Pianificazione dei Trasporti

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Pianificazione dei Trasporti"

Transcript

1 Unverstà degl Stud d Treste Facoltà d Ingegnera Corso d Panfcazone de Trasport Prof. Govann Longo Anno Accademco APPUNTI d Panfcazone de Trasport Paolo Martns

2 LA PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI 3 Il fenomeno del trasporto 3 Il pano de trasport 4 Artcolazone del pano 4 Lvell d panfcazone 5 OPERAZIONI PRELIMINARI 7 Area d studo 7 Zonzzazone 7 Offerta 8 Domanda 8 SITUAZIONE ATTUALE 10 Land use 10 Transport facltes 10 Orgne/destnazone 11 Indagn ntegratve 14 MODELLI 15 Modell d domanda 16 Generazone/attrazone 16 Dstrbuzone 18 Modell gravtazonal 18 Modell a fattore d accrescmento 19 Modell comportamental generc 20 Modell LOGIT 21 Confronto tra modell gravtazonale e LOGIT 21 Scelta modale 22 Assegnazone 22 Funzon d costo 24 Ret stradal 25 Ret d trasporto pubblco 25 Paolo Martns 2

3 la Panfcazone de Trasport Il fenomeno del trasporto Defnamo l fenomeno del trasporto come trasfermento spazale d persone o cose fnalzzato ad ottenere un utltà La condzone fondamentale perché avvenga l trasporto è che la dfferenza d valore V tra le poszon d partenza e d arrvo j sa maggore del costo C del trasporto: Vj Cj Come avremo modo d vedere, l costo C non è una varable uncamente economca: nella sua defnzone prenderemo n consderazone anche la rapdtà, la scurezza, l affdabltà, la regolartà, Le component fondamental d ogn sstema d trasport sono: l SOGGETTO, ossa ch organzza l trasporto; l OGGETTO, ossa che cosa s trasporta; l VEICOLO, ossa l mezzo con l quale l oggetto vagga; la VIA, ossa la strada che l oggetto percorre; la SCALA, ossa l estensone spazale del sstema; l ESERCIZIO, ossa l elemento organzzatvo tra le vare modaltà d trasporto. Possamo così classfcare sstem d trasporto n base a tal component: avremo ad esempo classfcazon secondo: oggetto - passegger o merc soggetto - pubblco o prvato - ndvduale o collettvo vecolo e va, ossa la MODALITÀ DI TRASPORTO, secondo - sede propra o promscua - guda lbera (l operatore che plota l vecolo decde l moto, ossa la traettora, la veloctà, ) o vncolata - nfrastruttura fssa o moble La panfcazone de trasport è una matera complessa, poché nteragscono: dffcoltà INTERNE, ossa le problematche collegate all organzzazone del sstema d trasporto; dffcoltà ESTERNE, ossa vncol e rcadute d tpo normatvo, ambentale, ; necesstà d garantre ELEMENTI CONTRASTANTI tra loro, come economctà e qualtà L approcco sstemco alla panfcazone de trasport consste nel defnre l assetto e la gestone del sstema d trasport medante: lo studo delle INTERAZIONI e delle PECULIARITÀ tra le component del sstema; Panfcazone de Trasport 3

4 la creazone d un MODELLO MATEMATICO che nterpret e rproduca l sstema; l progetto de CAMBIAMENTI necessar; affrontando l problema n manera preventva secondo due element fondamental del trasporto: la DOMANDA, ossa l esgenza d spostars, che dpende dall assetto spazale d generator ed attrattor d trasporto nel terrtoro; l OFFERTA, ossa l opportuntà d spostars, dpendente dall assetto strutturale del sstema d trasporto. Per quanto rguarda l offerta, è mportante l concetto d CAPACITÀ del sstema, ossa l numero massmo d trasport che possono essere effettuat nell untà d tempo dalle vare component del sstema. La dscrmnante fondamentale della panfcazone è l nterazone tra domanda ed offerta nel luogo e nel momento rchest, che s esplca nelle verfche dell assetto spazale e temporale del sstema. Il pano de trasport Possamo ndvduare la procedura esecutva generale del processo d panfcazone de trasport secondo lo schema: 1. Indvduazone d OBIETTIVI: le fnaltà poltche del pano; VINCOLI: lmtazon d carattere normatvo, ambentale, economco, 2. Anals della SITUAZIONE ATTUALE, ossa la conduzone d uno studo quanttatvo n rfermento agl obettv e a vncol che garantsca la raccolta d un numero suffcente d nformazon necessare alla costruzone del modello. 3. Formulazone d SCENARI fnalzzata alla rsoluzone de problem rscontrat nella stuazone attuale, conservando buon senso e ragonevolezza per evtare la creazone d stuazon problematche con l applcazone de modell alla realtà. 4. SIMULAZIONE de modell, volto ad ottenere una stma degl effett ottenbl su caratterstche quanttatve. Il processo consste nel confronto degl scenar alternatv formulat e con la scelta della soluzone pù adatta, la cu effcaca andrà po verfcata dopo la realzzazone. Possamo rcaptolare l ntero processo con l dagramma seguente: Obettv e Vncol Verfche Anals della Stuazone Attuale Formulazone Scenar Modell Smulazone Quanttatva Realzzazone Confronto Alternatve Artcolazone del pano La panfcazone de trasport, dal punto d vsta operatvo, consste nella redazone d un pano de trasport. Le fas nelle qual s artcola tale pano possono essere rassunte nello schema seguente: Paolo Martns 4

5 OBIETTIVI VINCOLI OPERAZIONI PRELIMINARI area d studo zonzzazone nfrastrutture e servz rlevant component della domanda ANALISI della SITUAZIONE ATTUALE ndagne LAND USE ndagne O/D ndagne TF ndagn ntegratve Valutazone de parametr d correlazone FORMULAZIONE de MODELLI SIMULAZIONE FORMULAZIONE d SCENARI FUTURI rpercusson sull'ambiente rpercusson sulla MOBILITA' PROGETTAZIONE degl INTEVENTI VALUTAZIONE Lvell d panfcazone I pan de trasport hanno caratterstche molto dverse a seconda della scala del problema da trattare. Possamo così catalogare l pano secondo tre lvell d mportanza: 1. lvello STRATEGICO, detto anche pano degl nvestment ngent nvestment d captale (dvers mlon d euro al m) progettato soltamente su scala nazonale o nternazonale Panfcazone de Trasport 5

6 rferto soltamente alla realzzazone d nuove nfrastrutture per dverse categore modal temp d realzzazone molto lungh - vanno consderat element aleator dffclmente prevedbl - non è possble troncare legam con l sstema delle attvtà e con le varazon del terrtoro nel tempo 2. lvello TATTICO nvestment med soltamente progettato su scala regonale rferto tanto alla realzzazone d nuove nfrastrutture quanto alla modfca d quelle esstent temp d realzzazone relatvamente lungh (qualche anno) 3. lvello OPERATIVO-ESECUTIVO nvestment rdott pura gestone d nfrastrutture esstent temp d realzzazone brev (massmo qualche mese) Per fare un esempo, nell ambto della panfcazone de trasport n ambto metropoltano, trovamo: - a lvello strategco l PT (pano de trasport); - a lvello tattco l PGTU (pano generale del traffco urbano) oppure l PUM (pano urbano d mobltà); - a lvello operatvo l PPTU (pano partcolareggato del traffco urbano). Paolo Martns 6

7 Operazon prelmnar Le operazon prelmnar alla redazone del pano de trasport sono mportantssme n quanto, asseme alla defnzone d obettv e vncol, costtuscono l ossatura concettuale e formale dell ntero pano. È questa una fase delcatssma, n quanto l accorgers d aver sbaglato mpostazone nelle fas successve comporterebbe la completa cancellazone del lavoro svolto e qund una perdta d tempo e d sold dffclmente sostenble. Tal operazon consstono essenzalmente nell ndvduazone del sstema d anals, ossa: la DELIMITAZIONE DELL AREA DI STUDIO; la ZONIZZAZIONE; la defnzone dell OFFERTA, ossa la selezone delle nfrastrutture e de servz rlevant; la determnazone delle component della DOMANDA. Area d studo La delmtazone dell area d studo consste nel defnre confn del sstema che andremo ad analzzare e a modellare, ed è molto mportante n quanto: - consdereremo l ambente esterno a confn uncamente per suo rfless all nterno del sstema, per l ovva necesstà d semplfcare l pù possble la modellazone; - all nterno dell area d studo s estngueranno tutt gl effett delle modfche che andremo ad apportare al sstema. L area d studo deve comprendere tutte le component del trasporto che c nteressano ed è delmtata da un confne detto CORDONE. Zonzzazone La zonzzazone, ossa la dvsone n ZONE dell area d studo, è la fase pù delcata delle operazon prelmnar, n quanto dscende drettamente dalla scala e dagl obettv del problema. Inoltre la scarstà d dat pront costtusce una evdente lmtazone. S parte dal presupposto che, n generale, gl spostament nzano e termnano n qualsas punto del terrtoro. Nell mpossbltà d operare un anals a lvell mcroscopc del contnuo, dobbamo procedere nella DISCRETIZZAZIONE dell area d studo. Vedremo così l area come un nseme d zone rappresentate da un barcentro, detto CENTROIDE, che ngloba le caratterstche pù mportant d ogn zona. Lo spostamento tra due punt generc appartenent a due zone dverse sarà così consderato uno spostamento tra due centrod, mentre lo spostamento tra due punt generc appartenent alla stessa zona sarà gnorato. Alla luce degl obettv prefssat, deve essere sensato sul pano metodologco consderare uno spostamento generco come uno spostamento tra zone. Consderando noltre che gl spostament devono ruscre ad esplcars, la defnzone delle zone dpenderà molto anche dalla scelta delle nfrastrutture che le collegano. Alla luce d quanto detto fnora, non è qund necessaro consderare zone ugual per estensone; tenendo conto del fatto che pù le zone sono pccole e meglo l modello s avvcna alla realtà: per luogh pù mportant a fn dello studo avremo zone molto pccole; Panfcazone de Trasport 7

8 per luogh ntern all area d studo su qual non è necessaro esegure un anals approfondta avremo zone pù ampe; per le zone esterne all area d studo avremo estensone ndetermnata ed un centrode del quale nteresserà solo la drezone, ma che può essere collocato tanto all nfnto quanto al cordone. I crter general per la realzzazone d una buona zonzzazone sono fondamentalmente seguent: - s tende a far combacare confn delle zone con gl element che seguono l terrtoro, qual fum e lnee ferrovare, e con le grand nfrastrutture come grand strade cttadne, n quanto prevale la loro funzone d ostacolare l attraversamento rspetto a quella d convoglare grand masse; - convene far segure a confn delle zone a lmt ammnstratv del terrtoro, soprattutto per la dsponbltà d dat gà raccolt; - è preferble far sì che le zone, al loro nterno, sano omogenee per destnazone d uso e caratterstche; - vsta la generale scarsa dsponbltà d dat pront, è preferble mantenere delle corrspondenze con zonzzazon d stud precedent o comunque poste sullo stesso terrtoro; - è sempre preferble, almeno nzalmente, defnre zone l pù pccole possble che s potrà faclmente unre n seguto. Offerta Nella fase d selezone delle nfrastrutture e de servz operamo un mportante semplfcazone: d tutta l offerta d trasporto andamo a selezonare sol collegament tra le zone. Il numero e la tpologa delle nfrastrutture da sceglere vanno ben calbrat: - se ne consderamo poch rschamo d costrure modell poco aderent alla realtà; - se ne consderamo tropp spendamo nutlmente tempo e sold. Le ret dell offerta possono essere: MULTIMODALI, ossa composte da pù modaltà d trasporto (strada, ferrova, ara, acqua, ); MONOMODALI, ossa composte da un unca modaltà d trasporto; la scelta d una rete monomodale va fatta solo se le modfche che s opereranno n fase progettuale non andranno a rpercuoters anche sulle altre modaltà. Domanda Le semplfcazon n questo ambto consstono n: assumere che la domanda d spostamento derv dalle attvtà sparse sul terrtoro; defnre la domanda come l numero d spostament nell untà d tempo. La domanda non è soltamente omogenea nell area d studo, pertanto s è solt nserre le quanttà d spostament tra zona e zona nella MATRICE O/D (orgne-destnazone). O\ D n Tale matrce è quadrata con dagonale nulla, n quanto vede le zone tanto nelle rghe quanto nelle colonne: l generco 1 0 d1,2 elemento d j rappresenta l numero d spostament che 2 d2,1 0 partono dalla -esma zona ed arrvano alla j-esma zona.... I 0 IE Possamo dvdere la matrce n quattro part: 0 - la sottomatrce I degl spostament ntern all area d studo; la sottomatrce d uscta IE;... EI EE0 - la sottomatrce d ngresso EI; n 0 - la sottomatrce d transto EE, che consderamo n Paolo Martns 8

9 quanto parte d quest spostament possono passare per l area d studo. Il numero degl spostament complessv che arrvano alla j-esma zona è defnto POTENZIALE DI ATTRAZIONE e s calcola come: A j n = d ; = 1 j l numero degl spostament complessv che partono dalla -esma zona è defnto POTENZIALE DI GENERAZIONE e s calcola come: G n = d. j= 1 j Ovvamente un unca matrce o/d non esaursce la complesstà dello studo della domanda. Possamo ad esempo costrure dverse matrc secondo: - dverse motvazon d trasporto (lavoro, tempo lbero, ); - dverse modaltà d trasporto; - dverse tarffe; - Possamo anche costrure matrc per catene d spostament, ad esempo consderando due spostament per l gentore che, andando a lavorare, porta l fglo a scuola. Possamo avere noltre dverse matrc n base al fattore temporale; soltamente per semplfcare l anals s fa l potes d STAZIONARIETÀ della domanda, mentre nella realtà s hanno tre element d varabltà: - l TREND DI LUNGO PERIODO, che tene conto dell evoluzone della domanda negl ann n base a dat d crescta socoeconomca; - la varabltà INTRAPERIODALE, come ad esempo la dfferenza della domanda tra le ore morte della mattnata ed l rentro serale dal lavoro; - la varabltà INTERPERIODALE, ossa la dfferenza della domanda tra perod dello stesso tpo n temp dvers, come ad esempo le dfferenze tra mes lavoratv ed l mese d agosto. Panfcazone de Trasport 9

10 Stuazone attuale L anals dello stato d fatto consste n una sere d ndagn sulla stuazone n essere che s dvdono prncpalmente n tre categore rguardant tre element d base: ndagn LAND USE sull utlzzo del suolo, che esamnano l nterazone tra domanda ed offerta; ndagn TRANSPORT FACILITIES che esamnano l offerta rlevante; ndagn ORIGINE-DESTINAZIONE, attnent alla domanda rlevante. Possono po essere condotte alcune INDAGINI INTEGRATIVE n accordo con gl obettv dello studo. Land use Le ndagn LU sono fnalzzate a raccoglere una sere d nformazon sulle caratterstche connesse all esgenza d spostars d ogn zona del nostro terrtoro. Vanno raccolt dat attnent a: - dmenson delle zone; - caratterstche dell eventuale popolazone resdente, come ad esempo numero d famgle, component per famgla, component professonalmente attv, - caratterstche delle eventual attvtà economche present, classfcate ad esempo per settor produttv, dmensone occupazonale, presenza d pubblca ammnstrazone, - qualtà della vta nelle zone, basata su ndcator qual tpologa delle costruzon, tasso d motorzzazone, reddto medo pro capte, PIL pro zona, Soltamente l progettsta non svolge drettamente queste ndagn, ma basa la zonzzazone su dat dsponbl nelle banche dat sttuzonal (ISTAT, provnce, comun, ) o commercal. È molto mportante anche raccoglere dat storc per ndvduare l trend d lungo perodo. Transport facltes Lo scopo delle ndagn TF è quello d raccoglere nformazon dettaglate sull offerta d trasporto, ossa sul complesso d nfrastrutture e servz che permettono gl spostament. Va ovvamente analzzata la sola offerta che s è decso d consderare nelle fas prelmnar. I dat che s raccolgono sono fondamentalmente: per l trasporto prvato, le caratterstche della rete stradale (lunghezza, pendenze e tortuostà della strada, numero e larghezza delle corse, ) con rfermento alle prestazon per lo spostamento delle persone n termn d: - CAPACITÀ, ossa l numero d vecol che possono transtare sull nfrastruttura nell untà d tempo; - TEMPO DI PERCORRENZA o veloctà d utlzzo med; per l trasporto pubblco, l quadro de servz che operano nell area d studo (lnee, fermate, tpologa de mezz, tarffe, collegament drett o multtratta, frequenza de passagg, ). Paolo Martns 10

11 L anals vene rappresentata con le MATRICI DI OFFERTA, che hanno la stessa struttura delle matrc o/d ma un contenuto che rappresenta, ad esmpo, l tempo d percorrenza, le tarffe, le lnee, Avremo qund tante matrc d offerta quante sono le grandezze che consderamo nell anals. Orgne/destnazone Lo scopo delle ndagn o/d è quello d conoscere l ntenstà della domanda esstente tra tutte le possbl coppe d zone nterne all area d studo, e tra tutte le zone e l esterno. Tale ntenstà può essere rpartta secondo: - le modaltà d trasporto; - le motvazon dello spostamento; - la coordnata temporale alla quale avvengono gl spostament. L ndagne è molto complessa, n quanto è ovvamente mpossble rlevare tutt gl spostament che avvengono n ogn stante. Semplfcare la questone basandos su dat del censmento ISTAT non è opportuno, vsto che avremmo a dsposzone dat sul solo prmo spostamento produttvo della mattna. È necessaro qund condurre una estesa INDAGINE STATISTICA su d un campone rappresentatvo, per la costruzone del quale c s attene alle seguent regole general: sceglamo l tasso n manera nversamente proporzonale al numero d abtant ; a ttolo d esempo l ordne d grandezza è del 3-4% per Treste ( abtant) e del 12-15% per Monrupno (poche centnaa d abtant). l campone deve essere l pù rappresentatvo possble, ossa le ndagn vanno rpartte su class con caratterstche socoeconomche molto vare. L ndagne s svolge n due modaltà complementar: a domclo, ossa su resdent all nterno dell area d studo; al cordone, ossa su non resdent. L ndagne A DOMICILIO va eseguta n vare fas: 1. estrazone casuale senza rpetzone delle famgle resdent dall elenco reperble alla banca dat dell anagrafe; 2. organzzazone e formazone degl operator che ntervsteranno le famgle; 3. ntervsta a component della famgla d età superore a 6 ann; 4. mmssone delle nformazon ne database ed elaborazone de dat sull unverso medante proporzon; 5. creazone delle matrc o/d general e specfche. Le domande da porre dpendono essenzalmente dagl obettv dello studo; vsta la complesstà dell organzzazone dell ndagne, nella maggor parte de cas s effettua un ndagne molto accurata n modo da poter essere usata anche per stud dvers o successv. Un modello valdo per pressoché tutte le stuazon possono essere le due schede rportate alla pagna seguente, relatvo ad un ndagne condotta nel 2001 per la redazone del Pano Urbano del Traffco del Comune d Treste. Panfcazone de Trasport 11

12 Paolo Martns 12

13 Sulle schede vanno fatte alcune mportant osservazon: l ntervstato dovrà rportare tutt gl spostament effettuat nel gorno precedente; gl spostament vanno dvs n: - mcrospostament elementar (ad esempo casa-fermata bus 1, fermata bus 1-fermata bus 2, fermata bus 2-scuola); - spostament elementar (ad esempo casa-scuola, scuola-lavoro). le persone che lavorano con mezz d trasporto pubblco devono rportare solo gl spostament effettuat al d fuor dell attvtà professonale. A lvello organzzatvo vanno osservate le seguent regole general: l perodo deale per l ndagne è, generalmente, ne gorn feral de mes lavoratv e scolastc; le famgle estratte vanno contattate prma telefoncamente n modo da fssare un appuntamento per un gorno n cu sono present tutt component; va sottolneato l fatto d memorzzare tutt gl spostament (anche straordnar) del gorno precedente all ntervsta; per gross campon va fatta pubblctà all ndagne al fne d scongurare rfut per scarso nteresse o paura d malntenzonat. Le matrc o/d costrute a partre dall ndagne a domclo avranno, ovvamente, poch dat nel settore d transto EE. Per ntegrare quest dat s conduce un ndagne AL CORDONE, ossa a confn dell area d studo. Precsamo nnanztutto che per confn s ntende, n questo caso, sa quell fsc (lmt ammnstratv) che quell fttz (aeroport, stazon de tren e delle correre, port, ). Un modello valdo possono essere le due schede seguent, utlzzate sempre per l PUT d Treste: Panfcazone de Trasport 13

14 Soltamente l ndagne vene fatta fermando le automobl sulle strade d accesso all area d studo o ntervstando le persone alle stazon. La modaltà pù comoda è quella d dotare l ntervstato d una scheda, con le relatve spegazon, dove regstrerà gl spostament della gornata e che rspedrà tramte una busta preaffrancata. Vsto lo scarso nteresse generalmente dmostrato, gl operator possono fare drettamente anche delle ntervste pù sommare. Indagn ntegratve Le ndagn complementar servono ad analzzare pù n dettaglo l ntegrazone tra domanda ed offerta, rvelando come funzona nella realtà l sstema de trasport. Le ndagn pù usate sono: la MISURA DEI FLUSSI n una partcolare sezone della rete, che consste nel conteggo del numero d vecol dvs per class (automobl, cclomotor, ) che passano nella sezone; l CONTEGGIO DEI PASSEGGERI che salgono o scendono ad ogn fermata dell autobus su d una lnea, dal quale avremo l dagramma d carco ; per tale anals s usano fondamentalmente 3 tecnche: - msura su tutta la rete con operator ( : precsone; : spesa d tempo e rsorse); - msura su tutta la rete con dspostv elettronc ( : metodo veloce; : scarsa affdabltà e cost elevat); - msura camponara. dverse anals sulla SOSTA (temp d sosta, parchegg a pagamento, ). Paolo Martns 14

15 Modell Per modello ntendamo una rappresentazone vrtuale e semplfcata d una realtà complessa, della quale consderamo le nterazon tra gl element che costtuscono la sostanza del fenomeno. La modellazone è fondamentale perché: possamo capre l funzonamento del sstema con ndagn lmtate; possamo fare prevson su quanto accadrà con la modfca della realtà. Per la creazone d un modello è necessaro assumere delle TEORIE d rfermento, ossa degl approcc att a spegare l fenomeno con le opportune reazon analtche. Possamo rassumere la creazone d un modello con l dagramma seguente: DEFINIZIONE del PROBLEMA selezone degl element selezone delle relazon selezone della teora FORMA ANALITICA SPECIFICAZIONE forma funzonale grandezze FORMULAZIONE MODELLO CALIBRAZIONE determnazone de parametr SIMULAZIONE VALIDAZIONE confronto con la realtà NO Il modello corrsponde alla realtà? SI USO Il processo d calbrazone consste nel parametrzzare l modello sulla realtà n esame, con un metodo detto VESTIZIONE. Tale processo è mportantssmo, poché modell che partono dagl stess problem ed hanno la medesma specfcazone possono funzonare per realtà dverse, ma modell gà calbrat vanno bene per un unca realtà. Panfcazone de Trasport 15

16 Modell d domanda I modell d domanda cercano d nterpretare le scelte che le persone compono quando devono spostars. Sappamo dall esperenza che gl spostament sono legat tanto alle caratterstche socoeconomche del luogo d destnazone quanto al sstema d trasport tra le due zone. Cerchamo qund un modello che, dat tal ATTRIBUTI, sa n grado d fornre una quanttà d spostament da ogn orgne a ogn destnazone con alcune caratterstche; possamo rassumere l modello con la forma analtca: d c, c,..., c = f SE, T od ( 1 2 n ) ( ) L utente, al fne d spostars, prende uno de due tp d DECISIONI: d MOBILITÀ, ossa decson a monte della scelta quotdana dell utente (dsponbltà d patente e vecolo personale, ubcazone della resdenza, ) d VIAGGIO, ossa scelte che l utente può fare quotdanamente, e che s esplcano n quattro dmenson: VOLONTÀ DI SPOSTARSI, DESTINAZIONE, MODALITÀ e PERCORSO. Nonostante le decson d mobltà abbano un forte mpatto su quelle d vaggo, ne modell d domanda s consderano le prme come dat e le seconde n base alle quattro dmenson delle scelte d vaggo. Una ulterore mportante semplfcazone derva dal fatto che gnoramo le motvazon dello spostamento, n quanto non è facle rcostrurle matematcamente. Possamo classfcare modell secondo: gl ATTRIBUTI, per cu avremo modell: - AGGREGATI, dove le varabl s rferscono all ntera popolazone della zona modellata; - DISAGGREGATI, dove s dvdono gl utent per class con comportament dvers; le IPOTESI DI COMPORTAMENTO, per cu avremo modell: - COMPORTAMENTALI, che nterpretano l comportamento delle persone; - DESCRITTIVI, che non ndagano l meccansmo d scelta ma cercano la mglor forma analtca che, a partre dagl attrbut, rappresent le scelte effettve rlevate. Il modello d domanda pù usato è detto MODELLO A QUATTRO STADI e s artcola, concordemente con le dmenson delle scelte d vaggo, ne quattro sottomodell d: GENERAZIONE/ATTRAZIONE, medante qual s cerca d nterpretare la nascta degl spostament; DISTRIBUZIONE, con qual s nterpreta la dstrbuzone spazale degl spostament; SCELTA MODALE; ASSEGNAZIONE o scelta del percorso. Nella realtà l utente scegle lo spostamento n manera globale, ossa consderando allo stesso tempo tutte e quattro le dmenson delle scelte d vaggo; samo però costrett a consderare gl stad come consecutv per le dffcoltà nste nella modellazone matematca. Il modello a quattro stad può essere consderato comunque completo poché alcun stad sono pù comportamental mentre altr sono pù descrttv. Generazone/attrazone L obettvo d tale modello è quello d defnre potenzal d generazone ed attrazone per le ( r) ( r) dverse zone dell area d studo. È noltre possble defnre potenzal G e A a seconda della motvazone r. La maggor parte de modell g/a è d tpo DESCRITTIVO: la generazone e l attrazone tra le zone stanno a cavallo tra le scelte d modaltà e d vaggo, qund è ancora pù dffcle nterpretare l comportamento degl utent. Paolo Martns 16

17 La forma funzonale che meglo approssma la generazone e l attrazone è d tpo polnomale con varabl dervant dall ndagne LU: G = f x, x,..., x ( n) (,,..., n) A = f2 x1 x2 x Il modo mglore d scrvere l polnomo è nella forma G = a1x1+ a2x anxn dove coeffcent a,..., 1 a n hanno le funzon d - omogenezzare le untà d msura; - defnre l peso relatvo della varable sul modello. Il modello per la generazone, qund, sarà formato dalle equazon: G1 = a1x1 + a2x anxn G2 = a1x1 + a2x anxn... z z z Gz = a1x1+ a2x anxn La fase d calbrazone del modello consste propro nel defnre gl a,..., 1 a n per tutte le zone. Tale operazone s esegue medante un nterpolazone lneare, ossa rendendo mnma la somma del quadrato degl scart al fne d trovare la retta che meglo approssma punt dspers. Nel caso bdmensonale, ad esempo, avremo: y y=ax+b y1 = ax1+ b y2 = ax2 + b... y = ax + b z z x Nel nostro caso, ossa n uno spazo n-dmensonale, troveremo gl a,..., 1 a n relatv alla generazone ed b,..., 1 b n relatv all attrazone medante lo stesso ragonamento statstco. Nel caso d potenzal per motvazone, l ragonamento sarà analogo. Dopo la fase d anals dello stato attuale sono not potenzal G ed A e tutte le varabl x per tutte le zone; saranno nvece ncognt coeffcent a e b. Nella fase d PROGETTO, nvece, saranno not coeffcent a e b calbrat sullo stato attuale ed ncognt potenzal G ed A, che potremo calcolare n base alle varazon delle x nel tempo. Tal varazon saranno stablte: - n rfermento ad un tempo t * medante le anals d varabltà; - n rfermento agl ntervent progettual che s ntendono apportare. L unca varabltà temporale delle quale s tene normalmente conto è l trend d lungo perodo: G = f x t= t* t= t* (( ) ) Possamo costrure ed utlzzare var modell g/a n base alle vare motvazon d spostamento: allo stato attuale, per ogn modello avremo polnom con dvers coeffcent ma ugual varabl per cascuna zona. Panfcazone de Trasport 17

18 La fase d specfcazone del modello consste nel decdere quante e qual varabl ncludere nel polnomo. La fase d verfca consste po nella valdazone e n una sere d test statstc. Un alto modello g/a, pù complesso e meno usato, è detto per INDICE DI CATEGORIA : l approcco camba completamente rspetto al modello descrttvo precedentemente llustrato. I potenzal, nfatt,sono tarat n base alla generca categora d utent; per la generazone, ad esempo, abbamo: r rn G = G = n r G dove ( ) ( ( ) ) r r n r è l numero d utent dell r-esma categora omogenea d utent rn G è l numero d spostament med fatta dall r-esma categora Il numero d spostament med s trova n opportune tabelle realzzate con la stessa ndagne o/d oppure con ndagn ntegratve ad hoc. È altresì possble utlzzare tabelle general, reperbl su var test d Panfcazone de Trasport, dove è rportato l coeffcente degl spostament gornaler med d ogn categora secondo dvers motv: un esempo è la tabella sottostante. Il procedmento è pù mmedato, n quanto garantsce una stma n temp brev, ma meno accurato e scarsamente affdable per un anals approfondta. Dstrbuzone L obettvo è quello d conoscere la dstrbuzone spazale degl spostament da zona a zona conoscendo potenzal d attrazone e dstrbuzone. Il rsultato della modellazone saranno gl spostament S j dalla zona alla zona j. Esstono tre grand famgle d modell d dstrbuzone: - modell GRAVITAZIONALI; - modell a FATTORE DI ACCRESCIMENTO; - modell COMPORTAMENTALI. Modell gravtazonal Tal modell consderano una stuazone analoga alla legge d gravtazone unversale: Aj Sj = G f ( Cj ) h j A I potenzal d generazone e la percentuale dell attrazone -esma su quella totale fanno le vec delle masse, n quanto sono element favortv; l elemento ostvo è nvece dato dal costo, che vedremo essere non solo economco, del trasporto; nfne coeffcent h e j servono uncamente a garantre le condzon: Paolo Martns 18

19 G = S Aj = S j j j La funzone f ( C j ) può essere espressa n vare forme; la pù usata è comunque Cj f ( Cj ) = e β dove β è l coeffcente d propensone allo spostamento che, con l crescere e a partà d costo, rende basse le probabltà d effettuare lo spostamento. Il costo generalzzato C j rappresenta tutt gl oner che l utente deve sopportare al fne d effettuare lo spostamento, come ad esempo costo monetaro, dstanza, tempo, percolostà del vaggo. Per determnare l costo generalzzato s seguono essenzalmente due strade: tener conto del solo elemento predomnante, che nella maggor parte de cas è l tempo d percorrenza: C = t j j consderare una combnazone d tutt fattor rlevant, come ad esempo: Cj = at 1 j + a2ej + a3dj + a4trj + δ dove t j è l tempo d percorrenza e j è la frequenza del mezzo d trasporto d j è la dstanza tr j è la tarffa del luogo d destnazone (parchegg, ) δ è una quanttà che tene conto d tutto cò che non è stato contemplato Come al solto, possamo avere cost dvers n funzone d motvazon d spostars dverse. La dmensone temporale, ossa l trend d lungo perodo nella maggoranza de cas, vara n base a come sono cambat potenzal d attrazone e generazone. Modell a fattore d accrescmento Tal modell sono nseme semplc e poco usat, n quanto s lmtano a proettare gl spostament n un tempo futuro medante una semplce proporzone del tpo t t* t t S = 0 j = S = j dove è l fattore d accrescmento. La lmtazone consste nel fatto che rsultat sono attendbl uncamente se tra due temp t * e t 0 non cambano: - la struttura del terrtoro; - la struttura generale della mobltà. Il fattore va determnato a partre dal modello g/a ne due temp d rfermento; un esempo potrebbe essere G = G A = A = t t* t= t0 t= t* j t= t0 j 1 G A = + 2 G t= t* t= t* j t= t0 t= t0 Aj I modell a fattore d accrescmento s utlzzano soprattutto nelle anals strategche d lungo perodo, per le qual sarebbe troppo complcato usare altr modell. In tal caso s defnsce uno scenaro a forchetta sceglendo due valor per l coeffcente d accrescmento: Panfcazone de Trasport 19

20 S j prevsone ottmstca prevsone pessmstca t 0 t* t Modell comportamental generc I modell comportamental dervano dalla teora dell utltà aleatora e tentano d nterpretare l comportamento dell utente n manera non descrttva. Le potes d base sono: la RAZIONALITÀ dell utente, coè che l utente tende ad operare una scelta nella drezone della massma utltà mnmzzando l costo generalzzato; consderare una PROBABILITÀ DI SCELTA tra le alternatve dsponbl; la scelta può essere operata uncamente tra un numero fnto d alternatve che l utente rtene utl; essterà qund l INSIEME DI SCELTA I dell -esmo utente, composto da m alternatve; per ogn alternatva j l utente assoca ad essa una UTILITÀ PERCEPITA U j, funzone degl attrbut che l utente v assoca: U j = U j( xj) Gl ATTRIBUTI che consderamo nel modello possono essere: - generc, che valgono per tutte le alternatve; - specfc, che valgono solo per una o alcune alternatve; e sono dstnt n class: - lvello d servzo; - sstema delle attvtà; - soco economco. L utltà che ogn sngolo utente assoca all alternatva è, a fn del modello, una varable aleatora, n quanto c sono var element che mpedscono d stablrla con certezza, qual: - approssmazon legate alla modellazone, come ad esempo la dfferenza tra dstanza n termn d strada percorsa e dstanza n termn d lnea d ara tra due centrod; - non msurabltà d alcun attrbut; - dverstà comportamentale per utent dvers e per lo stesso utente n temp dvers; - errate percezon degl attrbut da parte degl utent, come ad esempo la stma del tempo d percorrenza. A fronte d queste consderazon possamo scomporre l utltà percepta n due contrbut: U = V x + ε ( ) dove j( j) j j j j V x è l UTILITÀ SISTEMATICA, ossa la meda de comportament d tutt gl utent ε j è l RESIDUO dovuto alle dfferenze tra l utltà ndvduale e quella meda L utltà sstematca può essere espressa come combnazone lneare degl attrbut, come abbamo gà vsto per l costo generalzzato, che ne è l opposto: Vj( xj) = β xj Paolo Martns 20

21 la probabltà d sceglere l alternatva α può così essere espressa come: P α I ;, = P U > U α I = P V + ε > V + ε = P V V > ε ε Il valore de resdu deve pertanto essere l pù basso possble. ( ) ( α ) ( α α ) ( α α) Modell LOGIT Uno de modell comportamental pù mportant è l modello LOGIT MULTINOMIALE, che consste nella forma analtca: αv j e P( j) = I αv e Possamo osservare che n quest modell non consderamo resdu ma lavoramo uncamente con le utltà sstematche. 1 Notamo noltre che per α = 0 abbamo P( j) = j e che qund resdu sono legat automatcamente al valore d α. La maggor parte de modell comportamental d dstrbuzone tentano d modellare la scelta della destnazone attraverso modell LOGIT multnomal. In tal caso j sarà la destnazone e possamo scrvere: αv j e Sj = Gj P( j) = Gj αv e Gl attrbut per l utltà sstematca possono dvders n due class: - le attrattve della destnazone, con coeffcent postv; - cost dello spostamento, con coeffcent negatv. Avremo così una espressone per l utltà sstematca del tpo: V = β x β x j m m l l m l Avremo po l esgenza d stmare coeffcent α, β m e β l con procedment analogh a quell usat per la costruzone de modell g/a. Nel caso d due sole alternatve A e B possamo costrure un modello LOGIT BINOMIALE, che avrà una forma del tpo: αva e 1 P j = = ( ) αv αv α ( V V ) A B B A e + e 1+ e Per entramb modell d LOGIT sopra rportat è necessaro che le alternatve sano ndpendent; nel caso non lo fossero s fa soltamente rcorso a modell d tpo LOGIT GERARCHIZZATO, come ad esempo: trasporto pubblco prvato autobus automoble motocclo Confronto tra modell gravtazonale e LOGIT Osservando le forme funzonal de modell gravtazonale: Aj βc j m Sj = G e h j = Sj A m Panfcazone de Trasport 21

22 e LOGIT: A m C S G e j h m j β j = A j ( ) P m S = = = = m m αv m βc m j βcj e j e e αv βcj βc e S j j e e notamo che l concetto d base de due modell è lo stesso. La dfferenza sta nel fatto che per l modello gravtazonale, nel logartmo, avremo segn negatv poché parlamo d costo, mentre per LOGIT avremo segn postv n quanto parlamo d utltà. Scelta modale L obettvo de modell d rpartzone modale è quello d conoscere l alquota d spostament che avvengono con l -esmo modo d trasporto. Tal modell sono prevalentemente d tpo comportamentale e s dstnguono soltamente n: sstem gerarchzzat d LOGIT bnomal; LOGIT multnomal. I modell gerarchzzat utlzzano essenzalmente dat rcavat dalle ndagn o/d. Per LOGIT multnomal avremo nvece una forma funzonale del tpo: j αv e P( j) = j αvm e m dove l utltà sstematca dpende dagl attrbut lvello d servzo e socoeconomc. Il lvello d servzo va ben esplctato ed è rntraccable a partre da dat dell ndagne TF. Nel caso, ad esempo, d automoble (A) ed autobus (B) avremo: A A A V = ac + a T + a NA j 1 j 2 j 3 B B B B B j = 1 j + 2 j + 4 j + 5 j V ac a T a f a I dove C è l costo economco T è l tempo d percorrenza NA è l tasso d motorzzazone f è la frequenza del servzo I è l nseme d scelta delle vare lnee va noltre osservato che coeffcent a 1 e a 2 sono gl stess per A e B poché s suppone che sold o tempo spes nel vaggo abbano per l utente la stessa mportanza ne due cas. Assegnazone I modell d assegnazone hanno come obettvo l nterpretazone della scelta del percorso che l utente s propone d fare. Al fne d rappresentare le prestazon del sstema d trasporto tal modell agranno sull nterazone tra modell d offerta e la matrce o/d. I modell d OFFERTA smulano le component rlevant del funzonamento del sstema d trasport, consderando gl element sa fsc che organzzatv n una certa area. Tal modell dervano da stud d teora matematca de graf (topologa), d tecnca ed economa de trasport, d teora e tecnca della crcolazone, Nella maggoranza de cas s smulano le prestazon d un sstema tanto dal punto d vsta dell utente quanto dal punto d vsta del rspetto ambentale, valutando prma la qualtà del servzo S j Paolo Martns 22

23 e po le emsson nqunat, l rumore e l mpatto terrtorale. Il rsultato della modellazone sarà la smulazone de fluss che s spostano su dvers arch della rete al tempo t * oppure n seguto agl ntervent progettual. La costruzone d un modello d offerta consste n due fas prncpal: la defnzone della TOPOLOGIA del sstema, ossa la costruzone d un modello astratto della rete; la VESTIZIONE del modello, ossa la defnzone delle caratterstche degl arch d rete medante le relazon tra arch e fluss. Un GRAFO è un nseme d n N nod N ed n L arch orentat L, organzzat n percors secondo la loro sequenza. Agl arch e a percors andremo po ad assocare: - cost, ossa le stuazon percepte dall utente lungo l tale percorso od arco; - FLUSSI, ossa l numero medo d spostament che utlzzano l arco nell untà d tempo, espress n autovetture equvalent. Per quanto rguarda cost, abbamo le due possbltà: - d consderare una sola caratterstca tra quelle che determnano l costo generalzzato, come ad esempo l tempo d percorrenza; - d defnre un polnomo che pes le vare caratterstche. Potremo raccoglere cost d tutt gl arch nel vettore c. Per l anals c nteressano tutt percors che collegano ogn coppa o/d. Nella maggor parte de cas l costo d un percorso è dato dalla somma de cost de sngol arch che lo compongono, ma talvolta abbamo anche de cost agguntv: NA c = c + c h l h l h I fluss d percorso non sono altro che l flusso complessvo d persone che compono l ntero percorso; n tal caso l flusso d arco è dato dalla somma de fluss d percorso: fl = fh hl Possamo supporre che cost dpendano da fluss, così da scrvere una FUNZIONE DI COSTO del tpo: ( ) l l cl f = c0 + cv( f ) cha ha mportant propretà matematche defnte dalla teora de graf e che può essere d due tp: - funzone separable, per la quale l costo dpende uncamente dal flusso sull arco n questone; - funzone non separable, per la quale l costo dpende anche dal flusso sugl altr arch della rete. Potremo raccoglere anche tutte le funzon d costo n un vettore delle funzon d costo. In defntva l modello s basa su: - nod; - arch; - vettore delle funzon d costo; - cost agguntv. La costruzone del grafo consste: nelle operazon prelmnar d zonzzazone e defnzone de centrod, classfcazone e defnzone degl element dell offerta; nella dslocazone de nod secondo l crtero: l nodo rappresenta l elemento d dscontnutà tra dvers arch; nella dslocazone degl arch secondo l crtero: l arco è una fase dello spostamento alla quale possamo assegnare lo stesso costo generalzzato. C possono essere cas, come l anals del trasporto pubblco extraurbano, n cu è necessaro assegnare al grafo anche la dmensone temporale per cu parleremo d graf o ret dacronche. Panfcazone de Trasport 23

24 Un mportante regola d base è l EQUILIBRIO DEI FLUSSI AL NODO, purchè esso non sa un centrode. I centrod, come gà detto, hanno una dmensone spazale d mportanza relatva nella rete e sono conness al grafo medante arch vrtual, dett CONNETTORI, prv d dmensone fsca. Funzon d costo Le funzon d costo rappresentano cost generalzzat med che l utente percepsce nella fase dello spostamento assocata all arco che consderamo, n funzone delle sue caratterstche fsche e funzonal e de fluss che lo attraversano: c= c x, f ( ) I mod per trovare tal funzon sono essenzalmente due: anals delle propretà dell arco, qual - caratterstche nfrastruttural; - caratterstche mede de vecol che compongono fluss; - uso delle FUNZIONI DESCRITTIVE, ossa deduzon statstche ottenute da dat spermental raccolt negl arch d maggore nteresse, che rsultano generalmente molto pù semplc da defnre. Vedamo ora alcun tp d funzon d costo. In alcune stuazon, come per gl arch pedonal, è preferble trascurare l nfluenza de fluss per consderare l solo tempo d percorrenza; avremo così: Ll cl = tp = vl In altre stuazon, come per l trasporto pubblco, trascureremo fluss tenendo nvece conto de temp d attesa; la funzone d costo dpenderà così dalla frequenza delle corse: 1 cl = tq = ϑ ϕ dove ϕ è la frequenza, espressa n numero d passagg nell untà d tempo ϑ è la regolartà del servzo, par a 0.5 nel caso d arrv regolar e 1 nel caso d arrv completamente casual Nel caso d pù lnee che servono la stessa fermata consdereremo frequenze assolute, ossa l numero d passagg d tutte le corse d tutte le lnee nell untà d tempo. Per esemplfcare altre funzon d costo abbamo bsogno del concetto d CAPACITÀ d un sstema d trasport, ossa l numero massmo d enttà-utente che possono transtare su d un tratto del sstema nell untà d tempo. Terremo conto del fatto che, mano a mano che l flusso s avvcna alla capactà dell arco, la presenza d pù utent costa molto d pù rspetto a bass valor d flusso: l valore che c nteressa nella defnzone delle funzon d costo è qund, n realtà, l rapporto tra flusso e capactà. Per un arco stradale possamo potzzare funzon d costo del tpo: l l l l l l cl ( f ) = β1tp( f ) + β2tq( f ) + β3cm( f ) = β1tp( f ) + β2tq( f ) + β 3 c0 + cm( f ) l dove t p è l tempo n moto l t q è l tempo d attesa Per le autostrade e le strade extraurbane prncpal (carreggate a senso unco) possamo gnorare t l q e calcolare l tempo d percorrenza come γ l Ll Ll Ll f t p = + δ v0 vc v0 cap Una forma funzonale molto usata ne software d panfcazone de trasport è: Paolo Martns 24

25 b l f tp = t0 1+ a ccap con a, b e c parametr da defnre. Per le strade extraurbane secondare la sostanza è la stessa, ma la veloctà a vuoto v 0 dpenderà dalla larghezza della carreggata, dalla dstanza laterale degl ostacol, dalla pendenza, dalla tortuostà, Vanno noltre consderate le nfluenze de fluss ne due sens d marca: f f1+ f2 cap cap * Ret stradal C è una sostanzale dfferenza nella costruzone de graf per: l trasporto pubblco, contnuo e smultaneo; l trasporto prvato, dscontnuo e non contemporaneo. I graf per l trasporto prvato consstono sostanzalmente n ret stradal, dove: nod rappresentano ncroc o punt dove le caratterstche sostanzal cambano (ad esempo l passaggo da 1 a 2 corse); gl arch rappresentano tratt d rete stradale percorso n un solo verso e con caratterstche omogenee. I problem maggor dervano dalla rappresentazone delle ntersezon stradal, poché dovremo defnre le manovre d svolta al fne d mpedre quelle vetate. I metod per fare cò sono fondamentalmente due: - sa assegna un elevatssmo costo generalzzato alle manovre vetate; - s esplode l nodo, creando però de problem d calcolo qualora avessmo ret molto grand. Ret d trasporto pubblco Nella costruzone delle ret d trasporto pubblco è necessaro sceglere se assegnare al grafo anche la dmensone temporale. Se le frequenze del servzo sono alte (come nel caso d autobus urban e metropoltane) non sarà necessaro nserre le coordnate temporal; parleremo d RETE SINCRONICA o d GRAFO DELLE LINEE e n tal caso: nod concdono con le fermate; gl arch rappresentano le lnee che fornscono l trasporto tra due fermate consecutve; è preferble ncludere percors pedonal che collegano fermate vcne, per analzzare anche l fenomeno spostamento tramte due lnee dfferent; Panfcazone de Trasport 25

26 s defnscono arch che collegano l nodo pedonale con l nodo dell autobus, così da tener conto del tempo d attesa alla fermata. Se nvece le frequenze del servzo sono basse (autobus extraurban e tren) è necessaro assegnare a nod anche le coordnate temporal; n tal caso la rete, puttosto complessa, s drà DIACRONICA oppure GRAFO DELLE CORSE. La stuazone può essere rappresentata n un grafco, come ad esempo quello d fgura: tempo traettora pedonale nodo pedonale traettora autobus utente fermata A fermata B spazo In tale stuazone la necesstà è anche quella d smulare la scelta temporale dell utente: con rfermento ala fgura, dovremo analzzare se l utente antcperà temp per salre sul prmo mezzo oppure attenderà l arrvo del secondo. Paolo Martns 26

Ministero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA

Ministero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA Mnstero della Salute D.G. della programmazone santara --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA La valutazone del coeffcente d varabltà dell mpatto economco consente d ndvduare gl ACC e DRG

Dettagli

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione 1 La Regressone Lneare (Semplce) Relazone funzonale e statstca tra due varabl Modello d regressone lneare semplce Stma puntuale de coeffcent d regressone Decomposzone della varanza Coeffcente d determnazone

Dettagli

A. AUMENTO DELLA SPESA PUBBLICA FINANZIATO ESCLUSIVAMENTE TRAMITE INDEBITAMENTO

A. AUMENTO DELLA SPESA PUBBLICA FINANZIATO ESCLUSIVAMENTE TRAMITE INDEBITAMENTO 4. SCHMI ALTRNATIVI DI FINANZIAMNTO DLLA SPSA PUBBLICA. Se l Governo decde d aumentare la Spesa Pubblca G (o Trasferment TR), allora deve anche reperre fond necessar per fnanzare questa sua maggore spesa.

Dettagli

Macchine. 5 Esercitazione 5

Macchine. 5 Esercitazione 5 ESERCITAZIONE 5 Lavoro nterno d una turbomacchna. Il lavoro nterno massco d una turbomacchna può essere determnato not trangol d veloctà che s realzzano all'ngresso e all'uscta della macchna stessa. Infatt

Dettagli

PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE. (Metodo delle Osservazioni Indirette) - 1 -

PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE. (Metodo delle Osservazioni Indirette) - 1 - PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE (Metodo delle Osservazon Indrette) - - SPECIFICHE DI CALCOLO Procedura software per la compensazone d una rete d lvellazone collegata

Dettagli

Capitolo 7. La «sintesi neoclassica» e il modello IS-LM. 2. La curva IS

Capitolo 7. La «sintesi neoclassica» e il modello IS-LM. 2. La curva IS Captolo 7 1. Il modello IS-LM La «sntes neoclassca» e l modello IS-LM Defnzone: ndvdua tutte le combnazon d reddto e saggo d nteresse per le qual l mercato de ben (curva IS) e l mercato della moneta (curva

Dettagli

Variabili statistiche - Sommario

Variabili statistiche - Sommario Varabl statstche - Sommaro Defnzon prelmnar Statstca descrttva Msure della tendenza centrale e della dspersone d un campone Introduzone La varable statstca rappresenta rsultat d un anals effettuata su

Dettagli

Il modello markoviano per la rappresentazione del Sistema Bonus Malus. Prof. Cerchiara Rocco Roberto. Materiale e Riferimenti

Il modello markoviano per la rappresentazione del Sistema Bonus Malus. Prof. Cerchiara Rocco Roberto. Materiale e Riferimenti Il modello marovano per la rappresentazone del Sstema Bonus Malus rof. Cercara Rocco Roberto Materale e Rferment. Lucd dstrbut n aula. Lemare 995 (pag.6- e pag. 74-78 3. Galatoto G. 4 (tt del VI Congresso

Dettagli

Strutture deformabili torsionalmente: analisi in FaTA-E

Strutture deformabili torsionalmente: analisi in FaTA-E Strutture deformabl torsonalmente: anals n FaTA-E Il comportamento dsspatvo deale è negatvamente nfluenzato nel caso d strutture deformabl torsonalmente. Nelle Norme Tecnche cò vene consderato rducendo

Dettagli

Relazioni tra variabili: Correlazione e regressione lineare

Relazioni tra variabili: Correlazione e regressione lineare Dott. Raffaele Casa - Dpartmento d Produzone Vegetale Modulo d Metodologa Spermentale Febbrao 003 Relazon tra varabl: Correlazone e regressone lneare Anals d relazon tra varabl 6 Produzone d granella (kg

Dettagli

* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1

* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1 APAT Agenza per la Protezone dell Ambente e per Servz Tecnc Dpartmento Dfesa del Suolo / Servzo Geologco D Itala Servzo Tecnologe del sto e St Contamnat * * * Nota nerente l calcolo della concentrazone

Dettagli

Statistica e calcolo delle Probabilità. Allievi INF

Statistica e calcolo delle Probabilità. Allievi INF Statstca e calcolo delle Probabltà. Allev INF Proff. L. Ladell e G. Posta 06.09.10 I drtt d autore sono rservat. Ogn sfruttamento commercale non autorzzato sarà perseguto. Cognome e Nome: Matrcola: Docente:

Dettagli

MACROECONOMIA A.A. 2014/2015

MACROECONOMIA A.A. 2014/2015 MACROECONOMIA A.A. 2014/2015 ESERCITAZIONE 2 MERCATO MONETARIO E MODELLO /LM ESERCIZIO 1 A) Un economa sta attraversando un perodo d profonda crs economca. Le banche decdono d aumentare la quota d depost

Dettagli

Lezione 10. L equilibrio del mercato finanziario: la struttura dei tassi d interesse

Lezione 10. L equilibrio del mercato finanziario: la struttura dei tassi d interesse Lezone 1. L equlbro del mercato fnanzaro: la struttura de tass d nteresse Ttol con scadenza dversa hanno prezz (e tass d nteresse) dfferent. Due ttol d durata dversa emess dallo stesso soggetto (stesso

Dettagli

TITOLO: L INCERTEZZA DI TARATURA DELLE MACCHINE PROVA MATERIALI (MPM)

TITOLO: L INCERTEZZA DI TARATURA DELLE MACCHINE PROVA MATERIALI (MPM) Identfcazone: SIT/Tec-012/05 Revsone: 0 Data 2005-06-06 Pagna 1 d 7 Annotazon: Il presente documento fornsce comment e lnee guda sull applcazone della ISO 7500-1 COPIA CONTROLLATA N CONSEGNATA A: COPIA

Dettagli

Corso di TRASPORTI E AMBIENTE. ing. Antonio Comi Ottobre 2012. Modelli di domanda

Corso di TRASPORTI E AMBIENTE. ing. Antonio Comi Ottobre 2012. Modelli di domanda Corso d TRASPORTI E AMBIENTE ng. Antono Com Ottobre 2012 Modell d domanda 1 Struttura del sstema d modell per la smulazone de sstem d trasporto OFFERTA DI INFRASTRUTTURE E SERVIZI DI TRASPORTO MODELLO

Dettagli

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne Metod e Modell per l Ottmzzazone Combnatora Progetto: Metodo d soluzone basato su generazone d colonne Lug De Govann Vene presentato un modello alternatvo per l problema della turnazone delle farmace che

Dettagli

LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE

LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE Lezone 6 - La statstca: obettv; raccolta dat; le frequenze (EXCEL) assolute e relatve 1 LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE GRUPPO MAT06 Dp. Matematca, Unverstà

Dettagli

3. Esercitazioni di Teoria delle code

3. Esercitazioni di Teoria delle code 3. Eserctazon d Teora delle code Poltecnco d Torno Pagna d 33 Prevsone degl effett d una decsone S ndvduano due tpologe d problem: statc: l problema non vara nel breve perodo dnamc: l problema vara Come

Dettagli

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI CONFRONTO DI PIU MEDIE IL METODO DI ANALISI DELLA VARIANZA

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI CONFRONTO DI PIU MEDIE IL METODO DI ANALISI DELLA VARIANZA NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI CONFRONTO DI PIU MEDIE IL METODO DI ANALISI DELLA VARIANZA IL PROBLEMA Supponamo d voler studare l effetto d 4 dverse dete su un campone casuale d 4

Dettagli

La retroazione negli amplificatori

La retroazione negli amplificatori La retroazone negl amplfcator P etroazonare un amplfcatore () sgnfca sottrarre (o sommare) al segnale d ngresso (S ) l segnale d retroazone (S r ) ottenuto dal segnale d uscta (S u ) medante un quadrpolo

Dettagli

RETI TELEMATICHE Lucidi delle Lezioni Capitolo VII

RETI TELEMATICHE Lucidi delle Lezioni Capitolo VII Prof. Guseppe F. Ross E-mal: guseppe.ross@unpv.t Homepage: http://www.unpv.t/retcal/home.html UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA Facoltà d Ingegnera A.A. 2011/12 - I Semestre - Sede PV RETI TELEMATICHE Lucd

Dettagli

Soluzione esercizio Mountbatten

Soluzione esercizio Mountbatten Soluzone eserczo Mountbatten I dat fornt nel testo fanno desumere che la Mountbatten utlzz un sstema d Actvty Based Costng. 1. Calcolo del costo peno ndustrale de tre prodott Per calcolare l costo peno

Dettagli

LA COMPATIBILITA tra due misure:

LA COMPATIBILITA tra due misure: LA COMPATIBILITA tra due msure: 0.4 Due msure, supposte affette da error casual, s dcono tra loro compatbl quando la loro dfferenza può essere rcondotta ad una pura fluttuazone statstca attorno al valore

Dettagli

Principi di ingegneria elettrica. Lezione 6 a. Analisi delle reti resistive

Principi di ingegneria elettrica. Lezione 6 a. Analisi delle reti resistive Prncp d ngegnera elettrca Lezone 6 a Anals delle ret resste Anals delle ret resste L anals d una rete elettrca (rsoluzone della rete) consste nel determnare tutte le corrent ncognte ne ram e tutt potenzal

Dettagli

Circuiti di ingresso differenziali

Circuiti di ingresso differenziali rcut d ngresso dfferenzal - rcut d ngresso dfferenzal - Il rfermento per potenzal Gl stad sngle-ended e dfferenzal I segnal elettrc prodott da trasduttor, oppure preleat da un crcuto o da un apparato elettrco,

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa 2012-2013 lezione 13: 24 aprile 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa 2012-2013 lezione 13: 24 aprile 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca fnanzara aa 2012-2013 lezone 13: 24 aprle 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/23? reammortamento uò accadere che, dopo l erogazone

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE Matematca e statstca: da dat a modell alle scelte www.dma.unge/pls_statstca Responsabl scentfc M.P. Rogantn e E. Sasso (Dpartmento d Matematca Unverstà d Genova) STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. REGRESSIONE

Dettagli

Scelta dell Ubicazione. di un Impianto Industriale. Corso di Progettazione Impianti Industriali Prof. Sergio Cavalieri

Scelta dell Ubicazione. di un Impianto Industriale. Corso di Progettazione Impianti Industriali Prof. Sergio Cavalieri Scelta dell Ubcazone d un Impanto Industrale Corso d Progettazone Impant Industral Prof. Sergo Cavaler I fattor ubcazonal Cost d Caratterstche del Mercato Costruzone Energe Manodopera Trasport Matere Prme

Dettagli

Risoluzione quesiti I esonero 2011

Risoluzione quesiti I esonero 2011 Rsoluzone quest I esonero 011 1) Compto 1 Q3 Un azenda a a dsposzone due progett d nvestmento tra d loro alternatv. Il prmo prevede l pagamento d un mporto par a 100 all epoca 0 e fluss par a 60 all epoca

Dettagli

Calibrazione. Lo strumento idealizzato

Calibrazione. Lo strumento idealizzato Calbrazone Come possamo fdarc d uno strumento? Abbamo bsogno d dentfcare l suo funzonamento n condzon controllate. L dentfcazone deve essere razonalmente organzzata e condvsa n termn procedural: s tratta

Dettagli

Introduzione al Machine Learning

Introduzione al Machine Learning Introduzone al Machne Learnng Note dal corso d Machne Learnng Corso d Laurea Magstrale n Informatca aa 2010-2011 Prof Gorgo Gambos Unverstà degl Stud d Roma Tor Vergata 2 Queste note dervano da una selezone

Dettagli

McGraw-Hill. Tutti i diritti riservati. Caso 11

McGraw-Hill. Tutti i diritti riservati. Caso 11 Caso Copyrght 2005 The Companes srl Stma d un area fabbrcable n zona ndustrale nella cttà d Ferrara. La stma è effettuata con crter della comparazone e quello del valore d trasformazone. Indce Confermento

Dettagli

PARENTELA e CONSANGUINEITÀ di Dario Ravarro

PARENTELA e CONSANGUINEITÀ di Dario Ravarro Introduzone PARENTELA e CONSANGUINEITÀ d Daro Ravarro 1 gennao 2010 Lo studo della genealoga d un ndvduo è necessaro al fne d valutare la consangunetà dell ndvduo stesso e la sua parentela con altr ndvdu

Dettagli

STRATIGRAFIE PARTIZIONI VERTICALI

STRATIGRAFIE PARTIZIONI VERTICALI STRATIGRAFI PARTIZIONI VRTICALI 6. L solamento acustco: tecnche, calcol 2 Trasmssone rumor In edlza s possono dstnguere dfferent tp d rumor: rumor aere (vocare de vcn da altre untà abtatve, rumor provenent

Dettagli

Aritmetica e architetture

Aritmetica e architetture Unverstà degl stud d Parma Dpartmento d Ingegnera dell Informazone Poltecnco d Mlano Artmetca e archtetture Sommator Rpple Carry e CLA Bozza da completare del 7 nov 03 La rappresentazone de numer Rappresentazone

Dettagli

Leggere i dati da file

Leggere i dati da file Esempo %soluzon d una equazone d secondo grado dsp('soluzon d a^+b+c') anput('damm l coeffcente a '); bnput('damm l coeffcente b '); cnput('damm l coeffcente c '); deltab^-4*a*c; f delta0 dsp('soluzon

Dettagli

Esercitazioni del corso di Relazioni tra variabili. Giancarlo Manzi Facoltà di Sociologia Università degli Studi di Milano-Bicocca

Esercitazioni del corso di Relazioni tra variabili. Giancarlo Manzi Facoltà di Sociologia Università degli Studi di Milano-Bicocca Eserctazon del corso d Relazon tra varabl Gancarlo Manz Facoltà d Socologa Unverstà degl Stud d Mlano-Bcocca e-mal: gancarlo.manz@statstca.unmb.t Terza eserctazone Mlano, 8 febbrao 7 SOMMARIO TERZA ESERCITAZIONE

Dettagli

Analisi ammortizzata. Illustriamo il metodo con due esempi. operazioni su di una pila Sia P una pila di interi con le solite operazioni:

Analisi ammortizzata. Illustriamo il metodo con due esempi. operazioni su di una pila Sia P una pila di interi con le solite operazioni: Anals ammortzzata Anals ammortzzata S consdera l tempo rchesto per esegure, nel caso pessmo, una ntera sequenza d operazon. Se le operazon costose sono relatvamente meno frequent allora l costo rchesto

Dettagli

Condensatori e resistenze

Condensatori e resistenze Condensator e resstenze Lucano attaa Versone del 22 febbrao 2007 Indce In questa nota presento uno schema replogatvo relatvo a condensator e alle resstenze, con partcolare rguardo a collegament n sere

Dettagli

Dove RF è la rendita catastale del fabbricato e f (RF ) la funzione che associa l indice economico del fabbricato alla rendita catastale.

Dove RF è la rendita catastale del fabbricato e f (RF ) la funzione che associa l indice economico del fabbricato alla rendita catastale. 4.4.2. Indc economc L ndce d natura economca, n base a quanto prevsto dalla lettera b), del comma 2 dell artcolo 36 della legge regonale deve essere rferto a reddt catastal rvalutat. S ha pertanto che:

Dettagli

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari Captolo 3 Covaranza, correlazone, bestft lnear e non lnear ) Covaranza e correlazone Ad un problema s assoca spesso pù d una varable quanttatva (es.: d una persona possamo determnare peso e altezza, oppure

Dettagli

La verifica delle ipotesi

La verifica delle ipotesi La verfca delle potes In molte crcostanze l rcercatore s trova a dover decdere quale, tra le dverse stuazon possbl rferbl alla popolazone, è quella meglo sostenuta dalle evdenze emprche. Ipotes statstca:

Dettagli

Esame di Statistica Corso di Laurea in Economia

Esame di Statistica Corso di Laurea in Economia Esame d Statstca Corso d Laurea n Economa 9 Gennao 0 Cognome Nome atr. Teora S dmostr la propretà d lneartà della meda artmetca. Eserczo Una casa edtrce è nteressata a valutare se tra lettor d lbr esste

Dettagli

La regressione. La Regressione. La Regressione. min. min. Var X. X Variabile indipendente (data) Y Variabile dipendente

La regressione. La Regressione. La Regressione. min. min. Var X. X Variabile indipendente (data) Y Variabile dipendente Unverstà d Macerata Facoltà d Scenze Poltche - Anno accademco - La Regressone Varable ndpendente (data) Varable dpendente Dpendenza funzonale (o determnstca): f ; Da un punto d vsta analtco, valor della

Dettagli

Soluzioni per lo scarico dati da tachigrafo innovativi e facili da usare. http://dtco.it

Soluzioni per lo scarico dati da tachigrafo innovativi e facili da usare. http://dtco.it Soluzon per lo scarco dat da tachgrafo nnovatv e facl da usare http://dtco.t Downloadkey II Moble Card Reader Card Reader Downloadtermnal DLD Short Range and DLD Wde Range Qual soluzon ho a dsposzone per

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL Corso d CPS - II parte: Statstca Laurea n Informatca Sstem e Ret 2004-2005 1 Obettv della lezone Introduzone all uso d EXCEL Statstca descrttva Utlzzo dello strumento:

Dettagli

La taratura degli strumenti di misura

La taratura degli strumenti di misura La taratura degl strument d msura L mportanza dell operazone d taratura nasce dall esgenza d rendere l rsultato d una msura rferble a campon nazonal od nternazonal del msurando n questone affnché pù msure

Dettagli

MODELLI DI UTILITÀ ALEATORIA

MODELLI DI UTILITÀ ALEATORIA corso d Teora e Tecnca della Crcolazone + Trasport e Terrtoro a.a. 2012-2013 MODELLI DI UTILITÀ ALEATORIA PROF. ING. UMBERTO CRISALLI Dpartmento d Ingegnera dell Impresa crsall@ng.unroma2.t Modell d utltà

Dettagli

Ricerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili. Modelli per la Logistica: Single Flow One Level Model Multi Flow Two Level Model

Ricerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili. Modelli per la Logistica: Single Flow One Level Model Multi Flow Two Level Model Rcerca Operatva e Logstca Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentl Modell per la Logstca: Sngle Flow One Level Model Mult Flow Two Level Model Modell d localzzazone nel dscreto Modell a Prodotto Sngolo e a Un

Dettagli

Dipartimento di Economia Aziendale e Studi Giusprivatistici. Università degli Studi di Bari Aldo Moro. Corso di Macroeconomia 2014

Dipartimento di Economia Aziendale e Studi Giusprivatistici. Università degli Studi di Bari Aldo Moro. Corso di Macroeconomia 2014 Dpartmento d Economa Azendale e Stud Gusprvatstc Unverstà degl Stud d Bar Aldo Moro Corso d Macroeconoma 2014 1.Consderate l seguente grafco: LM Partà de tass d nteresse LM B A IS IS Y E E E Immagnate

Dettagli

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia Unverstà degl Stud d Urbno Facoltà d Economa Lezon d Statstca Descrttva svolte durante la prma parte del corso d corso d Statstca / Statstca I A.A. 004/05 a cura d: F. Bartolucc Lez. 8/0/04 Statstca descrttva

Dettagli

POR FESR Sardegna 2007-2013 Asse VI Competitività BANDO PUBBLICO. Voucher Startup Incentivi per la competitività delle Startup innovative

POR FESR Sardegna 2007-2013 Asse VI Competitività BANDO PUBBLICO. Voucher Startup Incentivi per la competitività delle Startup innovative POR FESR Sardegna 2007-2013 Asse VI Compettvtà BANDO PUBBLICO Voucher Startup Incentv per la compettvtà delle Startup nnovatve ALLEGATO 3 PIANO DI UTILIZZO DEL VOUCHER STARTUP INNOVATIVE 2014 3. Pano d

Dettagli

allegato C Abaco dei mezzi pubblicitari (ai sensi dell art. 158 e seg.)

allegato C Abaco dei mezzi pubblicitari (ai sensi dell art. 158 e seg.) RE Regol ament oed l z o Gest oneecont r ol l odelter r t or o Regol ament oed l z o C 43 04/ 11/ 2011 5 06/ 02/ 2012 Abacodemezzpubbl c t ar PROGETTO ECOORDI NAMENTO ar ch.domen coleo GRUPPO DIPROGETTAZI

Dettagli

Newsletter "Lean Production" Autore: Dott. Silvio Marzo

Newsletter Lean Production Autore: Dott. Silvio Marzo Il concetto d "Produzone Snella" (Lean Producton) s sta rapdamente mponendo come uno degl strument pù modern ed effcac per garantre alle azende la flessbltà e la compettvtà che l moderno mercato rchede.

Dettagli

La contabilità analitica nelle aziende agrarie

La contabilità analitica nelle aziende agrarie 2 La contabltà analtca nelle azende agrare Estmo rurale ed element d contabltà (analtca) S. Menghn Corso d Laurea n Scenze e tecnologe agrare Percorso Economa ed Estmo Contabltà generale e cont. ndustrale

Dettagli

Prova di verifica n.0 Elettronica I (26/2/2015)

Prova di verifica n.0 Elettronica I (26/2/2015) Proa d erfca n.0 lettronca I (26/2/2015) OUT he hfe + L OUT - Fgura 1 Con rfermento alla rete elettrca d Fg.1, determnare: OUT / OUT / la resstenza sta dal generatore ( V ) la resstenza sta dall uscta

Dettagli

Indicatori di rendimento per i titoli obbligazionari

Indicatori di rendimento per i titoli obbligazionari Indcator d rendmento per ttol obblgazonar LA VALUTAZIONE DEGLI INVESTIMENTI A TASSO FISSO Per valutare la convenenza d uno strumento fnanzaro è necessaro precsare: /4 Le specfche esgenze d un nvesttore

Dettagli

Codice di Stoccaggio Capitolo 7 Bilanciamento e reintegrazione dello stoccaggio

Codice di Stoccaggio Capitolo 7 Bilanciamento e reintegrazione dello stoccaggio Codce d Stoccaggo Captolo 7 Blancamento e rentegrazone dello stoccaggo 7.4 Corrspettv per servz d stoccaggo L UTENTE è tenuto a corrspondere a STOGIT, per la prestazone de servz, gl mport dervant dall

Dettagli

Trigger di Schmitt. e +V t

Trigger di Schmitt. e +V t CORSO DI LABORATORIO DI OTTICA ED ELETTRONICA Scopo dell esperenza è valutare l ampezza dell steres d un trgger d Schmtt al varare della frequenza e dell ampezza del segnale d ngresso e confrontarla con

Dettagli

Economie di scala, concorrenza imperfetta e commercio internazionale

Economie di scala, concorrenza imperfetta e commercio internazionale Sanna-Randacco Lezone n. 14 Econome d scala, concorrenza mperfetta e commerco nternazonale Non v è vantaggo comparato (e qund non v è commerco nter-ndustrale). S vuole dmostrare che la struttura d mercato

Dettagli

Capitolo 6 Risultati pag. 468. a) Osmannoro. b) Case Passerini c) Ponte di Maccione

Capitolo 6 Risultati pag. 468. a) Osmannoro. b) Case Passerini c) Ponte di Maccione Captolo 6 Rsultat pag. 468 a) Osmannoro b) Case Passern c) Ponte d Maccone Fgura 6.189. Confronto termovalorzzatore-sorgent dffuse per l PM 10. Il contrbuto del termovalorzzatore alle concentrazon d PM

Dettagli

CAPITOLO 3 Incertezza di misura Pagina 26

CAPITOLO 3 Incertezza di misura Pagina 26 CAPITOLO 3 Incertezza d msura Pagna 6 CAPITOLO 3 INCERTEZZA DI MISURA Le operazon d msurazone sono tutte nevtablmente affette da ncertezza e coè da un grado d ndetermnazone con l quale l processo d msurazone

Dettagli

* PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE *

* PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE * * PROBABILITÀ - SCHEDA N. LE VARIABILI ALEATORIE *. Le varabl aleatore Nella scheda precedente abbamo defnto lo spazo camponaro come la totaltà degl est possbl d un espermento casuale; abbamo vsto che

Dettagli

Economia del Lavoro. Argomenti del corso

Economia del Lavoro. Argomenti del corso Economa del Lavoro Argoment del corso Studo del funzonamento del mercato del lavoro. In partcolare, l anals economca nerente l comportamento d: a) lavorator, b) mprese, c) sttuzon nel processo d determnazone

Dettagli

Ministero dell Ambiente e della Tutela del Territorio e del Mare MANUALE OPERATIVO PER IL SISTEMA DI MISURAZIONE E VALUTAZIONE DEL PERSONALE

Ministero dell Ambiente e della Tutela del Territorio e del Mare MANUALE OPERATIVO PER IL SISTEMA DI MISURAZIONE E VALUTAZIONE DEL PERSONALE Mnstero dell Ambente e della Tutela del Terrtoro e del Mare MANUALE OPERATIVO PER IL SISTEMA DI MISURAZIONE E VALUTAZIONE DEL PERSONALE INDICE 1. INTRODUZIONE 1.1. I RIFERIMENTI NORMATIVI 1.2. GLI OBIETTIVI

Dettagli

{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo

{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo Element d teora de goch Govann D Bartolomeo Unverstà degl Stud d Teramo 1. Descrzone d un goco Un generco goco, Γ, che s svolge n un unco perodo, può essere descrtto da una Γ= NSP,,. Ess sono: trpla d

Dettagli

FORMAZIONE ALPHAITALIA

FORMAZIONE ALPHAITALIA ALPHAITALIA PAG. 1 DI 13 FORMAZIONE ALPHAITALIA IL SISTEMA DI GESTIONE PER LA QUALITA Quadro ntroduttvo ALPHAITALIA PAG. 2 DI 13 1. DEFINIZIONI QUALITA Grado n cu un nseme d caratterstche ntrnseche soddsfa

Dettagli

Test delle ipotesi Parte 2

Test delle ipotesi Parte 2 Test delle potes arte Test delle potes sulla dstrbuzone: Introduzone Test χ sulla dstrbuzone b Test χ sulla dstrbuzone: Eserczo Test delle potes sulla dstrbuzone Molte concluson tratte nell nferenza parametrca

Dettagli

Gli impatti dei cambiamenti climatici sull atmosfera e sul mare: il ruolo dei Climate Services

Gli impatti dei cambiamenti climatici sull atmosfera e sul mare: il ruolo dei Climate Services Gl mpatt de cambament clmatc sull atmosfera e sul mare: l ruolo de Clmate Servces Maurzo Mauger Dpartmento d Fsca Va Celora 16 I20133 MILANO maurzo.mauger@unm.t Indce Descrzone dell UdR UnM Un esempo d

Dettagli

Corso di Statistica (canale P-Z) A.A. 2009/10 Prof.ssa P. Vicard

Corso di Statistica (canale P-Z) A.A. 2009/10 Prof.ssa P. Vicard Corso d Statstca (canale P-Z) A.A. 2009/0 Prof.ssa P. Vcard VALORI MEDI Introduzone Con le dstrbuzon e le rappresentazon grafche abbamo effettuato le prme sntes de dat. E propro osservando degl stogramm

Dettagli

Calcolo della caduta di tensione con il metodo vettoriale

Calcolo della caduta di tensione con il metodo vettoriale Calcolo della caduta d tensone con l metodo vettorale Esempo d rete squlbrata ed effett del neutro nel calcolo. In Ampère le cadute d tensone sono calcolate vettoralmente. Per ogn utenza s calcola la caduta

Dettagli

InfoCenter Product A PLM Application

InfoCenter Product A PLM Application genes d un fra o Gestone de crcolazone dell'nformazone sa crcoscrtta entro Pdetermnat ambt settoral. L'ntegrazone de sstem e de odpartment azendal rchede nuove modaltà operatve, nuove t competenze e nuov

Dettagli

... ... ... DI GIOIOSA MAREA (ME) PORTO TURISTICO NELLA FRAZIONE SAN GIORGIO DEL COMUNE. 3. RICAVI E COSTI DI GESTIONE... l

... ... ... DI GIOIOSA MAREA (ME) PORTO TURISTICO NELLA FRAZIONE SAN GIORGIO DEL COMUNE. 3. RICAVI E COSTI DI GESTIONE... l PORTO TURSTCO NELLA FRAZONE SAN GORGO DEL COMUNE D GOOSA MAREA (ME) PROGETTO PRELMNARE PANO ECOVOb'TCO E FNANZAF0 NDCE 1. PREMESSA...,.l 2. COSTO DELL'NTERVENTO...,...,...,..,,.,...,,.,,~...,.,.,.,,...l

Dettagli

Tutti gli strumenti vanno tarati

Tutti gli strumenti vanno tarati L'INCERTEZZA DI MISURA Anta Calcatell I.N.RI.M S eseguono e producono msure per prendere delle decson sulla base del rsultato ottenuto, come per esempo se bloccare l traffco n funzone d msure d lvello

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2012-2013 Esercitazione: 4 aprile 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2012-2013 Esercitazione: 4 aprile 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2012-2013 Eserctazone: 4 aprle 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/41? Aula "Ranzan B" 255 post 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Dettagli

Economia del Settore Pubblico 97. Economia del Settore Pubblico 99. Quale indice di diseguaglianza usare? il rapporto interdecilico PROBLEMA:

Economia del Settore Pubblico 97. Economia del Settore Pubblico 99. Quale indice di diseguaglianza usare? il rapporto interdecilico PROBLEMA: Economa del Settore Pubblco Laura Vc laura.vc@unbo.t www.dse.unbo.t/lvc/edsp_.htm LEZIONE 4 Rmn, 9 aprle 008 Economa del Settore Pubblco 96 I prncpal ndc d dseguaglanza: ndc d entropa generalzzata Isprata

Dettagli

Il diagramma PSICROMETRICO

Il diagramma PSICROMETRICO Il dagramma PSICROMETRICO I dagramm pscrometrc vengono molto utlzzat nel dmensonamento degl mpant d condzonamento dell ara, n quanto consentono d determnare n modo facle e rapdo le grandezze d stato dell

Dettagli

Valore attuale di una rendita. Valore attuale in Excel: funzione VA

Valore attuale di una rendita. Valore attuale in Excel: funzione VA Valore attuale d una rendta Nella scorsa lezone c samo concentrat sul problema del calcolo del alore attuale d una rendta S che è dato n generale da V ( S) { R ; t, 0,,,..., n,... } n 0 R ( t ), doe (t

Dettagli

CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI

CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI Cenn sulle macchne seuenzal CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI 4.) La macchna seuenzale. Una macchna seuenzale o macchna a stat fnt M e' un automatsmo deale a n ngress e m uscte defnto da: )

Dettagli

Esercitazioni del corso: STATISTICA

Esercitazioni del corso: STATISTICA A. A. 0-0 Eserctazon del corso: STATISTICA Sommaro Eserctazone : Moda Medana Meda Artmetca Varabltà: Varanza, Devazone Standard, Coefcente d Varazone ESERCIZIO : UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO BICOCCA

Dettagli

Verifica termoigrometrica delle pareti

Verifica termoigrometrica delle pareti Unverstà Medterranea d Reggo Calabra Facoltà d Archtettura Corso d Tecnca del Controllo Ambentale A.A. 2009-200 Verfca termogrometrca delle paret Prof. Marna Mstretta ANALISI IGROTERMICA DEGLI ELEMENTI

Dettagli

6.1. Moody s KMV Credit Portfolio Manager

6.1. Moody s KMV Credit Portfolio Manager 6.. Moody s MV Credt Portfolo Manager 6... La struttura del modello L mpanto d Moody s MV (MMV) è costtuto dal modello d Merton e da un approcco d tpo fattorale per la stma delle correlazon. Attualmente,

Dettagli

Concetti principale della lezione precedente

Concetti principale della lezione precedente Corso d Statstca medca e applcata 6 a Lezone Dott.ssa Donatella Cocca Concett prncpale della lezone precedente I concett prncpal che sono stat presentat sono: I fenomen probablstc RR OR ROC-curve Varabl

Dettagli

2 Modello IS-LM. 2.1 Gli e etti della politica monetaria

2 Modello IS-LM. 2.1 Gli e etti della politica monetaria 2 Modello IS-LM 2. Gl e ett della poltca monetara S consderun modello IS-LM senzastatocon seguent datc = 0:8, I = 00( ), L d = 0:5 500, M s = 00 e P =. ) S calcolno valor d equlbro del reddto e del tasso

Dettagli

Fondamenti di Visione Artificiale (Seconda Parte) Corso di Robotica Prof.ssa Giuseppina Gini Anno Acc.. 2006/2007

Fondamenti di Visione Artificiale (Seconda Parte) Corso di Robotica Prof.ssa Giuseppina Gini Anno Acc.. 2006/2007 Fondament d Vsone Artfcale (Seconda Parte PhD. Ing. Mchele Folgherater Corso d Robotca Prof.ssa Guseppna Gn Anno Acc.. 006/007 Caso Bdmensonale el caso bdmensonale, per ndvduare punt d contorno degl oggett

Dettagli

Valutazione dei Benefici interni

Valutazione dei Benefici interni Corso d Trasport Terrtoro prof. ng. Agostno Nuzzolo Valutazone de Benefc ntern Valutazone degl ntervent Indvduazone degl effett rlevant La defnzone degl effett rlevant per un ntervento sul sstema d trasporto

Dettagli

PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI

PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Unverstà d Caglar DICAAR Dpartmento d Ingegnera Cvle, Ambentale e archtettura Sezone Trasport PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Eserctazone su modell d generazone A.A. 2016-2017 Ing. Francesco Pras Ing. Govann

Dettagli

Norma UNI CEI ENV 13005: Guida all'espressione dell'incertezza di misura

Norma UNI CEI ENV 13005: Guida all'espressione dell'incertezza di misura orma UI CEI EV 3005: Guda all'espressone dell'ncertezza d msura L obettvo d una msurazone è quello d determnare l valore del msurando, n altre parole della grandezza da msurare. In generale, però, l rsultato

Dettagli

Hansard OnLine. Unit Fund Centre Guida

Hansard OnLine. Unit Fund Centre Guida Hansard OnLne Unt Fund Centre Guda Sommaro Pagna Introduzone al Unt Fund Centre (UFC) 3 Uso de fltr per la selezone de fond 4-5 Lavorare con rsultat del fltro 6 Lavorare con rsultat del fltro - Prezz 7

Dettagli

VA TIR - TA - TAEG Introduzione

VA TIR - TA - TAEG Introduzione VA TIR - TA - TAEG Introduzone La presente trattazone s pone come obettvo d analzzare due prncpal crter d scelta degl nvestment e fnanzament per valutare la convenenza tra due o pù operazon fnanzare. S

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Facoltà di Ingegneria. Corso di Sistemi di Controllo di Gestione SCG-E04

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Facoltà di Ingegneria. Corso di Sistemi di Controllo di Gestione SCG-E04 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO Corso d Allocazone de centr d servzo SCG-E04 Le fas del processo d msurazone de cost Fase 1 Rlevazone de cost Fase 2 Assegnazone de cost Cost drett (Drect cost) Attrbuzone

Dettagli

1. Una panoramica sui metodi valutativi

1. Una panoramica sui metodi valutativi . Una panoramca su metod valutatv La dottrna azendalstca rconosce l esstenza d var metod att a determnare l valore del captale economco d un mpresa. In partcolare, è possble ndvduare tre macro-tpologe

Dettagli

LEZIONE 2 e 3. La teoria della selezione di portafoglio di Markowitz

LEZIONE 2 e 3. La teoria della selezione di portafoglio di Markowitz LEZIONE e 3 La teora della selezone d portafoglo d Markowtz Unverstà degl Stud d Bergamo Premessa Unverstà degl Stud d Bergamo Premessa () È puttosto frequente osservare come gl nvesttor tendano a non

Dettagli

Elementi di statistica

Elementi di statistica Element d statstca Popolazone statstca e campone casuale S chama popolazone statstca l nseme d tutt gl element che s voglono studare (ndvdu, anmal, vegetal, cellule, caratterstche delle collettvtà..) e

Dettagli

COMUNE DI SESTU. Vigilanza SETTORE : Deiana Pierluigi. Responsabile: DETERMINAZIONE N. 04/12/2015. in data

COMUNE DI SESTU. Vigilanza SETTORE : Deiana Pierluigi. Responsabile: DETERMINAZIONE N. 04/12/2015. in data COMUNE D SESTU SETTORE : Responsable: Vglanza Deana Perlug DETERMNAZONE N. n data 1926 04/12/2015 OGGETTO: Affdamento dretto alla dtta Racca Umberto & C. s.n.c. per la forntura d 6 chav elettronche per

Dettagli

Corso di laurea in Ingegneria Meccatronica. DINAMICI CA - 04 ModiStabilita

Corso di laurea in Ingegneria Meccatronica. DINAMICI CA - 04 ModiStabilita Automaton Robotcs and System CONTROL Unverstà degl Stud d Modena e Reggo Emla Corso d laurea n Ingegnera Meccatronca MODI E STABILITA DEI SISTEMI DINAMICI CA - 04 ModStablta Cesare Fantuzz (cesare.fantuzz@unmore.t)

Dettagli

Dai circuiti ai grafi

Dai circuiti ai grafi Da crcut a graf Il grafo è una schematzzazone grafca semplfcata che rappresenta le propretà d nterconnessone del crcuto ad esso assocato Il grafo è costtuto da un nseme d nod e d lat Se lat sono orentat

Dettagli

PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI

PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Unverstà d Caglar DICAAR Dpartmento d Ingegnera Cvle, Ambentale e archtettura Sezone Trasport PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Eserctazone 3 A.A. 2016-2017 Ing. Francesco Pras Ing. Govann Tuver Il modello

Dettagli

Turismo e innovazione in Trentino

Turismo e innovazione in Trentino Tursmo e nnovazone n Trentno Roberto Pzzcannella (Dpartmento Cultura, tursmo, promozone e sport) Mlano 8 maggo 2014 I numer del Tursmo 5 mlon (arrv - 2012) 29 mlon (presenze - 2012) 15% (contrbuto al PIL

Dettagli