Corso di laurea in Statistica Statistica I Esercizi sulla regressione lineare semplice

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Corso di laurea in Statistica Statistica I Esercizi sulla regressione lineare semplice"

Transcript

1 Corso di laurea in Statistica Statistica I Esercizi sulla regressione lineare semplice Esercizio 1 Efficacia di un disinfettante I dati della Tabella 1 mostrano i conteggi relativi alla presenza o meno di colonie di batteri su campioni di pelle prima e dopo l utilizzo di un certo disinfettante. Tabella 1 Colonie di batteri prima (X) e dopo (Y) l utilizzo di disinfettante X Y Valori Residui previsti Y* Fonte: Snedecor and Cochran, Statistical Methods (Iowa State University Press, 1967), p a. Fare uno scatter plot dei dati, adattare un retta di regressione e completare la Tabella 1 calcolando i valori previsti (y i *) e i residui e i. b. Tracciare lo scatter plot dei residui rispetto ai valori di x,. Commentare il grafico ottenuto. Esercizio 2 Prezzo dei libri di testo. La Tabella 2 confronta i prezzi di una libreria universitaria con quelli di un grande venditore di libri ondine. Tabella 2 Prezzo dei libri di testo per libreria Tipo di libro prezzo ($) per libreria Universitaria online Chemistry Classic Fiction English Anthology Calculus Biology Statistics Dictionary Style Manual Art History a. Disegnare lo scatter plot dei dati e adattare un retta di regressione considerando i prezzi praticati dalla libreria online come variabile dipendente (Y) e i prezzi della libreria universitaria come variabile esplicativa (X).

2 b. Scrivere l equazione della retta e interpretarne i parametri in termini dei prezzi dei libri di testo. c. Costruire il grafico dei residui. Darne un interpretazione mettendo in evidenza le caratteristiche più rilevanti. d. Nel confrontare I prezzi dei libri di testo si è interessati a confrontare i valori osservati con la retta Y=X. Tracciare questa retta sullo scatter plot disegnato al punto a. Che significato si può dare al fatto che un punto osservato stia al di sopra della retta X=Y? E a di sotto? E sulla retta? e. La figura seguente rappresenta il boxplot delle differenze tra i prezzi della libreria universitaria e i prezzi della libreria online: d i = x i - y i Interpretare il boxplot. Esercizio 3 Organi diversi del corpo utilizzano una differente quantità di ossigeno anche quando si tiene conto della loro massa. Per esempio, il cervello utilizza più ossigeno per kg di tessuto dei polmoni.gli scienziati sono interessati a capire come il consumo di ossigena sia legato alla massa corporea di un animale e a capire se questa relazione si modifica considerando organi diversi. I dati della Tabella 3 riportano la massa corporea tipica, il consumo di ossigeno dei tessuti nel cervello e nei polmoni per alcuni animali (il consume di ossigeno spesso è misurato in millilitri per grammo di tessuto, ma questi dati sono stati ricodificati e l unità di misura non è nota). a. Disegnare uno scatterplot dei punti, ponendo la massa corporea in ascissa e il consumo di ossigeno in ordinata. Rappresentare i punti relativi al consumo di ossigeno nel cervello e nei polmoni, utilizzando un simbolo (o un colore) diverso. b. Dalla Tabella 3 e dallo scatterplot si nota che il consumo di ossigeno dei tessuti celebrali decresce all aumentare della massa corporea. Definire una funzione che descriva questo andamento, quindi trovare il modo per descrivere il tasso di decrescita. c. Ripetere quanto richiesto al punto b. per il tessuto dei polmoni. In che cosa questa relazione differisce rispetto a quella osservata per il tessuto celebrale? d. È noto che la proporzione di massa corporea concentrata nel cervello diminuisce in maniera apprezzabile al crescere delle dimensioni dell animale, mentre la proporzione concentrata nei polmoni resta relativamente costante. Una teoria possible sul consumo di ossigeno è che la quota di consumo possa essere spiegata dalla dimensione relativa dell organo rispetto al corpo. Questa teoria è supportata dai dati esaminati? Motivare la propria risposta. Tabella 3 Massa corporea e utilizzo di ossigeno del cervello e dei polmoni per alcuni animali [fonte: K. Schmidt-Nielsen, Why Is Animal Size So Important? (Cambridge University Press,1984), p. 94.]

3 Soluzione Esercizio 1 Stime dei parametri: a= , b= Scatter plot e retta di regressione: relazione lineare diretta tra X e Y, n. batteri prima più elevato Residui e valori previsti dal modello: variabile dipendente: y batteri dopo Variabile Valore Oss dipendente previsto Residuo Grafico dei residui rispetto a X Poco efficacie molto efficacie

4 Esercizio 2 a. Disegnare lo scatter plot dei dati e adattare un retta di regressione considerando i prezzi praticati dalla libreria online come variabile dipendente (Y) e i prezzi della libreria universitaria come variabile esplicativa (X). b.scrivere l equazione della retta e interpretarne i parametri in termini dei prezzi dei libri di testo. L intercetta esprime, in dollari, il prezzo del libro di testo presso la libreria ondine, quando il prezzo della libreria universitaria è zero. Il coefficiente di X è molto vicino a 1 e l intercetta è Poichè la pendenza è circa 1 l intercetta può essere interpretata nel senso che un libro acquistato online costa inmedia $3.57 in meno rispetto ad un libro comprato presso la libreria universitaria (infatti, il costo medio di un libro presso la libreria universitaria è pari a $47.04 contro I $45.03 se acquistato online, la differenza tra le medie non è esattamente $3.57 perchè la pendenza non è esattamente 1). La pendenza è 1.03, che significa che per ogni $1.00 in più nel prezzo del libro venduto dalla libreria universitaria, tende ad esserci un aumento di $1.03, in media, per lo stesso libro acquistando ondine. Il grafico dei residui mostra che la retta è un modello ragionevole per questi dati. I punti sono disperse casualmente intorno allo 0, salvo una maggiore dispersione all aumentare del prezzo. Questo andamento indica che i punti osservati si allontanano dalla retta di regressione all aumentare del prezzo. c. Nello scatterplot del punto a. è stata tracciata in verde la retta Y=X. Un punto che si trovi al di sopra di tale retta rappresenta un libro di testo che costa di più comprato online. Un punto collocato al di sotto della retta in verde rappresenta un libro di testo che costa di meno se acquistato ondine. Un

5 punto sulla linea Y=X è un testo che viene venduto allo stesso prezzo se comprato ondine piuttosto che alla libreria universitaria. d. Il boxplot è centrato leggermente al di sopra dello 0, indicando che la maggior parte dei prezzi della libreria universitaria tendono a essere leggermente superiori rispetto ai prezzi della libreria ondine. Tuttavia la maggior parte delle differenze è prossima a 0, quindi c è poca differenze nei prezzi praticati dalle due libreria. La differenza mediana è di circa $2 in più per la libreria universitaria. Si notano due outliers (si vedevano anche nel grafico dei residui!) il che significa che per due libri di testo c è molta differenza nei prezzi, in un caso il prezzo è inferiore per la libreria universitaria mentre nell altro è nettamente inferiore per la libreria ondine. In conclusione, per i libri più costosi conviene confrontare i prezzi di più librerie prima di decidere dove comprare, mentre per gli altri è indifferente. Esercizio 3 a. Dall esame del grafico sembra che la relazione tra consumo di ossigeno e massa corporea non sia lineare. Tuttavia la relazione può essere rappresentata da una retta dopo aver operato una trasformazione logaritmica di entrambe le variabili. b. la retta di regressione è ln(brain oxygen) _ 3.26 _ 0.07 ln(body mass) che implica che ln(brain oxygen) decresce, in media, di 0.07 unità per ogni aumento unitario di ln(body mass). c. Utilizzando la trasformazione logaritmica, la relazione tra lung oxygen consumption e body mass ha un andamento simile, eccetto per una coppia di punti. L equazione della retta è: ln(lung oxygen) _ _ ln(body mass) che implica che ln(lung oxygen) decresce, in media, di unità per ogni incremento unitario di ln(body mass).

6 d. Se questa teoria è vera e il consumo di ossigeno dipende dalla dimensione relativa dell organo considerato, allora il consumo ossigeno nei polmoni deve decrescere meno rapidamente rispetto al consumo di ossigeno nel cervello al crescere della massa corporea. Ma I dati mostrano che il consume di ossigeno nei polmoni diminuisce più rapidamente rispetto a quello nel cervello. Ci deve allora essere un altra spiegazione al fatto che il cervello utilizzi più ossigeno, relativamente alla sua dimensione, di quanto non facciano gli altri organi.

Regressione Lineare Semplice e Correlazione

Regressione Lineare Semplice e Correlazione Regressione Lineare Semplice e Correlazione 1 Introduzione La Regressione è una tecnica di analisi della relazione tra due variabili quantitative Questa tecnica è utilizzata per calcolare il valore (y)

Dettagli

Capitolo 12 La regressione lineare semplice

Capitolo 12 La regressione lineare semplice Levine, Krehbiel, Berenson Statistica II ed. 2006 Apogeo Capitolo 12 La regressione lineare semplice Insegnamento: Statistica Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale Facoltà di Ingegneria, Università

Dettagli

LM 88 SOCIOLOGIA E RICERCA SOCIALE. Metodi Statistici per la Ricerca Sociale. Regressione lineare e correlazione

LM 88 SOCIOLOGIA E RICERCA SOCIALE. Metodi Statistici per la Ricerca Sociale. Regressione lineare e correlazione LM 88 SOCIOLOGIA E RICERCA SOCIALE Metodi Statistici per la Ricerca Sociale Regressione lineare e correlazione 1. Su un campione di individui sono rilevati i caratteri X (peso in Kg) e Y (altezza in cm),

Dettagli

SOLUZIONI DI ALCUNI ESERCIZI. Appello del

SOLUZIONI DI ALCUNI ESERCIZI. Appello del SOLUZIONI DI ALCUNI ESERCIZI Appello del 21-06- 2012 E stato osservato per un certo tempo un tipo di piccoli animali galleggianti (zooplankton- Daphnia magna) e si è notato che questi animali tendono ad

Dettagli

Università del Piemonte Orientale Specializzazioni di area sanitaria Statistica Medica

Università del Piemonte Orientale Specializzazioni di area sanitaria Statistica Medica Università del Piemonte Orientale Specializzazioni di area sanitaria Statistica Medica Regressione Lineare e Correlazione Argomenti della lezione Determinismo e variabilità Correlazione Regressione Lineare

Dettagli

Cognome e nome Tempo disponibile: 75 minuti

Cognome e nome Tempo disponibile: 75 minuti Corso di Laurea in Biotecnologia Statistica medica. A.A. 2010-2011 21 giugno 2011 Cognome e nome Tempo disponibile: 75 minuti 1. Immaginate di condurre uno studio sperimentale in cui si confronta l effetto

Dettagli

Statistica di base per l analisi socio-economica

Statistica di base per l analisi socio-economica Laurea Magistrale in Management e comunicazione d impresa Statistica di base per l analisi socio-economica Giovanni Di Bartolomeo gdibartolomeo@unite.it Definizioni di base Una popolazione è l insieme

Dettagli

Correlazione lineare e regressione

Correlazione lineare e regressione 7c e regressione Se i due caratteri sono entrambi quantitativi, X e Y, possiamo studiare la loro correlazione lineare. Prima di tutto cerchiamo di capire di cosa si tratta. Se elenchiamo le N osservazioni

Dettagli

Esercizi. 1. Disegnare il grafico qualitativo della seguente funzione:

Esercizi. 1. Disegnare il grafico qualitativo della seguente funzione: Esercizi. Disegnare il grafico qualitativo della seguente funzione: f(x) = x 2 per x 0 x per x > 0 e determinarne gli eventuali punti di massimo e minimo assoluti e relativi nell intervallo (,4]. Esercizi

Dettagli

Correlazione. Daniela Valenti, Treccani Scuola 1

Correlazione. Daniela Valenti, Treccani Scuola 1 Correlazione 1 I dati di un indagine per riflettere Cominciamo con i dati di un indagine svolta in una quinta classe di scuola superiore. Dopo l Esame di Stato 12 studenti si sono iscritti a corsi di laurea

Dettagli

Analisi economica NUTS (regioni) Europee

Analisi economica NUTS (regioni) Europee Analisi economica NUTS (regioni) Europee Con riferimento al dataset fornito: 1. Calcolare la distribuzione di frequenze assolute, relative e percentuali delle microaree NUTS per le cinque classi di popolazione

Dettagli

Psicometria con Laboratorio di SPSS 2

Psicometria con Laboratorio di SPSS 2 Psicometria con Laboratorio di SPSS 2 Regressione lineare semplice (vers. 1.2, 20 marzo 2018) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca 2017-18

Dettagli

CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 6

CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 6 CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 6 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Associazione, correlazione e dipendenza tra caratteri In un collettivo di 11 famiglie è stata

Dettagli

SOLUZIONI. = x x x

SOLUZIONI. = x x x . Data la funzione a) scrivi qual è il dominio di f SOLUZIONI f ( b) scrivi quali sono gli intervalli in cui f( risulta positiva e quelli in cui risulta negativa c) determina le eventuali intersezioni

Dettagli

SOLUZIONI Data la funzione. = x. a) scrivi qual è il dominio di f

SOLUZIONI Data la funzione. = x. a) scrivi qual è il dominio di f . Data la funzione a) scrivi qual è il dominio di f SOLUZIONI f ) ( b) scrivi quali sono gli intervalli in cui f() risulta positiva e quelli in cui risulta negativa c) determina le eventuali intersezioni

Dettagli

c. Verifica, relativamente al modello scelto, che ammette un minimo relativo.

c. Verifica, relativamente al modello scelto, che ammette un minimo relativo. N.3 Le curve di costo. Un azienda che fabbrica accessori di arredamento, produce in un giorno un certo numero x di vasi di vetro e, per il costo totale, stima una spesa fissa di 80 al giorno e una spesa

Dettagli

Statistica13-23/11/2015

Statistica13-23/11/2015 Statistica13-23/11/2015 Voglio studiare due fattori dipendenti uno dall altro L esempio classico sono le rese di macellazione: il peso di un organo aumenta infatti all aumentare del peso dell animale (quale

Dettagli

Relazioni tra variabili (fenomeni) aziendali

Relazioni tra variabili (fenomeni) aziendali Relazioni tra variabili (fenomeni) aziendali - giornate di assenza dal lavoro è collegato a qualifica professionale, anzianità, sesso, dei dipendenti? - incidenti sul lavoro sono collegati a orario di

Dettagli

Indipendenza, Dipendenza e interdipendenza

Indipendenza, Dipendenza e interdipendenza Indipendenza, Dipendenza e interdipendenza In analisi bivariata la tabella di contingenza consente di esaminare congiuntamente due variabili consente di rilevare le relazioni esistenti tra le variabili

Dettagli

La media e la mediana sono indicatori di centralità, che indicano un centro dei dati.

La media e la mediana sono indicatori di centralità, che indicano un centro dei dati. La media e la mediana sono indicatori di centralità, che indicano un centro dei dati. Un indicatore che sintetizza in un unico numero tutti i dati, nascondendo quindi la molteplicità dei dati. Per esempio,

Dettagli

CAPITOLO 11 ANALISI DI REGRESSIONE

CAPITOLO 11 ANALISI DI REGRESSIONE VERO FALSO CAPITOLO 11 ANALISI DI REGRESSIONE 1. V F Se c è una relazione deterministica tra due variabili,x e y, ogni valore dato di x,determinerà un unico valore di y. 2. V F Quando si cerca di scoprire

Dettagli

Rappresentazioni grafiche di distribuzioni doppie

Rappresentazioni grafiche di distribuzioni doppie Rappresentazioni grafiche di distribuzioni doppie Distribuzione doppia di frequenze Tabella di contingenza Tabella di correlazione Stereogramma Distribuzione unitaria doppia di 2 caratteri quantitativi

Dettagli

La media e la mediana sono indicatori di centralità, che indicano un centro dei dati.

La media e la mediana sono indicatori di centralità, che indicano un centro dei dati. La media e la mediana sono indicatori di centralità, che indicano un centro dei dati. Un indicatore che sintetizza in un unico numero tutti i dati, nascondendo quindi la molteplicità dei dati. Per esempio,

Dettagli

Argomenti della lezione:

Argomenti della lezione: Lezione 7 Argomenti della lezione: La regressione semplice Il modello teorico Il calcolo dei parametri Regressione lineare Esamina la relazione lineare tra una o più variabili esplicative (o indipendenti,

Dettagli

Trasformazioni Logaritmiche

Trasformazioni Logaritmiche Trasformazioni Logaritmiche Una funzione y = f(x) può essere rappresentata in scala logaritmica ponendo Si noti che y = f(x) diventa ossia Quando mi conviene? X = log α x, Y = log α y. log α (x) = log

Dettagli

Università degli Studi di Padova Facoltà di Scienze Statistiche, CL. in Astronomia

Università degli Studi di Padova Facoltà di Scienze Statistiche, CL. in Astronomia Università degli Studi di Padova Facoltà di Scienze Statistiche, CL. in Astronomia Esame di Statistica Descrittiva mod. B, Appello del 4/7/2007 CORREZIONE 1) Un azienda produce bulloni di diametro pari

Dettagli

Statistica. Alfonso Iodice D Enza

Statistica. Alfonso Iodice D Enza Statistica Alfonso Iodice D Enza iodicede@unina.it Università degli studi di Cassino () Statistica 1 / 1 Outline 1 () Statistica 2 / 1 Outline 1 2 () Statistica 2 / 1 Outline 1 2 3 () Statistica 2 / 1

Dettagli

STATISTICA A K (60 ore)

STATISTICA A K (60 ore) STATISTICA A K (60 ore) Marco Riani mriani@unipr.it http://www.riani.it Richiami sulla regressione Marco Riani, Univ. di Parma 1 MODELLO DI REGRESSIONE y i = a + bx i + e i dove: i = 1,, n a + bx i rappresenta

Dettagli

PIANO CARTESIANO e RETTE classi 2 A/D 2009/2010

PIANO CARTESIANO e RETTE classi 2 A/D 2009/2010 PIANO CARTESIANO e RETTE classi 2 A/D 2009/2010 1) PIANO CARTESIANO serve per indicare, identificare, chiamare... ogni PUNTO del piano (ente geometrico) con una coppia di valori numerici (detti COORDINATE).

Dettagli

Scale Logaritmiche. Matematica con Elementi di Statistica, Anna Torre a.a

Scale Logaritmiche. Matematica con Elementi di Statistica, Anna Torre a.a Scale Logaritmiche SCALA LOGARITMICA: sull asse prescelto (ad esempio, l asse x) si rappresenta il punto di ascissa = 0 0 nella direzione positiva si rappresentano, a distanze uguali fra di loro, i punti

Dettagli

STATISTICA. Esonero 8 novembre 2014 Soluzione. Quesito 1.

STATISTICA. Esonero 8 novembre 2014 Soluzione. Quesito 1. STATISTICA Esonero 8 novembre 2014 Soluzione Quesito 1. Si consideri la seguente distribuzione unitaria dei salari degli impiegati di una compagnia (migliaia di euro): 2 3 5 3 2 9 3 7 8 1 a) calcolare

Dettagli

STATISTICA. Esercitazione 5

STATISTICA. Esercitazione 5 STATISTICA Esercitazione 5 Esercizio 1 Ad un esame universitario sono stati assegnati in modo casuale due compiti diversi con i seguenti risultati: Compito A Compito B Numero studenti 102 105 Media dei

Dettagli

STATISTICA. Regressione-1

STATISTICA. Regressione-1 STATISTICA Regressione-1 Associazione Voto per Macron e tasso di disoccupazione Appartenenza etnica e preferenze politiche Esposizione ad una data sostanza e insorgenza di malattie Livello sociale della

Dettagli

Lezione 10: Interpolazione lineare Corso di Statistica Facoltà di Economia Università della Basilicata. Prof. Massimo Aria

Lezione 10: Interpolazione lineare Corso di Statistica Facoltà di Economia Università della Basilicata. Prof. Massimo Aria Lezione 10: Interpolazione lineare Corso di Statistica Facoltà di Economia Università della Basilicata Prof. Massimo Aria aria@unina.it Il concetto di interpolazione In matematica, e in particolare in

Dettagli

STATISTICA. Esonero 8 novembre 2014 Soluzione. Quesito 1.

STATISTICA. Esonero 8 novembre 2014 Soluzione. Quesito 1. STATISTICA Esonero 8 novembre 2014 Soluzione Quesito 1. Si consideri la seguente distribuzione unitaria dei salari degli impiegati di una compagnia (migliaia di euro): 3 4 6 4 3 10 4 8 9 2 a) calcolare

Dettagli

ESERCITAZIONI N. 3 corso di statistica

ESERCITAZIONI N. 3 corso di statistica ESERCITAZIONI N 3corso di statistica p 1/18 ESERCITAZIONI N 3 corso di statistica Marco Picone Università Roma Tre ESERCITAZIONI N 3corso di statistica p 2/18 Introduzione Decomposizione della devianza

Dettagli

Programmazione con Foglio di Calcolo Cenni di Statistica Descrittiva

Programmazione con Foglio di Calcolo Cenni di Statistica Descrittiva Fondamenti di Informatica Ester Zumpano Programmazione con Foglio di Calcolo Cenni di Statistica Descrittiva Lezione 5 Statistica descrittiva La statistica descrittiva mette a disposizione il calcolo di

Dettagli

TRE Università degli Studi

TRE Università degli Studi Si consideri uno specchio convesso con focale f pari a 15 cm. Si pone un oggetto verticale dritto alto 1.5 cm di fronte allo specchio. Determinare graficamente la posizione immagine dell oggetto, la sua

Dettagli

Università degli Studi di Padova Facoltà di Scienze Politiche

Università degli Studi di Padova Facoltà di Scienze Politiche Università degli Studi di Padova Facoltà di Scienze Politiche STATISTICA Nuovo ordinamento Scienze Sociologiche Prof.ssa A. Dalla Valle Vecchio ordinamento Prova del 27/6/2007 (A) Cognome e nome: N. matricola:

Dettagli

R - Esercitazione 6. Andrea Fasulo Venerdì 22 Dicembre Università Roma Tre

R - Esercitazione 6. Andrea Fasulo Venerdì 22 Dicembre Università Roma Tre R - Esercitazione 6 Andrea Fasulo fasulo.andrea@yahoo.it Università Roma Tre Venerdì 22 Dicembre 2017 Il modello di regressione lineare semplice (I) Esempi tratti da: Stock, Watson Introduzione all econometria

Dettagli

Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 12. Confronto fra gruppi: L analisi della varianza. Esercitazione

Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 12. Confronto fra gruppi: L analisi della varianza. Esercitazione Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 12. Confronto fra gruppi: L analisi della varianza Esercitazione Alessandra Mattei Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni (DiSIA) Università

Dettagli

Interpolazione Lineare. Emilia Pecori anno scolastico

Interpolazione Lineare. Emilia Pecori anno scolastico Interpolazione Lineare Concetto di interpolazione In matematica, e in particolare in analisi numerica, per interpolazione (interpolazione per punti) si intende un metodo per individuare nuovi punti del

Dettagli

7. Si confronti la variabilità del carattere età nel gruppo dei maschi ed in quello delle femmine.

7. Si confronti la variabilità del carattere età nel gruppo dei maschi ed in quello delle femmine. Esercizio n. 1 Da un collettivo di 20 individui si è rilevata la seguente distribuzione univariata multipla relativa ai caratteri età, sesso, numero di automobili possedute: unità età sesso n.auto 1 35

Dettagli

Statistica descrittiva in due variabili

Statistica descrittiva in due variabili Statistica descrittiva in due variabili Dott Nicola Pintus AA 2018-2019 Indichiamo con U la popolazione statistica e con u i le unità statistiche Ad ogni unità statistica associamo i caratteri osservati

Dettagli

Statistica. Alfonso Iodice D Enza

Statistica. Alfonso Iodice D Enza Statistica Alfonso Iodice D Enza iodicede@gmail.com Università degli studi di Cassino () Statistica 1 / 24 Outline 1 2 3 4 5 () Statistica 2 / 24 Dipendenza lineare Lo studio della relazione tra caratteri

Dettagli

Statistica. Esercitazione 16. Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it. Università degli studi di Cassino. Statistica. A. Iodice

Statistica. Esercitazione 16. Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it. Università degli studi di Cassino. Statistica. A. Iodice Esercitazione 16 Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it Università degli studi di Cassino () 1 / 24 Studio della relazione tra due variabili Commonly Asked Questions Qual è la relazione tra la spesa

Dettagli

Statistica 1 A.A. 2015/2016

Statistica 1 A.A. 2015/2016 Corso di Laurea in Economia e Finanza Statistica 1 A.A. 2015/2016 (8 CFU, corrispondenti a 48 ore di lezione frontale e 24 ore di esercitazione) Prof. Luigi Augugliaro 1 / 35 Il modello di regressione

Dettagli

Lezione 7 Corso di Statistica. Domenico Cucina

Lezione 7 Corso di Statistica. Domenico Cucina Lezione 7 Corso di Statistica Domenico Cucina Università Roma Tre D. Cucina (domenico.cucina@uniroma3.it) 1 / 12 obiettivi della lezione comprendere la retta di regressione e le sue proprietà D. Cucina

Dettagli

Corso in Statistica Medica

Corso in Statistica Medica Corso in Statistica Medica Introduzione alle tecniche statistiche di elaborazione dati Regressione e correlazione Dott. Angelo Menna Università degli Studi di Chieti G. d Annunziod Annunzio Anno Accademico

Dettagli

Relazione tra variabili (cont.) Due variabili continue. Una variabile continua e un altra qualitativa o discreta.

Relazione tra variabili (cont.) Due variabili continue. Una variabile continua e un altra qualitativa o discreta. Relazione tra variabili (cont.) Due variabili continue. Una variabile continua e un altra qualitativa o discreta. María Eugenia Castellanos Nueda (DEIO) Estadística Aplicada a la Publicidad Noviembre de

Dettagli

Statistica. Alfonso Iodice D Enza

Statistica. Alfonso Iodice D Enza Statistica Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it Università degli studi di Cassino () Statistica 1 / 33 Outline 1 2 3 4 5 6 () Statistica 2 / 33 Misura del legame Nel caso di variabili quantitative

Dettagli

TRACCIA DI STUDIO. Test di confronto per misure qualitative. Verifica di ipotesi

TRACCIA DI STUDIO. Test di confronto per misure qualitative. Verifica di ipotesi TRACCIA DI STUDIO Verifica di ipotesi Nelle analisi statistiche di dati sperimentali riguardanti più gruppi di studio (talvolta più variabili) si pone come ipotesi da verificare la cosiddetta ipotesi zero:

Dettagli

Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 9. Regressione Lineare e Correlazione Esercitazione

Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 9. Regressione Lineare e Correlazione Esercitazione Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 9. Regressione Lineare e Correlazione Esercitazione Alessandra Mattei Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni (DiSIA) Università degli Studi

Dettagli

Prove di esame a.a

Prove di esame a.a Prove di esame a.a. 2008-09 Perugia, 26 gennaio 2009 Svolgere i seguenti esercizi motivando tutte le risposte. 1. Indice di massa corporea. L indice di massa corporea (IMC) è un indice biometrico usato

Dettagli

ANALISI MULTIVARIATA

ANALISI MULTIVARIATA ANALISI MULTIVARIATA Marcella Montico Servizio di epidemiologia e biostatistica... ancora sulla relazione tra due variabili: la regressione lineare semplice VD: quantitativa VI: quantitativa Misura la

Dettagli

Laboratorio di Statistica 1 con R Esercizi per la Relazione. I testi e/o i dati degli esercizi contassegnati da sono tratti dai libri consigliati

Laboratorio di Statistica 1 con R Esercizi per la Relazione. I testi e/o i dati degli esercizi contassegnati da sono tratti dai libri consigliati Laboratorio di Statistica 1 con R Esercizi per la Relazione I testi e/o i dati degli esercizi contassegnati da sono tratti dai libri consigliati nel corso. Esercizio 1. 1. Facendo uso dei comandi

Dettagli

Statistica descrittiva: analisi di regressione

Statistica descrittiva: analisi di regressione Statistica descrittiva: analisi di regressione L analisi di regressione permette di esplorare le relazioni tra due insiemi di valori (p.e. i valori di due attributi di un campione) alla ricerca di associazioni.

Dettagli

Analisi dei Dati Tabelle e Grafici

Analisi dei Dati Tabelle e Grafici Analisi dei Dati Tabelle e Grafici Spesso una misurazione consiste nello studio di una grandezza,y i in funzione di un altra, x i. Esempi: o lo spazio percorso da un oggetto in funzione di un intervallo

Dettagli

Statistica. Esercitazione 4 17 febbraio 2011 Medie condizionate. Covarianza e correlazione

Statistica. Esercitazione 4 17 febbraio 2011 Medie condizionate. Covarianza e correlazione Corso di Laurea in Scienze dell Organizzazione Facoltà di Sociologia, Università degli Studi di Milano-Bicocca a.a. 2010/2011 Statistica Esercitazione 4 17 febbraio 2011 Medie condizionate. Covarianza

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 Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /e S Borra, A Di Ciaccio - McGraw Hill Es 6 Soluzione degli esercizi del capitolo 6 In base agli arrotondamenti effettuati nei calcoli, si possono

Dettagli

RELAZIONE TRA DUE VARIABILI QUANTITATIVE

RELAZIONE TRA DUE VARIABILI QUANTITATIVE RELAZIONE TRA DUE VARIABILI QUANTITATIVE Quando si considerano due o più caratteri (variabili) si possono esaminare anche il tipo e l'intensità delle relazioni che sussistono tra loro. Nel caso in cui

Dettagli

Scheda_PolTras Trasmittività di filtri rifrangenti e filtri polaroid

Scheda_PolTras Trasmittività di filtri rifrangenti e filtri polaroid Cognome Nome Data Scheda_PolTras Trasmittività di filtri rifrangenti e filtri polaroid Attività A_ Filtri rifrangenti. Si dispongono: un sensore e una torcetta tipo penlight ad una fissata distanza in

Dettagli

8. RELAZIONE TRA CARATTERI

8. RELAZIONE TRA CARATTERI UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA DIPARTIMENTO DI FILOSOFIA SCIENZE SOCIALI UMANE E DELLA FORMAZIONE Corso di Laurea in Scienze per l'investigazione e la Sicurezza 8. RELAZIONE TRA CARATTERI REGRESSIONE

Dettagli

ESERCIZI. Regressione lineare semplice CAPITOLO 12 Levine, Krehbiel, Berenson, Statistica II ed., 2006 Apogeo

ESERCIZI. Regressione lineare semplice CAPITOLO 12 Levine, Krehbiel, Berenson, Statistica II ed., 2006 Apogeo Insegnamento: Statistica Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale Facoltà di Ingegneria, Università di Padova Docenti: Prof. L. Salmaso, Dott. L. Corain ESERCIZI Regressione lineare semplice

Dettagli

Università del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia. Corso di Statistica Medica. Correlazione. Regressione Lineare

Università del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia. Corso di Statistica Medica. Correlazione. Regressione Lineare Università del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia Corso di Statistica Medica Correlazione Regressione Lineare Corso di laurea in medicina e chirurgia - Statistica Medica Correlazione

Dettagli

STATISTICA. Regressione-3 L inferenza per il modello lineare semplice

STATISTICA. Regressione-3 L inferenza per il modello lineare semplice STATISTICA Regressione-3 L inferenza per il modello lineare semplice Regressione lineare: GRAFICO DI DISPERSIONE & & analisi residui A. Valutazione preliminare se una retta possa essere una buona approssimazione

Dettagli

ELEMENTI DI ECONOMIA TEORIA DEI COSTI

ELEMENTI DI ECONOMIA TEORIA DEI COSTI 16.42 1 ELEMENTI DI ECONOMIA TEORIA DEI COSTI 16.42 2 La funzione di produzione riveste un ruolo importante per il produttore perché: da un lato indica la quantità di prodotto che può ottenere utilizzando

Dettagli

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE Se due variabili X e Y sono tra loro correlate, e sono entrambe su scala a intervalli o rapporti equivalenti, la tecnica statistica della regressione lineare consente di

Dettagli

Old Faithful, Yellowstone Park. Statistica e biometria. D. Bertacchi. Dati congiunti. Tabella. Scatterplot. Covarianza. Correlazione.

Old Faithful, Yellowstone Park. Statistica e biometria. D. Bertacchi. Dati congiunti. Tabella. Scatterplot. Covarianza. Correlazione. Coppie o vettori di dati Spesso i dati osservati sono di tipo vettoriale. Ad esempio studiamo 222 osservazioni relative alle eruzioni del geyser Old Faithful. Old Faithful, Yellowstone Park. Old Faithful

Dettagli

Scale Logaritmiche. Matematica con Elementi di Statistica a.a. 2015/16

Scale Logaritmiche. Matematica con Elementi di Statistica a.a. 2015/16 Scale Logaritmiche Scala Logaritmica: sull asse prescelto (ad esempio, l asse x) si rappresenta il punto di ascissa = 0 0 nella direzione positiva si rappresentano, a distanze uguali fra di loro, i punti

Dettagli

CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5

CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5 CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Misura dell associazione tra due caratteri Uno store manager è interessato a studiare la relazione

Dettagli

Corso di Laurea in MQEGA

Corso di Laurea in MQEGA Corso di Laurea in MQEGA Insegnamento di Statistica (Prof. P.F. Perri) Esercizi di riepilogo sulle distribuzioni bivariate Esercizio 1 La rilevazione congiunta dei caratteri e Y su 100 unità statistiche

Dettagli

3.1 Classificazione dei fenomeni statistici Questionari e scale di modalità Classificazione delle scale di modalità 17

3.1 Classificazione dei fenomeni statistici Questionari e scale di modalità Classificazione delle scale di modalità 17 C L Autore Ringraziamenti dell Editore Elenco dei simboli e delle abbreviazioni in ordine di apparizione XI XI XIII 1 Introduzione 1 FAQ e qualcos altro, da leggere prima 1.1 Questo è un libro di Statistica

Dettagli

Macroeconomia. Equilibrio in Economia Aperta. Esercitazione del 27.04.2016 (+ soluzioni) (a cura della dott.ssa Gessica Vella)

Macroeconomia. Equilibrio in Economia Aperta. Esercitazione del 27.04.2016 (+ soluzioni) (a cura della dott.ssa Gessica Vella) Dipartimento di Economia, Statistica e Finanza Corso di Laurea in ECONOMIA Esercizio 1 Macroeconomia Equilibrio in Economia Aperta Esercitazione del 27.04.2016 (+ soluzioni) (a cura della dott.ssa Gessica

Dettagli

Le caratteristiche della ricerca correlazionale

Le caratteristiche della ricerca correlazionale Le caratteristiche della ricerca correlazionale Ricerche correlazionali: studi che valutano l esistenza di relazioni tra le caratteristiche rilevate sui soggetti -Differenze individuali -Predire una variabile

Dettagli

Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 13. Combinare regressione e ANOVA: predittori categoriali e quantitativi Esercitazione

Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 13. Combinare regressione e ANOVA: predittori categoriali e quantitativi Esercitazione Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 13. Combinare regressione e ANOVA: predittori categoriali e quantitativi Esercitazione Alessandra Mattei Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni

Dettagli

Scheda_PolTras Trasmittività di filtri rifrangenti e filtri polaroid

Scheda_PolTras Trasmittività di filtri rifrangenti e filtri polaroid Cognome Nome Data Scheda_PolTras Trasmittività di filtri rifrangenti e filtri polaroid Attività A_ Filtri rifrangenti. Si dispongono: un sensore e una torcetta tipo penlight ad una fissata distanza in

Dettagli

Statistica. Esercitazione 4 15 maggio 2012 Connessione. Medie condizionate. Covarianza e correlazione

Statistica. Esercitazione 4 15 maggio 2012 Connessione. Medie condizionate. Covarianza e correlazione Corso di Laurea in Scienze dell Organizzazione Facoltà di Sociologia, Università degli Studi di Milano-Bicocca a.a. 2011/2012 Statistica Esercitazione 4 15 maggio 2012 Connessione. Medie condizionate.

Dettagli

Correlazione e regressione

Correlazione e regressione Correlazione e regressione Correlazione 1 Come posso determinare il legame tra due o più variabili? Correlazione COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE (r di Pearson) massimo consumo di ossigeno e prestazione nelle

Dettagli

1. variabili dicotomiche: 2 sole categorie A e B

1. variabili dicotomiche: 2 sole categorie A e B Variabile X su scala qualitativa (due categorie) modello di regressione: variabili quantitative misurate almeno su scala intervallo (meglio se Y è di questo tipo e preferibilmente anche le X i ) variabili

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA I

STATISTICA DESCRITTIVA I - 1 - APPUNTI DI STATISTICA DESCRITTIVA I Corso di Laurea in Informatica voto Numero studenti 18 6 1 8 4 3 10 5 11 6 8 9 9 1 30 9 σ k 1 = ( xi x) ni = n i = 1 k 1 = xi ni n i = 1 ( x ) - - Elementi di

Dettagli

INTRODUZIONE ALLA STATISTICA (parte 3)

INTRODUZIONE ALLA STATISTICA (parte 3) 1 / 1 INTRODUZIONE ALLA STATISTICA (parte 3) A.A.2017/2018 Calcolare le misure di variabilità 2 / 1 In sette città in Canada il 14 gennaio 2006 sono state registrate le seguenti temperature. 12 5 2 2 0

Dettagli

Esercitazione del

Esercitazione del Esercizi sulla regressione lineare. Esercitazione del 21.05.2013 Esercizio dal tema d esame del 13.06.2011. Si consideri il seguente campione di n = 9 osservazioni relative ai caratteri ed Y: 7 17 8 36

Dettagli

Lezioni di Microeconomia

Lezioni di Microeconomia Lezioni di Microeconomia Lezione 7 Teoria dell impresa Lezione 7: Teoria dell impresa Slide 1 Il concetto di funzione di produzione Il processo di produzione Combinazione di fattori produttivi (input)

Dettagli

Analisi di Regressione Multipla

Analisi di Regressione Multipla Analisi di Regressione Multipla Stima OLS della relazione Test Score/STR : TestScore! = 698.9.8 STR, R =.05, SER = 18.6 (10.4) (0.5) E una stima credibile dell effetto causale sul rendimento nei test di

Dettagli

Vogliamo determinare una funzione lineare che meglio approssima i nostri dati sperimentali e poter decidere sulla bontà di questa approssimazione.

Vogliamo determinare una funzione lineare che meglio approssima i nostri dati sperimentali e poter decidere sulla bontà di questa approssimazione. S.S.I.S. TOSCANA F.I.M. II anno FUNZIONI DI REGRESSIONE E METODO DEI MINIMI QUADRATI Supponiamo di star conducendo uno studio sulla crescita della radice di mais in funzione del contenuto di saccarosio

Dettagli

STATISTICA (I modulo - Statistica Descrittiva) Esercitazione I 24/02/2006

STATISTICA (I modulo - Statistica Descrittiva) Esercitazione I 24/02/2006 STATISTICA (I modulo - Statistica Descrittiva) Esercitazione I 24/02/2006 La seguente tabella contiene i dati inerenti le unità del settore della ristorazione in un dato comune: Unità X 1 X 2 X 3 X 4 X

Dettagli

Matematica Lezione 22

Matematica Lezione 22 Università di Cagliari Corso di Laurea in Farmacia Matematica Lezione 22 Sonia Cannas 14/12/2018 Indici di posizione Indici di posizione Gli indici di posizione, detti anche misure di tendenza centrale,

Dettagli

Biostatistica Laurea Magistrale in Biologia

Biostatistica Laurea Magistrale in Biologia Biostatistica Laurea Magistrale in Biologia Risultati dell esame del 1 Giugno 2016 Matricola 704922 715340 718052 7263 735674 741637 751823 751833 752143 752451 7537 7534 766091 766657 767606 781510 797434

Dettagli

Metodi Matematici e Informatici per la Biologia. Appello del 14 luglio 2011

Metodi Matematici e Informatici per la Biologia. Appello del 14 luglio 2011 Metodi Matematici e Informatici per la Biologia Appello del 14 luglio 2011 ALCUNI ESERCIZI ASSEGNATI con SOLUZIONI ESERCIZIO 1 Data una distribuzione normale standard trovare quel valore z tale che la

Dettagli

Geometria analitica di base (seconda parte)

Geometria analitica di base (seconda parte) SAPERE Al termine di questo capitolo, avrai appreso: il concetto di luogo geometrico la definizione di funzione quadratica l interpretazione geometrica di un particolare sistema di equazioni di secondo

Dettagli

G(T) (a) Dal grafico dedurre l espressione analitica di G(T ) completando quanto segue: G(T ) = 0 se... G(T ) = 75 se... G(T ) =... se 33 T 38.

G(T) (a) Dal grafico dedurre l espressione analitica di G(T ) completando quanto segue: G(T ) = 0 se... G(T ) = 75 se... G(T ) =... se 33 T 38. Esercizi 1. Il seguente grafico rappresenta la percentuale G(T ) di semi di una pianta che germinano entro una settimana dalla semina, in funzione della temperatura T (in o C) del terreno 75 G(T) 1 0 13

Dettagli

EsercitazioneII. In questa esercitazione faremi un ripasso generale: rappresentazioni grafiche, medie e varianze;

EsercitazioneII. In questa esercitazione faremi un ripasso generale: rappresentazioni grafiche, medie e varianze; EsercitazioneII In questa esercitazione faremi un ripasso generale: rappresentazioni grafiche, medie e varianze; la correlazione; la regressione; introduzione alla probabilità. 1 Esercizio 1 Gli stipendi

Dettagli

FUNZIONI E GRAFICI. tempo (anni)

FUNZIONI E GRAFICI. tempo (anni) FUNZIONI E GRAFICI In questa sezione si dà il significato intuitivo di funzione, si stabiliscono definizioni e terminologia, si descrive come una funzione può essere rappresentata graficamente e come se

Dettagli

La teoria delle scelte del consumatore

La teoria delle scelte del consumatore La teoria delle scelte del consumatore La teoria delle scelte del consumatore Descrive come i consumatori distribuiscono i propri redditi tra differenti beni e servizi per massimizzare il proprio benessere.

Dettagli

Nuovo Ordinamento Esame di Statistica I 24 giugno 2002 Cognome docente: J. Mortera / P. Vicard Nome

Nuovo Ordinamento Esame di Statistica I 24 giugno 2002 Cognome docente: J. Mortera / P. Vicard Nome Esame di Statistica I 24 giugno 2002 Cognome 1. [12] Da un campione di 100 aziende agricole della provincia di Bologna è stata rilevata la classe di superficie (in migliaia di ettari) ottenendo i seguenti

Dettagli

Facoltà di Scienze Politiche Corso di laurea in Servizio sociale. Compito di Statistica del 7/1/2003

Facoltà di Scienze Politiche Corso di laurea in Servizio sociale. Compito di Statistica del 7/1/2003 Compito di Statistica del 7/1/2003 I giovani addetti all agricoltura in due diverse regioni sono stati classificati per età; la distribuzione di frequenze congiunta è data dalla tabella seguente Età in

Dettagli

Regressione & Correlazione

Regressione & Correlazione Regressione & Correlazione Monia Ranalli Ranalli M. Dipendenza Settimana # 4 1 / 20 Sommario Regressione Modello di regressione lineare senplice Stima dei parametri Adattamento del modello ai dati Correlazione

Dettagli