2- età frequenze tabella di frequenza con anche cumulate + diagrammi a bastoncini

Transcript

1 Prima lezione Esempio di dati Indagine medica Id Sesso Età Razza Fumatore Pressione Sanguigna Presenza di calcio nel sangue 1 M 46 altro sì M 45 asiatico sì F 45 nero sì F 43 nero sì M 43 asiatico sì M 49 altro sì M 41 nero sì M 49 bianco sì M 46 nero sì F 46 nero sì F 50 nero sì M 45 bianco no F 40 nero no M 49 altro no F 45 bianco no F 48 nero no F 42 altro no M 44 nero no M 48 nero no M 50 bianco no Si rappresentino nel miglior modo possibile: 1- il genere dei pazienti tabella di frequenza + grafico a torta 2- età frequenze tabella di frequenza con anche cumulate + diagrammi a bastoncini 3- razza con excel tabella pivot e grafico pivot 4- pressione creazione classi (diversa ampiezza), tabella di frequenza e istogramma 5- calcio con excel tabella pivot (classi) e anche rappresentazione grafica della funzione di ripartizione. 6- genere condizionato allo stato di fumatori tabella di frequenza (contingenza) + rappresentazione grafica poi con excel.

2 Seconda lezione In una classe Id Genere Altezza (in cm) Peso (in Kg) Cittadinanza Voto in italiano (il lettere) Voto in matematica (in decimi) Luca M Italiana A 9 Paolo M Francese B 7 Chiara F Tedesca C 6 Lucia F Svizzera D 4 Serena F Francese A 10 Elisa F Svizzera A 9 Piero M Italiana B 8 Matteo M Francese B 7 Matilde F Francese B 8 Alessandra F Francese C 6 Filippo M Tedesca D 5 Michele M Tedesca B 9 Michela F Tedesca B 10 Cristina F Svizzera B 5 Loris M Svizzera C 7 Anna F Svizzera C 5 Franco M Tedesca A 9 Andrea M Italiana D 6 Ruggero M Svizzera D 5 Si rappresentino nel miglior modo possibile (si usi il dataset delle caratteristiche della classe delle superiori): 1- moda di un carattere qualitativo sconnesso (razza) 2- mediana e moda di un carattere qualitativo ordinale (voto in lettere) 3- moda, mediana, quartili e media di un carattere quantitativo discreto (voto in decimi) 4- moda (?), quartili e media di un carattere quantitativo continuo il peso (o meglio discreto con molte modalità diverse) 5- studio degli indici di posizione per il carattere altezza e condizionati al genere. 6- quartili delle altezze e rappresentazione Box & Whisker plot

3 Terza lezione Un dataset reale cons ncil cilin CV peso acc anno orig nome chevrolet chevelle malibu datsun pl toyota corona hardtop buick century plymouth duster plymouth valiant custom fiat honda accord cvcc volkswagen rabbit custom diesel pontiac lemans v vw rabbit plymouth reliant chevrolet cavalier Analizziamo la variabilità dei fenomemi quantitativi (vedi anche file auto-mpg.xls) Analisi univariata: 1- differenza interquartile e range (consumi - cons) 2- varianza (confrontare la variabilità della potenza CV e del peso ) Momenti di ordine superiore al secondo: 3- asimmetria (cilin) 4- curtosi (cilin rappresentane la distribuzione per far capire il senso degli indici calcolati) density.default(x = x) Density N = 13 Bandwidth = 47.62

4 Analisi bivariata: 5- covarianza (tra consumo cons e accelerazione acc e poi tra peso e cilindrata - cilin) 6- correlazione (tra consumo cons e accelerazione acc e poi tra peso e cilindrata - cilin) 7- rappresentazione grafica della relazione tra due variabili (diagramma a dispersione tra peso e cilindrata - cilin) 8- rappresentazione grafica dell'andamento di un fenomeno nel tempo (peso delle auto) Anche con excel su un dataset più ampio (auto-mpg.xls Machine Learning Repository).

5 Quarta lezione Esercizi sulla probabilità 1- qual è la probabilità di indovinare un 6 al lotto giocando 6 numeri secchi? 2- qual è la probabilità di fare un sette lanciando due dadi e sommando il risultato delle facce? 3- qual è la probabilità di fare due sette di seguito lanciando due dadi alla volta? E di fare un sette subito dopo aver ottenuto lo stesso risultato? 4- Ad un torneo partecipano 5 squadre. Ogni squadra ha una probabilità di vincere il torneo fissata a priori considerando le capacità dei propri giocatori. Squadra Provincia di provenienza Autogestione Probabilità di vincere A UD No 0.35 B UD Sì 0.05 C UD No 0.20 D TS No 0.25 E TS Sì 0.15 Qual è la probabilità che vinca una squadra di TS? Qual è la probabilità che vinca la squadra A sapendo che il torneo è stato vinto da una squadra di UD? Qual è la probabilità che vinca una squadra autogestita della provincia di UD? Qual è la probabilità che vinca una squadra non autogestita o della provincia di TS? 5- sincerità alla valutazione di un corso... step 1 randomizzazione: lancio di una moneta non truccata (evento A) step 2 - se il risultato del lancio è testa rispondi alla domanda con risposta dicotomica ti piace il corso? - se se il risultato del lancio è croce rispondi alla domanda il tuo genere è femminile? Qual è la proporzione di persone a cui piace il corso? (il dato che conosciamo è che la percentuale di studenti di genere femminile è... ) Esercizi sul teorema di Bayes. 6- Uno studente deve sostenere un esame. Se studia passa con probabilità 95 %, ma se va in vacanza il mese prima la sua probabilità di promozione si riduce al 50 %. Deciderà di andare in vacanza se esce testa lanciando una moneta equa. Se egli supera l'esame qual è la probabilità che sia andato in vacanza? å 7- In una data città risulta che il 35% degli abitanti vota il partito A, il 30% il partito B, il 25% il partito C ed il rimanente 10% ha votato altri partiti minori. In una data elezione hanno votato rispettivamente il 65%, l'82%, il 90 ed il 50% degli aventi diritto, se si sceglie a caso una persona che non ha votato nella stessa città, qual è la probabilità che sia in favore del partito B?