe coguta d e Y. put \Y 0 0 / 0 / 0 0 /

6 . Sa ua popolazoe Beroullaa d parametro 0.. S cosder u campoe beroullao d ampezza estratto da questa popolazoe. Determare la dstrbuzoe d probabltà d S. puto S ~Bomale;0.. Dato u campoe beroullao d ampezza estratto da ua popolazoe, defre l mometo campoaro d orde. puto. M,. Da ua popolazoe ~ Uforme -, vee estratto u campoe beroullao d ampezza. a Proporre uo stmatore o dstorto per E. put Lo stmatore cercato è b Proporre uo stmatore o dstorto per. put E E d cosegueza lo stmatore o dstorto per è 6. Forre la defzoe d stmatore cosstete meda quadratca. put Sa,,,, ua successoe d stmator per, dove,,. S dce che la successoe, o pù brevemete, è cosstete meda quadratca per se: lm E 0 Θ 7. S cosder l campoe,, 6, 8 estratto da ua popolazoe dstrbuta secodo ua legge ormale d meda µ e varaza σ etrambe o ote. a Costrure u tervallo d cofdeza al % per la meda µ. put.. s C 6. sc s.. ; C t 0. t ;..8.0;. 6

7 b Sulla base del campoe osservato accettereste o rfutereste l potes H 0 :µ0 cotro l potes H :µ? 0 al lvello 0.0? Motvare la rsposta. put. Accetto poché l valore 0 appartee all tervallo d cofdeza c Come camberebbe la rsposta la puto precedete se l lvello d sgfcatvtà del test fosse par a 0.00? Motvare la rsposta. put Cotuere ad accettare, l tervallo d cofdeza cosderato dveterebbe pù ampo e coterebbe al suo tero l tervallo precedete. 8. S cosdero due popolazo dpedet, ~Nµ, e Y~Nµ,. Vee estratto u campoe d ampezza dalla prma popolazoe ed u campoe d ampezza dalla secoda popolazoe. Scrvere l espressoe geerca della regoe d rfuto, ad u lvello, per testare l potes che le due mede sao ugual cotro l potes alteratva che le due mede sao dverse. put R :, L,, y, L, y : y > z. Ua socetà produttrce d artcol sportv vuole lacare u uovo tpo d sc sul mercato. Al fe d valutare se l vestmeto sarà profcuo regala a u campoe d 00 sportv l uovo tpo d sc. D quest solo esprmoo u parere egatvo sul prodotto. a S cosder la proporzoe p d sportv, dell tera popolazoe, che esprmerao parere egatvo sul prodotto. Costrure l tervallo d cofdeza al 0 % per p. put z / ; z / ; ;0.07 7

8 b Quale valore dovrebbe assumere affché la lughezza dell tervallo cosderato sa ferore a 0.? Scrvere l procedmeto seguto put l z / 0. z / < < 0.87 > 0.87 > 0.0 < Utlzzado l software ECEL s è studata la dpedeza leare tra le varabl e Y otteedo seguet rsultat: a Forre le stme de coeffcet del modello d regressoe leare d Y su. put β 0.6 β.0 b Sulla base delle formazo forte tabella è possble accettare ad u lvello 0.0 l potes che l coeffcete agolare della retta sa uguale a zero? Motvare la rsposta. put p-value,678e- Poché p-value< l potes vee rfutata. 8

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

Seconda Prova Parziale di STATISTICA Modalità A

Seconda Prova Parziale di STATISTICA Modalità A Secoda Prova Parzale d STATISTICA 0..07 Modaltà A (A) a f della valutazoe verrao cosderate solo le rsposte rportate dallo studete egl appost rquadr bach. (B) ello svolgmeto del compto s utlzzo almeo quattro

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

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

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

DATA MINING PER IL MARKETING (63 ore)

DATA MINING PER IL MARKETING (63 ore) DATA MINING PER IL MARKETING (63 ore) Marco Ra mra@upr.t Sto web del corso http://www.ra.t/dmm REGRESSIONE INFERENZIALE 1 Itroduzoe agl elemet aleator N. dpedet (X) Vedte mlo d (Y) A 10 1,9 B 18 3,1 C

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

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

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

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

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

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

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

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

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

( ) 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

Var iabili aleatorie continue

Var iabili aleatorie continue Var abl aleatore cotue Probabltà e Statstca I - Varabl aleatore cotue - a.a. 04/05 Per ua varable aleatora dscreta, la fuzoe massa d probabltà ) f f è tale che ( x ) ) a 3) x f :,..., ( x Defzoe { x, x,,

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 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

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

ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE

ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE Corso d Ifereza Statstca Eserctazo A.A. 009/0 ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE Eserczo I cosumator d marmellata ua data popolazoe soo l 40%. Determare la probabltà che, per u campoe beroullao d =

Dettagli

12/11/2015 STATISTICA 1. Esercitazione 4. Dott.ssa Vera Gurtovaya

12/11/2015 STATISTICA 1. Esercitazione 4. Dott.ssa Vera Gurtovaya STATISTICA Eserctazoe 4 Dott.ssa Vera Gurtovaa //5 Eserczo. La seguete tabella a doppa etrata rporta dat relatv al umero d SMS vat u mese e all'età de mttet. S calcolo covaraza e correlazoe della varable

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

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

casuale tra 1 e 100; il campione sarà formato dalle unità con le 8, 100, 88, 39, 29 potrà essere più selezionato).

casuale tra 1 e 100; il campione sarà formato dalle unità con le 8, 100, 88, 39, 29 potrà essere più selezionato). Ifereza Statstca Cosste el trarre delle cocluso (fare fereza) relatvamete a ua certa popolazoe sulla base d u campoe. Popolazoe: totaltà de cas (utà statstche) su qual s mafesta l feomeo oggetto d studo.

Dettagli

Esercitazioni di Calcolo delle Probabilità (16/12/2011) Soluzioni

Esercitazioni di Calcolo delle Probabilità (16/12/2011) Soluzioni Eserctazo d Calcolo delle Probabltà (16/1/011) Soluzo Eserczo 1 1. S trov l valore del parametro θ per cu la tabella seguete defsce la fuzoe d probabltà d ua v.c. udmesoale X e la s rappreset grafcamete.

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

Soluzione degli esercizi sulla statistica descrittiva e gli intervalli di confidenza

Soluzione degli esercizi sulla statistica descrittiva e gli intervalli di confidenza Soluzoe degl esercz sulla statstca descrttva e gl tervall d cofdeza. Il campoe casuale d tagla 35 ha meda 0.866 e medaa 0.6490. Il coeffcete d asmmetra rsulta essere.57, pertato samo preseza d ua asmmetra

Dettagli

Correlazione. Obiettivo: studiare la dipendenza fra due fenomeni quantitativi

Correlazione. Obiettivo: studiare la dipendenza fra due fenomeni quantitativi Correlazoe Obettvo: studare la dpedeza fra due feome quattatv Tasso d cambo dell euro rspetto al dollaro e allo e Redmeto d due ttol Idc de prezz all grosso e al dettaglo Etc. La popolazoe è descrtta da

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

Regressione e Correlazione

Regressione e Correlazione Regressoe e Correlazoe Probabltà e Statstca - Aals della Regressoe - a.a. 4/5 L aals della regressoe è ua tecca statstca per modellare e vestgare le relazo tra due (o pù) varabl. Nella tavola è rportata

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

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

TEST CHI DI INDIPENDENZA STOCASTICA

TEST CHI DI INDIPENDENZA STOCASTICA Comad cel: Test Ch d dpedeza, pag. Test F a due campo per varaze, pag. Materale ddattco per eserctazo cel pro. R. D Ago, Castellaza, Dcembre, 4 TST CHI DI INDIPNDNZA STOCASTICA Per due pop. stat. e s vuole

Dettagli

Voti Diploma Classico Scientifico Tecn. E Comm Altro

Voti Diploma Classico Scientifico Tecn. E Comm Altro 4 Data la seguete dstrbuzoe doppa de vot rportat ad u esame secodo l Dploma posseduto: Vot 8-3-5 6-8 9-30 Dploma Classco 8 4 5 Scetfco 5 7 7 5 Tec E Comm 8 0 0 Altro 3 a) s calcol la meda artmetca de vot

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

Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 9: Covarianza e correlazione

Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 9: Covarianza e correlazione Corso d laurea Sceze Motore Corso d Statstca Docete: Dott.ssa Immacolata Scacarello Lezoe 9: Covaraza e correlazoe Altr tp d dpedeza L dce Ch-quadro presetato ella lezoe precedete stablsce l grado d dpedeza

Dettagli

12. STATISTICHE CAMPIONARIE

12. STATISTICHE CAMPIONARIE . STATISTICHE CAMPIONARIE. Ce su pa d campoameto Per cooscere le caratterstche gote d ua o pù varabl ua popolazoe s rcorre d solto a u dage campoara e dat raccolt vegoo elaborat per otteere formazo sulla

Dettagli

Indici di asimmetria. Elementi di Statistica descrittiva Parte IV. Simmetria di una distribuzione di frequenze. Primo indice di asimmetria (1/3)

Indici di asimmetria. Elementi di Statistica descrittiva Parte IV. Simmetria di una distribuzione di frequenze. Primo indice di asimmetria (1/3) Smmetra d ua dstrbuzoe d frequeze Ua dstrbuzoe s dce asmmetrca se o è possble dvduare (aalzzado u stogramma) u asse vertcale che tagl la dstrbuzoe due part specularmete ugual Idc d asmmetra Rferedoc a

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

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

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

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

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA LEZIONI DI STATISTICA MEDICA A.A. 00/0 - Idc d dspersoe Sezoe d Epdemologa & Statstca Medca Uverstà degl Stud d Veroa La dspersoe o varabltà è la secoda mportate caratterstca d ua dstrbuzoe d dat. Essa

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

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

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

ESERCIZI DI STATISTICA

ESERCIZI DI STATISTICA ESERCIZI DI STATISTICA Soluzo degl esercz sugl stmator putual. A cura d Nazareo Maro Soluzoe dell'eserczo. Trovamo, come prmo passo, la fuzoe d verosmglaza che è: L( f(x, {

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

Variabili casuali. Esempio. Variabili casuali discrete. W discreto. W continuo. V.C. discreta. V.C. discreta o continua

Variabili casuali. Esempio. Variabili casuali discrete. W discreto. W continuo. V.C. discreta. V.C. discreta o continua //7 arabl casual Ua varable casuale X e ua fuzoe defta sullo spazo campoaro W che assoca ad og eveto W u uco umero reale. X Ua varable casuale può essere classfcata come dscreta o cotua. Ua varable casuale

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

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

dei quali si conoscono solo la media x e la deviazione standard σ e dato un valore reale positivo K, possiamo affermare che:

dei quali si conoscono solo la media x e la deviazione standard σ e dato un valore reale positivo K, possiamo affermare che: Eserctazoe VI: Il teorema d Chebyshev Eserczo La statura meda d u gruppo d dvdu è par a 73,78cm e la devazoe stadard a 3,6. Qual è la frequeza relatva delle persoe che hao ua statura superore o ferore

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

4 CAMPIONE DI n UNITA STATISTICHE (lettere latine)

4 CAMPIONE DI n UNITA STATISTICHE (lettere latine) 4 CAMPIONE DI UNITA TATITICHE (lettere late) Meda campoara x meda solo per dat quattatv m 1 x = modaltà assuta dall -esma utà statstca Devaza campoara solo per dat quattatv 1 ( x m) 1 x 1 x dev.q Varaza

Dettagli

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE L ANALISI DI REGRESSIONE La regressoe è volta alla rcerca d u modello atto a descrvere la relazoe esstete tra ua varable Dpedete e ua varable dpedete (regressoe semplce)

Dettagli

Esame di Statistica del 20 Giugno 2014 Corso di Laurea in Economia Docente: S. Giordano

Esame di Statistica del 20 Giugno 2014 Corso di Laurea in Economia Docente: S. Giordano Esame d Statstca del 0 Gugo 014 Corso d Laurea Ecooma Docete: S. Gordao Cogome Nome atr. Eserczo 1 Nel peo svolgmeto de campoat modal d calco o macao le polemche per gl error e s scateao le statstche.

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

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

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

Un esempio. le diverse situazioni possibili riferibili alla popolazione, è quella meglio sostenuta dalle evidenze empiriche.

Un esempio. le diverse situazioni possibili riferibili alla popolazione, è quella meglio sostenuta dalle evidenze empiriche. I molte crcostaze l rcercatore s trova a dover decdere quale, tra le dverse stuazo possbl rferbl alla popolazoe, è quella meglo sosteuta dalle evdeze emprche. Ipotes statstca: supposzoe rguardate: u parametro

Dettagli

Un esempio. le diverse situazioni possibili riferibili alla popolazione, è quella meglio sostenuta dalle evidenze empiriche.

Un esempio. le diverse situazioni possibili riferibili alla popolazione, è quella meglio sostenuta dalle evidenze empiriche. I molte crcostaze l rcercatore s trova a dover decdere quale, tra le dverse stuazo possbl rferbl alla popolazoe, è quella meglo sosteuta dalle evdeze emprche. Ipotes statstca: supposzoe rguardate: u parametro

Dettagli

ELEMENTI DI STATISTICA

ELEMENTI DI STATISTICA ELEETI DI STATISTICA S desce popolazoe oggetto l seme d tutt quegl elemet che hao comue almeo ua caratterstca (o attrbuto) Lo studo d ua popolazoe è eettuato qud dal puto d vsta d u suo attrbuto: s valuta

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

Unità 11. Studio di più variabili. Interpolazione. Regressione. Correlazione. Notazione matriciale

Unità 11. Studio di più variabili. Interpolazione. Regressione. Correlazione. Notazione matriciale Utà 11 Studo d pù varabl Iterpolazoe Regressoe Correlazoe Notazoe matrcale 1 INTERPOLAZIONE Può spesso captare d scoprre l essteza d ua relazoe spermetale tra due (o pù) varabl ed è allora aturale rcercare

Dettagli

Esercitazione 5 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 5 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazoe 5 del corso d Statstca (parte 1) Dott.ssa Paola Costat 8 Novembre 011 I alcue crcostaze s poe u maggor teresse sullo studo della varabltà tra le sgole utà statstche, puttosto che lo studo della

Dettagli

Soluzione degli esercizi del capitolo 11

Soluzione degli esercizi del capitolo 11 Statstca - metodooge per e sceze ecoomche e soca /e S Borra, A D Cacco - McGraw H s Souzoe deg esercz de captoo a rsposta esatta è a c, fatt daa s ha: da cu rcavamo a corretto Ifatt,,,,,,,,,,,,,,, b Sì,

Dettagli

Calcolo delle Probabilità: esercitazione 4

Calcolo delle Probabilità: esercitazione 4 Argometo: Probabltà classca Lbro d testo pag. 1-7 e 7-77 e varable casuale uforme dscreta NB: asscurars d cooscere le defzo, le propretà rchamate e le relatve dmostrazo quado ecessaro Eserczo 1 S cosder

Dettagli

Costruzione di macchine. Modulo di: Progettazione probabilistica e affidabilità. Marco Beghini e Leonardo Bertini. Lezione 2:

Costruzione di macchine. Modulo di: Progettazione probabilistica e affidabilità. Marco Beghini e Leonardo Bertini. Lezione 2: Costruzoe d macche Modulo d: rogettazoe probablstca e affdabltà Marco Begh e Leoardo Bert Lezoe : robabltà codzoata e varabl casual robabltà codzoata ((A/B)): La probabltà che s verfch u eveto A, assumedo

Dettagli

Stim e puntuali. Vocabolario. Cambiando campione casuale, cambia l istogramma e cambiano gli indici

Stim e puntuali. Vocabolario. Cambiando campione casuale, cambia l istogramma e cambiano gli indici Stm e putual Probabltà e Statstca I - a.a. 04/05 - Stmator Vocabolaro Popolazoe: u seme d oggett sul quale s desdera avere Iformazo. Parametro: ua caratterstca umerca della popolazoe. E u Numero fssato,

Dettagli

CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metodi Statistici per le decisioni d impresa (Note didattiche) Bruno Chiandotto

CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metodi Statistici per le decisioni d impresa (Note didattiche) Bruno Chiandotto CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metod Statstc per le decso d mpresa (Note ddattche) Bruo Chadotto 5. Campo casual e dstrbuzo campoare - Campo casual Nel Cap. 3 d queste ote s è avuto modo d dstguere

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

SIMULAZIONE DI SISTEMI CASUALI 1 parte. Variabili casuali e Distribuzioni di variabili casuali. Calcolo delle probabilità

SIMULAZIONE DI SISTEMI CASUALI 1 parte. Variabili casuali e Distribuzioni di variabili casuali. Calcolo delle probabilità SIMULAZIONE DI SISTEMI CASUALI parte Varabl casual e Dstrbuzo d varabl casual Calcolo delle probabltà Defzo Il calcolo delle probabltà tede a redere razoale l comportameto dell uomo d frote all certezza;

Dettagli

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( A C) Calcolo combinatorio. disposizioni semplici D =n n-1 n-2 L n- k+1 o in alternativa D = n! permutazioni semplici D =P =n!

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( A C) Calcolo combinatorio. disposizioni semplici D =n n-1 n-2 L n- k+1 o in alternativa D = n! permutazioni semplici D =P =n! Uvertà degl Stud d Balcata Facoltà d Ecooma Coro d Laurea Ecooma Azedale ANNO ACCADEMICO 0/03 Formule d Stattca ecoda parte) - d Mamo Crtallo Calcolo combatoro dpozo emplc D = - - L - k+, k o alteratva

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

a) Individuare l intervallo di confidenza al 90% per la media di popolazione;

a) Individuare l intervallo di confidenza al 90% per la media di popolazione; Eserczo Il responsable marketng d una catena d negoz vuole analzzare l volume delle vendte mensl d un determnato bene d largo consumo. Una socetà che conduce rcerche d mercato è ncarcata d effettuare un

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

Sommario. Corso di Statistica Facoltà di Economia. Test parametrici. Lezione n 26. Francesco Mola

Sommario. Corso di Statistica Facoltà di Economia. Test parametrici. Lezione n 26. Francesco Mola Corso d tatstca acoltà d Ecooma Leoe 6 a.a. - racesco Mola est parametrc ommaro est sul valore medo (e sulla proporoe campoara) est sulla varaa est sulla dfferea tra mede (e sulla dfferea tra proporo)

Dettagli

IL CALCOLO DELLA DOMANDA DI TRASPORTO (Capitolo 4)

IL CALCOLO DELLA DOMANDA DI TRASPORTO (Capitolo 4) Facoltà d Igegera - Uverstà d Bologa Ao Accademco: 00/ TECNICA ED ECONOMIA DEI TRASPORTI Docete: Maro Lup IL CALCOLO DELLA DOMANDA DI TRASPORTO (Captolo 4) Modello descrttvo per l calcolo della domada

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

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

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

7 STIMATORI DI REGRESSIONE LINEARE 7.1 INTRODUZIONE

7 STIMATORI DI REGRESSIONE LINEARE 7.1 INTRODUZIONE 7 STIMATORI I REGRESSIOE LIEARE 7. ITROUZIOE Co l terme stmator d regressoe leare s dca u'ampa classe d stmator, che comprede ache gl stmator rapporto, utlzzabl quado s dspoe d u'formazoe auslara rappresetata

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

CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metodi Statistici per le decisioni d impresa (Note didattiche) Bruno Chiandotto

CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metodi Statistici per le decisioni d impresa (Note didattiche) Bruno Chiandotto CORO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metod tatstc per le decso d mpresa (Note ddattche) Bruo Chadotto 7. Teora del test delle potes I questo captolo s affrota l problema della verfca d potes statstche

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

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

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

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

Formulario e tavole. Arrotondamento e notazione scientifica. Corso di Statistica. S. Iacobelli. Complementi per il corso di Statistica

Formulario e tavole. Arrotondamento e notazione scientifica. Corso di Statistica. S. Iacobelli. Complementi per il corso di Statistica Complemet per l coro d Stattca Formularo e tavole Ne è coetto l uo all eame crtto, ma og Studete deve coultare olo l propro formularo, e eu altro materale! Arrotodameto e otazoe cetfca Arrotodameto Suggermeto:

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

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

Sommario. Facoltà di Economia. Generalità sulla variabilità A B C. francesco mola. Lezione n 4. Variabilità e Dispersione. Concetto di variabilità

Sommario. Facoltà di Economia. Generalità sulla variabilità A B C. francesco mola. Lezione n 4. Variabilità e Dispersione. Concetto di variabilità Corso d Statstca Facoltà d Ecooma a.a.. 00-00 fracesco mola Lezoe 4 Sommaro Campo d varazoe Varaza Scarto uadratco medo Coeffcete d varazoe Scostamet dalla Meda e dalla Medaa Mutua Varabltà Mutabltà lez4

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

SIMULAZIONE DI ESAME ESERCIZI. Cattedra di Statistica Medica-Università degli Studi di Bari-Prof.ssa G. Serio 1

SIMULAZIONE DI ESAME ESERCIZI. Cattedra di Statistica Medica-Università degli Studi di Bari-Prof.ssa G. Serio 1 SIMULAZIONE DI ESAME ESERCIZI Cattedra d Statstca MedcaUverstà degl Stud d BarProf.ssa G. Sero ESERCIZIO. Alcu autor hao studato se la depressoe possa essere assocata a dc serologc d process autommutar

Dettagli

Capitolo 13 Il modello di regressione lineare

Capitolo 13 Il modello di regressione lineare Captolo 3 Il modello d regressoe leare La fase pù operatva della statstca è dretta alla costruzoe d modell e coè d rappresetazo semplfcate, aalogche e ecessare della realtà attraverso le qual provare a

Dettagli

DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II

DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II FACOLTA DI INGEGNERIA Laurea Specalstca Igegera Cvle NO Guseppe T Aroca CORSO DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II Aals e prevsoe statstca delle varabl drologche Lezoe X: Scelta d u modello probablstco Aals e

Dettagli

Formulario e tavole. Complementi per il corso di Statistica Medica

Formulario e tavole. Complementi per il corso di Statistica Medica Complemet per l corso d Statstca Medca Formularo e tavole Ne è cosetto l uso all esame scrtto, ma og Studete deve cosultare solo l propro formularo, e essu altro materale! Statstca Descrttva destà ampea

Dettagli

Introduzione. Che cosa è la statistica? La statistica è una disciplina che si occupa dell analisi quantitativa dei fenomeni collettivi.

Introduzione. Che cosa è la statistica? La statistica è una disciplina che si occupa dell analisi quantitativa dei fenomeni collettivi. Itroduzoe L approcco co ua uova dscpla o sempre è ottmale. U modo per redere pù leare l appredmeto d ua qualsas matera, e, acor pù, della statstca, è rspodere a delle domade come le seguet. Che cosa è

Dettagli