MODELLO DI SCELTA MODALE PER LA VALUTAZIONE DELL ESCLUSIONE SOCIALE DALL ALTA VELOCITÀ FERROVIARIA
|
|
- Davide Magnani
- 7 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II SCUOLA POLITECNICA E DELLE SCIENZE DI BASE Corso d Laurea n Ingegnera per l Ambente e l Terrtoro Percorso per la magstrale n Dfesa del Suolo MODELLO DI SCELTA MODALE PER LA VALUTAZIONE DELL ESCLUSIONE SOCIALE DALL ALTA VELOCITÀ FERROVIARIA Relator Prof. Ing. Francesca Paglara Prof. Ing. Lug Bggero Canddato Mchele Fusco Matrcola M67/18 1
2 SINTESI DELL ELABORATO DI TESI L obettvo del presente elaborato d tes è quello d proporre un modello d scelta modale per valutare l esclusone socale degl utent d un sstema d trasporto dall Alta Veloctà. In letteratura, dvers approcc sono stat propost per rsolvere l problema dell esclusone socale legata a sstem d trasporto. In prmo luogo, tramte un ntegrazone della panfcazone de trasport nella progettazone e nelle decson che nfluenzano la vta socale della popolazone. Una soluzone, nfatt, potrebbe essere la promozone d nzatve che rendono l sstema d trasporto pù accessble, ad esempo tramte una rduzone de cost d vaggo con tarffe pù eque n base alle caratterstche socoeconomche degl utent. Un altra soluzone potrebbe essere rdurre l tmore connesso alla mcrocrmnaltà, spesso assocata a mezz d trasporto pubblco. Non ultmo nfne, attraverso la creazone d collaborazon tra gestor de servz d trasporto e le autortà forntrc d servz, come l'struzone e la santà. Tuttava, l problema dell esclusone socale dall Alta Veloctà (AV) non é stato affrontato n letteratura. Con Alta Veloctà ferrovara s'ntende l'nseme delle nfrastrutture, de rotabl, de sstem d segnalamento, telecomuncazon e d'eserczo e delle relatve regolamentazon tecnche, che permettono d fare crcolare, su lnee appostamente costrute o adeguate, tren con una veloctà d'mpostazone partcolarmente elevata. Secondo le pù recent specfche tecnche d nteroperabltà, emanate dalla Commssone Europea, s ndca l lmte mnmo a 250 km/h perché s parl d AV. A tale scopo, un ndagne sulle Preferenze Rvelate (RP) è stata svolta, ntervstando gl utent del sstema d trasporto talano, relatvamente alle loro abtudn d vaggo. Sono stat raccolt dat relatv alle caratterstche socoeconomche degl ntervstat, alla scelta modale e a fattor d esclusone socale defnt da Church ed suo collaborator, che hanno nfluenzato le scelta tra L AV e gl altr mod d trasporto. Le ntervste sono state effettuate medante un questonaro progettato tramte la pattaforma d Google e l ndagne è stata dsponble sulla rete dal 15 Settembre al 31 Dcembre 2014 ed è stata dffusa su dvers st nternet. Sono stat raccolt 968 questonar. Da un attenta anals de dat raccolt, sono da subto emers alcun aspett che hanno messo n relazone l esclusone socale con l reddto (v. Fg. 1), con l modo d trasporto scelto (v. Fg. 2a e Fg. 2b) e con l motvo dello spostamento (v. Fg. 3a e Fg. 3b). Reddto fsca geografca economca tmore la gestone degl spaz Medo/basso 2,9 39,5 0,4 24,1 7,2 0,8 0 Alto 4,7 9,8 0 10,3 0,2 0,1 0 Totale 7,6 49,3 0,4 34,4 7,4 0, Fg.1 - I sette prncp d Church ed lvell d reddto. Escluson da servz 2
3 UOMO fsca geografca Escluson da servz economca tmore la gestone degl spaz Auto 2,9 35,8 0 12,9 1,5 0,1 0 Aereo 0 7,6 0 6,1 3,4 0 0 Bus 0,3 8,5 0 3,7 0,1 0 0 Treno c/regonale 1,5 2,5 0 8,6 4,5 0 0 Totale 4,7 54,4 0 31,4 9,6 0, Fg.2a I sette prncp d Church ed mod d trasporto scelt, per gl uomn. DONNA fsca geografca Escluson da servz economca tmore la gestone degl spaz Auto 3,2 17,1 0 10,6 2,6 0 0 Aereo 6,7 16,5 0 10,5 2,5 1,6 0 Bus 0 7,4 0,8 4, Treno c/regonale 0,9 3,1 0,0 12, Totale 10,8 44,1 0,8 37,7 5,1 1, Fg.2b Incroc tra sette prncp d Church e mezz d trasporto usat, per le donne. UOMO fsca geografca Escluson da servz economca tmore la gestone degl spaz Lavoro 1,1 14,9 0 9, Vacanza 2,0 23,7 0 16,6 8,6 0,1 0 Studo 1,5 5,9 0 1,6 0,3 0 0 Altro 0 9,9 0 4,2 0,7 0 0 Totale 4,7 54,4 0 31,4 9,6 0, Fg.3a Incroc tra sette prncp d Church e motv dello spostamento, per gl uomn. DONNA fsca geografca Escluson da servz economca tmore la gestone degl spaz Lavoro 0,3 14,4 0 14,5 0 1,6 0 Vacanza 6,4 15,8 0,8 8,5 4,8 0 0 Studo 0,9 4,2 0 5,9 0,3 0 0 Altro 3,2 9,6 0 8, Totale 10,8 44,1 0,8 37,7 5,1 1, Fg.3b Incroc tra sette prncp d Church e motv dello spostamento, per le donne. Graze a dat raccolt, la calbrazone d un modello d scelta modale é stata effettuata, servendos d un programma d ottmzzazone (Bogeme 2.2). Tale modello tene conto d alcune varabl che nfluenzano l problema dell esclusone socale relatvamente alla scelta dell AV come modo d trasporto. Il modello d scelta modale usato è un Logt Multnomale, la cu espressone è la seguente: 3
4 exp( V m / oshd ) p [ m / oshd] (1) exp( V m'/ oshd ) m' Ovvero s calcola la probabltà d sceglere un modo d trasporto a partre da una orgne o, per un motvo s, n una determnata fasca orara h e per una destnazone d. A cascuna alternatva d trasporto s assoca un utltà e l utente scegle l alternatva d massma utltà. L utltà percepta U j può essere espressa come la somma d due component: un utltà sstematca e un resduo aleatoro. L utltà sstematca V j rappresenta la meda o l valore atteso dell utltà percepta tra tutt gl utent con lo stesso contesto d scelta (alternatve e relatv attrbut) del decsore. Il resduo aleatoro j rappresenta lo scostamento dell utltà percepta dall utente da tale valore e cattura gl effett combnat de var fattor che ntroducono ncertezza nella modellzzazone delle scelte: U j Vj j j I (2) V j ( X ) j T k X kj X j k (3) Le funzon d utltà sstematca per cascuna alternatva modale hanno la seguente espressone: V AUTO = AUTO + β COSTO * COSTO + β con ch vagg * CON CHI VIAGGI V AEREO = β COSTO * COSTO + β GEO-EXCLU * GEO-EXCLU V TRENO = β COSTO * COSTO + β REDDITO * REDDITO V AV = β COSTO * COSTO + β GRADO ISTRUZIO * GRADO ISTRUZIO + β GEO-EXCLU * GEO-EXCLU Dove: Β COSTO = BETA_COSTO (IN EURO) Β GRADO ISTRUZIO = BETA_GRADO ISTRUZIONE Β REDDITO = BETA_REDDITO Β GEO-EXCLU = BETA_GEOGRAPHICAL EXCLUSION Β CON CHI VIAGGI = BETA_CON CHI VIAGGI Graze al programma Bogeme è sttao possble calcolare la stma de parametr β (v. Tab. 5) 4
5 COEFFICIENTI β cost β LEVEL EDUC β INCOME β GEO EXCLU β TRAV WITH CAR Value fxed t-rato fxed Const LL Int LL Fnal LL ρ 2 Zero 0.33 ρ 2 Costant Tab.5 Stma de coeffcent β Per quanto rguarda la modellzzazone de rsultat, ottenut per gl spostament sul terrtoro Italano e per una percorrenza maggore d 60 Km, possamo s può dedurre: E da evdenzare che molt utent usufruscono d offerte per cu la caratterstca economca (ntesa come rsparmo) prevale rspetto al tempo d vaggo; Il valore d correlazone tra l costo e l tempo rsulta > 0.8 per cu s è decso d utlzzare solo l costo ( β costo ); Il costo ( β costo ) ha un valore negatvo e rsulta molto sgnfcatvo (t-test = ), cò vuol dre che gl utent, a partà d percorso, scelgono l modo d trasporto pù economco; Il grado d struzone ( β GRADO ISTRU ) ha un valore postvo e rsulta sgnfcatvo (t-test = 7.08), cò evdenza che la maggoranza degl utent, con un grado d struzone maggore del dploma, hanno scelto l alternatva AV rspetto alle altre; Per quanto rguarda l reddto ( β REDDITO ), l valore è negatvo e rsulta sgnfcatvo (t-test = -5.34), cò vuol dre che gl utent con reddto mnore scelgono l modo d trasporto pù economco; L esclusone geografca ( β GEO EXCLU ) ha un valore negatvo e sgnfcatvo (t-test = -6.59), ndcando che gl utent percepscono l esclusone geografca per quel modo d trasporto e d conseguenza non lo utlzzano ; Il coeffcente β CON CHI VIAGGI ha un valore postvo e sgnfcatvo (t-test = 7.01), cò vuol dre che la maggoranza degl utent che usano l auto non s spostano da sol. 5
6 Infne è stato calcolato l Grado d Soddsfazone (S),rappresentato n Tab. 6, che l sngolo utente percepsce dall uso del relatvo modo d trasporto. s(v) = ln j exp(v j /) (4) S AUTO AEREO TRENO IC/REGIONALE GEO-EXCLU SI 0,799-0,602-0,118 0,000 0,356 GEO-EXCLU NO 1,258-0,016 0,434 0,379 0,526 ECO-EXCLU SI 1,248-0,236 0,447 0,000 0,346 ECO-EX NO 0,956-0,309 0,121 0,379 0,342 GEO-ECO-EX SI 0,672 0,497 0,645 0,000 0,337 GEO-ECO-EX NO 1,224 1,167 1,171 0,000 1,196 Tab. 6 Grado d Soddsfazone I valor del Grado d Soddsfazone, rportat nella tab.6, sono stat calcolat per dvers tp d esclusone. Il valore massmo, pù del doppo, è rappresentato da vaggator che non percepscono nessuna esclusone, al contraro l valore peggore è propro degl utent che percepscono entrambe le escluson. Per quanto rguarda valor vst sngolarmente, l grado d soddsfazone maggore è quello d ch non percepsce l esclusone. E da osservare che valor d ch non percepsce l esclusone geografca ed economca sono molto smle, cò evdenza una forte correlazone tra le due, nfatt molte persone, con reddto medobasso, preferscono vvere n centr che per tasse e servz rsultano essere meno costos ( generalmente pccol comun) per preservare l propro reddto netto. Le stazone dell AV s trovano generalmente nelle grand cttà, per cu la preferenza economca esclude geografcamente tal utent. Infne s potrebbe pensare d usare la metodologa applcata per l nostro caso d stud (Itala), a realtà che hanno la stessa rete nfrastrutturale, per quanto rguarda trasport. AV TOT 6
MODELLI DI UTILITÀ ALEATORIA
corso d Teora e Tecnca della Crcolazone + Trasport e Terrtoro a.a. 2012-2013 MODELLI DI UTILITÀ ALEATORIA PROF. ING. UMBERTO CRISALLI Dpartmento d Ingegnera dell Impresa crsall@ng.unroma2.t Modell d utltà
DettagliRichiami di modelli di utilità aleatoria
Corso d LOGISTICA TERRITORIALE www.unroma.t/ddattca/lt DOCENTE prof. ng. Agostno Nuzzolo Rcham d modell d utltà aleatora prof. ng. Agostno Nuzzolo - Corso d Logstca Terrtorale Modell d domanda e utltà
DettagliValutazione dei Benefici interni
Corso d Trasport Terrtoro prof. ng. Agostno Nuzzolo Valutazone de Benefc ntern Valutazone degl ntervent Indvduazone degl effett rlevant La defnzone degl effett rlevant per un ntervento sul sstema d trasporto
DettagliModelli di utilità aleatoria
corso d Teora de Sstem d Trasporto Modell d utltà aleatora PROF. ING. UMBERTO CRISALLI Dpartmento d Ingegnera dell Impresa crsall@ng.unroma.t Iscrzone al corso Modell d offerta ü Da effettuars anche on
DettagliConsorzio AlmaLaurea. XIII Indagine AlmaLaurea sul Profilo dei Laureati. Angelo di Francia (AlmaLaurea) Moira Nardoni (AlmaLaurea)
Qualtà e valutazone del sstema unverstaro XIII Indagne AlmaLaurea sul Proflo de Laureat SODDISFAZIONE PER L ESPERIENZA UNIVERSITARIA Angelo d Franca (AlmaLaurea) Mora Nardon (AlmaLaurea) ALGHERO, 27 MAGGIO
DettagliModelli di utilità aleatoria
Corso d Teora de Sstem d Trasporto + prof. ng. Antono Com gugno 8 Struttura del sstema d modell per la smulazone de sstem d trasporto Modell d offerta OFFERTA DI INFRASTRUTTURE E SERVIZI DI TRASPORTO MODELLO
DettagliModelli di utilità aleatoria
Corso d Teora de Sstem d Trasporto + prof. ng. Antono Com gugno 9 Struttura del sstema d modell per la smulazone de sstem d trasporto Modell d offerta OFFERTA DI INFRASTRUTTURE E SERIZI DI TRASPORTO MODELLO
DettagliCORSO DI STUDI E VALUTAZIONI AMBIENTALI A.A
CORSO DI STUDI E VALUTAZIONI AMBIENTALI A.A. 2012-2013 1 INDICE 1 STIMA DELLA DOMANDA DI TRASPORTO 3 1.1 Moello generazone 3 1.2 Moello strbuzone 4 1.3 Moello scelta moale 5 1.4 Stma elle sottomatrc scambo
DettagliTeoria dei Sistemi di Trasporto (9 CFU) A. A Modelli di domanda. prof. ing. Antonio Comi
Teora de Sstem d Trasporto 1 + 2 (9 CFU) A. A. 2017-2018 Modell d domanda prof. ng. Antono Com Department of Enterprse Engneerng Unversty of Rome Tor Vergata Prof. Ing. Antono Com Teora de Sstem d Trasporto
Dettaglicorso di Teoria dei Sistemi di Trasporto Sostenibili 6 CFU A.A MODELLI DI DOMANDA
Thanks to Barbara Montemaran for her kndly support n sldes updatng corso d Teora de Sstem d Trasporto Sostenbl 6 CFU A.A. 2017-2018 MODELLI DI DOMANDA Prof. Ing. Umberto Crsall Dpartmento d Ingegnera dell
DettagliLe decisioni di gruppo in materia di trasporti: teorie, modelli, applicazioni Romeo Danielis e Lucia Rotaris
Le decson d gruppo n matera d trasport: teore, modell, applcazon Romeo Danels e Luca Rotars Unverstà degl Stud d Treste Il decsore ndvduale solato della mcroeconoma neoclassca non è la norma spesso: le
DettagliTeoria dei Sistemi di Trasporto (9 CFU) A. A Modelli di domanda. prof. ing. Antonio Comi
Teora de Sstem d Trasporto 1 + 2 (9 CFU) A. A. 2016-2017 Modell d domanda prof. ng. Antono Com Department of Enterprse Engneerng Unversty of Rome Tor Vergata Prof. Ing. Antono Com Teora de Sstem d Trasporto
DettagliCorso di TRASPORTI E AMBIENTE. ing. Antonio Comi Ottobre 2012. Modelli di domanda
Corso d TRASPORTI E AMBIENTE ng. Antono Com Ottobre 2012 Modell d domanda 1 Struttura del sstema d modell per la smulazone de sstem d trasporto OFFERTA DI INFRASTRUTTURE E SERVIZI DI TRASPORTO MODELLO
DettagliIL LEGAME TRA DUE VARIABILI I METODI DELLA CORRELAZIONE
IL LEGAME TRA DUE VARIABILI I METODI DELLA CORRELAZIONE CORRELAZIONE Legame - Assocazone - Accordo Relazone tra varabl valutare l grado d recproca nfluenza tra due varabl; valutare l grado d assocazone
DettagliPIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI
Unverstà d Caglar DICAAR Dpartmento d Ingegnera Cvle, Ambentale e archtettura Sezone Trasport PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Eserctazone su modell d generazone A.A. 2016-2017 Ing. Francesco Pras Ing. Govann
DettagliCorso di PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI 1 Prof. Ing. Agostino Nuzzolo. I modelli di domanda
Corso d PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI 1 Prof. Ing. Agostno Nuzzolo 1 Struttura del sstema d modell per la smulazone de sstem d trasporto OFFERTA DI INFRASTRUTTURE E SERVIZI DI TRASPORTO MODELLO DI DI LOCALIZZAZIONE
DettagliS O L U Z I O N I. 1. Effettua uno studio qualitativo della funzione. con particolare riferimento ai seguenti aspetti:
S O L U Z I O N I 1 Effettua uno studo qualtatvo della funzone con partcolare rfermento a seguent aspett: f ( ) ln( ) a) trova l domno della funzone b) ndca qual sono gl ntervall n cu f() rsulta postva
DettagliModelli di domanda e utilità aleatoria
La domanda d mobltà Corso d PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Prof. Ing. Agostno Nuzzolo Marzo 005 Struttura del sstema d modell er la smulazone de sstem d trasorto Modello del sstema d trasorto OFFERTA DI
DettagliUniversità degli Studi di Roma Tor vergata Dipartimento di Ingegneria Civile. Corso di. Gestione ed esercizio i dei sistemi i di trasporto
Unverstà degl Stud d Roma Tor vergata partmento d Ingegnera Cvle Corso d Gestone ed eserczo de sstem d trasporto Docente: Ing. Perlug Coppola Lucd proettat a lezone La progettazone degl orar de servz d
DettagliMetodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne
Metod e Modell per l Ottmzzazone Combnatora Progetto: Metodo d soluzone basato su generazone d colonne Lug De Govann Vene presentato un modello alternatvo per l problema della turnazone delle farmace che
DettagliLaboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica
Laboratoro B A.A. 01/013 Elaborazone Dat Lab B CdL Fsca Lab B CdL Fsca Elaborazone dat spermental Prncpo della massma verosmglanza Quando eseguamo una sere d msure relatve ad una data grandezza fsca, quanto
DettagliLezione 4. Politica Economica Avanzata
Lezone 4 Poltca Economca Avanzata Come msuramo la rendta d Conoscamo la def. Teorca. un mpresa? Dvdamo n base al valore medano tra mprese a bassa ed alta rendta. Che legame con la crescta della produttvtà
DettagliMatematica Computazionale(6cfu) Ottimizzazione(8cfu)
Docente: Marco Gavano (e-mal:gavano@unca.t) Corso d Laurea n Infomatca Corso d Laurea n Matematca Matematca Computazonale(6cfu) Ottmzzazone(8cfu) (a.a. 205-6, lez.8) Matematca Computazonale, Ottmzzazone,
DettagliScienze Geologiche. Corso di Probabilità e Statistica. Prove di esame con soluzioni
Scenze Geologche Corso d Probabltà e Statstca Prove d esame con soluzon 004-005 1 Corso d laurea n Scenze Geologche - Probabltà e Statstca Appello del 1 gugno 005 - Soluzon 1. (Punt 3) In una certa zona,
DettagliANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI
AALISI STATISTICA DELLE ICERTEZZE CASUALI Consderamo l caso della msura d una grandezza fsca che sa affetta da error casual. Per ottenere maggor nformazone sul valore vero della grandezza rpetamo pù volte
DettagliIl procedimento può essere pensato come una ricerca in un insieme ordinato, il peso incognito può essere cercato con il metodo della ricerca binaria.
SCELTA OTTIMALE DEL PROCEDIMENTO PER PESARE Il procedmento può essere pensato come una rcerca n un nseme ordnato, l peso ncognto può essere cercato con l metodo della rcerca bnara. PESI CAMPIONE IN BASE
DettagliTouristic carrying capacity (TCC)
Tourstc carryng capacty (TCC) Compromesso ottmale (trade-off) tra attvtà turstche e rsorse dsponl Programmazone e gestone sostenle ed effcente rducendo al mnmo l mpatto sulle caratterstche Amental e Socal
DettagliNOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI
NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI METODI PER LO STUDIO DEL LEGAME TRA VARIABILI IN UN RAPPORTO DI CAUSA ED EFFETTO I MODELLI DI REGRESSIONE Prof.ssa G. Sero, Prof. P. Trerotol, Cattedra
DettagliCorso di PROGETTAZIONE DEI SISTEMI DI TRASPORTO. prof. ing. Agostino Nuzzolo Ottobre 2007
Corso d PROGETTAZIONE DEI SISTEMI DI TRASPORTO prof. ng. Agostno Nuzzolo Ottobre 2007 I MODELLI PER LA SIMULAZIONE DELLE INTERAZIONI TRASPORTI-TERRITORIO TERRITORIO 1 Introduzone Modfche del sstema d offerta
DettagliAnalisi degli errori. Introduzione J. R. Taylor, Introduzione all analisi degli errori, Zanichelli, Bo 1986
Anals degl error Introduzone J. R. Taylor, Introduzone all anals degl error, Zanchell, Bo 1986 Sstem d untà d msura, rappresentazone numerca delle quanttà fsche e cfre sgnfcatve Resnck, Hallday e Krane
DettagliDefinizione del problema
Corso d Gestone ed Eserczo de Sstem d Trasporto www.unroma2.t/ddattca/gest t/dd tt /GEST Modell per l assegnazone della domanda alle ret d trasporto aereo Defnzone del problema Modell d domanda segmentazone
DettagliModello del Gruppo d Acquisto
InVMall - Intellgent Vrtual Mall Modello del Gruppo d Acqusto Survey L attvtà svolta per la realzzazone dell attvtà B7 Defnzone del Gruppo d Acqusto e de Relatv Algortm d Inferenza, prevsta dal captolato
DettagliI SINDACATI E LA CONTRATTAZIONE COLLETTIVA. Il ruolo economico del sindacato in concorrenza imperfetta, in cui:
I IDACATI E LA COTRATTAZIOE COLLETTIVA Il ruolo economco del sndacato n concorrenza mperfetta, n cu: a) le mprese fssano prezz de ben n contest d concorrenza monopolstca (con extra-proftt); b) lavorator
DettagliSorgenti Numeriche - Soluzioni
Sorgent umerche - Soluzon *) L anals delle frequenze con cu compaono le vare lettere n un documento n talano, comprendente 5975 caratter, ha fornto seguent dat: Lettera umero Frequenza relatva A 666. B
DettagliGURU. Facebook. Gli strumenti avanzati di Facebook ADS WEBLIME
Facebook GURU Gl strument avanzat d Facebook ADS Un corso tecnco-pratco d approfondmento sugl strument pù avanzat d Facebook ADS. Il Corso s rvolge esclusvamente a ch gà gestsce nserzon con Facebook. Ogg
DettagliEsame di Statistica tema A Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Appello del 15/07/2011
Esame d Statstca tema A Corso d Laurea n Economa Prof.ssa Gordano Appello del /07/0 Cognome Nome atr. Teora Dmostrare che la somma degl scart dalla meda artmetca è zero. Eserczo L accesso al credto è sempre
DettagliCorso di Economia Applicata
Corso d Economa Applcata a.a. 2007-08 II modulo 16 Lezone Programma 16 lezone Democraza rappresentatva e nformazone Rcaptolando L agenza e l mercato (Arrow, 1986) Lezone 16 2 Introduzone Governo e Parlamento
DettagliCorsi di Laurea in Farmacia e CTF Prova di Matematica
Cors d Laurea n Farmaca e CTF Prova d Matematca S O L U Z I O N I Effettua uno studo qualtatvo della funzone 4 f + con partcolare rfermento a seguent aspett: a trova l domno della funzone b trova gl ntervall
DettagliAnalisi della domanda di trasporto
1 Panfcazone f de Trasport aspot Lezone: Anals della domanda d trasporto Corso IFTS Catana 2010 Guseppe Inturr Unverstà d Catana Dpartmento d Ingegnera Cvle e Ambentale 2 3 La mobltà La mobltà delle persone
DettagliFisica Generale I Misure di grandezze fisiche e incertezze di misura Lezione 3 Facoltà di Ingegneria Livio Lanceri
Fsca Generale I Msure d grandezze fsche e ncertezze d msura Lezone 3 Facoltà d Ingegnera Lvo Lancer Indce Abbamo mparato: Orgne e classfcazone delle ncertezze (error) d msura Rappresentazone delle ncertezze
DettagliFormule di attribuzione del punteggio economico
Stazone Appaltante Servzo Sntel Data pubblcazone: 27 Maggo 2019 agna 1 d 21 INDICE 1. INTRODUZIONE...3 1.1. OBIETTIVO E CAMO D ALICAZIONE...3 1.2. RIFERIMENTI...3 1.3. VERSIONI...3 2. FORMULE DI AGGIUDICAZIONE...3
Dettagliuna variabile casuale è continuase può assumere un qualunque valore in un intervallo
Varabl casual contnue Se samo nteressat alla temperatura massma gornaleraquesta è una varable casuale msurata n un ntervallo contnuoe qund è una v.c. contnua una varable casuale è contnuase può assumere
DettagliIMPIANTI E PROCESSI CHIMICI. Tema A 13 Settembre 2011 Flash con Colonne binarie
IMPINTI E PROCESSI CHIMICI Tema 3 Settembre 0 lash con Colonne bnare Soluzone Inzalmente s svolge un calcolo d lash al fne d caratterzzare la composzone delle corrent almentate alle due colonne. La corrente
DettagliLA CALIBRAZIONE NELL ANALISI STRUMENTALE
LA CALIBRAZIONE NELL ANALISI STRUMENTALE La maggor parte delle anals chmche sono ogg condotte medante metod strumental (spettrometra d assorbmento ed emssone a dverse λ, metod elettrochmc, spettrometra
DettagliMOBILITA DI CAPITALI
Poltca Economca dell'unone Europea MOBILITA DI CAPITALI Prof. Roberto Lombard Prof. Roberto Lombard 1 Le Econome moderne hanno un elevato grado d nterazone ed ntegrazone de Mercat Fnanzar ed de Captal
DettagliPrincipio di massima verosimiglianza
Prncpo d massma verosmglana Sa data una grandea d cu s conosce la unone denstà d probabltà ; che dpende da un nseme de parametr ndcat con d valore sconoscuto. S vuole determnare la mglor stma de parametr.
DettagliPrincipio di massima verosimiglianza
Prncpo d massma verosmglana Sa data una grandea d cu s conosce la unone denstà d probabltà ; che dpende da un nseme de parametr ndcat con d valore sconoscuto. S vuole determnare la mglor stma de parametr.
DettagliPropagazione delle incertezze
Propagazone delle ncertezze In questa Sezone vene trattato l problema della propagazone delle ncertezze quando s msurano pù grandezze dfferent,,,z soggette a error d tpo casuale e po s utlzzano tal grandezze
DettagliIntegrazione numerica dell equazione del moto per un sistema lineare viscoso a un grado di libertà. Prof. Adolfo Santini - Dinamica delle Strutture 1
Integrazone numerca dell equazone del moto per un sstema lneare vscoso a un grado d lbertà Prof. Adolfo Santn - Dnamca delle Strutture 1 Introduzone 1/2 L equazone del moto d un sstema vscoso a un grado
DettagliFisica Generale I Misure di grandezze fisiche e incertezze di misura Lezione 3 Facoltà di Ingegneria Livio Lanceri
Fsca Generale I Msure d grandezze fsche e ncertezze d msura Lezone 3 Facoltà d Ingegnera Lvo Lancer Indce Abbamo mparato: Orgne e classfcazone delle ncertezze (error) d msura Rappresentazone delle ncertezze
DettagliEsame di Statistica tema B Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Appello del 15/07/2011
Esame d Statstca tema B Corso d Laurea n Economa Prof.ssa Gordano Appello del 15/07/011 Cognome Nome Matr. Teora Dmostrare la propretà assocatva della meda artmetca. Eserczo 1 L accesso al credto è sempre
DettagliESERCIZIO N. 1. b) rendimenti reali dell azienda Gesis e del portafoglio di mercato:
ESERCIZIO N. 1 Il canddato proceda a calcolare l tasso d congrua remunerazone reale dell azenda Gess al 31.12.2003 applcando l CAPM e l WACC della stessa azenda; dat d cu s dspone sono seguent: a) rendmento
DettagliRicerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili. Modelli per la Logistica: Single Flow One Level Model Multi Flow Two Level Model
Rcerca Operatva e Logstca Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentl Modell per la Logstca: Sngle Flow One Level Model Mult Flow Two Level Model Modell d localzzazone nel dscreto Modell a Prodotto Sngolo e a Un
Dettaglia) Individuare l intervallo di confidenza al 90% per la media di popolazione;
Eserczo Il responsable marketng d una catena d negoz vuole analzzare l volume delle vendte mensl d un determnato bene d largo consumo. Una socetà che conduce rcerche d mercato è ncarcata d effettuare un
DettagliObiettivi Il concetto di Resilienza applicato ai territori rurali Una proposta p metodologica Un esempio: diversità e sviluppo
Obettv Il concetto d Reslenza applcato a terrtor rural Una proposta p metodologca Un esempo: dverstà e svluppo Concluson Interpretare terrtor rural come sstem soco-ecologc Analzzare le propretà della reslenza
DettagliCarla Seatzu, 18 Marzo 2008
8. Ret d Code Carla Seatzu, 8 Marzo 008 Nella maggor parte de process produttv rsulta troppo restrttvo consderare una sola rsorsa. Esempo: lea tandem arrv µ µ v partenze V sono dverse stazon cu una parte
DettagliUniversità di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 28/01/2008 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1
Unverstà d Cassno Corso d Statstca Eserctazone del 28/0/2008 Dott. Alfonso Psctell Eserczo Il seguente data set rporta la rlevazone d alcun caratter su un collettvo d 20 soggett. Soggetto Età Resdenza
DettagliSpecifica calcolo soddisfazione discenti
INDICE 1 SCOPO CAMPO DI APPLICAZIONE 3 DEFINIZIONI E CALCOLO PER LE DOMANDE INFORMATIVE 4 DEFINIZIONI E CALCOLO PER LE DOMANDE CON GIUDIZI 5 DEVIAZIONE STANDARD PER LE DOMANDE CON GIUDIZI 6 RACCOLTA ED
DettagliPRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD /6045/5047/4038/371/377) 26 ottobre 2015 COMPITO D
FIRMA DELLO STUDENTE Cognome PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD. 3000/6045/5047/4038/37/377) 26 ottobre 20 Nome Numero d matrcola Corso d Laurea Cod. corso COMPITO D A fn della valutazone s terrà
DettagliINDAGINE ESAUSTIVA O CAMPIONARIA?
INDAGINE ESAUSTIVA O CAMPIONARIA? S rcorre certamente all ndagne per campone quando la rlevazone completa è mpossble e quando la determnazone delle modaltà possedute dalle untà n esame ne comporta la dstruzone
DettagliLa verifica delle ipotesi
La verfca delle potes In molte crcostanze l rcercatore s trova a dover decdere quale, tra le dverse stuazon possbl rferbl alla popolazone, è quella meglo sostenuta dalle evdenze emprche. Ipotes statstca:
DettagliModelli con varabili binarie (o qualitative)
Modell con varabl bnare (o qualtatve E( Y X α + βx + ε quando Y è una varable benoullana Y 1 0 s ha l modello lneare d probabltà Pr( Y 1 X α + βx + ε dove valor stmat della Y assumono l sgnfcato d probabltà.
DettagliCapitolo 3. Cap. 3-1
Statstca Captolo 3 Descrzone Numerca de Dat Cap. 3-1 Obettv del Captolo Dopo aver completato l captolo, sarete n grado d: Calcolare ed nterpretare la meda, la medana e la moda d un set tdd dat Trovare
DettagliMatematica II: Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica
Matematca II: Calcolo delle Probabltà e Statstca Matematca ELT A-Z Docente: dott. F. Zucca Eserctazone # 8 Gl esercz contrassegnat con (*) sono tratt da Eserc. 2002-2003- Prof. Secch # 0 - Statstca Matematca
Dettagli03/03/2012. Campus di Arcavacata Università della Calabria
Campus d Arcavacata Unverstà della Calabra Corso d statstca RENDE a.a 0-00 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 Concentrazone Un altro aspetto d un nseme d dat che s aggunge alla meda e alla varabltà è costtuto
Dettagli3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON
3 CAMPIOAMETO DI ROULLI E DI POISSO 3. ITRODUZIOE In questo captolo esamneremo due schem d camponamento che dversamente dal camponamento casuale semplce non producono campon d dmensone fssa ma varable.
DettagliCorso di Tecniche elettromagnetiche per la localizzazione e il controllo ambientale. Test scritto del 08 / 09 / 2005
Corso d Tecnche elettromagnetche per la localzzazone e l controllo ambentale Test scrtto del 8 / 9 / 5 S rsponda alle seguent domande marcando con un segno le rsposte che s reputano corrette. S rsolva
DettagliDIPARTIMENTO TEMATICO RADIAZIONI Struttura Semplice Radiazioni ionizzanti
DIPARTIMENTO TEMATICO RADIAZIONI Struttura Semplce 21.01 Radazon onzzant TITOLO Interconfronto Consorzo Eraclto Msure d rateo d dose gamma n campo - Cuncolo esploratvo de la Maddalena Allneamento msure
DettagliEsercitazioni del corso di Relazioni tra variabili. Giancarlo Manzi Facoltà di Sociologia Università degli Studi di Milano-Bicocca
Eserctazon del corso d Relazon tra varabl Gancarlo Manz Facoltà d Socologa Unverstà degl Stud d Mlano-Bcocca e-mal: gancarlo.manz@statstca.unmb.t Terza eserctazone Mlano, 8 febbrao 7 SOMMARIO TERZA ESERCITAZIONE
DettagliSERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete
SERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete Una sere storca o temporale è un nseme d dat costtut da una sequenza d osservazon su un fenomeno d nteresse X, effettuate n stant (per le
DettagliLezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative
Lezone 2 a - Statstca descrttva per varabl quanttatve Esempo 5. Nella tabella seguente sono rportat valor del tasso glcemco rlevat su 10 pazent: Pazente Glcema (mg/100cc) 1 1 =103 2 2 =97 3 3 =90 4 4 =119
DettagliUNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TORINO CORSO DI LAUREA IN CHIMICA Dispense ad esclusivo uso introduttivo per il modulo di Fisica C
ELEMETI BASILARI DI TEORIA DEGLI ERRORI. VALOR MEDIO, DEVIAZIOE STADARD E VARIAZA S defnsce valor medo d un nseme d dat,,, la quanttà: () S defnsce varanza emprca dell nseme precedente la quanttà: σ ()
DettagliEconomia del Lavoro. Argomenti del corso
Economa del Lavoro Argoment del corso Studo del funzonamento del mercato del lavoro. In partcolare, l anals economca nerente l comportamento d: a) lavorator, b) mprese, c) sttuzon nel processo d determnazone
DettagliCapitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari
Captolo 3 Covaranza, correlazone, bestft lnear e non lnear ) Covaranza e correlazone Ad un problema s assoca spesso pù d una varable quanttatva (es.: d una persona possamo determnare peso e altezza, oppure
DettagliIl logaritmo discreto in Z p Il gruppo moltiplicativo Z p delle classi resto modulo un primo p è un gruppo ciclico.
Il logartmo dscreto n Z p Il gruppo moltplcatvo Z p delle class resto modulo un prmo p è un gruppo cclco. Defnzone (Logartmo dscreto). Sa p un numero prmo e sa ā una radce prmtva n Z p. Sa ȳ Z p. Il logartmo
DettagliINTRODUZIONE 3 CARATTERIZZAZIONE DELLO STATO ATTUALE 3 TRAFFICO 3 FATTORI DI DIMENSIONAMENTO DEGLI INTERVENTI MANUTENTIVI 4
INTRODUZIONE 3 CARATTERIZZAZIONE DELLO STATO ATTUALE 3 TRAFFICO 3 FATTORI DI DIMENSIONAMENTO DEGLI INTERVENTI MANUTENTIVI 4 TRAFFICO DI PROGETTO 4 LE CONDIZIONI CLIMATICHE 4 IL SOTTOFONDO 4 PREDIMENSIONAMENTO
DettagliContenuti: o Specificazione del modello. o Ipotesi del modello classico. o Stima dei parametri. Regressione semplice Roberta Siciliano 2
Corso d STATISTICA Prof. Roberta Sclano Ordnaro d Statstca, Unverstà d Napol Federco II Professore supplente, Unverstà della Baslcata a.a. 0/0 Contenut: o Specfcazone del modello o Ipotes del modello classco
Dettagli= = = = = 0.16 NOTA: X P(X) Evento Acquisto PC Intel Acquisto PC Celeron P(X)
ESERCIZIO 3.1 Una dtta vende computer utlzzando on-lne, utlzzando sa processor Celeron che processor Intel. Dat storc mostrano che l 80% de clent preferscono acqustare un PC con processore Intel. a) Sa
DettagliLA CORRENTE ELETTRICA CONTINUA
CAPITOLO 33 LA CORRENTE ELETTRICA CONTINUA 1 L INTENSITÀ DELLA CORRENTE ELETTRICA 1! v! a t! F m e! E m t v! e t m! E Fssato l ntervallo d tempo t, s può scrvere! v! E 2 Q t 4,0 10 2 A 5,0 s 0,20 C 3 t
DettagliIncontri di informazione pubblica MIGLIORARE LA CONOSCENZA DEL RISCHIO
Incontr d nformazone pubblca MIGLIORARE LA CONOSCENZA DEL RISCHIO Il PGRA: SCELTE DI PIANO SICUREZZA E RESILIENZA IL SISTEMA ARGINALE DEL FIUME PO Andrea Colombo Segretera Tecnca AdbPo Parma, 07 maggo
DettagliNOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI
NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI IL LEGAME TRA DUE VARIABILI I METODI DELLA CORRELAZIONE Prof.ssa G. Sero, Prof. P. Trerotol, Cattedra d Statstca Medca, Unverstà d Bar 1/19 IL PROBLEMA
DettagliLEZIONE N.8. Introduzione ai MODELLI DI SIMULAZIONE ED OTTIMIZZAZIONE PER SISTEMI ENERGETICI
LEZIONE N8 Introduzone a MODELLI DI SIMULZIONE ED OTTIMIZZZIONE PER SISTEMI ENERGETICI 1d 11 MODELLIZZZIONE DI DOMND ED OFFERT Dal 1973 gl stud su modell che ntendono rappresentare cosa può succedere nel
DettagliCONFORMITA DEL PROGETTO
AMGA - Azenda Multservz S.p.A. - Udne pag. 1 d 6 INDICE 1. PREMESSA...2 2. CALCOLI IDRAULICI...3 3. CONFORMITA DEL PROGETTO...6 R_Idr_Industre_1 Str.doc AMGA - Azenda Multservz S.p.A. - Udne pag. 2 d 6
DettagliPrecisione e Cifre Significative
Precsone e Cfre Sgnfcatve Un numero (una msura) è una nformazone! E necessaro conoscere la precsone e l accuratezza dell nformazone. La precsone d una msura è contenuta nel numero d cfre sgnfcatve fornte
DettagliPIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI
Unverstà d Caglar DICAAR Dpartmento d Ingegnera Cvle, Ambentale e archtettura Sezone Trasport PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Eserctazone 3 A.A. 2016-2017 Ing. Francesco Pras Ing. Govann Tuver Il modello
DettagliREPORT 2.1 AZIONI INTEGRATE TRASPORTI-TERRITORIO PER LA SOSTENIBILITÀ: IL MODELLO MATEMATICO D'INTERAZIONE TRASPORTI-TERRITORIO
SUM SUSTAINABLE URBAN MOBILITY Lnee guda per la mobltà sostenble nelle aree urbane PRIN 2009 REPORT 2.1 AZIONI INTEGRATE TRASPORTI-TERRITORIO PER LA SOSTENIBILITÀ: IL MODELLO MATEMATICO D'INTERAZIONE TRASPORTI-TERRITORIO
DettagliStatistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /2e S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill
Statstca - metodologe per le scenze economche e socal /e S Borra, A D Cacco - McGraw Hll Es Soluzone degl esercz del captolo 7 In base agl arrotondament effettuat ne calcol, s possono rscontrare pccole
DettagliCorrelazione lineare
Correlazone lneare Varable dpendente Mortaltà per crros 50 45 40 35 30 5 0 15 10 5 0 0 5 10 15 0 5 30 Consumo d alcool Varable ndpendente Metodologa per l anals de dat spermental L anals d stud con varabl
DettagliRealizzazione di FSM sincrone. Sommario. Introduzione. Sommario. M. Favalli
Realzzazone d FSM sncrone M. Favall Engneerng Department n Ferrara Realzzazone d FSM Anals e sntes de sstem dgtal / Introduzone Realzzazone d FSM Anals e sntes de sstem dgtal 2 / Una volta ottenuto l automa
DettagliLa taratura degli strumenti di misura
La taratura degl strument d msura L mportanza dell operazone d taratura nasce dall esgenza d rendere l rsultato d una msura rferble a campon nazonal od nternazonal del msurando n questone affnché pù msure
DettagliPropagazione degli errori
Propagaone degl error Voglamo rcavare le ncertee nelle msure ndrette. Abbamo gà vsto leone un prma stma degl error sulle grandee dervate valda n generale. Consderamo ora l caso specco d grandee aette da
DettagliEconomia del turismo
Unverstà degl Stud d Caglar Facoltà d Economa Corso d Laurea n Economa e Gest. de Serv. Turstc A.A. 2013-2014 Economa del tursmo Prof.ssa Carla Massdda Sezone 5 ANALISI MICROECONOMICA DEL TURISMO Argoment
DettagliEfficienza energetica nelle PMI esempi di problemi tipici e possibili soluzioni per un risparmio economico ed energetico
Opportuntà per le PMI d rsparmo economco ed energetco : dalla forntura alle buone pratche n azenda Effcenza energetca nelle PMI esemp d problem tpc e possbl soluzon www.europrogett.eu Effcenza energetca
DettagliRICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2
RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A La rappresentazone n Complemento a Due d un numero ntero relatvo (.-3,-,-1,0,+1,+,.) una volta stablta la precsone che s vuole ottenere (coè l numero d
DettagliRappresentazione dei numeri PH. 3.1, 3.2, 3.3
Rappresentazone de numer PH. 3.1, 3.2, 3.3 1 Tp d numer Numer nter, senza segno calcolo degl ndrzz numer che possono essere solo non negatv Numer con segno postv negatv Numer n vrgola moble calcol numerc
DettagliMinistero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA
Mnstero della Salute D.G. della programmazone santara --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA La valutazone del coeffcente d varabltà dell mpatto economco consente d ndvduare gl ACC e DRG
DettagliSTATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE
Matematca e statstca: da dat a modell alle scelte www.dma.unge/pls_statstca Responsabl scentfc M.P. Rogantn e E. Sasso (Dpartmento d Matematca Unverstà d Genova) STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. REGRESSIONE
Dettagli