informatica di base per le discipline umanistiche

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "informatica di base per le discipline umanistiche"

Transcript

1 informatica di base per le discipline umanistiche vito pirrelli Istituto di Linguistica Computazionale CNR Pisa Dipartimento di linguistica Università di Pavia

2 sesta lezione: la dinamica del testo vito pirrelli Istituto di Linguistica Computazionale CNR Pisa Dipartimento di linguistica Università di Pavia

3 come cresce il lessico di un testo? il lessico di un testo cresce quando introduciamo nel testo una parola mai usata prima intuitivamente la crescita di un lessico è rapida all inizio, in quanto ogni parola che usiamo ha la tendenza ad essere nuova (raramente ci sono ripetizioni nella stessa frase) aumentando il numero di frasi, tuttavia, aumenta la probabilità di riusare parole già usate il ritmo di crescita del lessico di un testo tende quindi a diminuire all aumentare del numero di frasi...

4 come cresce il lessico di un testo (prime 1000 parole) (torna indietro ) coefficiente angolare intercetta coefficiente angolare (continua )

5 come cresce il lessico di un testo (prime 1000 parole, interpolazione a potenza) (torna indietro ) (fine excursus) (fine excursus)

6 come cresce il lessico di un testo? (II) esistono classi di parole che è praticamente impossibile non ripetere all interno di un testo anche molto breve queste classi sono formate dalle cosiddette parole grammaticali (articoli, preposizioni, ausiliari ecc.), che costituiscono l impalcatura morfosintattica di una frase queste classi sono, tipicamente, relativamente ristrette (contengono pochi elementi) e chiuse, cioè non sono soggette ad espandersi attraverso processi produttivi del lessico come la derivazione o la composizione (per saperne di più clicca sulle parole evidenziate!)

7 come cresce il lessico di un testo? (III) un altro fattore evidente che ritarda la crescita esponenziale del lessico all interno dello stesso testo è la coerenza lessicale : la necessità, cioè,di ripetere concetti che sono legati al dominio o alla situazione specifica di cui parla il testo

8 la frequenza media la frequenza media di una parola nel testo è data dal rapporto tra la lunghezza del testo e la grandezza del suo lessico: C / V all inizio ogni parola è usata in media poco più di una sola volta (freq media 1) non appena ripetiamo una stessa parola, tuttavia, la freq media cresce (freq media > 1) in generale freq media tende a crescere per due ragioni: le parole grammaticali si ripetono, andando ad aggiungersi a C ma lasciando V invariato; il vocabolario a sua volta, come abbiamo visto, rallenta il suo ritmo di crescita col passare del testo

9 come cresce freq media? il ritmo di crescita di freq media tende a rallentare col passare del testo perché? la frequenza cresce linearmente al crescere del testo se il peso del lessico fosse costante, la crescita di freq media resterebbe lineare, ma avrebbe un ritmo inferiore (la retta che descrive questo andamento sarebbe più inclinata verso l asse delle x) se il peso del lessico aumentasse in modo lineare, freq media sarebbe costante dal momento che il lessico cresce in modo non lineare (con una potenza di poco inferiore all unità) solo una crescita di frequenza non lineare (con esponente di poco inferiore a 2) potrebbe consentire a freq media di crescere linearmente

10 (torna indietro ) crescita di freq media in un testo di parole

11 (torna indietro ) curve di crescita del lessico (continua )

12 (torna indietro ) crescita di freq media (fine excursus)

13 cresce tutto così? no! la lunghezza media di una parola tende a stabilizzarsi col passare del testo, cioè tende ad assumere un valore costante dopo una serie di oscillazioni casuali (legge dei grandi numeri)

14 campionamento casuale analogamente se invece di monitorare lo stesso testo nel tempo, se ne estraggono tanti campioni casuali, e se ne calcola per ciascuno lun media, il valore più volte attestato tenderà a riprodurre lun media di tutto il testo...

15 campionamento casuale (II)... tanto meglio, quanto maggiore è la lunghezza dei campioni:

16 la distribuzione gaussiana 68.27%

17 la legge di Zipf, di 2258 il 1309 e 1297 la 1165 a 914 che 864 e' 847 in 830 per 789 all interno di una porzione un di testo, 693 esiste una correlazione L' 647 del 587 inversa tra le frequenza di una parola e la sua posizione I 585 con 467 relativa (rango) in una lista si di parole 467 che va dalla più le 466 frequente alla meno frequente ha 456 una 449 non 441 della 435 : 400 da 393 al sono 291 dei 262 Piu' 260 dell' 251 ( 241 Ma 239 ) 238 Nel 238 anche 213 gli 213 alla 208 hanno 186 dal 181 anni 173 delle 159 all' 158 come 149 stato 145 Lo 143 f = C r α

18 Zipf (II)

19 il logaritmo

20 la funzione a x (esponenziale)

21 la scala logaritmica

22 Zipf (III) log( f ) = log( C) α log( r) y = x

23 la struttura del lessico (classi di frequenza) chiamiamo V i la classe di parole che appaiono con frequenza i volte ciascuna nel testo allora V = V 1 + V V max, dove max è la frequenza massima con cui una parola appare nel nostro testo

24 sesta lezione la dinamica del testo fine sesta lezione (lezione 7)

informatica di base per le discipline umanistiche

informatica di base per le discipline umanistiche informatica di base per le discipline umanistiche vito pirrelli Istituto di Linguistica Computazionale CNR Pisa Dipartimento di linguistica Università di Pavia sesta lezione: la dinamica del testo vito

Dettagli

informatica di base per le discipline umanistiche

informatica di base per le discipline umanistiche informatica di base per le discipline umanistiche vito pirrelli Istituto di Linguistica Computazionale CNR Pisa Dipartimento di linguistica Università di Pavia ottava lezione: la dinamica del testo vito

Dettagli

informatica di base per le discipline umanistiche

informatica di base per le discipline umanistiche informatica di base per le discipline umanistiche vito pirrelli Istituto di Linguistica Computazionale CNR Pisa Dipartimento di linguistica Università di Pavia ottava lezione: la dinamica del testo vito

Dettagli

Linguistica Computazionale

Linguistica Computazionale Linguistica Computazionale La Legge di Zipf 13 ottobre 2014 Distribuzione della frequenza delle parole Rango di una parola (r v ) posizione occupata da una parola in un ordinamento di frequenza discendente

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

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

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

Parole e frequenze. Alessandro Lenci

Parole e frequenze. Alessandro Lenci Parole e frequenze Alessandro Lenci Università di Pisa, Dipartimento di Linguistica Via Santa Maria, 36, 5600 Pisa, Italy alessandro.lenci@ilc.cnr.it Linguaggio e comunicazione - LO042 Rango di una parola

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

Analisi dei Dati Tabelle e Grafici

Analisi dei Dati Tabelle e Grafici Analisi dei Dati Tabelle e Grafici Nell'attività sperimentale spesso si studia una grandezza (Y ) in funzione di un altra (X ). Esempi: lo spazio percorso da un oggetto in funzione del tempo; la pressione

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

FUNZIONI ESPONENZIALI

FUNZIONI ESPONENZIALI FUNZIONE ESPONENZIALE E FUNZIONE LOGARITMICA CRESCITA DI UNA POPOLAZIONE BATTERICA DISEQUAZIONI ESPONENZIALI E LOGARITMICHE SIMMETRIE E GRAFICI DEDUCIBILI Angela Donatiello FUNZIONI ESPONENZIALI Crescita

Dettagli

Correzione secondo compitino, testo A

Correzione secondo compitino, testo A Correzione secondo compitino, testo A 7 aprile 2010 1 Parte 1 Esercizio 1.1. Tra le funzioni del vostro bestiario, le funzioni che più hanno un comportamento simile a quello cercato sono le funzioni esponenziali

Dettagli

Utilizzo di index() per determinare la colonna delle x

Utilizzo di index() per determinare la colonna delle x Utilizzo di inde() per determinare la colonna delle In generale devo essere in grado di costruire un foglio dati con una colonna delle i cui estremi siano (a,b) bbiamo visto che le righe sono individuate

Dettagli

Analisi dei Dati Tabelle e Grafici

Analisi dei Dati Tabelle e Grafici Analisi dei Dati Tabelle e Grafici L'analisi dei dati di fisica (e non solo) è molto facilitata da una raccolta accurata e ordinata dei dati che si effettua tramite la compilazione di tabelle e grafici.

Dettagli

y = è una relazione tra due variabili, che ad ogni valore della

y = è una relazione tra due variabili, che ad ogni valore della LE FUNZIONI DEFIINIIZIIONE Una funzione f () = è una relazione tra due variabili, che ad ogni valore della VARIABILE INDIPENDENTE associa AL PIU (al massimo) un valore della VARIABILE DIPENDENTE E UNA

Dettagli

informatica di base per le discipline umanistiche

informatica di base per le discipline umanistiche informatica di base per le discipline umanistiche vito pirrelli Istituto di Linguistica Computazionale CNR Pisa Dipartimento di linguistica Università di Pavia (per iniziare ) seconda lezione informazioni

Dettagli

Distribuzione Normale

Distribuzione Normale Distribuzione Normale istogramma delle frequenze di un insieme di misure di una grandezza che può variare con continuità popolazione molto numerosa, costituita da una quantità praticamente illimitata di

Dettagli

Interpretando i dati delle indagini PMI. Esplorando la correlazione degli Indici economici selezionati dalle indagini PMI

Interpretando i dati delle indagini PMI. Esplorando la correlazione degli Indici economici selezionati dalle indagini PMI Interpretando i dati delle indagini PMI Esplorando la correlazione degli Indici economici selezionati dalle indagini PMI Interpretando i dati PMI Il ciclo boom-bust È utile innanzitutto considerare un

Dettagli

Linguistica Computazionale

Linguistica Computazionale Linguistica Computazionale Frequenze di parole 7 ottobre 2014 Statistica terminologia di base Popolazione (collettivo) l insieme delle entità (oggetti, individui, eventi, ecc.) che rappresentano il dominio

Dettagli

Classi: 4A inf Sirio Disciplina: MATEMATICA Ore settimanali previste: 3

Classi: 4A inf Sirio Disciplina: MATEMATICA Ore settimanali previste: 3 Classi: 4A inf Sirio Disciplina: MATEMATICA Ore settimanali previste: 3 Titolo unità didattiche in cui è diviso Titolo Modulo il modulo Prerequisiti per l'accesso al modulo 1: Calcolo numerico e letterale,

Dettagli

Daniela Lera A.A. 2008-2009

Daniela Lera A.A. 2008-2009 Daniela Lera Università degli Studi di Cagliari Dipartimento di Matematica e Informatica A.A. 2008-2009 Equazioni non lineari Metodo di Newton Il metodo di Newton sfrutta le informazioni sulla funzione

Dettagli

Correzione secondo compitino, testo B

Correzione secondo compitino, testo B Correzione secondo compitino, testo B 7 aprile 2010 1 Parte 1 Esercizio 1.1. Tra le funzioni del vostro bestiario, le funzioni che più hanno un comportamento simile a quello cercato sono le funzioni esponenziali

Dettagli

Rappresentazione di Dati: Scala lineare Scala logaritmica. Grafici Lin Lin Grafici Lin Log Grafici Log Log

Rappresentazione di Dati: Scala lineare Scala logaritmica. Grafici Lin Lin Grafici Lin Log Grafici Log Log Rappresentazione di Dati: Scala lineare Scala logaritmica Grafici Lin Lin Grafici Lin Log Grafici Log Log Grafici in scala lineare Grafici Lin Lin Nella rappresentazione di dati in un piano cartesiano

Dettagli

Linguaggi e Grammatiche Liberi da Contesto

Linguaggi e Grammatiche Liberi da Contesto N.Fanizzi-V.Carofiglio Dipartimento di Informatica Università degli Studi di Bari 22 aprile 2016 1 Linguaggi Liberi da Contesto 2 Grammatiche e Linguaggi Liberi da Contesto G = (X, V, S, P) è una grammatica

Dettagli

CAMPIONAMENTO - ALCUNI TERMINI CHIAVE

CAMPIONAMENTO - ALCUNI TERMINI CHIAVE CAMPIONAMENTO - ALCUNI TERMINI CHIAVE POPOLAZIONE = qualsiasi insieme di oggetti (unità di analisi) di ricerca N = ampiezza della popolazione PARAMETRI = caratteristiche della popolazione [media, proporzione

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

Laboratorio di Fisica I A.A. 2018/ /12/2018

Laboratorio di Fisica I A.A. 2018/ /12/2018 Laboratorio di Fisica I A.A. 2018/2019 13/12/2018 Esperienza N.3 Misura del periodo di oscillazione e della costante elastica della molla di un oscillatore armonico semplice Gruppo n.2 Bozzotta Riccardo

Dettagli

Dispensa sulla funzione gaussiana

Dispensa sulla funzione gaussiana Sapienza Università di Roma Dipartimento di Scienze di Base e Applicate per l Ingegneria Sezione di Matematica Dispensa sulla funzione gaussiana Paola Loreti e Cristina Pocci A. A. 011-01 1 Introduzione:

Dettagli

Proprietà delle funzioni. M.Simonetta Bernabei & Horst Thaler

Proprietà delle funzioni. M.Simonetta Bernabei & Horst Thaler Proprietà delle funzioni M.Simonetta Bernabei & Horst Thaler Funzioni crescenti e decrescenti Una funzione f è crescente in (a, b) se f ( 1 ) f ( ) quando 1

Dettagli

Distribuzioni di Probabilità

Distribuzioni di Probabilità Distribuzioni di Probabilità Distribuzioni discrete Distribuzione uniforme discreta Distribuzione di Poisson Distribuzioni continue Distribuzione Uniforme Distribuzione Gamma Distribuzione Esponenziale

Dettagli

informatica di base per le discipline umanistiche

informatica di base per le discipline umanistiche informatica di base per le discipline umanistiche vito pirrelli Istituto di Linguistica Computazionale CNR Pisa Dipartimento di linguistica Università di Pavia (per iniziare ) quinta lezione: la sintassi

Dettagli

1) D0MINIO. Determinare il dominio della funzione f (x) = ln ( x 3 4x 2 3x). Deve essere x 3 4x 2 3x > 0. Ovviamente x 0.

1) D0MINIO. Determinare il dominio della funzione f (x) = ln ( x 3 4x 2 3x). Deve essere x 3 4x 2 3x > 0. Ovviamente x 0. D0MINIO Determinare il dominio della funzione f ln 4 + Deve essere 4 + > 0 Ovviamente 0 Se > 0, 4 + 4 + quindi 0 < < > Se < 0, 4 + 4 4 e, ricordando che < 0, deve essere 4 < 0 dunque 7 < < 0 Il campo di

Dettagli

Funzione esponenziale

Funzione esponenziale Paolo Siviglia Funzione esponenziale Consideriamo le seguenti funzioni. e Come si vede, si tratta di potenze con esponente variabile. Espressioni di questo tipo sono denominate funzioni esponenziali. La

Dettagli

Programma Didattico Annuale

Programma Didattico Annuale LICEO STATALE SCIENTIFICO - LINGUISTICO - CLASSICO GALILEO GALILEI - LEGNANO PdQ - 7.06 Ediz.: 1 Rev.: 0 Data 02/09/05 Alleg.: D01 PROG. M2 PROCEDURA della QUALITA' Programma Didattico Annuale Anno Scolastico

Dettagli

xg x x 3 e essendo x positiva per dominio 3 e

xg x x 3 e essendo x positiva per dominio 3 e Problema a) c : y f log VERIFICA DI MATEMATICA Simulazione La funzione esponenziale e logaritmica - Soluzioni log 4 0 4 Dominio: D ; 4 4 0 4 4 Intersezioni: 0 imp y 0 log 4 0 4 A ;0 Segno: f 0, D c : y

Dettagli

Distribuzione Normale

Distribuzione Normale Distribuzione Normale istogramma delle frequenze di un insieme di misure relative a una grandezza che può variare con continuità popolazione molto numerosa, costituita da una quantità praticamente illimitata

Dettagli

VERIFICA DI MATEMATICA Simulazione La funzione esponenziale e logaritmica - Soluzioni

VERIFICA DI MATEMATICA Simulazione La funzione esponenziale e logaritmica - Soluzioni Problema 1 a) c y f 1 : log 4 VERIFICA DI MATEMATICA Simulazione La funzione esponenziale e logaritmica - Soluzioni 1 log 1 4 0 4 1 Dominio: D ; 4 4 0 4 4 Intersezioni: 0 imp y 0 log 4 0 4 1 A ;0 Segno:

Dettagli

LICEO SCIENTIFICO "R. NUZZI" - ANDRIA Anno Scolastico 2015/16 MATEMATICA

LICEO SCIENTIFICO R. NUZZI - ANDRIA Anno Scolastico 2015/16 MATEMATICA LICEO SCIENTIFICO "R. NUZZI" - ANDRIA Anno Scolastico 2015/16 MATEMATICA Il Dipartimento di Matematica per il corrente anno scolastico (2015/2016) ha individuato la realizzazione di diciannove corsi integrativi

Dettagli

informatica di base per le discipline umanistiche

informatica di base per le discipline umanistiche informatica di base per le discipline umanistiche vito pirrelli Istituto di Linguistica Computazionale CNR Pisa Dipartimento di linguistica Università di Pavia (per iniziare ) prima lezione introduzione:

Dettagli

Esercitazione 9 - Funzioni

Esercitazione 9 - Funzioni Esercitazione 9 - Funzioni DEFINIZIONI DI BASE Dati due insiemi X e Y, si dice funzione f : X Y una legge che associa ad ogni elemento X uno ed un solo elemento = f() Y. L insieme X è il dominio della

Dettagli

Domanda e offerta. consumatori di un bene/servizio per ciascun livello di prezzo del bene/servizio preso

Domanda e offerta. consumatori di un bene/servizio per ciascun livello di prezzo del bene/servizio preso . . La funzione di domanda La funzione di domanda (o curva di domanda) rappresenta la quantità domandata dai consumatori di un bene/servizio per ciascun livello di prezzo del bene/servizio preso in considerazione.

Dettagli

ITI M. FARADAY PROGRAMMAZIONE DIDATTICA A.s CLASSI: QUARTE Materia: MATEMATICA e COMPLEMENTI Ore settimanali previste: 4 Matematica

ITI M. FARADAY PROGRAMMAZIONE DIDATTICA A.s CLASSI: QUARTE Materia: MATEMATICA e COMPLEMENTI Ore settimanali previste: 4 Matematica CLASSI: QUARTE Materia: MATEMATICA e COMPLEMENTI Ore settimanali previste: 4 Matematica MACRO UNITA' PREREQUISITI TITOLO UNITÀ DI APPRENDIMENTO COMPETENZE ORE PREVISTE PERIODO EQUAZIONI E DISEQUAZIONI

Dettagli

Il metodo della regressione

Il metodo della regressione Il metodo della regressione Il matching statistico Il matching statistico si basa sull idea di abbinare a ciascun soggetto trattato un soggetto non trattato tendenzialmenre equivalente, ovvero molto simile

Dettagli

MODULO 1: EQUAZIONI E DISEQUAZIONI 15 ore 1 quadrimestre

MODULO 1: EQUAZIONI E DISEQUAZIONI 15 ore 1 quadrimestre MODULI CLASSE TERZA TEMA ALGEBRA MODULO 1: EQUAZIONI E DISEQUAZIONI 15 ore 1 quadrimestre COMPETENZE: utilizzare le tecniche e le procedure del calcolo aritmetico e algebrico, rappresentandole anche sotto

Dettagli

LA LUNGHEZZA DEI GENI UMANI (Es4.1)

LA LUNGHEZZA DEI GENI UMANI (Es4.1) STATISTICA INFERENZIALE: le caratteristiche della popolazione complessiva sono indotte da quelle osservate su un campione estratto dalla popolazione stessa(esempio exit poll) PROBLEMA: dato un campione

Dettagli

MODULO 1 - Esponenziali e logaritmi

MODULO 1 - Esponenziali e logaritmi PROGRAMMAZIONE INDIVIDUALE A. S. 2014.15 DOCENTE: Gagliardi Stefano CLASSE: 3 a AT MATERIA: Matematica ASSE CULTURALE: Asse Matematico MODULO 1 - Esponenziali e logaritmi Le potenze e le proprietà delle

Dettagli

UNITA DIDATTICA. Conoscenze. Abilità

UNITA DIDATTICA. Conoscenze. Abilità Titolo: Problemi di geometria analitica : la parabola e l iperbole Codice: B1_S Ore previste:15 Equazione della parabola e coordinate del vertice Grafico di una parabola Equazione dell iperbole equilatera

Dettagli

Esercizi di ricapitolazione

Esercizi di ricapitolazione Esercizio 1. Sono dati 150 g di una soluzione S 1 concentrata al 12%. (a) Determinare quanti grammi di soluto occorre aggiungere a S 1 per ottenere una nuova soluzione S 2 concentrata al 20%. (b) Determinare

Dettagli

LOGARITMI. Corso di laurea: BIOLOGIA Tutor: Floris Marta; Max Artizzu PRECORSI DI MATEMATICA. L uguaglianza: a x = b

LOGARITMI. Corso di laurea: BIOLOGIA Tutor: Floris Marta; Max Artizzu PRECORSI DI MATEMATICA. L uguaglianza: a x = b Corso di laurea: BIOLOGIA Tutor: Floris Marta; Max Artizzu PRECORSI DI MATEMATICA LOGARITMI L uguaglianza: a x = b nella quale a e b rappresentano due numeri reali noti ed x un incognita, è un equazione

Dettagli

Perché il logaritmo è così importante?

Perché il logaritmo è così importante? Esempio 1. Perché il logaritmo è così importante? (concentrazione di ioni di idrogeno in una soluzione, il ph) Un sistema solido o liquido, costituito da due o più componenti, (sale disciolto nell'acqua),

Dettagli

COME SI STUDIANO MOLTISSIME MISURE?

COME SI STUDIANO MOLTISSIME MISURE? COME SI STUDIANO MOLTISSIME MISURE? Pb1 In una indagine sanitaria si riscontrano i seguenti dati, relativamente ad un certo tipo di infezione batterica: Area immuni a rischio infetti Nord 46 12 25 Centro

Dettagli

IIS Algarotti, Venezia a.s. 2017/18 Classe 1C Turistico Materia: Fisica PROGRAMMA SVOLTO

IIS Algarotti, Venezia a.s. 2017/18 Classe 1C Turistico Materia: Fisica PROGRAMMA SVOLTO IIS Algarotti, Venezia a.s. 2017/18 Classe 1C Turistico Materia: Fisica Le grandezze fisiche e la loro misurazione: Il metodo scientifico Misure e unità di misura; il Sistema Internazionale Gli strumenti

Dettagli

MATEMATICA E STATISTICA

MATEMATICA E STATISTICA DIPARTIMENTO DI AGRICOLTURA, ALIMENTAZIONE E AMBIENTE (Di3A) Corso di laurea in Scienze e tecnologie alimentari Anno accademico 2018/2019-1 anno MATEMATICA E STATISTICA MAT/04-6 CFU - 1 semestre Docente

Dettagli

a rappresenta l intercetta o termine noto della retta, ossia il valore della y quando x = 0.

a rappresenta l intercetta o termine noto della retta, ossia il valore della y quando x = 0. Esercitazioni sulla prima parte delle lezioni di Micro Richiamo di Analisi Matematica La forma funzionale più semplice è la retta, la quale può essere genericamente descritta dalla seguente relazione:

Dettagli

Linguaggi di Programmazione Corso C. Parte n.3 Linguaggi Liberi da Contesto e Linguaggi Contestuali. Nicola Fanizzi

Linguaggi di Programmazione Corso C. Parte n.3 Linguaggi Liberi da Contesto e Linguaggi Contestuali. Nicola Fanizzi Linguaggi di Programmazione Corso C Parte n.3 Linguaggi Liberi da Contesto e Linguaggi Contestuali Nicola Fanizzi (fanizzi@di.uniba.it) Dipartimento di Informatica Università degli Studi di Bari Grammatiche

Dettagli

Laboratorio di Fisica I Anno Accademico

Laboratorio di Fisica I Anno Accademico Laboratorio di Fisica I Anno Accademico 018-019 Relazione terza esperienza di Laboratorio Giorgio Campione Misura del periodo di oscillazione e della costante elastica della molla di un oscillatore armonico

Dettagli

Distribuzione Normale

Distribuzione Normale Distribuzione Normale istogramma delle frequenze di un insieme di misure di una grandezza che può variare con continuità popolazione molto numerosa, costituita da una quantità praticamente illimitata di

Dettagli

4. CALCOLO DIFFERENZIALE PER FUNZIONI DI UNA VARIABILE REALE.

4. CALCOLO DIFFERENZIALE PER FUNZIONI DI UNA VARIABILE REALE. 4. CALCOLO DIFFERENZIALE PER FUNZIONI DI UNA VARIABILE REALE. Molto spesso rappresenta l evoluzione di un fenomeno al passare del tempo. Se siamo interessati a sapere con che rapidità il fenomeno si evolve

Dettagli

Programma dettagliato di matematica per le classi prime

Programma dettagliato di matematica per le classi prime Programma dettagliato di matematica per le classi prime Operazioni, potenze ed espressioni in N e Z Multipli, divisori, scomposizione in fattori primi, MCD, m.c.m Problemi in N e in Z Le frazioni, le operazioni

Dettagli

L analisi dei dati. Primi elementi. EEE- Cosmic Box proff.: M.Cottino, P.Porta

L analisi dei dati. Primi elementi. EEE- Cosmic Box proff.: M.Cottino, P.Porta L analisi dei dati Primi elementi Metodo dei minimi quadrati Negli esperimenti spesso si misurano parecchie volte due diverse variabili fisiche per investigare la relazione matematica tra le due variabili.

Dettagli

Funzioni di una variabile reale

Funzioni di una variabile reale Capitolo. Introduzione Nella matematica, ed in molte delle sue applicazioni scientifiche e tecniche, si ha molto spesso la necessità di considerare grandezze variabili. L esistenza di una grandezza variabile

Dettagli

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

PROGRAMMA DI MATEMATICA APPLICATA Classe III SIA sez. A A.S. 2015/2016

PROGRAMMA DI MATEMATICA APPLICATA Classe III SIA sez. A A.S. 2015/2016 PROGRAMMA DI MATEMATICA APPLICATA Classe III SIA sez. A A.S. 2015/2016 LE DISEQUAZIONI 1. Le disequazioni di primo e secondo grado 2. Le disequazioni di grado superiore al secondo e le disequazioni fratte

Dettagli

100 domande sul corso di Fisica Ambientale

100 domande sul corso di Fisica Ambientale 100 domande sul corso di Fisica Ambientale 7 gennaio 2016 Indice 1 richiami sulle rette 3 2 richiami sulle leggi a potenza 3 3 leggi esponenziali 4 4 logaritmi 4 5 rapporti incrementali e derivate 5 6

Dettagli

MATEMATICA E STATISTICA

MATEMATICA E STATISTICA DIPARTIMENTO DI AGRICOLTURA, ALIMENTAZIONE E AMBIENTE (Di3A) Corso di laurea in Scienze e tecnologie alimentari Anno accademico 2017/2018-1 anno MATEMATICA E STATISTICA MAT/04-6 CFU - 1 semestre Docente

Dettagli

Classi: 4A inf Serale Disciplina: MATEMATICA Ore settimanali previste: 3

Classi: 4A inf Serale Disciplina: MATEMATICA Ore settimanali previste: 3 Classi: 4A inf Serale Disciplina: MATEMATICA Ore settimanali previste: 3 Titolo unità didattiche in cui è diviso Titolo Modulo il modulo Prerequisiti per l'accesso al modulo 1: Calcolo numerico e letterale,

Dettagli

Corso di Informatica modulo Informatica di Base 6 CFU. I suoni Rappresentazione digitale

Corso di Informatica modulo Informatica di Base 6 CFU. I suoni Rappresentazione digitale DIPARTIMENTO DELL INNOVAZIONE INDUSTRIALE E DIGITALE Corso di Informatica modulo Informatica di Base 6 CFU Anno Accademico 2016/2017 Docente: ing. Salvatore Sorce I suoni Rappresentazione digitale Quantizzazione

Dettagli

Esercizi sulle equazioni logaritmiche

Esercizi sulle equazioni logaritmiche Esercizi sulle equazioni logaritmiche Per definizione il logaritmo in base a di un numero positivo x, con a > 0 e a 1, è l esponente che occorre dare alla base a per ottenere il numero x. In simboli log

Dettagli

Fisica per Medicina. Lezione 2 - Matematica e Cinematica. Dr. Cristiano Fontana

Fisica per Medicina. Lezione 2 - Matematica e Cinematica. Dr. Cristiano Fontana Fisica per Medicina Lezione - Matematica e Cinematica Dr. Cristiano Fontana Dipartimento di Fisica ed Astronomia Galileo Galilei Università degli Studi di Padova 17 ottobre 17 Indice Richiami di matematica

Dettagli

Distribuzioni campionarie. Antonello Maruotti

Distribuzioni campionarie. Antonello Maruotti Distribuzioni campionarie Antonello Maruotti Outline 1 Introduzione 2 Concetti base Si riprendano le considerazioni fatte nella parte di statistica descrittiva. Si vuole studiare una popolazione con riferimento

Dettagli

GRAFICI DI PROBABILITÀ Prof. Antonio Lanzotti

GRAFICI DI PROBABILITÀ Prof. Antonio Lanzotti UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA AEROSPAZIALE D.I.A.S. STATISTICA PER L INNOVAZIONE a.a. 2007/2008 GRAFICI DI PROBABILITÀ Prof. Antonio Lanzotti A cura di: Ing. Giovanna

Dettagli

LICEO SCIENTIFICO RINALDO.D AQUINO MONTELLA ITIS BAGNOLI IRPINO PROGRAMMA SVOLTO A.S Materia: MATEMATICA Classe : 3 A Prof.

LICEO SCIENTIFICO RINALDO.D AQUINO MONTELLA ITIS BAGNOLI IRPINO PROGRAMMA SVOLTO A.S Materia: MATEMATICA Classe : 3 A Prof. LICEO SCIENTIFICO RINALDO.D AQUINO MONTELLA ITIS BAGNOLI IRPINO PROGRAMMA SVOLTO A.S. 2017-18 Materia: MATEMATICA Classe : 3 A Prof. PARENTI Luigi LA RETTA SUL PIANO CARTESIANO - Coordinate cartesiane.

Dettagli

UNITÀ DIDATTICA 2 LE FUNZIONI

UNITÀ DIDATTICA 2 LE FUNZIONI UNITÀ DIDATTICA LE FUNZIONI. Le funzioni Definizione. Siano A e B due sottoinsiemi non vuoti di R. Si chiama funzione di A in B una qualsiasi legge che fa corrispondere a ogni elemento A uno ed un solo

Dettagli

Esercizi di Ricapitolazione

Esercizi di Ricapitolazione Esercizio 1. Sono dati 150 g di una soluzione S 1 concentrata al 12%. (a) Determinare quanti grammi di soluto occorre aggiungere a S 1 per ottenere una nuova soluzione S 2 concentrata al 20%. (b) Determinare

Dettagli

Programma svolto nell'a.s. 2014/2015. Disciplina: Matematica. Classe: 3D Docente: Prof. Ezio Pignatelli. Programma sintetico.

Programma svolto nell'a.s. 2014/2015. Disciplina: Matematica. Classe: 3D Docente: Prof. Ezio Pignatelli. Programma sintetico. Programma svolto nell'a.s. 2014/2015. Disciplina: Matematica. Classe: 3D Docente: Prof. Ezio Pignatelli Programma sintetico. 1. Equazioni e disequazioni a) Equazioni e disequazioni di primo e secondo grado.

Dettagli

Segnali e trasformate

Segnali e trasformate Segnali e trasformate - 1 Corso di Laurea in Ingegneria dell Automazione Segnali e trasformate DEIS-Università di Bologna Tel. 051 2093020 Email: crossi@deis.unibo.it URL: www-lar.deis.unibo.it/~crossi

Dettagli

LOGARITMI. log = = con >0, 1; >0 = >0, 1, >0. log =1 >0, 1. notebookitalia.altervista.org

LOGARITMI. log = = con >0, 1; >0 = >0, 1, >0. log =1 >0, 1. notebookitalia.altervista.org LOGARITMI Sia un numero reale positivo ed un numero reale, positivo, diverso da 1; si dice logaritmo di in base il valore da attribuire come esponente alla base per ottenere una potenza uguale all argomento.

Dettagli

Lezione 18 (8 gennaio) Limiti

Lezione 18 (8 gennaio) Limiti Lezione 18 (8 gennaio) Limiti Ripasso f x = ln 3 x 1 D = (1, + ) ln 3 x 1 + x 1 = ln 3 1 + 1 = ln 3 = ln(+ ) = + 0 + ln 3 x + x 1 = ln 3 + 1 = ln 3 + = ln(0+ ) = 1 Esempi di forme indeterminate x + x3

Dettagli

La distribuzione delle frequenze. T 10 (s)

La distribuzione delle frequenze. T 10 (s) 1 La distribuzione delle frequenze Si vuole misurare il periodo di oscillazione di un pendolo costituito da una sferetta metallica agganciata a un filo (fig. 1). A Figura 1 B Ricordiamo che il periodo

Dettagli

informatica di base per le discipline umanistiche

informatica di base per le discipline umanistiche informatica di base per le discipline umanistiche vito pirrelli Istituto di Linguistica Computazionale CNR Pisa Dipartimento di linguistica Università di Pavia (per iniziare ) quarta lezione: circuiti,

Dettagli

Funzioni Esponenziale e Logaritmica. Prof. Simone Sbaraglia

Funzioni Esponenziale e Logaritmica. Prof. Simone Sbaraglia Funzioni Esponenziale e Logaritmica Prof. Simone Sbaraglia Funzione Esponenziale Vogliamo definire propriamente le funzioni esponenziali e logaritmiche che abbiamo introdotto in precedenza. Qual e` il

Dettagli

Controlli Automatici LA Segnali e trasformate

Controlli Automatici LA Segnali e trasformate - 1 Corso di Laurea in Ingegneria dell Automazione DEIS-Università di Bologna Tel. 051 2093020 Email: crossi@deis.unibo.it URL: www-lar.deis.unibo.it/~crossi Controlli Automatici L - 2 Segnali tempo continui

Dettagli

LICEO SCIENTIFICO G. VERONESE PROGRAMMAZIONE DELLA CLASSE 4 DSA a.s Prof. Agostino Buseghin MATEMATICA

LICEO SCIENTIFICO G. VERONESE PROGRAMMAZIONE DELLA CLASSE 4 DSA a.s Prof. Agostino Buseghin MATEMATICA LICEO SCIENTIFICO G. VERONESE PROGRAMMAZIONE DELLA CLASSE 4 DSA a.s. 2018-19 Prof. Agostino Buseghin MATEMATICA LIVELLI DI PARTENZA La classe è composta da 21 studenti e si presenta eterogenea per capacità,

Dettagli

Indici di eterogeneità e di concentrazione

Indici di eterogeneità e di concentrazione Indici di eterogeneità e di concentrazione Dario Malchiodi e Anna Maria Zanaboni 31 ottobre 2017 1 Indici di eterogeneità Nel caso di variabili qualitative nominali la varianza e gli altri indici da essa

Dettagli

Amministrazione, finanza e marketing - Turismo Ministero dell Istruzione, dell Università e della Ricerca

Amministrazione, finanza e marketing - Turismo Ministero dell Istruzione, dell Università e della Ricerca UdA n. 1 Titolo: Disequazioni algebriche Saper esprimere in linguaggio matematico disuguaglianze e disequazioni Risolvere problemi mediante l uso di disequazioni algebriche Le disequazioni I principi delle

Dettagli

Le funzioni elementari. Corsi di Laurea in Tecniche di Radiologia... A.A. 2010-2011 - Analisi Matematica - Le funzioni elementari - p.

Le funzioni elementari. Corsi di Laurea in Tecniche di Radiologia... A.A. 2010-2011 - Analisi Matematica - Le funzioni elementari - p. Le funzioni elementari Corsi di Laurea in Tecniche di Radiologia... A.A. 200-20 - Analisi Matematica - Le funzioni elementari - p. /43 Funzioni lineari e affini Potenze ad esponente naturale Confronto

Dettagli

APPLICAZIONE DELLA DEVIATA GAUSSIANA STANDARD

APPLICAZIONE DELLA DEVIATA GAUSSIANA STANDARD APPLICAZIONE DELLA DEVIATA GAUSSIANA STANDARD In una popolazione di ragazze di età inclusa tra i 18 e i 25 anni, la concentrazione di emoglobina nel sangue (x) approssima la distribuzione gaussiana con

Dettagli

RELAZIONE FINALE DEL DOCENTE. Materia: MATEMATICA E COMPLEMENTI DI MATEMATICA Classe 4BPT A. S. 2015/2016

RELAZIONE FINALE DEL DOCENTE. Materia: MATEMATICA E COMPLEMENTI DI MATEMATICA Classe 4BPT A. S. 2015/2016 RELAZIONE FINALE DEL DOCENTE Materia: MATEMATICA E COMPLEMENTI DI MATEMATICA Classe 4BPT A. S. 2015/2016 In relazione alla programmazione curricolare sono stati conseguiti, in termini di livello medio,

Dettagli

Proprietà delle funzioni. M.Simonetta Bernabei, Horst Thaler

Proprietà delle funzioni. M.Simonetta Bernabei, Horst Thaler Proprietà delle funzioni M.Simonetta Bernabei, Horst Thaler Funzioni crescenti e decrescenti Una funzione f è crescente (non decrescente) in un intervallo I se f ( 1 ) < f ( ) (f ( 1 ) f ( )), quando 1

Dettagli

COMPLESSITÀ COMPUTAZIONALE DEGLI ALGORITMI

COMPLESSITÀ COMPUTAZIONALE DEGLI ALGORITMI COMPLESSITÀ COMPUTAZIONALE DEGLI ALGORITMI Fondamenti di Informatica a.a.00.005/06 Prof. V.L. Plantamura Dott.ssa A. Angelini Classificazione degli algoritmi Tassonomia di costo: algoritmo costante: c

Dettagli

Esame di Matematica e Abilità Informatiche - 12 Luglio Le soluzioni

Esame di Matematica e Abilità Informatiche - 12 Luglio Le soluzioni Esame di Matematica e Abilità Informatiche - Luglio 3 Le soluzioni. Data la funzione f ( ln( a. trova il dominio di f b. scrivi, esplicitamente e per esteso, quali sono gli intervalli in cui f( risulta

Dettagli

Programma dettagliato di matematica per le classi seconde

Programma dettagliato di matematica per le classi seconde Programma dettagliato di matematica per le classi seconde Le frazioni algebriche Le equazioni di primo grado fratte I sistemi di due equazioni lineari in due incognite risolti col metodo di sostituzione

Dettagli

Esercitazioni di ISTITUZIONI di MATEMATICA 1 Facoltà di Architettura Anno Accademico 2005/2006

Esercitazioni di ISTITUZIONI di MATEMATICA 1 Facoltà di Architettura Anno Accademico 2005/2006 Esercitazioni di ISTITUZIONI di MATEMATICA 1 Facoltà di Architettura Anno Accademico 005/006 Antonella Ballabene SOLUZIONI -14 marzo 006- SCHEMA per lo STUDIO di FUNZIONI 1. Dominio della funzione f)..

Dettagli

Regressione Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007

Regressione Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Regressione Esempio Un azienda manifatturiera vuole analizzare il legame che intercorre tra il costo mensile Y di produzione e il corrispondente volume produttivo X per uno dei propri stabilimenti. Volume

Dettagli

Tipi di variabili. Indici di tendenza centrale e di dispersione

Tipi di variabili. Indici di tendenza centrale e di dispersione Tipi di variabili. Indici di tendenza centrale e di dispersione L. Boni Variabile casuale In teoria della probabilità, una variabile casuale (o variabile aleatoria o variabile stocastica o random variable)

Dettagli