si utilizzano per confrontare le distribuzioni

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "si utilizzano per confrontare le distribuzioni"

Transcript

1 Dspersone o Varabltà Defnzone: Le Msure d Dspersone: sono par a zero n caso d dspersone nulla s utlzzano per confrontare le dstrbuzon permettono d valutare la rappresentatvtà delle msure d centraltà. 89

2 Esempo: Classfcazone del collettvo A e del collettvo B per class d reddto. class d reddto val. cent. A B A B c n n n c n c Total

3 Msure d Dspersone: 1)Campo d varazone: (E 2 -E 1 ) 2)Dstanza nterquartlca: (Q 3 -Q 1 ) Collettvo A: E 1 =0, E 2 =60; (E 2 -E 1 )=60; Q 1 = x ( ) / ( )=16 Q 3 = x ( ) / ( )=30 (Q 3 -Q 1 )=14 Collettvo B: E 1 =0, E 2 =60; (E 2 -E 1 )=60; Q 1 =20+10 x ( ) / ( )=21.65 Q 3 =20+10 x ( ) / ( )=27.53 (Q 3 -Q 1 )=

4 3)La Varanza: meda degl scart al quadrato dalla meda della dstrbuzone Dpende da tutte le modaltà qund è molto sensble a valor abnorm. Calcolo semplfcato: k =1 n M - x n 1 = x V 2 ) ( M 2M - n x n 1 = = n n 1 + M x n n 1 2M - n x n 1 = = n + M 2Mx - x n 1 = = n M - x n 1 = x V ) ( 2 k =1 2 M - n x n 1 = V 92

5 Nell esempo precedente, l campo d varazone è =60 sa nel collettvo A che n quello B, la dstanza nterquartlca, nvece, vara da un collettvo all altro mettendo n luce la maggore varabltà del collettvo A rspetto al collettvo B. La varanza è una msura d varabltà pù precsa. In rfermento a due collettv A e B, avremo: val. cent. X 2 A X 2 n B X 2 n V A =71500/ =129.36; V B =62300/ =37.36 Varabltà d A > Varabltà d B 93

6 Dfett della varanza. a)dpende, eventualmente, da valor abnorm. b)è espressa con dmensonaltà al quadrato. c)e una msura assoluta d varabltà. Alternatve Scarto Quadratco Medo: Coeffcente d Varazone: SQM = CV SQM e CV non sono esent dal dfetto a). [b) è ok] [c) è ok] Scarto Semplce Medano: SSM=Medana =1,..,n [ x -Me ] V SQM M 94

7 Dstrbuzone della statura degl scrtt alla leva mltare della Sardegna e del Frul nat nel 1962 (dat ISTAT, 1985) Class d'altezza (cm) Valor central Frequenze relatve Sardegna Frul meno d ,5 0,064 0, ,5 0,182 0, ,5 0,302 0, ,5 0,269 0, ,5 0,136 0, ,5 0,040 0, ,5 0,006 0,071 pù d ,5 0,001 0,021 Total --- 1,000 1,000 95

8 Valor central Freq. rel. Sardegna Freq. rel. cumulate ( a ) ( b ) ( c ) ( a ) x ( b ) (a) x (a) x (b) 157,5 0,064 0,064 10, ,6 162,5 0,182 0,246 29, ,9 167,5 0,302 0,548 50, ,0 172,5 0,269 0,817 46, ,4 177,5 0,136 0,953 24, ,9 182,5 0,040 0,993 7, ,3 187,5 0,006 0,999 1,13 210,9 192,5 0,001 1,000 0,19 37, , , ,1 M=169,41; Me=165+(0,500-0,246)( )/(0,548-0,246)=169,21; Q 1 =165+(0,250-0,246)( )/(0,548-0,246)=165,07; Q 3 =170+(0,750-0,548)( )/(0,817-0,548)=173,75; E 2 -E 1 = =40; Q 3 -Q 1 =173,75-165,07=8,69; V=28736,1-M 2 =36,36; SQM= 36,36=6,03; CV=6,03/169,41=0,036; 96

9 Valor central Freq. rel. Sardegna Scart assolut da Me ( a ) ( b ) ( c ) 157,5 0,064 11,71 162,5 0,182 6,71 167,5 0,302 1,71 172,5 0,269 3,29 177,5 0,136 8,29 182,5 0,040 13,29 187,5 0,006 18,29 192,5 0,001 23, , Scart assolut da Me ordnat Freq. rel. Sardegna Freq. rel. cumulate ( a ) ( b ) ( c ) 1,71 0,302 0,302 3,29 0,269 0,571 6,71 0,182 0,753 8,29 0,136 0,889 11,71 0,064 0,953 13,29 0,040 0,993 18,29 0,006 0,999 23,29 0,001 1, , SSM=3,29 97

10 Valor central Freq. rel. Frul Freq. rel. cumulate ( a ) ( b ) ( c ) ( a ) x ( b ) (a) x (a) x (b) 157,5 0,007 0,007 1,10 173,6 162,5 0,035 0,042 5,69 924,2 167,5 0,117 0,159 19, ,6 172,5 0,274 0,433 47, ,2 177,5 0,287 0,720 50, ,3 182,5 0,188 0,908 34, ,6 187,5 0,071 0,979 13, ,1 192,5 0,021 1,000 4,04 778, , , ,8 M=176,26; Me=175+(0,500-0,433)( )/(0,720-0,433)=176,17; Q 1 =170+(0,250-0,159)( )/(0,433-0,159)=171,66; Q 3 =180+(0,750-0,720)( )/(0,908-0,720)=180,80; E 2 -E 1 = =40; Q 3 -Q 1 =180,80-171,66=9,14; V=31111,8-M 2 =44,21; SQM= 44,21=6,65; CV=6,65/176,26=0,038; 98

11 Valor central Freq. rel. Frul Scart assolut da Me ( a ) ( b ) ( c ) 157,5 0,007 18,67 162,5 0,035 13,67 167,5 0,117 8,67 172,5 0,274 3,67 177,5 0,287 1,33 182,5 0,188 6,33 187,5 0,071 11,33 192,5 0,021 16, , Scart assolut da Me ordnat Freq. rel. Sardegna Freq. rel. cumulate ( a ) ( b ) ( c ) 1,33 0,287 0,287 3,67 0,274 0,561 6,33 0,188 0,749 8,67 0,117 0,866 11,33 0,071 0,937 13,67 0,035 0,972 16,33 0,021 0,993 18,67 0,007 1, , SSM=3,67 99

12 Sommaro Sardegna Frul Meda Medana (E 2 -E 1 ) (Q 3 -Q 1 ) V SQM CV SSM

13 Trasformazon lnear Sano le x le modaltà dverse del carattere X con frequenze n per (=1,,k) ; se: z =x +c avremo: coè, n generale: M(z) = M(x ± c) = M(x) ± c 101

14 Avremo noltre: coè, n generale: V(z) = V(x ± c) = V(x) Se nvece: z =x c avremo: coè: M(z) = c M(x) 102

15 ancora: coè: V(z) = c 2 V(x) 103

16 In generale se: z = a + b x, dove le x sono le modaltà dverse del carattere X (cascuna avente frequenza par a n, con =1,..,k,) dremo che l carattere Z con modaltà dverse z (cascuna avente frequenza par a n, con =1,..,k,) è una Trasformazone Lneare d X. Applcando le formule precedent avremo: M(z)=M(a+bx)=M(a)+M(bx)=a+bM(x) V(z)= V(a+bx)=V(bx)=b 2 V(x) 104

17 Un caso partcolare d Trasformazone Lneare s ha quando tra X ed Z ntercorre la relazone: n tal caso s dce che Z è stata ottenuta dalla Standardzzazone d X. S dce, noltre, che Z è la varable standardzzata d X. La standardzzazone è un caso partcolare d Trasformazone Lneare, nfatt: 105

18 Pertanto la Standardzzazone può essere vsta come caso partcolare della Trasformazone Lneare quando: e ; avremo qund: In conclusone, se Z è la standardzzata d X, coè se: allora: M(z)=0 e V(z)=1. 106

19 Smmetra ed asmmetra d una dstrbuzone. y y y y= centro d smmetra e asse d smmetra Sano le x le modaltà dverse equspazate (o se la dstrbuzone è dvsa n class, esse sano d uguale ampezza) del carattere X con frequenze n per (=1,,k), allora: Condzone d Smmetra n = n k-+1 per =1,,k 107

20 Propretà dstrbuzonunmodale smmetrche: M = Me = Md dove Md è la Moda della dstrbuzone. Nota: se M=Me=Md non è detto che la dstrbuzone sa smmetrca Esempo: le x sano: X n x n M=Me=Md= ma la dstrbuzone non è smmetrca 108 Total 12 60

21 Dstrbuzone unmodale asmmetrca postva: Md<Me<M + Md Me M 109

22 Dstrbuzone unmodale asmmetrca negatva: Md >Me >M M Me Md 110

23 Msure d asmmetra. Indce d Pearson: Se: δ > 0 δ < 0 asmmetra postva. asmmetra negatva. δ è un ndce relatvo. Dfatt: a) δ=0 / smmetra, b) Md d dffcle determnazone 111

24 Indce d Pearson modfcato. Verfca emprca: n dstrbuzon non molto asmmetrche s ha che M Md 3 (M - Me) 112

25 Trasformazon de dat fnalzzate all ottenmento della smmetra Trasformazon d Potenza fnalzzate all ottenmento della smmetra: con x >0 e lg n base 10. S not, nnanztutto, che le trasformazon d potenza lascano nalterato l ordnamento de dat. Inoltre, l effetto su dat è seguente: se p>1 z >>x, coè aumentano tutt valor ma pù grand aumentano pù che proporzonalmente de pccol; se p<1 z <<x, coè dmnuscono tutt valor ma pccol dmnuscono meno che proporzonalmente de grand. 113

26 X X 2 X 1/2 ESEMPIO: 2 4 1, , , , , , , ,00 Pertanto per rcondurc ad una stuazone d smmetra useremo : a) n caso d asmmetra negatva valor d p>1 (ad esempo: p=2, 2.5, 3, 3.5 etc.); b) n caso d asmmetra postva valor d p<1 (ad esempo: p=1/2, 0, -1, -2 etc.). Perché trasformare dat per ottenere dstrbuzon 114 smmetrche? Rsposta: per facltare confront

27 In un collettvo d 132 untà vengono rlevate le seguent modaltà x del carattere X : avremo: M=867.03, Me=781.50, SQM=513.97, Mn=35, Max=2489; volendo costrure una dstrbuzone d frequenze stablamo le seguent class d modaltà: 0-250; ; ; ; ; ; ; ; ;

28 Avremo la seguente dstrbuzone d frequenze, cu corrsponde l annesso stogramma: Class d X f(x) Total da entrambe le rappresentazon (tabellare e grafca) s evnce 116 che la dstrbuzone d X è asmmetrca postva, con δ =0.499.

29 Per rendere smmetrca la dstrbuzone dobbamo trasformare le modaltà d X medante la Trasformazone d Potenza con p<1. S procederà per tentatv, s scelga p=1/2=0.5; avremo: 31,47 51,48 36,47 27,73 71,21 20,63 40,71 58,79 37,14 38,55 21,92 58,43 29,62 53,21 28,72 47,27 37,95 71,27 52,59 60,42 84,16 68,03 45,54 52,04 72,22 22,33 33,16 54,14 31,94 52,52 74,94 66,12 67,80 70,36 64,78 68,31 63,64 47,27 46,70 20,36 34,17 57,90 50,42 54,46 58,66 53,96 70,53 22,49 60,99 88,80 32,76 35,31 49,54 50,65 36,05 36,37 76,10 87,40 64,84 17,39 71,40 85,04 30,00 48,79 29,94 53,64 26,14 38,35 73,45 76,10 36,26 92,21 75,56 72,08 53,35 43,52 49,19 49,07 47,03 56,89 63,18 53,35 53,86 55,27 20,00 66,26 73,71 54,96 73,58 16,33 48,48 39,76 78,65 58,99 20,36 53,06 42,94 45,33 61,59 63,88 70,94 73,45 54,89 47,88 48,60 64,51 54,11 57,67 59,64 60,03 50,54 76,28 51,40 61,66 82,57 62,31 62,40 61,56 59,12 53,17 50,95 46,54 52,26 63,76 63,08 93,02 49,46 63,30 62,06 9,83 95,57 97,78 avremo: M=54,04; Me=53,91; SQM=18,12, Mn=9,83, Max=97,78; volendo costrure una dstrbuzone d frequenze stablamo le seguent class d modaltà: 0-10; 10-20; 20-30; 30-40; 40 50; 50 60; 60 70; 70-80; 80 90;

30 Avremo la seguente dstrbuzone d frequenze, cu corrsponde l annesso stogramma: Class d Z F(z) Total La dstrbuzone trasformata (con p=1/2=0.5) è certamente 118 meno asmmetrca d quella orgnara, nfatt: δ =0.021.

31 Allo scopo d mglorare ulterormente la smmetra s possono provare altre trasfomazon per valor dvers d p<1. A puro ttolo ddattco proveremo con p=0.485, avremo: 29,64 47,90 34,23 26,21 65,69 19,63 38,10 54,51 34,85 36,13 20,83 54,18 27,95 49,46 27,12 44,08 35,59 65,74 48,90 55,98 77,28 62,83 42,50 48,40 66,59 21,21 31,20 50,31 30,08 48,83 69,03 61,11 62,62 64,92 59,91 63,08 58,88 44,08 43,56 19,38 32,12 53,70 46,94 50,60 54,39 50,15 65,07 21,36 56,49 81,42 30,83 33,17 46,13 47,14 33,85 34,14 70,07 80,17 59,96 16,61 65,86 78,07 28,29 45,46 28,24 49,85 24,74 35,95 67,69 70,07 34,04 84,46 69,59 66,47 49,59 40,67 45,82 45,71 43,86 52,79 58,46 49,59 50,05 51,33 19,04 61,24 67,93 51,04 67,81 15,62 45,17 37,24 72,35 54,69 19,38 49,33 40,14 42,31 57,03 59,09 65,44 67,69 50,98 44,63 45,28 59,67 50,27 53,49 55,28 55,63 47,04 70,23 47,83 57,09 75,86 57,68 57,77 57,01 54,81 49,43 47,42 43,41 48,60 58,99 58,38 85,18 46,06 58,57 57,46 9,50 87,45 89,42 avremo: M=50,12; Me=50,10; SQM=16,43; Mn=9,50; Max=89,42; volendo costrure una dstrbuzone d frequenze stablamo le seguent class d modaltà: 0-10; 10-20; 20-30; 30-40; ; 50 60; 60 70; 70 80; 80 90;

32 Avremo la seguente dstrbuzone d frequenze, cu corrsponde l annesso stogramma: Class d Z f(z) Totale la dstrbuzone trasformata (con p=0.485) è pù smmetrca d quella orgnara, nfatt δ =

,29 7. Distribuzioni di frequenza. x 1 n 1 n 1 n 1 /N n 1 /N*100 x 2 n 2 n 1 +n 2 n 2 /N n 2 /N*100

,29 7. Distribuzioni di frequenza. x 1 n 1 n 1 n 1 /N n 1 /N*100 x 2 n 2 n 1 +n 2 n 2 /N n 2 /N*100 Dstrbuzon d frequenza Varable x Frequenze Frequenze Frequenze Frequenze % cumulate relatve x 1 n 1 n 1 n 1 / n 1 /*100 x n n 1 +n n / n /*100 x k n k n 1 +.+n k = n k / n k /*100 totale 1 100 Indc sntetc

Dettagli

Lezioni di Statistica (25 marzo 2013) Docente: Massimo Cristallo

Lezioni di Statistica (25 marzo 2013) Docente: Massimo Cristallo UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BASILICATA FACOLTA DI ECONOMIA Corso d laurea n Economa Azendale Lezon d Statstca (25 marzo 2013) Docente: Massmo Crstallo QUARTILI Dvdono la dstrbuzone n quattro part d uguale

Dettagli

Soluzione esercizi seconda settimana

Soluzione esercizi seconda settimana Soluzone esercz seconda settmana Es. 7 famgle Spesa per manfestazo n cultural (Z) A 00,9 B 40 4,0 C 50,5 D 70,6 E 80, F 300,8 G 00,5 Reddto mensle del capofamgla (x 000 Euro) (Y) Costrure l dagramma d

Dettagli

x 0 x 50 x 20 x 100 CASO 1 CASO 2 CASO 3 CASO 4 X n X n X n X n

x 0 x 50 x 20 x 100 CASO 1 CASO 2 CASO 3 CASO 4 X n X n X n X n Corso d Statstca docente: Domenco Vstocco La msura della varabltà per varabl qualtatve ordnal Lo studo della varabltà per varabl qualtatve ordnal può essere condotto servendos degl ndc d omogenetà/eterogenetà

Dettagli

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca Corso d Statstca medca e applcata 3 a Lezone Dott.ssa Donatella Cocca Concett prncpale della lezone I concett prncpal che sono stat presentat sono: Mede forme o analtche (Meda artmetca semplce, Meda artmetca

Dettagli

Indici di variabilità

Indici di variabilità Indc d varabltà Gl ndc d varabltà msurano ) la dspersone (rspetto alla poszone) ) la varabltà = 0 = 0 Gl ndc d poszone sono tanto pù rappresentatv quanto mnore è la dspersone de dat ntorno ad ess. La varabltà

Dettagli

ANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI

ANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI AALISI STATISTICA DELLE ICERTEZZE CASUALI Consderamo l caso della msura d una grandezza fsca che sa affetta da error casual. Per ottenere maggor nformazone sul valore vero della grandezza rpetamo pù volte

Dettagli

L ANALISI MONOVARIATA: Variabilità e mutabilità. Prof. Maria Carella

L ANALISI MONOVARIATA: Variabilità e mutabilità. Prof. Maria Carella L AALISI MOOVARIATA: Varabltà e mutabltà Prof. Mara Carella Varabltà Le msure d tendenza centrale non sono suffcent alla comprensone de fenomen. Una sntes approprata deve tener conto del modo n cu s dstrbuscono

Dettagli

Esame di Statistica tema B Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Appello del 15/07/2011

Esame di Statistica tema B Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Appello del 15/07/2011 Esame d Statstca tema B Corso d Laurea n Economa Prof.ssa Gordano Appello del 15/07/011 Cognome Nome Matr. Teora Dmostrare la propretà assocatva della meda artmetca. Eserczo 1 L accesso al credto è sempre

Dettagli

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative Lezone 2 a - Statstca descrttva per varabl quanttatve Esempo 5. Nella tabella seguente sono rportat valor del tasso glcemco rlevat su 10 pazent: Pazente Glcema (mg/100cc) 1 x 1 =103 2 x 2 =97 3 x 3 =90

Dettagli

Esame di Statistica tema A Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Appello del 15/07/2011

Esame di Statistica tema A Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Appello del 15/07/2011 Esame d Statstca tema A Corso d Laurea n Economa Prof.ssa Gordano Appello del /07/0 Cognome Nome atr. Teora Dmostrare che la somma degl scart dalla meda artmetca è zero. Eserczo L accesso al credto è sempre

Dettagli

L ANALISI MONOVARIATA: Variabilità e mutabilità. Prof. Maria Carella

L ANALISI MONOVARIATA: Variabilità e mutabilità. Prof. Maria Carella L AALISI MOOVARIATA: Varabltà e mutabltà Prof. Mara Carella Varabltà Le msure d tendenza centrale non sono suffcent alla comprensone de fenomen. Una sntes approprata deve tener conto del modo n cu s dstrbuscono

Dettagli

Lezione 2 le misure di sintesi: le medie

Lezione 2 le misure di sintesi: le medie Lezone le msure d sntes: le mede Cattedra d Bostatstca Dpartmento d Scenze spermental e clnche, Unverstà degl Stud G. d Annunzo d Chet-Pescara Prof. Enzo Ballone Lezone a- Statstca descrttva per varabl

Dettagli

1) Le medie e le varianze calcolate su n osservazioni relative alle variabili quantitative X ed Y sono tali che. σ x

1) Le medie e le varianze calcolate su n osservazioni relative alle variabili quantitative X ed Y sono tali che. σ x TEORIA 1) Le mede e le varanze calcolate su n osservazon relatve alle varabl quanttatve X ed Y sono tal che 1 e. Consderando le corrspondent varabl standardzzate delle seguent affermazon rsulta vera 1

Dettagli

Università di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 17/10/2006 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1

Università di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 17/10/2006 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1 Unverstà d Cassno Corso d Statstca Eserctazone del 7/0/006 Dott. Alfonso Psctell Eserczo Il seguente data set rporta la rlevazone d alcun caratter su un collettvo d 0 soggett. Soggetto Sesso Età Reddto

Dettagli

LA VARIABILITA. IV lezione di Statistica Medica

LA VARIABILITA. IV lezione di Statistica Medica LA VARIABILITA IV lezone d Statstca Medca Sntes della lezone Il concetto d varabltà Campo d varazone Dfferenza nterquartle La varanza La devazone standard Scostament med Il concetto d varabltà S defnsce

Dettagli

Capitolo 3. Cap. 3-1

Capitolo 3. Cap. 3-1 Statstca Captolo 3 Descrzone Numerca de Dat Cap. 3-1 Obettv del Captolo Dopo aver completato l captolo, sarete n grado d: Calcolare ed nterpretare la meda, la medana e la moda d un set tdd dat Trovare

Dettagli

PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD /6045/5047/4038/371/377) 26 ottobre 2015 COMPITO D

PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD /6045/5047/4038/371/377) 26 ottobre 2015 COMPITO D FIRMA DELLO STUDENTE Cognome PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD. 3000/6045/5047/4038/37/377) 26 ottobre 20 Nome Numero d matrcola Corso d Laurea Cod. corso COMPITO D A fn della valutazone s terrà

Dettagli

Statistica Descrittiva II

Statistica Descrittiva II Organzzazone de dat Statstca Descrttva II Indc d poszone Indc d varabltà Indc d asmmetra Indc d normaltà Outler Box-plot Sere statstche monovarate Carattere: Cellular possedut Popolazone: 7 student d Botecnologe

Dettagli

Statistica Descrittiva II

Statistica Descrittiva II Organzzazone de dat Statstca Descrttva II Indc d poszone Indc d varabltà Indc d asmmetra Indc d normaltà Outler Box-plot Sere statstche monovarate Carattere: Cellular possedut Popolazone: 7 student d Botecnologe

Dettagli

Scienze Geologiche. Corso di Probabilità e Statistica. Prove di esame con soluzioni

Scienze Geologiche. Corso di Probabilità e Statistica. Prove di esame con soluzioni Scenze Geologche Corso d Probabltà e Statstca Prove d esame con soluzon 004-005 1 Corso d laurea n Scenze Geologche - Probabltà e Statstca Appello del 1 gugno 005 - Soluzon 1. (Punt 3) In una certa zona,

Dettagli

= = = = = 0.16 NOTA: X P(X) Evento Acquisto PC Intel Acquisto PC Celeron P(X)

= = = = = 0.16 NOTA: X P(X) Evento Acquisto PC Intel Acquisto PC Celeron P(X) ESERCIZIO 3.1 Una dtta vende computer utlzzando on-lne, utlzzando sa processor Celeron che processor Intel. Dat storc mostrano che l 80% de clent preferscono acqustare un PC con processore Intel. a) Sa

Dettagli

STATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche, a.a. 2007/2008 Esercizi 16 novembre2007

STATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche, a.a. 2007/2008 Esercizi 16 novembre2007 STATISTICA SOCIALE Corso d laurea n Scenze Turstche, a.a. 07/08 Esercz 6 novembre07 Eserczo La Tabella contene alcun dat relatv a 6 lavorator delle azende Alfa e Beta. Tabella Lavorator delle azende Alfa

Dettagli

03/03/2012. Campus di Arcavacata Università della Calabria

03/03/2012. Campus di Arcavacata Università della Calabria Campus d Arcavacata Unverstà della Calabra Corso d statstca RENDE a.a 0-00 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 Concentrazone Un altro aspetto d un nseme d dat che s aggunge alla meda e alla varabltà è costtuto

Dettagli

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 19 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 19 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua Unverstà d Cassno Eserctazon d Statstca del 9 Febbrao 00 Dott. Mro Bevlacqua DATASET STUDENTI N SESSO ALTEZZA PESO CORSO NUMERO COLORE COLORE (cm) (g) LAUREA SCARPA OCCHI CAPELLI M 79 65 INFORMAICA 43

Dettagli

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative Lezone 2 a - Statstca descrttva per varabl quanttatve Esempo 5. Nella tabella seguente sono rportat valor del tasso glcemco rlevat su 10 pazent: Pazente Glcema (mg/100cc) 1 1 =103 2 2 =97 3 3 =90 4 4 =119

Dettagli

Analisi degli errori. Introduzione J. R. Taylor, Introduzione all analisi degli errori, Zanichelli, Bo 1986

Analisi degli errori. Introduzione J. R. Taylor, Introduzione all analisi degli errori, Zanichelli, Bo 1986 Anals degl error Introduzone J. R. Taylor, Introduzone all anals degl error, Zanchell, Bo 1986 Sstem d untà d msura, rappresentazone numerca delle quanttà fsche e cfre sgnfcatve Resnck, Hallday e Krane

Dettagli

LEZIONE 2. Riassumere le informazioni: LE MEDIE MEDIA ARITMETICA MEDIANA, MODA, QUANTILI. La media aritmetica = = N

LEZIONE 2. Riassumere le informazioni: LE MEDIE MEDIA ARITMETICA MEDIANA, MODA, QUANTILI. La media aritmetica = = N LE MEDIE LEZIOE MEDIE ALGEBRICHE: calcolate con operazon algebrche su valor del carattere (meda artmetca) per varabl Rassumere le nformazon: MEDIA ARITMETICA MEDIAA, MODA, QUATILI MEDIE LASCHE: determnate

Dettagli

LA VARIABILITA. Nella metodologia statistica si distinguono due aspetti della variabilità:

LA VARIABILITA. Nella metodologia statistica si distinguono due aspetti della variabilità: LA VARIABILITA LA VARIABILITA E L ATTITUDINE DEL FENOMENO QUANTITATIVO AD ASSUMERE DIVERSE MODALITA, O MEGLIO LA TENDENZA DI OGNI SINGOLA OSSERVAZIONE AD ASSUMERE VALORI DIFFERENTI RISPETTO AL VALORE MEDIO.

Dettagli

ANALISI ESPLORATIVA DI SERIE DI OSSERVAZIONI

ANALISI ESPLORATIVA DI SERIE DI OSSERVAZIONI ANALISI ESPLORATIVA DI SERIE DI OSSERVAZIONI Rappresentazone tabellare della sere storca Sequenza cronologca Sequenza ordnata Osservazon d massmo annuo d pogga n un gorno 2 Rappresentazone grafca della

Dettagli

Strada B. Classe Velocità valore frequenza Frequ. ass Frequ. % hi Freq. Cum

Strada B. Classe Velocità valore frequenza Frequ. ass Frequ. % hi Freq. Cum Eserczo SINTESI S supponga d avere eseguto 70 msure della veloctà stantanea de vecol che transtano nelle sezon d due strade A e B. S supponga che tal msure sano state eseguta n corrspondenza d valor modest

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

Statistica Descrittiva

Statistica Descrittiva Statstca Descrttva Corso d Davd Vettur Dat osservat Sano note le seguent msure dello spessore d una lastra d materale polmerco espresse n mllmetr 3.71 3.83 3.85 3.96 3.84 3.8 3.94 3.55 3.76 3.63 3.88 3.86

Dettagli

La Regressione X Variabile indipendente o esplicativa. La regressione. La Regressione. Y Variabile dipendente

La Regressione X Variabile indipendente o esplicativa. La regressione. La Regressione. Y Variabile dipendente Unverstà d Macerata Dpartmento d Scenze Poltche, della Comuncazone e delle Relaz. Internazonal La Regressone Varable ndpendente o esplcatva Prezzo n () () 1 1 Varable dpendente 15 1 1 1 5 5 6 6 61 6 1

Dettagli

Università di Cassino. Esercitazione di Statistica 1 del 4 dicembre Dott.ssa Simona Balzano

Università di Cassino. Esercitazione di Statistica 1 del 4 dicembre Dott.ssa Simona Balzano Unverstà d Cassno Eserctazone d Statstca del 4 dcembre 6 Dott.ssa Smona Balzano Eserczo Sa la varable casuale che descrve l rsultato del lanco d dad, sulle cu facce v sono numer: 5, 5, 7, 7, 9, 9. a) Defnre

Dettagli

INDICI DI VARIABILITÀ. Proprietà essenziali

INDICI DI VARIABILITÀ. Proprietà essenziali INDICI DI VARIABILITÀ Valor che ono calcolat per eprmere ntetcamente la varabltà d un fenomeno, o meglo la ua atttudne ad aumere valor dfferent tra loro Propretà eenzal. NON NEGATIVITÀ Una quala mura d

Dettagli

Contenuti: o Specificazione del modello. o Ipotesi del modello classico. o Stima dei parametri. Regressione semplice Roberta Siciliano 2

Contenuti: o Specificazione del modello. o Ipotesi del modello classico. o Stima dei parametri. Regressione semplice Roberta Siciliano 2 Corso d STATISTICA Prof. Roberta Sclano Ordnaro d Statstca, Unverstà d Napol Federco II Professore supplente, Unverstà della Baslcata a.a. 0/0 Contenut: o Specfcazone del modello o Ipotes del modello classco

Dettagli

ESERCIZIO 4.1 Si consideri una popolazione consistente delle quattro misurazioni 0, 3, 12 e 20 descritta dalla seguente distribuzione di probabilità:

ESERCIZIO 4.1 Si consideri una popolazione consistente delle quattro misurazioni 0, 3, 12 e 20 descritta dalla seguente distribuzione di probabilità: ESERCIZIO. S consder una popolazone consstente delle quattro msurazon,, e descrtta dalla seguente dstrbuzone d probabltà: X P(X) ¼ ¼ ¼ ¼ S estrae casualmente usando uno schema d camponamento senza rpetzone

Dettagli

Indici di posizione. Dove si trova la distribuzione? Qual è l ordine di grandezza dei dati?

Indici di posizione. Dove si trova la distribuzione? Qual è l ordine di grandezza dei dati? Indc d poszone Dove s trova la dstrbuzone? Qual è l ordne d grandezza de dat? x La meda X assume n valor x, x 2,, x n n x = ( x ) + x2 + + xn = x n n = La meda ndca qual è l ordne d grandezza de dat Esempo

Dettagli

Modelli descrittivi, statistica e simulazione

Modelli descrittivi, statistica e simulazione Modell descrttv, statstca e smulazone Master per Smart Logstcs specalst Roberto Cordone (roberto.cordone@unm.t) Statstca descrttva Cernusco S.N., govedì 28 gennao 2016 (9.00/13.00) 1 / 15 Indc d poszone

Dettagli

Il trattamento dei dati a fini descrittivi

Il trattamento dei dati a fini descrittivi Il trattamento de dat a fn descrttv Rappresentazone de dat: Dstrbuzon d frequenza Rappresentazon grafche Dstrbuzon doppe Sntes de dat Calcolo d ndc: poszone, varabltà, forma Studo delle relazon tra due

Dettagli

FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA CdL in SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME di STATISTICA 17/09/2012

FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA CdL in SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME di STATISTICA 17/09/2012 CdL n SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME d STATISTICA ESERCIZIO 1 (+.5+.5+3) La tabella seguente rporta la dstrbuzone d frequenza del peso X n gramm d una partta d mele provenent da un certo frutteto. X=peso

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

1) Dato un carattere X il rapporto tra devianza entro e devianza totale è 0.25 e la devianza totale è 40. La devianza tra vale: a) 10 b) 20 c) 30

1) Dato un carattere X il rapporto tra devianza entro e devianza totale è 0.25 e la devianza totale è 40. La devianza tra vale: a) 10 b) 20 c) 30 1) Dato un carattere X l rapporto tra devanza entro e devanza totale è 0.25 e la devanza totale è 40. La devanza tra vale: a) 10 b) 20 c) 30 2) Data una popolazone normalmente dstrbuta con meda 10 e varanza

Dettagli

Sommario. Obiettivo. Quando studiarla? La concentrazione. X: carattere quantitativo tra le unità statistiche. Quando studiarla?

Sommario. Obiettivo. Quando studiarla? La concentrazione. X: carattere quantitativo tra le unità statistiche. Quando studiarla? Corso d Statstca a.a. 9- uando studarla? Obettvo Dagramma d Lorenz Rapporto d concentrazone rea d concentrazone Esemp Sommaro La concentrazone uando studarla? Obettvo X: carattere quanttatvo tra le untà

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

Indicatori di dimensione e di concentrazione

Indicatori di dimensione e di concentrazione Indcator d dmensone e d concentrazone 1 Indcator d dmensone Lo studo delle caratterstche struttural ed evolutve d un sstema produttvo necessta dell mpego d ndcator per msurare la dmensone delle untà economche

Dettagli

STATISTICA parte I, B

STATISTICA parte I, B Unverstà d Frenze Corso d laurea n Statstca A.A. 00/0 STATISTICA parte I, B Indc d poszone Ccchtell Cap. 5 Carla Rampchn rampchn@ds.unf.t Leonardo Grll grll@ds.unf.t http://www.ds.unf.t/rampchn/statstca00_.htm

Dettagli

L analisi della correlazione lineare

L analisi della correlazione lineare L anals della correlazone lneare Corso d STATISTICA Prof. Roberta Sclano Ordnaro d Statstca, Unverstà d apol Federco II Professore supplente, Unverstà della Baslcata a.a. 20/202 Prof. Roberta Sclano Statstca

Dettagli

INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA

INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA Lezone 7 - Indc statstc: meda, moda, medana, varanza INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA GRUPPO MAT06 Dp. Matematca, Unverstà d Mlano - Probabltà e Statstca per le Scuole Mede -SILSIS - 2007

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

Fisica Generale I Misure di grandezze fisiche e incertezze di misura Lezione 3 Facoltà di Ingegneria Livio Lanceri

Fisica Generale I Misure di grandezze fisiche e incertezze di misura Lezione 3 Facoltà di Ingegneria Livio Lanceri Fsca Generale I Msure d grandezze fsche e ncertezze d msura Lezone 3 Facoltà d Ingegnera Lvo Lancer Indce Abbamo mparato: Orgne e classfcazone delle ncertezze (error) d msura Rappresentazone delle ncertezze

Dettagli

Una distribuzione può essere descritta per mezzo dei suoi frattili.

Una distribuzione può essere descritta per mezzo dei suoi frattili. Frattl d una dstrbuzone Una dstrbuzone può essere descrtta per mezzo de suo frattl. S dce frattle (snonm: centle, percentle e quantle) p-esmo d una dstrbuzone quel valore xp tale che la frequenza relatva

Dettagli

S O L U Z I O N I. 1. Effettua uno studio qualitativo della funzione. con particolare riferimento ai seguenti aspetti:

S O L U Z I O N I. 1. Effettua uno studio qualitativo della funzione. con particolare riferimento ai seguenti aspetti: S O L U Z I O N I 1 Effettua uno studo qualtatvo della funzone con partcolare rfermento a seguent aspett: f ( ) ln( ) a) trova l domno della funzone b) ndca qual sono gl ntervall n cu f() rsulta postva

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

ESERCITAZIONE 2 DIAGRAMMI A BARRE, COSTRUZIONE DI ISTOGRAMMA. Notazione: x i = i-esima modalità della variabile X

ESERCITAZIONE 2 DIAGRAMMI A BARRE, COSTRUZIONE DI ISTOGRAMMA. Notazione: x i = i-esima modalità della variabile X ESERCITAZIONE 2 DIAGRAMMI A BARRE, COSTRUZIONE DI ISTOGRAMMA Notazone: x = -esma modaltà della varable X Nel caso d dstrbuzon n class: x = Lmte superore della classe -esma x -1 = Lmte nferore della classe

Dettagli

Fisica Generale I Misure di grandezze fisiche e incertezze di misura Lezione 3 Facoltà di Ingegneria Livio Lanceri

Fisica Generale I Misure di grandezze fisiche e incertezze di misura Lezione 3 Facoltà di Ingegneria Livio Lanceri Fsca Generale I Msure d grandezze fsche e ncertezze d msura Lezone 3 Facoltà d Ingegnera Lvo Lancer Indce Abbamo mparato: Orgne e classfcazone delle ncertezze (error) d msura Rappresentazone delle ncertezze

Dettagli

una variabile casuale è continuase può assumere un qualunque valore in un intervallo

una variabile casuale è continuase può assumere un qualunque valore in un intervallo Varabl casual contnue Se samo nteressat alla temperatura massma gornaleraquesta è una varable casuale msurata n un ntervallo contnuoe qund è una v.c. contnua una varable casuale è contnuase può assumere

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

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

3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON

3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON 3 CAMPIOAMETO DI ROULLI E DI POISSO 3. ITRODUZIOE In questo captolo esamneremo due schem d camponamento che dversamente dal camponamento casuale semplce non producono campon d dmensone fssa ma varable.

Dettagli

Il diagramma cartesiano

Il diagramma cartesiano Il dagramma cartesano Il pano cartesano Il dagramma cartesano è costtuto da due ass: uno orzzontale, l asse delle ascsse o della varable X, e uno vertcale, l asse delle ordnate o della varable Y. I due

Dettagli

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI METODI PER LO STUDIO DEL LEGAME TRA VARIABILI IN UN RAPPORTO DI CAUSA ED EFFETTO I MODELLI DI REGRESSIONE Prof.ssa G. Sero, Prof. P. Trerotol, Cattedra

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

Lezione n La concentrazione

Lezione n La concentrazione 1 La concentrazone Corso d Laurea: Economa Azendale Nello studo de fenomen economc e socal descrtt attraverso caratter quanttatv d tpo trasferble può essere nteressante analzzare la cosddetta concentrazone

Dettagli

PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA (COD. 5047/4038/371/377) 3 Novembre 2004 COMPITO A1

PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA (COD. 5047/4038/371/377) 3 Novembre 2004 COMPITO A1 PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA (COD. 5047/4038/37/377) 3 Novembre 004 Cognome Numero d matrcola Nome COMPITO A A fn della valutazone s terrà conto solo ed esclusvamente d quanto rportato negl

Dettagli

26/08/2010. segnali deterministici. segnali casuali o random. stazionario. periodico. Non stazionario. transitorio

26/08/2010. segnali deterministici. segnali casuali o random. stazionario. periodico. Non stazionario. transitorio Cap 5: ANALISI DEI SEGNALI E ARAURA DINAMICA Un segnale è defnto come una qualsas varable fsca che camba nel tempo, nello spazo, o rspetto a altre varabl e che trasporta nformazon segnal determnstc segnal

Dettagli

ELEMENTI DI STATISTICA

ELEMENTI DI STATISTICA ELEMENTI DI STATISTICA POPOLAZIONE STATISTICA E CAMPIONE CASUALE S chama popolazone statstca l nseme d tutt gl element che s voglono studare (ndvdu, anmal, vegetal, cellule, caratterstche delle collettvtà..)

Dettagli

Esame di Statistica TEMA B Corso di Laurea in Economia Prof.ssa S. Giordano 15 Febbraio 2013

Esame di Statistica TEMA B Corso di Laurea in Economia Prof.ssa S. Giordano 15 Febbraio 2013 Esame d Statstca TEMA B Corso d Laurea n Economa Prof.ssa S. Gordano Febbrao 03 Cognome Nome Matr. (n stampatello) Eserczo Nella tabella seguente sono rporta dat rguardant la produzone lorda d energa elettrca

Dettagli

Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /2e S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill

Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /2e S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill Statstca - metodologe per le scenze economche e socal /e S Borra, A D Cacco - McGraw Hll Es Soluzone degl esercz del captolo 7 In base agl arrotondament effettuat ne calcol, s possono rscontrare pccole

Dettagli

valido se i dati E dato da max(x i )-min(x i )

valido se i dati E dato da max(x i )-min(x i ) Idc d Dspersoe o d Varabltà: Rage e DIQ No basta la coosceza d quale è la poszoe meda de dat statstc, serve ache cooscere quale è la varabltà de dat raccolt attoro al valore medo. Allo scopo d troducoo

Dettagli

Statistica Descrittiva ed Inferenziale

Statistica Descrittiva ed Inferenziale Statstca Descrttva ed Inferenzale 1 Why Statstcs? A? A B Descrpton and Predcton Samples Analyss A1 A A B C Pared Samples Analyss MultSamples Analyss 1 Why Statstcs? Formal defnton of Probablty σ-feld 3

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

Laboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica

Laboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica Laboratoro B A.A. 01/013 Elaborazone Dat Lab B CdL Fsca Lab B CdL Fsca Elaborazone dat spermental Prncpo della massma verosmglanza Quando eseguamo una sere d msure relatve ad una data grandezza fsca, quanto

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

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

REGRESSIONE LINEARE. È caratterizzata da semplicità: i modelli utilizzati sono basati essenzialmente su funzioni lineari

REGRESSIONE LINEARE. È caratterizzata da semplicità: i modelli utilizzati sono basati essenzialmente su funzioni lineari REGRESSIONE LINEARE Ha un obettvo mportante: nvestgare sulle relazon emprche tra varabl allo scopo d analzzare le cause che possono spegare un determnato fenomeno È caratterzzata da semplctà: modell utlzzat

Dettagli

Correlazione lineare

Correlazione lineare Correlazone lneare Varable dpendente Mortaltà per crros 50 45 40 35 30 5 0 15 10 5 0 0 5 10 15 0 5 30 Consumo d alcool Varable ndpendente Metodologa per l anals de dat spermental L anals d stud con varabl

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

Esercitazioni del corso di relazioni tra variabili

Esercitazioni del corso di relazioni tra variabili Eserctazon del corso d relazon tra varabl Gancarlo anz Facoltà d Socologa Unverstà degl Stud d lano Bcocca gancarlomanz@statstcaunmbt Eserctazone n lano, ebbrao 7 Sommaro seconda eserctazone sure dell

Dettagli

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI TECNICHE DI ANALISI DEI DATI AA 16/17 PROF. V.P. SENESE Quest materal sono dsponbl per tutt gl student al seguente ndrzzo: https://goo.gl/rwabbd Seconda Unverstà d Napol (SUN) Dpartmento d Pscologa TECNICHE

Dettagli

Lezione n. 10. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità Convenzioni per le soluzioni reali

Lezione n. 10. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità Convenzioni per le soluzioni reali Chmca Fsca - Chmca e Tecnologa Farmaceutche Lezone n. 10 Legge d Raoult Legge d Henry Soluzon deal Devazon dall dealt dealtà Convenzon per le soluzon real Relazon tra coeffcent d attvtà 02/03/2008 Antonno

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

TIPI DI ANALISI DEI DATI ORGANIZZATI IN MATRICI CASI X VARIABILI

TIPI DI ANALISI DEI DATI ORGANIZZATI IN MATRICI CASI X VARIABILI TIPI DI AALISI DEI DATI ORGAIZZATI I MATRICI CASI X VARIABILI A) AALISI MOOVARIATA: prende n esame una sola varable per volta (sngol vettor d colonna della matrce) B) AALISI BIVARIATA: prende n esame l

Dettagli

Incertezza di sensibilità < fluttuazione intrinseca delle misure.

Incertezza di sensibilità < fluttuazione intrinseca delle misure. Error casual no ad ora abbamo correlato la bontà d una msura alla sensbltà degl strument utlzzat. Samo partt da una stuazone n cu effettuata una sere d msure rpetute, le msure hanno tutte dato lo stesso

Dettagli

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI TECNICHE DI ANALISI DEI DATI AA 017/018 PROF. V.P. SENESE Quest materal sono dsponbl per tutt gl student al seguente ndrzzo: https://goo.gl/hxl9zg Unverstà della Campana Lug Vanvtell Dpartmento d Pscologa

Dettagli

Sommario. Statistica. Distribuzioni (cont.) Distribuzioni di frequenza. Distribuzioni Distribuzioni di quantità. Distribuzioni di frequenza

Sommario. Statistica. Distribuzioni (cont.) Distribuzioni di frequenza. Distribuzioni Distribuzioni di quantità. Distribuzioni di frequenza Corso d Laurea n Scenze del Tursmo Statstca francesco mola 2 Sommaro Dstrbuzon d frequenza Rappresentazon grafche Dagramm a barre Istogramm Funzone d rpartzone emprca Lezone n 2 Dstrbuzon Dstrbuzon d quanttà

Dettagli

Ad esempio, potremmo voler verificare la legge di caduta dei gravi che dice che un corpo cade con velocità uniformemente accellerata: v = v 0 + g t

Ad esempio, potremmo voler verificare la legge di caduta dei gravi che dice che un corpo cade con velocità uniformemente accellerata: v = v 0 + g t Relazon lnear Uno de pù mportant compt degl esperment è quello d nvestgare la relazone tra due varabl. Il caso pù mportante (e a cu spesso c s rconduce, come vedremo è quello n cu la relazone che s ntende

Dettagli

LE FREQUENZE CUMULATE

LE FREQUENZE CUMULATE LE FREQUENZE CUMULATE Dott.ssa P. Vcard Introducamo questo argomento con l seguente Esempo: consderamo la seguente dstrbuzone d un campone d 70 sttut d credto numero flal present nel terrtoro del comune

Dettagli

Indicatori sintetici: influenza della scelta della scala di misura Silvia Terzi, Luca Moroni Università RomaTre

Indicatori sintetici: influenza della scelta della scala di misura Silvia Terzi, Luca Moroni Università RomaTre Indcator sntetc: nfluenza della scelta della scala d msura Slva Terz, Luca Moron Unverstà RomaTre Introduzone Esstono n letteratura dvers metod per costrure ndcator sntetc. Il comune presupposto è una

Dettagli

Propagazione delle incertezze

Propagazione delle incertezze Propagazone delle ncertezze In questa Sezone vene trattato l problema della propagazone delle ncertezze quando s msurano pù grandezze dfferent,,,z soggette a error d tpo casuale e po s utlzzano tal grandezze

Dettagli

Università di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 28/01/2008 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1

Università di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 28/01/2008 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1 Unverstà d Cassno Corso d Statstca Eserctazone del 28/0/2008 Dott. Alfonso Psctell Eserczo Il seguente data set rporta la rlevazone d alcun caratter su un collettvo d 20 soggett. Soggetto Età Resdenza

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

RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2

RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2 RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A La rappresentazone n Complemento a Due d un numero ntero relatvo (.-3,-,-1,0,+1,+,.) una volta stablta la precsone che s vuole ottenere (coè l numero d

Dettagli

materiale didattico I incontro

materiale didattico I incontro Pano Nazonale Lauree Scentfche (PLS 2016-2017) Statstca Laboratoro d Statstca Le relazon tra varabl prof.ssa Angela Mara D'Uggento angelamara.duggento@unba.t materale ddattco I ncontro Dall anals statstca

Dettagli

Propagazione degli errori

Propagazione degli errori Propagazone degl error Msure drette: la grandezza sca vene msurata drettamente (ad es. Spessore d una lastrna). Per questo tpo d msure, la teora dell errore svluppata nelle lezone precedent é sucente per

Dettagli

Misure dirette utilizzate per il calcolo della misura indiretta X:

Misure dirette utilizzate per il calcolo della misura indiretta X: Propagazone degl error Msure drette utlzzate per l calcolo della msura ndretta X: ( ) a a a = ± Δ b = ( b ± Δ b) Il calcolo dell errore assoluto X ( espresso nella stessa untà d msura della grandezza X

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

Lezione 4. Politica Economica Avanzata

Lezione 4. Politica Economica Avanzata Lezone 4 Poltca Economca Avanzata Come msuramo la rendta d Conoscamo la def. Teorca. un mpresa? Dvdamo n base al valore medano tra mprese a bassa ed alta rendta. Che legame con la crescta della produttvtà

Dettagli