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

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1 UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BASILICATA FACOLTA DI ECONOMIA Corso d laurea n Economa Azendale Lezon d Statstca (25 marzo 2013) Docente: Massmo Crstallo

2 QUARTILI Dvdono la dstrbuzone n quattro part d uguale numerostà Il prmo Quartle Q1 è quel valore che lasca a snstra della dstrbuzone l 25% de cas e alla sua destra l 75% Il secondo Quartle Q2 concde con la Medana Il terzo Quartle Q3 è quel valore che lasca a snstra della dstrbuzone l 75% de cas e alla sua destra l 25%

3 DETERMINAZIONE DEI QUARTILI -sere d dat - Per l calcolo d Q2 s procede allo stesso modo della Medana Per l calcolo degl altr Quartl, s devono dstnguere due cas (N non è multplo d 4, N è multplo d 4)

4 DETERMINAZIONE DEI QUARTILI -sere d dat - N non è multplo d 4: Q1 è quel valore che occupa la poszone parte ntera Q1 è quel valore che occupa la poszone parte ntera d N/4 + 1, mentre Q3 è quel valore che occupa la poszone parte ntera d 3N/4 + 1.

5 DETERMINAZIONE DEI QUARTILI -sere d dat - N è multplo d 4: Q Q 1 3 = = X X + X N N N 3N X

6 DETERMINAZIONE DEI QUARTILI -dstrbuzon d frequenze - x x Q = x + N 4 N ( ) n x x Q = x + 3N 4 N ( ) n

7 MODA E una meda d poszone Non ha partcolare sgnfcato quando dat sono poco numeros E quel valore che s presenta con la maggore frequenza

8 CONCETTI DI BASE SULLA VARIABILITA L nformazone sntetca fornta da valor med, pur essendo d fondamentale mportanza, da sola non basta per descrvere un certo fenomeno Infatt, la conoscenza del valor medo non fornsce alcuna nformazone crca l addensamento ntorno ad esso delle N osservazon Evdentemente, l fatto che le modaltà rlevate possano assumere valor anche molto dvers nflusce sulla capactà d un valor medo d sntetzzare n manera adeguata l ntera dstrbuzone

9 ESEMPIO:confronto tra due sere d dat 1) x1 = -3, x2 = 8, x3 = 4, x4 = -4, x5 = 2, x6 = 11 2) x1 = 3, x2 = 3, x3 = 3, x4 = 3, x5 = 3, x6 = 3 In entramb cas la meda artmetca è par a 3, ma nel prmo caso dat osservat presentano degl scostament ntorno al loro valore medo, mentre nel secondo caso le osservazon presentano valor ugual tra loro e alla meda artmetca.

10 Sgnfcato d varabltà VARIABILITA d un fenomeno = è l atttudne del fenomeno ad assumere modaltà dfferent Snonmo d varabltà è l termne dspersone La varabltà d un fenomeno assume sgnfcat dvers n base alle caratterstche dello stesso fenomeno e agl scop per cu esso è stato rlevato.

11 ESEMPIO 1 Una dtta d rstorazone vuole effettuare una prevsone sul numero d past da preparare. A tal fne rleva l numero d past preparat ogn gorno nell ultmo mese dell anno. In questo contesto varabltà è snonmo d ncertezza.

12 ESEMPIO 2 Un azenda produce n sere pezz meccanc che dovrebbero avere uno dametro prefssato. In questo contesto varabltà è snonmo d dfettostà, qund alta varabltà sta a sgnfcare bassa qualtà della produzone.

13 COSTRUZIONE DEGLI INDICI DI VARIABILITA (o d dspersone) Un modo per msurare la varabltà (o dspersone), nel caso d caratter quanttatv, è quello d confrontare le sngole modaltà del carattere rspetto ad un valore caratterstco della dstrbuzone (soltamente, s scegle la meda artmetca). In tal senso, l ndce d varabltà è rappresentato da una opportuna sntes degl scostament (o scart) delle modaltà rlevate rspetto al valore caratterstco scelto come rfermento.

14 REQUISITI DEGLI INDICI d dspersone 1) Sono par a zero se e solo se non esste varabltà 2) Sono postv se e solo se esste varabltà, coè se almeno una modaltà è dversa dalle altre 3) Assumono valor crescent al crescere della varabltà 4) Non cambano valore se a a cascuna modaltà vene aggunta una costante postva o negatva (propretà d nvaranza rspetto alla traslazone).

15 VARIANZA (nel caso d una sere d dat) Indce d dspersone E la meda artmetca de quadrat degl scart delle modaltà del carattere osservato rspetto alla meda artmetca: 2 Var ( X ) = σ = N = 1 ( X µ ) 2 N Il numeratore della varanza prende l nome d Devanza.

16 VARIANZA (nel caso d una dstrbuzone d frequenze) Indce d dspersone E la meda artmetca ponderata de quadrat degl scart delle modaltà del carattere osservato rspetto alla meda artmetca: Var ( X ) 2 = σ = s = 1 ( X µ ) 2 N n Anche n questo caso, l numeratore della varanza prende l nome d Devanza.

17 FORMULE ALTERNATIVE PER IL CALCOLO DELLA VARIANZA 2 N N 2 X X 2 = 1 = V a r ( X ) = σ = = M q µ A ) N N n el caso d sere d d at 2 s s 2 X n 2 = 1 X n = Var ( X ) =σ = = M q µ B) N N nelcasod dstrbuzon d frequenze

18 SCARTO QUADRATICO MEDIO Indce d dspersone S ottene estraendo la radce quadrata della varanza: σ = Var ( X ) = σ 2 Rsulta pertanto espresso nella stessa untà d msura de dat osservat.

19 SCOSTAMENTO SEMPLICE MEDIO - ndce d dspersone E la meda artmetca de valor assolut degl scart delle modaltà del carattere osservato rspetto alla meda artmetca : A N X µ = 1 ') δ 1 = nel caso d sere d dat N s X µ n = 1 B ') δ 1 = nel caso d dstrbuzon d frequenze n

20 SCOSTAMENTO SEMPLICE MEDIO Lo scostamento semplce medo è espresso nella stessa untà d msura de dat osservat, ed assume, a partà d dat, valore non superore a quello dello scarto quadratco medo (cò derva dalla relazone d ordne esstente tra le mede analtche).

21 Altr ndc d varabltà Campo d varazone o range (W) = ndce semplce da calcolare, ottenuto dalla dfferenza tra l pù pccolo ed l pù grande de valor osservat. Rsente de valor anomal. Dfferenza nterquartlca (D) = ndce semplce da calcolare, ottenuto dalla dfferenza tra l terzo ed l prmo quartle. Sono entramb ndc grossolan, n quanto tengono conto soltanto d due valor, a seconda de cas, della dstrbuzone.