ELEMENTI DI STATISTICA. Giancarlo Zancanella 2015

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "ELEMENTI DI STATISTICA. Giancarlo Zancanella 2015"

Transcript

1 ELEMENTI DI STATISTICA Giacarlo Zacaella 2015

2 2 Itroduzioe I termii statistici soo molto utilizzati el liguaggio correte

3 3 Cos è la STATISTICA STATISTICA = scieza che studia i feomei collettivi o di massa Es.: Numero compoeti famiglia, età di ua popolazioe, reddito di ua certa categoria sociale, Fatturato di u azieda, Isieme di METODI e STRUMENTI MATEMATICI per orgaizzare/sitetizzare ua o più serie di dati che descrivoo ua certa categoria di fatti /feomei Si utilizza per forire INDICAZIONI DECISIONALI i situazioi che presetao u certo grado di icertezza Si utilizza i diversi settori: ecoomia, scieze sociali, medicia, cotrollo qualità,

4 4 Defiizioi POPOLAZIONE STATISTICA = isieme degli elemeti a cui si riferisce u idagie statistica Es.: Idagie sull opiioe degli italiai riguardo l istituzioe di ua uova tassa. Popolazioe = Tutti i cittadii italiai Es.: Idagie sui modelli di cellulare posseduti i ua classe: Popolazioe = tutti gli allievi di quella classe UNITA STATISTICA = ogi elemeto della popolazioe statistica Es.: Il sigolo cittadio, il sigolo allievo, la sigola azieda,.. CAMPIONE STATISTICO (sample) = u qualsiasi sottoisieme di uità statistiche prese da ua popolazioe Es.: 10 allievi selezioati a caso i ua classe VANTAGGI: tempo, costi, SVANTAGGI: campioe poco rappres.

5 5 Defiizioi Le variabili statistiche si dividoo i : VARIABILI QUALITATIVE, le cui modalità soo rappresetate da sostativi o aggettivi Es.: titolo di studio, azioalità, colore dei capelli, giudizio attribuito ad u certo spot pubblicitario, VARIABILI QUANTITATIVE, le cui modalità soo rappresetate da umeri Es.: età i ai compiuti, umero di fratelli, peso, altezza, umero di giori trascorsi all estero durate l ao, DISCRETE : se rappresetate da NUMERI INTERI (es.: di fratelli) CONTINUE: se rappresetate dai NUMERI REALI (es.: altezza 1,72 m)

6 6 Defiizioi VARIABILE = feomeo collettivo oggetto di studio che si preseta co diverse modalità elle varie uità statistiche Es.: età, titolo di studio, modello di cellulare posseduto OSSERVAZIONE= valore assuto dalla variabile casuale i ua data uità statistica Es.: 27 ai, laurea, iphoe MATRICE DEI DATI = tabella che raccoglie i dati codificati di ua rilevazioe statistica effettuata su uità statistiche co riferimeto a p variabili

7 7 La matrice dei dati N. TV

8 8 Idagie statistica INDAGINE STATISTICA = isieme delle operazioi effettuate per acquisire iformazioi su uo o più feomei che riguardao ua certa popolazioe Fasi: PROGETTAZIONE = Vegoo specificate le modalità di esecuzioe dell idagie e gli obbiettivi da raggiugere REALIZZAZIONE = Fase operativa mediate la quale i dati vegoo effettivamete raccolti secodo le modalità di progettazioe w Es.: itervista diretta, telefoica, questioario cartaceo, o-lie, ELABORAZIONE = i dati raccolti vegoo raggruppati co tabelle ed elaborati calcolado opportui idicatori w Es.: Media gradimeto clieti di u egozio PRESENTAZIONE RISULTATI

9 9 Settori della STATISTICA STATISTICA DESCRITTIVA Utilizza le iformazioi derivati da u idagie compiuta su ua popolazioe di soggetti (di qualuque atura: persoe, aimali, cose, ecc.) per dare ua rappresetazioe globale e allo stesso tempo sitetica Crea Tabelle di frequeze, %, grafici, e calcola degli idici quali la media, moda, mediaa STATISTICA INFERENZIALE Isieme di procedimeti che permettoo di trarre delle ifereze (dal particolare al geerale) e formulare ipotesi (previsioi) sulla struttura di ua popolazioe esamiado u campioe

10 10 Feedback Di cosa si occupa la statistica? Cos è l uità statistica? Qual è la differeza tra popolazioe e campioe? Cos è ua variabile statistica? Qual è la differeza tra variabili qualitative e quatitative? A cosa serve la matrice di dati? I quali fasi si svolge u idagie statistica? Di cosa si occupa la statistica descrittiva?

11 11 Esercizi: Idicare il feomeo oggetto di studio, popolazioe, campioe, uità statistiche ei segueti casi: Vegoo itervistati 36 abitati del comue di Este, a cui viee chiesto il umero di staze preseti ella propria abitazioe. A 1000 abitati di u piccolo comue di 5000 abitati viee chiesto di esprimere u giudizio su u uovo servizio comuale. Soo state itervistate 30 persoe, a cui è stato chiesto quate volte si soo recate al ciema ell ultimo mese. Viee sommiistrato u questioario di gradimeto degli isegati agli allievi di ua classe di ua scuola. I u albergo di 200 staze il titolare cotrolla 10 staze a caso ogi gioro dopo la pulizia per cotrollare la qualità del servizio.

12 12 Statistica Descrittiva La Statistica Descrittiva utilizza strumeti per ua visualizzazioe immediata e compatta di tutte le modalità osservate (distribuzioe di frequeza) e l utilizzo di idici i grado di riassumere i u uico valore le caratteristiche salieti della variabile osservata (media, moda, mediaa, ) idispesabile è il possesso della matrice dei dati otteuta dalla rilevazioe

13 13 Distribuzioe di frequeza Data ua lista di tutte le modalità di ua variabile osservata sugli idividui della popolazioe idagata, è possibile ricompattare i dati i ua distribuzioe di frequeza. Si sposta l attezioe dalle sigole uità statistiche alle modalità rilevate e al umero di soggetti che le hao maifestate Vediamo u esempio:

14 14 Distribuzioe di frequeza

15 15 Distribuzioe di frequeza La variabile sesso si è maifestata ella popolazioe co due modalità x 1 =femmia e x 2 =maschio, idicate ella prima coloa della distribuzioe di frequeza (k=2); ella secoda coloa vegoo idicate le frequeze assolute i (i=1,2,,k) ovvero quate uità statistiche hao maifestato le corrispodeti modalità (ella popolazioe i esame si soo rilevati 11 femmie e 9 maschi).

16 16 Distribuzioe di frequeza Accato alla coloa delle frequeze assolute è possibile aggiugere quella delle frequeze relative p i, otteute dividedo ogi i per la umerosità totale Ioltre, moltiplicado le frequeze relative per 100 è possibile otteere le frequeze relative percetuali pi%

17 17 Distribuzioe di frequeza co classi di modalità Quado le modalità osservate soo umerose (variabile cotiua) si possoo può fissare a priori delle classi di modalità (raggruppameti) La scelta di queste classi, deriva da cosiderazioi di carattere prettamete pratico o da particolari teciche statistiche. Es: classi di altezza

18 18 Moda, Mediaa, Media Gli idici di posizioe soo gli strumeti più utilizzati per riassumere i u uico valore l adameto geerale di u itera distribuzioe I pricipali idici soo la MODA, MEDIANA e la MEDIA MODA = è quella modalità o la classe della distribuzioe di frequeza alla quale è associata la frequeza assoluta (o relativa) maggiore. E facile da calcolare, ma o è sigificativa (discrimiate) quado o c è ua frequeza predomiate

19 19 Moda, Mediaa, Media Moda Moda No è sigificativa quado o c è ua frequeza predomiate

20 20 Moda, Mediaa, Media MEDIANA (x 0,5 )= è la modalità della distribuzioe che lascia prima di se il 50% delle uità statistiche idagate Per il suo calcolo è ecessario costruire ella tabella delle frequeze ua coloa co le frequeze cumulate Frequeza cumulate = idica il umero di uità statistiche che hao maifestato ua modalità iferiore o uguale a quella cosiderata

21 21 Moda, Mediaa, Media Le frequeze cumulate rappresetao, i defiitiva, ua sorta di ordie di arrivo delle uità statistiche che hao partecipato alla rilevazioe: Es.: i primi 8 soggetti che tagliao il traguardo portao sulla pettoria l idicazioe livello di gradimeto basso Co la mediaa si ituisce, ad esempio, che l uità statistica che occupa la 10 posizioe della classifica è associata alla modalità livello di soddisfazioe medio. Mediaa

22 22 Moda, Mediaa, Media MEDIA ARITMETICA = è quel valore che rileva la tedeza cetrale della distribuzioe Si calcola sommado tutte le modalità e dividedole per il loro umero No ecessariamete coicide co ua modalità osservata Si calcola solo co variabili umeriche I caso di classi di frequeza si utilizza il valore cetrale di ogi classe

23 23 Moda, Mediaa, Media Per velocizzare i calcoli: Si moltiplica ogi modalità per la rispettiva frequeza e si divide per il totale M = (18 x x x 2) / 20 = 21,3 ESERCIZI

24 24 Feedback Di cosa si occupa la Statistica Descrittiva? Quali strumeti utilizza? Cos è ua distribuzioe di frequeza? Cosa coo le frequeze assolute, relative, percetuali e cumulate? Cos è la Moda? Cos è la Mediaa? Cos è e come si calcola la Media Aritmetica?

STATISTICA 1 ESERCITAZIONE 3

STATISTICA 1 ESERCITAZIONE 3 Frequeze STATISTICA 1 ESERCITAZIONE 3 Dott. Giuseppe Padolfo 20 Ottobre 2014 Esercizio 1 Costruire u grafico a barre e u diagramma a torta per la variabile Sesso rappresetata ella tabella seguete. Variabile

Dettagli

Esercitazioni del corso: STATISTICA

Esercitazioni del corso: STATISTICA A. A. Esercitazioi del corso: STATISTICA Sommario Esercitazioe : Matrice di dati Distribuzioi uivariate Rappresetazioi grafiche Idici di Posizioe Statistica a. a. - RICHIAMI MATEMATICI ) Approssimazioe

Dettagli

STATISTICA 1 ESERCITAZIONE 4

STATISTICA 1 ESERCITAZIONE 4 STATISTICA 1 ESERCITAZIONE 4 Dott. Giuseppe Padolfo 21 Ottobre 2013 Percetili: i valori che dividoo la distribuzioe i ceto parti di uguale umerosità. Esercizio 1 La seguete tabella riporta la distribuzioe

Dettagli

Fonti e strumenti statistici per la comunicazione

Fonti e strumenti statistici per la comunicazione Foti e strumeti statistici per la comuicazioe Prof.ssa Isabella Migo A.A. 018-019 Idici Medi Esercizio:calcolo media soluzioe Numeri addetti xi i xi * i 10 18 180 1 15 180 14 5 350 16 10 160 18 9 5 0 18

Dettagli

Esercitazioni di Statistica Dott. Danilo Alunni Fegatelli

Esercitazioni di Statistica Dott. Danilo Alunni Fegatelli Esercitazioi di Statistica Dott. Dailo Alui Fegatelli dailo.aluifegatelli@uiroma.it Esercizio. Su 0 idividui soo stati rilevati la variabile X (geere) e (umero di auto possedute) X F F M F M F F M F M

Dettagli

Caso studio 9. Distribuzioni doppie. Esempi

Caso studio 9. Distribuzioni doppie. Esempi 7/3/16 Caso studio 9 Si cosideri la seguete tabella che riporta i dati dei Laureati el 4 dei tre pricipali gruppi di corsi di laurea, per codizioe occupazioale a tre ai dalla laurea (Fote: ISTAT, Idagie

Dettagli

Fonti e strumenti statistici per la comunicazione

Fonti e strumenti statistici per la comunicazione Foti e strumeti statistici per la comuicazioe Prof.ssa Isabella Migo A.A. 019-00 Idici Medi La mediaa Media di posizioe calcolabile solo se il carattere è ordiabile. Valore della distribuzioe che divide

Dettagli

Metodi statistici per le ricerche di mercato

Metodi statistici per le ricerche di mercato Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Migo A.A. 019-00 Facoltà di Scieze Politiche, Sociologia, Comuicazioe Corso di laurea Magistrale i «Orgaizzazioe e marketig per la comuicazioe

Dettagli

Esempio: distribuzione di frequenze. =, Pagina 90. Esempio: distribuzione di frequenze

Esempio: distribuzione di frequenze. =, Pagina 90. Esempio: distribuzione di frequenze Esempio: distribuzioe di frequeze Distribuzioe degli studeti di SDC frequetati la facoltà ell a.a. 001/00 per Num. Corsi Frequetati 83 K 7 = + + + + + + = = Num. Corsi Freq. i 1 15 43 3 103 4 80 5 3 6

Dettagli

Statistica. Lezione 5

Statistica. Lezione 5 Uiversità degli Studi del Piemote Orietale Corso di Laurea i Ifermieristica Corso itegrato i Scieze della Prevezioe e dei Servizi saitari Statistica Lezioe 5 a.a 2011-2012 Dott.ssa Daiela Ferrate daiela.ferrate@med.uipm.it

Dettagli

LE MISURE DI TENDENZA CENTRALE

LE MISURE DI TENDENZA CENTRALE STATISTICA DESCRITTIVA LE MISURE DI TENDENZA CENTRALE http://www.biostatistica.uich.itit OBIETTIVO Esempio: Nella tabella seguete soo riportati i valori del tasso glicemico rilevati su 0 pazieti: Idividuare

Dettagli

Quartili. Esempio Q 3 Q 1. Distribuzione unitaria degli affitti settimanali in euro pagati da 19 studenti U.S. A G I F B D L H E M C

Quartili. Esempio Q 3 Q 1. Distribuzione unitaria degli affitti settimanali in euro pagati da 19 studenti U.S. A G I F B D L H E M C Quartili Primo quartile Q 1 : modalità che ella graduatoria (crescete o decrescete) bipartisce il 50% delle osservazioi co modalità più piccole o al più uguali alla Me Terzo quartile Q 3 : modalità che

Dettagli

Metodi statistici per le ricerche di mercato

Metodi statistici per le ricerche di mercato Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Migo A.A. 2015-2016 Facoltà di Scieze Politiche, Sociologia, Comuicazioe Corso di laurea Magistrale i «Orgaizzazioe e marketig per la comuicazioe

Dettagli

Metodi statistici per le ricerche di mercato

Metodi statistici per le ricerche di mercato Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Migo A.A. 017-018 Facoltà di Scieze Politiche, Sociologia, Comuicazioe Corso di laurea Magistrale i «Orgaizzazioe e marketig per la comuicazioe

Dettagli

LE MISURE DI SINTESI (misure di tendenza centrale)

LE MISURE DI SINTESI (misure di tendenza centrale) STATISTICA DESCRITTIVA LE MISURE DI SINTESI (misure di tedeza cetrale) http://www.biostatistica.uich.itit OBIETTIVO Altezza degli studeti 004-05 (cm) Tabella dei dati Idividuare u idice che rappreseti

Dettagli

Quartili. Esempio Q 3. Me Q 1. Distribuzione unitaria degli affitti settimanali in euro pagati da 19 studenti U.S. A G I F B D L H E M C

Quartili. Esempio Q 3. Me Q 1. Distribuzione unitaria degli affitti settimanali in euro pagati da 19 studenti U.S. A G I F B D L H E M C Quartili Primo quartile Q 1 : modalità che ella graduatoria (crescete o decrescete) bipartisce il 50% delle osservazioi co modalità più piccole o al più uguali alla Me Terzo quartile Q 3 : modalità che

Dettagli

poco significativo. RAPPORTI INDICI / NUMERI INDICI RAPPORTI DI COMPOSIZIONE RAPPORTI DI DENSITÀ RAPPORTI DI DURATA RAPPORTI DI RIPETIZIONE AD ESEMPIO

poco significativo. RAPPORTI INDICI / NUMERI INDICI RAPPORTI DI COMPOSIZIONE RAPPORTI DI DENSITÀ RAPPORTI DI DURATA RAPPORTI DI RIPETIZIONE AD ESEMPIO Spesso bisoga cofrotare far di loro 2 o più dati statistici che si riferiscoo a feomei rilevati o i spazi/luoghi diversi o i tempi diversi o comuque i ambiti diversi e che quidi risetoo dell UNITÀ DI MISURA

Dettagli

Statistica 1 A.A. 2015/2016

Statistica 1 A.A. 2015/2016 Corso di Laurea i Ecoomia e Fiaza Statistica 1 A.A. 2015/2016 (8 CFU, corrispodeti a 48 ore di lezioe frotale e 24 ore di esercitazioe) Prof. Luigi Augugliaro 1 / 21 Misura della dipedeza di u carattere

Dettagli

= = 32

= = 32 Algabra lieare (Matematica CI) - 9 Algebra delle matrici - Moltiplicazioe Euple, righe e coloe Notazioe I algebra lieare giocao u ruolo importate le coppie, tere,, ple ordiate di umeri reali; cosi come

Dettagli

Daniela Tondini

Daniela Tondini Daiela Todii dtodii@uite.it Facoltà di Bioscieze e Tecologie agro-alimetari e ambietali e Facoltà di Medicia Veteriaria C.L. i Biotecologie Uiversità degli Studi di Teramo 1 La mediaa o valore mediao M

Dettagli

Qualunque processo che generi risultati eventi che non sono generalizzabili con certezza

Qualunque processo che generi risultati eventi che non sono generalizzabili con certezza CAMPIONAMENTO Esperimeto experimetal desig Qualuque processo che geeri risultati eveti che o soo geeralizzabili co certezza Popolazioe o è fiita Feomeo è sotto cotrollo: stimolo - risposta (pe sperimetazioe

Dettagli

Campionamento casuale da popolazione finita (caso senza reinserimento )

Campionamento casuale da popolazione finita (caso senza reinserimento ) Campioameto casuale da popolazioe fiita (caso seza reiserimeto ) Suppoiamo di avere ua popolazioe di idividui e di estrarre u campioe di uità (co < ) Suppoiamo di studiare il carattere X che assume i valori

Dettagli

INFERENZA o STATISTICA INFERENTE

INFERENZA o STATISTICA INFERENTE INFERENZA o STATISTICA INFERENTE Le iformazioi sui parametri della popolazioe si possoo otteere sia mediate ua rilevazioe totale (o rilevazioe cesuaria) sia mediate ua rilevazioe parziale (o rilevazioe

Dettagli

Daniela Tondini

Daniela Tondini Daiela Todii dtodii@uite.it Facoltà di Medicia Veteriaria C.L. i Tutela e Beessere Aimale Uiversità degli Studi di Teramo Nella ricerca scietifica e tecologica è importate misurare la reale efficacia di

Dettagli

Titolo della lezione. Dal campione alla popolazione: stima puntuale e per intervalli

Titolo della lezione. Dal campione alla popolazione: stima puntuale e per intervalli Titolo della lezioe Dal campioe alla popolazioe: stima putuale e per itervalli Itroduzioe Itrodurre il cocetto di itervallo di cofideza Stima di parametri per piccoli e gradi campioi Stimare la proporzioe

Dettagli

Esercitazione parte 1 Medie e medie per dati raggruppati. Esercitazione parte 2 - Medie per dati raggruppati

Esercitazione parte 1 Medie e medie per dati raggruppati. Esercitazione parte 2 - Medie per dati raggruppati Esercitazioe parte Medie e medie per dati raggruppati el file dati0.xls soo coteute alcue distribuzioi di dati. Calcolare di ogua. Media aritmetica o Mostrare, co u calcolo automatico, che la somma degli

Dettagli

Statistica Corso Base (Serale) Dott.ssa Cristina Mollica

Statistica Corso Base (Serale) Dott.ssa Cristina Mollica Statistica Corso Base (Serale) Dott.ssa Cristia Mollica cristia.mollica@uiroma1.it Idici di posizioe Esercizio 1: Data la seguete distribuzioe uitaria del carattere X 4 2 4 2 6 4 0 4 0 2 4 4 (1) calcolare

Dettagli

Corso di Statistica - Esercitazione 2

Corso di Statistica - Esercitazione 2 Corso di Statistica - Esercitazioe 2 Dott. Davide Buttarazzi d.buttarazzi@uicas.it Esercizio 1 La seguete tabella riporta dati relativi al giudizio espresso da alcui clieti sulla qualità dell ultimo modello

Dettagli

Popolazione e Campione

Popolazione e Campione Popolazioe e Campioe POPOLAZIONE: Isieme di tutte le iformazioi sul feomeo oggetto di studio Viee descritta mediate ua variabile casuale X: X ~ f x; = costate icogita Qual è il valore di? E verosimile

Dettagli

Metodi statistici per le ricerche di mercato

Metodi statistici per le ricerche di mercato Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Migo A.A. Facoltà di Scieze Politiche, Sociologia, Comuicazioe Corso di laurea Magistrale i «Orgaizzazioe e marketig per la comuicazioe d'impresa»

Dettagli

Lezione 5. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 5. A. Iodice.

Lezione 5. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 5. A. Iodice. La Statistica Alfoso Iodice D Eza iodicede@uicas.it Uiversità degli studi di Cassio () Statistica 1 / 26 Outlie La 1 2 La 3 4 () Statistica 2 / 26 Trimmed mea - La aritmetica risete della preseza di valori

Dettagli

Elementi di statistica descrittiva. Tabella dei dati :

Elementi di statistica descrittiva. Tabella dei dati : - - Elemeti di statistica descrittiva I dati riportati sotto si riferiscoo a 20 studeti uiversitari che frequetavao u corso di Statistica e soo stati raccolti facedo compilare ad ogi studete il seguete

Dettagli

Variabilità o Dispersione Definizione Attitudine di un fenomeno ad assumere diverse modalità

Variabilità o Dispersione Definizione Attitudine di un fenomeno ad assumere diverse modalità Variabilità o Dispersioe Defiizioe Attitudie di u feomeo ad assumere diverse modalità Le medie o bastao Esempio: caratteri quatitativi Codomiio A u.s. Numero televisori u 8 u 8 u3 8 u4 8 u5 8 Me=M=8 Codomiio

Dettagli

TEORIA DELLE MATRICI. dove aij K. = di ordine n, gli elementi aij con i = j (cioè gli elementi a 11

TEORIA DELLE MATRICI. dove aij K. = di ordine n, gli elementi aij con i = j (cioè gli elementi a 11 1 TEORIA DELLE MATRICI Dato u campo K, defiiamo matrice ad elemeti i K di tipo (m, ) u isieme di umeri ordiati secodo m righe ed coloe i ua tabella rettagolare del tipo a11 a12... a1 a21 a22... a2 A =.........

Dettagli

METODOLOGIA DELLA RICERCA EMPIRICA SULLA SOCIETA E LA FAMIGLIA

METODOLOGIA DELLA RICERCA EMPIRICA SULLA SOCIETA E LA FAMIGLIA METODOLOGIA DELLA RICERCA EMPIRICA SULLA SOCIETA E LA FAMIGLIA Elemeti di statistica descrittiva Dispesa ad uso degli studeti A cura di Gia Carlo Blagiardo e Michela Cameletti Idice 1. Statistica descrittiva

Dettagli

ESERCITAZIONE N. 6 corso di statistica

ESERCITAZIONE N. 6 corso di statistica ESERCITAZIONE N. 6corso di statistica p. 1/18 ESERCITAZIONE N. 6 corso di statistica Marco Picoe Uiversità Roma Tre ESERCITAZIONE N. 6corso di statistica p. 2/18 Itroduzioe Variabili aleatorie cotiue Itervalli

Dettagli

Popolazione e Campione

Popolazione e Campione Popolazioe e Campioe POPOLAZIONE: Isieme di tutte le iformazioi sul feomeo oggetto di studio Viee descritta mediate ua variabile casuale X: X ~ f ( x; ϑ) θ = costate icogita Qual è il valore di θ? E verosimile

Dettagli

Alcuni concetti di statistica: medie, varianze, covarianze e regressioni

Alcuni concetti di statistica: medie, varianze, covarianze e regressioni A Alcui cocetti di statistica: medie, variaze, covariaze e regressioi Esistoo svariati modi per presetare gradi quatità di dati. Ua possibilità è presetare la cosiddetta distribuzioe, raggruppare cioè

Dettagli

Esercitazioni di Statistica Dott.ssa Cristina Mollica cristina.mollica@uniroma1.it

Esercitazioni di Statistica Dott.ssa Cristina Mollica cristina.mollica@uniroma1.it Esercitazioi di Statistica Dott.ssa Cristia Mollica cristia.mollica@uiroma1.it Cocetrazioe Esercizio 1. Nell'ultima settimaa ua baca ha erogato i segueti importi (i migliaia di euro) per prestiti a imprese:

Dettagli

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA. Prof.ssa Donatella Siepi tel:

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA. Prof.ssa Donatella Siepi tel: UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA Prof.ssa Doatella Siepi doatella.siepi@uipg.it tel: 075 5853525 05 dicembre 2014 6 LEZIONE Statistica descrittiva STATISTICA DESCRITTIVA Rilevazioe dei

Dettagli

Approfondimento 3.3. Calcolare gli indici di posizione con dati metrici singoli e raggruppati in classi

Approfondimento 3.3. Calcolare gli indici di posizione con dati metrici singoli e raggruppati in classi Chiorri, C. (201). Fodameti di psicometria - Approfodimeto. 1 Approfodimeto. Calcolare gli idici di posizioe co dati metrici sigoli e raggruppati i classi 1. Dati metrici sigoli Quado l iformazioe è a

Dettagli

Statistica - Esercitazione 1 Dott. Danilo Alunni Fegatelli

Statistica - Esercitazione 1 Dott. Danilo Alunni Fegatelli Statistica - Esercitazioe 1 Dott. Dailo Alui Fegatelli dailo.aluifegatelli@uiroma1.it Esercizio 1: Distribuzioi di frequeza (a) Religioe (b) Reddito familiare (c) Salario i Euro (d) Classe di reddito (I,

Dettagli

Senza reimmissione. Le n v.a. non sono più indipendenti e identicamante distribuite. Campionamento da universo

Senza reimmissione. Le n v.a. non sono più indipendenti e identicamante distribuite. Campionamento da universo STATISTICA A K (60 ore Marco Riai mriai@uipr.it http://www.riai.it Ifereza statistica Dal campioe alla popolazioe Co quale precisioe si possoo descrivere le caratteristiche di ua popolazioe sulla base

Dettagli

Gli Indici di VARIABILITA

Gli Indici di VARIABILITA Elemeti di Statistica descrittiva Gli Idici di VARIABILITA - Campo di variazioe - Scarto dalla media - Variaza - Scarto quadratico medio - Coefficiete di variazioe Idici di Variabilità I valori medi soo

Dettagli

1. Saper conteggiare il numero totale di scelte in uno schema ad albero. 2. Saper risolvere problemi con permutazioni, disposizioni e combinazioni

1. Saper conteggiare il numero totale di scelte in uno schema ad albero. 2. Saper risolvere problemi con permutazioni, disposizioni e combinazioni Settimo modulo: Probabilità e statistica Obiettivi. Saper coteggiare il umero totale di scelte i uo schema ad albero 2. Saper risolvere problemi co permutazioi, disposizioi e combiazioi 3. Saper calcolare

Dettagli

Titolo della lezione. Campionamento e Distribuzioni Campionarie

Titolo della lezione. Campionamento e Distribuzioni Campionarie Titolo della lezioe Campioameto e Distribuzioi Campioarie Itroduzioe Itrodurre le idagii campioarie Aalizzare il le teciche di costruzioe dei campioi e di rilevazioe Sviluppare il cocetto di distribuzioe

Dettagli

INDAGINE POPOLAZIONE SELEZIONE PROBABILISTICA (CASUALE) CAMPIONE. Importante distinzione:

INDAGINE POPOLAZIONE SELEZIONE PROBABILISTICA (CASUALE) CAMPIONE. Importante distinzione: IDAGIE Completa (cesuaria) Semplice sul piao teorico ma complessa ella pratica Popolazioi o fiite Osservazioe distruttiva Parziale (campioaria) Più complessa sul piao teorico ma spesso di più facile attuazioe

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corso di Laurea Triennale di Infermieristica Pediatrica ed Ostetricia. Corso di Statistica e Biometria

Università del Piemonte Orientale. Corso di Laurea Triennale di Infermieristica Pediatrica ed Ostetricia. Corso di Statistica e Biometria Uiversità del Piemote Orietale Corso di Laurea Trieale di Ifermieristica Pediatrica ed Ostetricia Corso di Statistica e Biometria Statistica descrittiva: Dati umerici: statistiche di tedeza cetrale e di

Dettagli

STUDIO DEL LANCIO DI 3 DADI

STUDIO DEL LANCIO DI 3 DADI Leoardo Latella STUDIO DEL LANCIO DI 3 DADI Il calcolo delle probabilità studia gli eveti casuali probabili, cioè quegli eveti che possoo o o possoo verificarsi e che dipedoo uicamete dal caso. Tale studio

Dettagli

Statistica Le medie di calcolo. alessandro polli facoltà di scienze politiche, sociologia, comunicazione

Statistica Le medie di calcolo. alessandro polli facoltà di scienze politiche, sociologia, comunicazione Statistica Le medie di calcolo alessadro polli facoltà di scieze politiche, sociologia, comuicazioe Obiettivo Come ripetiamo spesso, uo degli pricipali obiettivi dei metodi statistici è la sitesi, itesa

Dettagli

IL CAMPIONAMENTO. POPOLAZIONE un insieme finito o infinito di unità statistiche

IL CAMPIONAMENTO. POPOLAZIONE un insieme finito o infinito di unità statistiche IL CAMPIONAMENTO Defiizioi POPOLAZIONE u isieme fiito o ifiito di uità statistiche CAMPIONE piccola frazioe di ua popolazioe le cui caratteristiche si approssimao a quelle della popolazioe. Il campioe

Dettagli

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13 Statistica Matematica: Cocetti Fodametali Nell esperieza quotidiaa e ella pratica della professioe dell igegere occorre: predere decisioi e ciò ormalmete richiede la dispoibilità di specifiche iformazioi

Dettagli

Corso di Statistica - Esercitazione 1

Corso di Statistica - Esercitazione 1 Corso di Statistica - Esercitazioe 1 Dott. Davide Buttarazzi d.buttarazzi@uicas.it Esercizio 1 La seguete tabella riporta dati riguardati la produzioe di tastiere per computer risultate difettose. Causa

Dettagli

Algebra delle matrici

Algebra delle matrici Algebra delle matrici Vettori riga, vettori coloa Sia u itero ositivo fissato Ciascu vettore di R uo essere esato come ua matrice riga oure come ua matrice coloa (co elemeti) Per covezioe, idetifichiamo

Dettagli

5. INDICI DI DISUGUAGLIANZA

5. INDICI DI DISUGUAGLIANZA UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA DIPARTIMENTO DI FILOSOFIA SCIENZE SOCIALI UMANE E DELLA FORMAZIONE Corso di Laurea i Scieze per l'ivestigazioe e la Sicurezza. INDICI DI DISUGUAGLIANZA Prof. Maurizio

Dettagli

Tavole di Contingenza Connessione

Tavole di Contingenza Connessione Tavole di Cotigeza Coessioe Ua tavola di cotigeza per due geerici feomei X e Y è ua rappresetazioe simbolica di ua tabella a doppia etrata y 1 y y j y k x 1 11 1 1j 1k 1 x 1 j k x i i1 i ik i x h h1 h

Dettagli

Qualità Percepita della Cura in Ospedale Indagine di soddisfazione rivolta agli utenti dei servizi di degenza dell Azienda U.l.s.s.

Qualità Percepita della Cura in Ospedale Indagine di soddisfazione rivolta agli utenti dei servizi di degenza dell Azienda U.l.s.s. Qualità Percepita della Cura i Ospedale Idagie di soddisfazioe rivolta agli uteti dei servizi di degeza dell Azieda U.l.s.s.15 Padovaa Idagie del 06 maggio 2014 tesi dell idagie Target campioe: 643 questioari:

Dettagli

Università degli Studi di Cassino, Anno accademico Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno

Università degli Studi di Cassino, Anno accademico Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno Uiversità degli Studi di Cassio, Ao accademico 004-005 Corso di Statistica, Prof.. uro Esercitazioe del 01/03/005 dott. Claudio Coversao Esercizio 1 Si cosideri il seguete campioe casuale semplice estratto

Dettagli

STATISTICA INFERENZIALE

STATISTICA INFERENZIALE STATISTICA INFERENZIALE 6 INFERENZA STATISTICA Isieme di metodi che cercao di raggiugere coclusioi sulla popolazioe, sulla base delle iformazioi coteute i u campioe estratto da quella popolazioe. INFERENZA

Dettagli

Inferenza statistica. Popolazione. Camp. Statistiche campionarie basate sulle osservazioni del campione. Estrazione casuale. Parametro e statistica

Inferenza statistica. Popolazione. Camp. Statistiche campionarie basate sulle osservazioni del campione. Estrazione casuale. Parametro e statistica 6/0/0 Corso di Statistica per l impresa Prof. A. D Agostio Ifereza statistica Per fare ifereza statistica si utilizzao le iformazioi raccolte su u campioe per cooscere parametri icogiti della popolazioe

Dettagli

Unità Didattica N 33 L algebra dei vettori

Unità Didattica N 33 L algebra dei vettori Uità Didattica N 33 Uità Didattica N 33 0) La ozioe di vettore 02) Immagie geometrica di u vettore umerico 03) Somma algebrica di vettori 04) Prodotto di u umero reale per u vettore 05) Prodotto scalare

Dettagli

Lezioni del Corso di Fondamenti di Metrologia Meccanica

Lezioni del Corso di Fondamenti di Metrologia Meccanica Facoltà di Igegeria Lezioi del Corso di Fodameti di Metrologia Meccaica A.A. 005-006 Prof. Paolo Vigo Idice. Frequeza e Probabilità. 3. Curva di Gauss 4. Altre Distribuzioi Frequeza e Probabilità Me spiego:

Dettagli

Ricerca Operativa 2 modulo

Ricerca Operativa 2 modulo Ricerca Operativa modulo A.A. 008/009. Statistica descrittiva e calcolo delle probabilità pillole Pillole di statistica descrittiva Statistica: isieme di metodi scietiici applicati alla raccolta, classiicazioe,

Dettagli

3. Calcolo letterale

3. Calcolo letterale Parte Prima. Algera 1) Moomi Espressioe algerica letterale 42 Isieme di umeri relativi, talui rappresetati da lettere, legati fra loro da segi di operazioi. Moomio Espressioe algerica che o cotiee le operazioi

Dettagli

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13 Statistica Matematica: Cocetti Fodametali Nell esperieza quotidiaa e ella pratica della professioe dell igegere occorre: predere decisioi e ciò ormalmete richiede la dispoibilità di specifiche iformazioi

Dettagli

Distribuzione normale

Distribuzione normale Distribuzioe ormale Tra le distribuzioi di frequeze, la distribuzioe ormale riveste u importaza cetrale. Essa ha ua forma a campaa ed è simmetrica rispetto all asse verticale che passa per il vertice (moda).

Dettagli

STATISTICA. ES: Viene svolta un indagine per stabilire il numero di figli in 20 famiglie. I risultati sono raccolti nella seguente tabella:

STATISTICA. ES: Viene svolta un indagine per stabilire il numero di figli in 20 famiglie. I risultati sono raccolti nella seguente tabella: STATISTICA DEF: La statistica si occupa di raccogliere ed elaborare dati che riguardao eomei collettivi( cioè quelli che si possoo descrivere solo mediate l osservazioe di u umero otevole di casi) li aalizza

Dettagli

La validazione delle prove dei gruppi disciplinari (TECO-D)

La validazione delle prove dei gruppi disciplinari (TECO-D) La validazioe delle prove dei gruppi discipliari (TECO-D) Sommario INTRODUZIONE... 2 CARATTERISTICHE DELLA MATRICE DATI PER L ITEM ANALYSIS... 2 ITEM ANALYSIS E FEEDBACK ANVUR... 3 1 INTRODUZIONE A coclusioe

Dettagli

(A + B) ij = A ij + B ij, i = 1,..., m, j = 1,..., n.

(A + B) ij = A ij + B ij, i = 1,..., m, j = 1,..., n. Algebra lieare Matematica CI) 263 Somma di matrici Siao m ed due iteri positivi fissati Date due matrici A, B di tipo m, sommado a ciascu elemeto di A il corrispodete elemeto di B, si ottiee ua uova matrice

Dettagli

c calcolare i diversi tipi di valori di sintesi di un insieme di dati

c calcolare i diversi tipi di valori di sintesi di un insieme di dati c Cocetti fodametali c Distribuzioi statistiche c Valori di sitesi È ecessaria la coosceza del calcolo letterale. Coosceze Alla fie dell uità cooscerai c la distribuzioe di frequeze c gli idici di posizioe

Dettagli

Università degli Studi di Padova. Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia - A.A

Università degli Studi di Padova. Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia - A.A Uiversità degli Studi di Padova Corso di Laurea i Medicia e Chirurgia - A.A. 015-16 Corso Itegrato: Statistica e Metodologia Epidemiologica Disciplia: Statistica e Metodologia Epidemiologica Doceti: prof.ssa

Dettagli

Argomenti trattati: Stima puntuale e stimatore Proprietà degli stimatori Stima puntuale della media della

Argomenti trattati: Stima puntuale e stimatore Proprietà degli stimatori Stima puntuale della media della 1 La stima putuale Argometi trattati: Stima putuale e stimatore Proprietà degli stimatori Stima putuale della media della popolazioe e sua distribuzioe Stima putuale di ua proporzioe e sua distribuzioe

Dettagli

Appunti complementari per il Corso di Statistica

Appunti complementari per il Corso di Statistica Apputi complemetari per il Corso di Statistica Corsi di Laurea i Igegeria Edile e Tessile Ilia Negri 24 settembre 2002 1 Schemi di campioameto Co il termie campioameto si itede l operazioe di estrazioe

Dettagli

Precorso di Matematica, aa , (IV)

Precorso di Matematica, aa , (IV) Precorso di Matematica, aa 01-01, (IV) Poteze, Espoeziali e Logaritmi 1. Nel campo R dei umeri reali, il umero 1 e caratterizzato dalla proprieta che 1a = a, per ogi a R; per ogi umero a 0, l equazioe

Dettagli

Prova parziale 30 aprile 2018 Possibili soluzioni

Prova parziale 30 aprile 2018 Possibili soluzioni Prova parziale 30 aprile 2018 Possibili soluzioi Primo compito Rappresetare il umero -5 el sistema di rappresetazioe i eccesso a 16 su 5 bit. +5 i otazioe posizioale: 00101-5 i complemeto a due: 11011-5

Dettagli

SUCCESSIONI DI FUNZIONI

SUCCESSIONI DI FUNZIONI SUCCESSIONI DI FUNZIONI LUCIA GASTALDI 1. Defiizioi ed esempi Sia I u itervallo coteuto i R, per ogi N si cosideri ua fuzioe f : I R. Il simbolo f } =1 idica ua successioe di fuzioi, cioè l applicazioe

Dettagli

VERIFICA DI IPOTESI SULLA DIFFERENZA TRA DUE MEDIE. Psicometria 1 - Lezione 12 Lucidi presentati a lezione AA 2000/2001 dott.

VERIFICA DI IPOTESI SULLA DIFFERENZA TRA DUE MEDIE. Psicometria 1 - Lezione 12 Lucidi presentati a lezione AA 2000/2001 dott. VERIFICA DI IPOTESI SULLA DIFFERENZA TRA DUE MEDIE Psicometria - Lezioe Lucidi presetati a lezioe AA 000/00 dott. Corrado Caudek Il caso più comue di disego sperimetale è quello i cui i soggetti vegoo

Dettagli

Argomenti. Stima Puntuale e per Intervallo. Inferenza. Stima. Leonardo Grilli. Università di Firenze Corso di Laurea in Statistica Statistica

Argomenti. Stima Puntuale e per Intervallo. Inferenza. Stima. Leonardo Grilli. Università di Firenze Corso di Laurea in Statistica Statistica Uiversità di Fireze Corso di Laurea i Statistica Statistica Leoardo Grilli Stima Cicchitelli cap. 6 Argometi Defiizioe di stimatore Proprietà degli stimatori (campioi fiiti): No distorsioe Efficieza relativa

Dettagli

7. ASSOCIAZIONE TRA CARATTERI

7. ASSOCIAZIONE TRA CARATTERI UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA DIPARTIMENTO DI FILOSOFIA SCIENZE SOCIALI UMANE E DELLA FORMAZIONE Corso di Laurea i Scieze per l'ivestigazioe e la Sicurezza 7. ASSOCIAZIONE TRA CARATTERI Prof. Maurizio

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO - BICOCCA

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO - BICOCCA UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO - BICOCCA FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA a. a. 9 Esame del -6- Statistica ESERCIZIO Relazioi tra Variabili (totale puti: ) Ad ua riuioe del circolo Amati dell acquario, i soci preseti

Dettagli

SDE Marco Riani

SDE Marco Riani SDE 018 Marco Riai mriai@uipr.it http://www.riai.it Tabella di cotigeza r c gradi di libertà: (r-1) (c-1) X y y 1... y c Tot Variabili idipedeti se: 1 i ic = =... = =... = =. j. c i i..1. x 1 11 1c 1....

Dettagli

ANALISI DI FOURIER. Analisi di Fourier di sequenze bidimensionali o Immagini

ANALISI DI FOURIER. Analisi di Fourier di sequenze bidimensionali o Immagini AALISI DI FOURIER Aalisi di Fourier di sequeze bidimesioali o Immagii -Defiizioi di Sequeze Bidimesioali o Immagii -Trasformata Discreta di Fourier D -Iterpretazioe Piao di Fourier -Esempi I seguito prederemo

Dettagli

Insiemi numerici. Sono noti l insieme dei numeri naturali: N = {1, 2, 3, }, l insieme dei numeri interi relativi:

Insiemi numerici. Sono noti l insieme dei numeri naturali: N = {1, 2, 3, }, l insieme dei numeri interi relativi: Isiemi umerici Soo oti l isieme dei umeri aturali: N {1,, 3,, l isieme dei umeri iteri relativi: Z {0, ±1, ±, ±3, N {0 ( N e, l isieme dei umeri razioali: Q {p/q : p Z, q N. Si ottiee questo ultimo isieme,

Dettagli

Programma della parte introduttiva: Lezione 4

Programma della parte introduttiva: Lezione 4 Programma della parte itroduttiva: Lezioe 4 Cap. 3 Presetazioe e cofroto tra misure Cap. 4 Propagazioe delle icertezze Cap 5 Misure ripetute e stimatori 1 Stimatori statistici Suppoiamo di aver sei misure,

Dettagli

7. ASSOCIAZIONE TRA CARATTERI

7. ASSOCIAZIONE TRA CARATTERI UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA DIPARTIMENTO DI FILOSOFIA SCIENZE SOCIALI UMANE E DELLA FORMAZIONE Corso di Laurea i Scieze per l'ivestigazioe e la Sicurezza 7. ASSOCIAZIONE TRA CARATTERI Prof. Maurizio

Dettagli

Scritto da Maria Rispoli Domenica 09 Gennaio :32 - Ultimo aggiornamento Domenica 20 Febbraio :50

Scritto da Maria Rispoli Domenica 09 Gennaio :32 - Ultimo aggiornamento Domenica 20 Febbraio :50 Ua delle applicazioi della teoria delle proporzioi è la divisioe di u umero (o di ua gradezza) i parti direttamete o iversamete proporzioali a più umeri o a più serie di umeri dati. Tale tipo di problema

Dettagli

07.XII Laboratorio integrato 3 - Valutazione economica del progetto - Clamarch - Prof. E. Micelli - Aa

07.XII Laboratorio integrato 3 - Valutazione economica del progetto - Clamarch - Prof. E. Micelli - Aa Elemeti di matematica fiaziaria 07.XII.2011 La matematica fiaziaria e l estimo Nell ambito di umerosi procedimeti di stima si rede ecessario operare co valori che presetao scadeze temporali differeziate

Dettagli

Corso di Statistica. Test per differenza tra medie e proporzioni. Prof.ssa T. Laureti a.a

Corso di Statistica. Test per differenza tra medie e proporzioni. Prof.ssa T. Laureti a.a Corso di Statistica Test per differeza tra medie e proporzioi Prof.ssa T. Laureti a.a. -3 Corso di Statistica a.a. -3 DEIM, Uiv.TUSCIA - Prof.ssa Laureti Test basati su campioi idipedeti proveieti da due

Dettagli

5. INDICI DI VARIABILITA'

5. INDICI DI VARIABILITA' UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA DIPARTIMENTO DI FILOSOFIA SCIENZE SOCIALI UMANE E DELLA FORMAZIONE Corso di Laurea i Scieze per l'ivestigazioe e la Sicurezza. INDICI DI VARIABILITA' Prof. Maurizio Pertichetti

Dettagli

Lezione 15. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 15. A. Iodice

Lezione 15. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 15. A. Iodice Statistica Alfoso Iodice D Eza iodicede@uicas.it Uiversità degli studi di Cassio () Statistica 1 / 29 Outlie 1 2 3 4 () Statistica 2 / 29 itervallo margie di errore Per stimare u parametro della popolazioe,

Dettagli

Programmazione con Foglio di Calcolo Cenni di Statistica Descrittiva

Programmazione con Foglio di Calcolo Cenni di Statistica Descrittiva Fodameti di Iformatica Ester Zumpao Programmazioe co Foglio di Calcolo Cei di Statistica Descrittiva Lezioe 3 Formule e Fuzioi Fuzioi Formule predefiite per il calcolo di espressioi matematiche complesse

Dettagli

Parametri e statistiche. Parametri e statistiche. Distribuzioni campionarie. Popolazione Parametri Valori fissi, Statistiche o Stimatori.

Parametri e statistiche. Parametri e statistiche. Distribuzioni campionarie. Popolazione Parametri Valori fissi, Statistiche o Stimatori. Parametri e statistiche Popolazioe Parametri Valori fissi, spesso o oti Campioe Statistiche o Stimatori Variabili casuali, le cui determiazioi dipedoo dalle particolari osservazioi scelte Parametri e statistiche

Dettagli

Domande di teoria. Chiorri, C. (2014). Fondamenti di psicometria - Risposte e soluzioni Capitolo 3

Domande di teoria. Chiorri, C. (2014). Fondamenti di psicometria - Risposte e soluzioni Capitolo 3 Chiorri, C. (0). Fodameti di psicometria - Risposte e soluzioi Capitolo Domade di teoria. Per le caratteristiche geerali vedi paragrafo. p. 79. Per le procedure di calcolo vedi per la moda pp. 79-8, per

Dettagli

Stima di somme: esercizio

Stima di somme: esercizio Stima di somme: esercizio Valutare l'ordie di gradezza della somma k l (1 + 3 k ) Quado x

Dettagli

LABORATORIO DI TECNOLOGIE MECCANICHE DI PROCESSO E PRODOTTO

LABORATORIO DI TECNOLOGIE MECCANICHE DI PROCESSO E PRODOTTO I.S.I.S. Leoardo Da Vici PORTOGRUARO (VE) LABORATORIO DI TECNOLOGIE MECCANICHE DI PROCESSO E PRODOTTO Prova : 01 Data: Classe: Sezioe: Allievo: Isegati: Prof. Moreo TONELLO Prof. Rodolfo GOZZO Oggetto

Dettagli

Ricerca quantitativa. Obiettivi ricerca. Scelta campione. Metodi contatto. Informatizzazione e controllo dati. Analisi e interpretazione dati

Ricerca quantitativa. Obiettivi ricerca. Scelta campione. Metodi contatto. Informatizzazione e controllo dati. Analisi e interpretazione dati Ricerca uatitativa Uiverso statistico di riferimeto Costruzioe liste Scelta campioe Metodi cotatto Iformatizzazioe e cotrollo dati Obiettivi ricerca Caratteri oggetto rilevazioe Aalisi e iterpretazioe

Dettagli

DECRETO DEL PRESIDE TE DELLA REPUBBLICA 18 ottobre 2012, n. 193 Regolamento concernente le modalita' di attuazione del regolamento (UE) n. 211/2011 ri

DECRETO DEL PRESIDE TE DELLA REPUBBLICA 18 ottobre 2012, n. 193 Regolamento concernente le modalita' di attuazione del regolamento (UE) n. 211/2011 ri DECRETO DEL PRESIDETE DELLA REPUBBLICA 8 ottobre 0,. 93 Regolameto cocerete le modalita' di attuazioe del regolameto (UE). /0 riguardate l'iiziativa dei cittadii. (G04) GU. 67 del 5--0 testo i vigore dal:

Dettagli