LA COSTRUZIONE DELLA BASE EMPIRICA B RELATIVAMENTE ALL UNITÀ DI ANALISI LA DEFINIZIONE OPERATIVA DELL OGGETTO
|
|
- Tommaso Scarpa
- 7 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 LA COSTRUZIONE DELLA BASE EMPIRICA B RELATIVAMENTE ALL UNITÀ DI ANALISI LA DEFINIZIONE OPERATIVA DELL OGGETTO CONSISTE NELLO SPECIFICARE IL TIPO DI OGGETTO CUI E INTERESSATA L INDAGINE = L UNITA DI ANALISI (INDIVIDUO, EVENTO, UNITÀ ECOLOGICA, ) E DUNQUE L INSIEME DEI TRATTI/CARATTERISTICHE CHE UN OGGETTO DEVE POSSEDERE PER ESSERE CONSIDERATO UN ESEMPLARE DELL UNITÀ DI ANALISI = ES: STUDENTE DI SCUOLA MEDIA SUPERIORE; IMMIGRATO REGOLARE; FAMIGLIA NUCLEARE; PICCOLA CITTA AMERICANA MIDDLETOWN; ) INOLTRE SI DELIMITA L AMBITO SPAZIO-TEMPORALE CUI VA RIFERITA L ESTENSIONE DELL OGGETTO = ES. LO STRANIERO IMMIGRATO REGOLARE RESIDENTE A ROMA NEL 2008 LA SPECIFICAZIONE DELL UNITÀ DI ANALISI E DELL AMBITO DELL INDAGINE (DEFINIZIONE OPERATIVA DELL OGGETTO) PERMETTONO DI DETERMINARE LA POPOLAZIONE (POPOLAZIONE STATISTICA/ UNIVERSO DI POPOLAZIONE/ UNIVERSO STATISTICO) OGGETTO DI STUDIO = L INSIEME DI TUTTI GLI ESEMPLARI DELL UNITÀ DI ANALISI PRESENTI NELL AMBITO DI STUDIO SPAZIO- TEMPORALMENTE DETERMINATO 1
2 DUE TIPI DI POPOLAZIONE 1. POPOLAZIONE REALE = E NOTA LA NUMEROSITA DEGLI ESEMPLARI DELL UNITÀ DI ANALISI 2. UNIVERSO IPOTETICO = NON E NOTA E NON E POSSIBILE CONOSCERE - LA NUMEROSITA DEGLI ESEMPLARI DELL UNITA DI ANALISI QUANDO SIA OPPORTUNO O NECESSARIO STUDIARE UN FENOMENO ATTRAVERSO UNA PORZIONE DEFINITA DELLA POPOLAZIONE OGGETTO D INDAGINE SI RICORRE A SPECIFICHE STRATEGIE DI SELEZIONE = PIANI/PROCEDURE DI CAMPIONAMENTO N.B.!!! LA SCELTA E L APPLICAZIONE CORRETTA DELLE PROCEDURE DI CAMPIONAMENTO SONO MOMENTI/ASPETTI INELUDIBILI DELLA CONOSCENZA SOCIOLOGICA EMPIRICA: GRAZIE AD ESSE E INFATTI POSSIBILE GARANTIRE CONTINUITA FRA IL MOMENTO DELLA RACCOLTA DELLE INFORMAZIONI E L ANALISI/INTERPRETAZIONE DEI DATI ATTRAVERSO LE PROCEDURE DI CAMPIONAMENTO SI SELEZIONANO GLI ESEMPLARI DELL UNITA DI ANALISI CHE COSTITUIRANNO I CASI DI STUDIO 2
3 CONDIZIONE CHE DEVE ESSERE SODDISFATTA IL SOTTO-INSIEME/ CAMPIONE DEI CASI STUDIATI DEVE ESSERE SUFFICIENTEMENTE AMPIO E RAPPRESENTATIVO DELLA POPOLAZIONE DI CUI COSTITUISCE UNA PORZIONE???? A) COME SI PUÒ CERCARE DI SODDISFARE TALE CONDIZIONE? B) COME SI PUÒ STIMARE SE TALE CONDIZIONE SIA SODDISFATTA, E IN QUALE MISURA? DUE FAMIGLIE DI PROCEDURE 1. PROBABILISTICHE O A ESTRAZIONE CASUALE 2. NON PROBABILISTICHE A SCELTA RAGIONATA - ACCIDENTALI 3
4 A) CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO (CON ESTRAZIONE CASUALE) PRESUPPOSTO: TUTTE LE UNITA DI POPOLAZIONE HANNO UNA PROBABILITA NOTA E NON NULLA DI ESSERE ESTRATTE A FAR PARTE DEL CAMPIONE ASSUNTO: ATTRAVERSO LE STATISTICHE CAMPIONARIE E POSSIBILE STIMARE I RELATIVI PARAMETRI NELLA POPOLAZIONE CON UN CERTO GRADO DI FIDUCIA/CONFIDENZA/PROBABILITA, NELL AMBITO DI UN CERTO MARGINE DI ERRORE CHE SI SIA DISPOSTI A TOLLERARE. PIU NUMEROSE SONO LE UNITA CHE ENTRANO A FAR PARTE DEL CAMPIONE, PIU CI SI APPROSSIMA ALLE EFFETTIVE CARATTERISTICHE DELLA POPOLAZIONE FONDAMENTO DELL ASSUNTO LEGGE EMPIRICA NUMERI: DEL CASO O SPERIMENTALE O DEI GRANDI SE NELLE MISURAZIONI DELLA DISTRIBUZIONE DI UN FENOMENO GLI SCARTI DAL VALORE MEDIO SONO DOVUTI UNICAMENTE AL CASO, GLI SCARTI CHE DIFFERISCONO POCO DALLA MEDIA SONO I PIU NUMEROSI. QUANTO PIU GRANDE E IL NUMERO DEI CASI OSSERVATI, TANTO PIU LE MISURAZIONI CHE SI AVVICINANO AL VALORE MEDIO SONO LE PIU NUMEROSE QUESTA DISTRIBUZIONE IDEALE E RAPPRESENTATA DA UNA CURVA DETTA CURVA NORMALE O DI GAUSS : - LA CURVA NORMALE E SIMMETRICA, IDEALMENTE BASATA SU UN NUMERO INFINITO DI OSSERVAZIONI. PERTANTO UNA DISTRIBUZIONE REALE VI SI PUO SOLO APPROSSIMARE 4
5 - LA CURVA NORMALE HA LA SEGUENTE PROPRIETA FONDAMENTALE: L AREA SOTTESA ALLA PORZIONE DI CURVA CHE E COMPRESA TRA LA MEDIA E UNA ORDINATA POSTA A UNA DATA DISTANZA, DETERMINATA IN TERMINI DI UNITA DI SCARTO QUADRATICO MEDIO ( = SIGMA), E COSTANTE. - LA CURVA NORMALE E DEFINITA DA DUE PARAMETRI: 1. IN ASCISSA: SCARTI DALLA MEDIA ARITMETICA DI UN CARATTERE CHE VARIA CASUALMENTE, 2. IN ORDINATA: FREQUENZA DEI SUDDETTI SCARTI (VEDI FIGURA 3.1 IN STATERA, P. 150) IN BASE ALLA CURVA DI GAUSS, NELL INTERVALLO COMPRESO TRA LA MEDIA E +/- 1 CADRA IL 68,26% DEI CASI; NELL INTERVALLO COMPRESO TRA LA MEDIA E +/- 2 CADRA IL 95,44% DEI CASI; NELL INTERVALLO COMPRESO TRA LA MEDIA E +/- 3 CADRA IL 99,73% DEI CASI N.B. LA TEORIA DELLA CURVA NORMALE COSTITUISCE PRESUPPOSTO E FONDAMENTO PER DETERMINARE LA NUMEROSITA DEL CAMPIONE n = N K 2 2 (N-1) E 2 + K 2 2 5
6 DOVE: n = NUMEROSITA CHE SI INTENDE DETERMINARE N = NUMEROSITA DELLA POPOLAZIONE K = COEFFICIENTE CUI CORRISPONDE UNA DETERMINATA AREA O SEZIONE DELLA CURVA NORMALE, DA CUI SI RICAVA IL LIVELLO DI PROBABILITA CUI SI INTENDE OPERARE, CIOE LA % DI FIDUCIA DI OTTENERE UN DETERMINATO RISULTATO ENTRO UN CERTO MARGINE DI ERRORE (VIENE INDICATO ANCHE CON SIMBOLO t) [a K = 1 corrisponde P= 68,26%; a K=2 corrisponde P =95,44%; a K=3 corrisponde P=99,73%); E = errore tollerato (viene indicato anche con il simbolo d); 2 = VARIANZA DEL CARATTERE NEL CASO DI VARIABILI CATEGORIALI 2 VIENE SOSTITUITO DA PQ = VARIABILITÀ ESPRESSA IN TERMINI DI PROPORZIONE: ES. SE LA VARIABILE E GENERE E M=30% E F = 70%, ALLORA PQ = O,30X0,70 = 0,21 N.B. LA NUMEROSITA DEL CAMPIONE AUMENTA: - ALL AUMENTARE DEL VALORE DI K - ALL AUMENTARE DELLA VARIANZA (DELLA VARIABILITA ) - AL DIMINUIRE DEL VALORE DI E (ERRORE TOLLERATO) 6
7 ALTRA FORMULA PER LA DETERMINAZIONE DELLA NUMEROSITA CAMPIONARIA n = n n IN ALTRI CASI n 1 + n N N n = K 2 2 [K ] se il parametro di campionamento è E 2 [ E ] costituito da una variabile metrica n = K 2 pq se il parametro di campionamento è costituito E 2 da una variabile categoriale In alcuni manuali la simbologia è diversa: t o z per K ; s per 2 ; e per E N.B. : il denominatore della formula si chiama fattore di correzione e si applica nel calcolo della numerosità campionaria solo quando il valore di n risulti superiore al 5% di N (numerosità della popolazione) 7
8 ERRORE DI CAMPIONAMENTO LA RILEVAZIONE TOTALE FORNISCE UN VALORE ESATTO, L INDAGINE CAMPIONARIA FORNISCE UN VALORE APPROSSIMATO, UNA STIMA, OPERATA A UN CERTO GRADO DI FIDUCIA, CON UN CERTO GRADO DI PRECISIONE (ERRORE) V = v e V = parametro della popolazione (incognito) v = stima campionaria e = errore di campionamento e = pq s K oppure K ---- n-1 n-1 ES: 1. abbiamo stimato nel campione che il 16% degli intervistati è portatore di pregiudizio = p ; l 84% è non portatore di pregiudizio = q 2. abbiamo operato la stima con un livello di fiducia/confidenza del 95%, corrispondente a K (z) = 1,96 2. abbiamo operato con un campione di 1000 casi e = 1, x 0,
9 potremmo concludere che l incidenza dei portatori di pregiudizio nel campione studiato è del 16% e N.B. - Solo campioni probabilistici consentono di determinare l errore di campionamento; - L errore di campionamento aumenta al diminuire dell ampiezza del campione AVVERTENZA IL CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO PUO ESSERE APPLICATO SOLO NEI CASI IN CUI SI DISPONGA DI UNA LISTA DI TUTTI GLI ESEMPLARI DELLA POPOLAZIONE OGGETTO DI STUDIO (LISTA DI CAMPIONAMENTO problemi di copertura per incompletezza, mancato aggiornamento, duplicazioni ) N.B. LA CASUALITA E PROPRIETA DEL PROCEDIMENTO DI ESTRAZIONE ED E COSTITUTIVA DEL CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO. LA RAPPRESENTATIVITA E PROPRIETA DELL ESITO DEL PROCEDIMENTO DI ESTRAZIONE. SI GIUDICA A POSTERIORI RISPETTO ALLA RILEVAZIONE E DEVE ESSERE STIMATA IN FORMA GRADUATA LA SUFFICIENZA È PROPRIETÀ DELLA NUMEROSITÀ/AMPIEZZA CAMPIONARIA LA STATISTICA INFERENZIALE, CHE GOVERNA I PROCESSI DI RILEVAZIONE CAMPIONARIA E LE INFERENZE DAL CAMPIONE ALLA POPOLAZIONE, PUO ESSERE APPLICATA SOLO NEL CASO DI CAMPIONI PROBABILISTICI - IL CUI FONDAMENTO TEORICO CONSISTE NELLE LEGGI CHE GOVERNANO LE DISTRIBUZIONI CASUALI CHE ABBIANO I REQUISITI SOPRA INDICATI 9
10 TIPI DI CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO 1. CASUALE SEMPLICE: una volta determinata la numerosità campionaria, si estrae un numero corrispondente di unità dalla lista di campionamento, con procedimento rigorosamente casuale 2. STRATIFICATO PROPORZIONALE: si divide la popolazione in strati, in base ad uno o più parametri congiunti; si calcola l incidenza di ciascuno strato sulla popolazione; stabilita la numerosità totale del campione, si estrae da ciascuno strato un numero di unità campionarie proporzionale all incidenza di ciascuno strato sulla popolazione 3. STRATIFICATO NON PROPORZIONALE: nel caso in cui si abbiano strati con incidenza sulla popolazione molto differenziata, si sottorappresentano gli strati più numerosi e si sovrarappresentano quelli meno numerosi. 4. CAMPIONE OTTIMO DI NEYMAN = si applica nel caso di strati caratterizzati da diversa varianza/variabilità e si dimensiona ogni frazione di campionamento alla sua effettiva varianza/variabilità 5. SISTEMATICO = dopo aver predisposto la lista di campionamento numerata da 1 a N e aver determinato la numerosità campionaria, si divide la numerosità della popolazione per la numerosità del campione. Il valore del rapporto indica ogni quante unità di popolazione bisogna estrarre l unità campionaria. Si estrae un numero a caso compreso tra 1 e N, si parte da quello e a ogni intervallo definito dal quoziente di cui sopra si determina l unità campionaria 6. A STADI= normalmente utilizzato nei sondaggi nazionali, prevede una sequenza di estrazioni di unità di campionamento da livelli di popolazione diversi da stadio a stadio : es. si estrae un campione di comuni d Italia >> da ciascun comune estratto si estrae un campione del relativo universo di sezioni elettorali>> da ciascuna sezione elettorale si estrae un campione di nominativi dalla relativa popolazione di iscritti (ovvero si selezionano unità campionarie dalle anagrafi comunali) 10
11 7. A GRAPPOLI= si usa quando la popolazione di riferimento è già suddivisa in gruppi o categorie: es. famiglie, associazioni, insegnanti di scuola media superiore>>> si estraggono grappoli di unità elementari e si includono nel campione i relativi componenti 8. PER AREE = assimilabile al campionamento a stadi; utilizzabile specie in assenza di liste di popolazione a livelli sub-territoriali PONDERAZIONE PROCEDURA ATTRAVERSO LA QUALE SI MODIFICA ARTIFICIALMENTE LA COMPOSIZIONE DEL CAMPIONE PER RENDERLA PIU PROSSIMA ALLA DISTRIBUZIONE DELLA POPOLAZIONE (RELATIVAMENTE AI PARAMETRI NOTI). SI APPLICA IN SEDE DI ELABORAZIONE E ANALISI DEI DATI E CONSISTE NELL ATTRIBUIRE UN PESO DIFFERENZIATO ALLE UNITA CAMPIONARIE A SECONDA DELLE LORO EFFETTIVE CARATTERISTICHE, RICONDUCENDO L INCIDENZA DI CIASCUNA MODALITA DI UNA VARIABILE STIMATA ATTRAVERSO IL CAMPIONE ALLA SUA REALE INCIDENZA NELLA POPOLAZIONE. SI ATTUA ATTRAVERSO PROCEDURE MATEMATICHE, DANDO SPECIFICHE ISTRUZIONI INIZIALI AL PROGRAMMA DI ELABORAZIONE DEI DATI SI BASA SU: A) CONOSCENZE RELATIVE ALLA POPOLAZIONE B) CONOSCENZE SULLE NON RISPOSTE VIENE UTILIZZATA SOPRATTUTTO PER CONTENERE ERRORI GENERATI DA UN CAMPIONAMENTO NON PROBABILISTICO ES: SE LE DONNE COSTITUISCONO IL 30% DEL CAMPIONE, MA E NOTO CHE COSTITUISCONO IL 15% DELLA POPOLAZIONE, IN SEDE DI ELABORAZIONE DEI DATI SI DOVRA ATTRIBUIRE A QUESTA MODALITA UN PESO DIMEZZATO. ==== NELL AMBITO DELLE PROCEDURE DI CAMPIONAMENTO RICADE UNO SPECIFICO TIPO DI ERRORE DI RICERCA DETTO ERRORE DI SELEZIONE SPECIFICAMENTE RILEVANTE NELL AMBITO DEL CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO - DISTINGUIBILE IN: 11
12 1. ERRORE DI COPERTURA 2. ERRORE DI CAMPIONAMENTO 3. ERRORE DI NON-RISPOSTA A) CAMPIONAMENTO NON PROBABILISTICO VI SI RICORRE QUANDO I PIANI DI CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO NON POSSONO ESSERE IMPOSTATI PER MANCANZA DELLA LISTA DI CAMPIONAMENTO (NELL AMBITO DI UNA STRATEGIA DI RICERCA QUANTITATIVA), O PERCHE LA SELEZIONE DEI CASI VIENE OPERATA NELL AMBITO DI UNA STRATEGIA DI RICERCA QUALITATIVA. TIPI DI CAMPIONAMENTO: PER QUOTE: SI STABILISCE IN BASE A CRITERI DI OPPORTUNITA IL NUMERO DEI CASI CHE POSSONO ESSERE STUDIATI; SI STABILISCONO LE CARATTERISTICHE SPECIFICHE CHE I CASI DI STUDIO DEVONO POSSEDERE; SI DEFINISCONO IN BASE A TALI CARATTERISTICHE ALLE QUALI SI ASSEGNA RILEVANZA DESCRITTIVA - LE QUOTE DI CAMPIONAMENTO E LA RELATIVA CONSISTENZA; SI CERCANO CASI CHE CORRISPONDONO ALLE QUOTE DI CAMPIONAMENTO FINO A SATURAZIONE DI CIASCUNA QUOTA. IL CAMPIONAMENTO PER QUOTE PUÒ ESSERE IMPOSTATO SU QUOTE PARITARIE O SU QUOTE PROPORZIONALI, TALI DA RISPETTARE LE STESSE PROPORZIONI NOTE PER L UNIVERSO DELLE VARIABILI CHE CORRISPONDONO ALLE CARATTERISTICHE STABILITE DAL RICERCATORE. CAMPIONE A DISEGNO FATTORIALE (ANCHE DETTO TIPOLOGICO- FATTORIALE O DIMENSIONALE): DAL PUNTO DI VISTA DEL PROCEDIMENTO DI COSTRUZIONE E ANALOGO A QUELLO PER QUOTE: LA DIFFERENZA FONDAMENTALE STA NEL FATTO CHE LE CARATTERISTICHE SCELTE HANNO RILEVANZA ESPLICATIVA E DUNQUE IL DISEGNO DI CAMPIONAMENTO APPROSSIMA LA LOGICA SPERIMENTALE. QUANDO SIA POSSIBILE DISPORRE PER OGNI STRATO DEFINITO DALL INCROCIO DI PIÙ CARATTERISTICHE UNA LISTA DI 12
13 CAMPIONAMENTO E PROCEDERE CASUALMENTE ALL ESTRAZIONE DEI CASI DA OGNI STRATO, IL CAMPIONE FATTORIALE RIENTRA NEL CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO. PUÒ ESSERE OPPORTUNAMENTE APPLICATO PER INDIVIDUARE I CASI DI STUDIO IN INDAGINI NELLE QUALI SI INTENDA RICORRERE A INTERVISTE QUALITATIVE CAMPIONAMENTO A SCELTA RAGIONATA: SI USA RELATIVAMENTE A CAMPIONI DI NUMEROSITÀ ASSAI BASSA, I CUI CASI AREE, GRUPPI, INDIVIDUI, ECC. - VENGONO SELEZIONATI DAL RICERCATORE IN BASE A CRITERI DI VALUTAZIONE CHE DEVONO ESSERE CHIARAMENTE ESPLICITATI CAMPIONAMENTO A VALANGA (SNOW BALL- A PALLA DI NEVE): SI PARTE DA UNO O PIÙ CASI NOTI DI UNA POPOLAZIONE OGGETTO DI STUDIO E DA QUESTI SI ACCRESCE IL NUMERO DEI CASI STUDIATI A PARTIRE DALLE SEGNALAZIONI VIA VIA FORNITE DAI SOGGETTI CONTATTI: PARTICOLARMENTE UTILI IN CASO DI POPOLAZIONI CLANDESTINE >> PROBLEMA DELLA SATURAZIONE CAMPIONAMENTO DI CONVENIENZA ( A CASACCIO ) : DA NON CONSIDERARE!!! 13
Indice Aspetti generali sul campionamento da popolazioni finite Campionamento probabilistico Disegno campionario semplice
Indice 1 Aspetti generali sul campionamento da popolazioni finite.. 1 1.1 Rilevazionicensuarieerilevazionicampionarie... 1 1.2 Lineemetodologichediunarilevazionestatistica... 3 1.3 Popolazioni, etichette,
DettagliIl campionamento statistico. prof. C.Guida
Il campionamento statistico prof. C.Guida Per determinare le caratteristiche fondamentali di una popolazione statistica non è sempre necessario analizzare tutta la popolazione, ma risulta sufficiente esaminare
DettagliQuantificare la variabilità dei processi ecologici
Scopo ecologia Quantificare la variabilità dei processi ecologici Comprensione dei meccanismi fondamentale per identificare gli effetti del disturbo antropico e per prevenire alterazioni su scala globale
DettagliAnalisi della varianza
1. 2. univariata ad un solo fattore tra i soggetti (between subjects) 3. univariata: disegni fattoriali 4. univariata entro i soggetti (within subjects) 5. : disegni fattoriali «misti» L analisi della
DettagliL indagine statistica
1 L indagine statistica DEFINIZIONE. La statistica è quella disciplina che si occupa della raccolta di dati quantitativi relativi a diversi fenomeni, della loro elaborazione e del loro utilizzo a fini
DettagliMISURA DELLA DISTANZA FOCALE DI UNA LENTE CONVERGENTE
MISURA DELLA DISTANZA FOCALE DI UNA LENTE CONVERGENTE La distanza focale f di una lente convergente sottile è data dalla formula: da cui 1 f = 1 p + 1 q f = pq p + q dove p e q sono, rispettivamente, le
DettagliStatistica Inferenziale
Statistica Inferenziale Prof. Raffaella Folgieri Email: folgieri@mtcube.com aa 2009/2010 Esercizio 1 (stima puntuale) In un processo di controllo di qualità, siamo interessati al numero mensile di guasti
DettagliIl campionamento nelle ricerche di mercato. Click here to unlock PDFKit.NET
Il campionamento nelle ricerche di mercato RICERCHE DI MERCATO Cosa sono Le ricerche di mercato sono ricerche sistematiche e oggettive su: Lo sviluppo dei prodotti L identificazione del mercato L individuazione
DettagliCarta di credito standard. Carta di credito business. Esercitazione 12 maggio 2016
Esercitazione 12 maggio 2016 ESERCIZIO 1 Si supponga che in un sondaggio di opinione su un campione di clienti, che utilizzano una carta di credito di tipo standard (Std) o di tipo business (Bsn), si siano
DettagliEsercitazioni di statistica
Esercitazioni di statistica Misure di associazione: Indipendenza assoluta e in media Stefania Spina Universitá di Napoli Federico II stefania.spina@unina.it 22 ottobre 2014 Stefania Spina Esercitazioni
DettagliStatistica. Esercitazione 16. Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it. Università degli studi di Cassino. Statistica. A. Iodice
Esercitazione 16 Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it Università degli studi di Cassino () 1 / 24 Studio della relazione tra due variabili Commonly Asked Questions Qual è la relazione tra la spesa
DettagliCorso di Psicometria Progredito
Corso di Psicometria Progredito 4. Esercizi di Inferenza Statistica Gianmarco Altoè Dipartimento di Psicologia Università di Cagliari, Anno Accademico 2011-2012 Esercizio 4.1 - I due esami Nella seguente
DettagliIl campionamento. risultati ottenuti sul campione sono generalizzabili alla popolazione da cui è stato estratto
Il campionamento Il campionamento Insieme delle operazioni che consistono nella selezione, nelle intenzioni rappresentativa, degli appartenenti ad una popolazione, allo scopo di studiare una porzione della
DettagliCORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5
CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Misura dell associazione tra due caratteri Uno store manager è interessato a studiare la relazione
DettagliUNIVERSITA DEGLI STUDI DI PADOVA DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA IDRAULICA, MARITTIMA E GEOTECNICA
UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PADOVA DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA IDRAULICA, MARITTIMA E GEOTECNICA CORSO DI COSTRUZIONI IDRAULICHE A.A. 00-0 PROF. LUIGI DA DEPPO ING. NADIA URSINO ESERCITAZIONE N : Progetto
DettagliInferenza statistica
Inferenza statistica Si tratta di un complesso di tecniche, basate sulla teoria della probabilità, che consentono di verificare se sia o no possibile trasferire i risultati ottenuti per un campione ad
DettagliMATEMATICA e COMPLEMENTI di MATEMATICA
ALLEGATO N.8_b MATEMATICA e COMPLEMENTI di MATEMATICA DESTINATARI gli studenti delle classi: terze e quarte nuovo ordinamento RISULTATI DI APPRENDIMENTO DELL OBBLIGO D ISTRUZIONE, CHIAVE EUROPEA Padroneggiare
DettagliESAME DI STATISTICA Nome: Cognome: Matricola:
ESAME DI STATISTICA Nome: Cognome: Matricola: ISTRUZIONI: Per la prova è consentito esclusivamente l uso di una calcolatrice tascabile, delle tavole della normale e della t di Student. I risultati degli
DettagliAspettative e soddisfazione degli studenti universitari. Un indagine empirica esplorativa Bruno Busacca, Giuseppe Bertoli e Ottavia Pelloni
Copyright SDA Copyright Bocconi 2005 SDA Bocconi 2005 Bruno Busacca, Maria Carmela Ostillio 1 Aspettative e soddisfazione degli studenti universitari. Un indagine empirica esplorativa Bruno Busacca, Giuseppe
Dettaglip k q n k = p n (k) = n 12 = 1 = 12 1 12 11 10 9 1 0,1208. q = 1 2 e si ha: p 12 (8) = 12 8 4
CAPITOLO QUARTO DISTRIBUZIONE BINOMIALE (O DI BERNOULLI) Molti degli esempi che abbiamo presentato nei capitoli precedenti possono essere pensati come casi particolari di uno schema generale di prove ripetute,
DettagliMetodi statistici per le ricerche di mercato
Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Mingo A.A. 2013-2014 Facoltà di Scienze Politiche, Sociologia, Comunicazione Corso di laurea Magistrale in «Organizzazione e marketing per
DettagliCorso di Marketing e Marketing Internazionale a.a. 2014-2015
Lezione 9bis Il sistema informativo di marketing Corso di Marketing e Marketing Internazionale a.a. 2014-2015 Prof. Elena Cedrola elena.cedrola@unimc.it http://docenti.unimc.it/docenti/elena-cedrola 1
DettagliStatistica descrittiva
Corso di Laurea in Ingegneria per l Ambiente ed il Territorio Corso di Costruzioni Idrauliche A.A. 2004-05 www.dica.unict.it/users/costruzioni Statistica descrittiva Ing. Antonino Cancelliere Dipartimento
DettagliLa distribuzione Gaussiana
Università del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Biotecnologie Corso di Statistica Medica La distribuzione Normale (o di Gauss) Corso di laurea in biotecnologie - Corso di Statistica Medica La distribuzione
DettagliUniversità del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale di area tecnica. Corso di Statistica Medica
Università del Piemonte Orientale Corsi di Laurea Triennale di area tecnica Corso di Statistica Medica Campionamento e distribuzione campionaria della media Corsi di laurea triennale di area tecnica -
Dettagliˆp(1 ˆp) n 1 +n 2 totale di successi considerando i due gruppi come fossero uno solo e si costruisce z come segue ˆp 1 ˆp 2. n 1
. Verifica di ipotesi: parte seconda.. Verifica di ipotesi per due campioni. Quando abbiamo due insiemi di dati possiamo chiederci, a seconda della loro natura, se i campioni sono simili oppure no. Ci
DettagliElementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1
Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 10-Il test t per un campione e la stima intervallare (vers. 1.1, 25 ottobre 2015) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia,
Dettagli1a) Calcolare gli estremi dell intervallo di confidenza per µ al 90% in corrispondenza del campione osservato.
Esercizio 1 Sia X 1,..., X un campione casuale estratto da una variabile aleatoria normale con media pari a µ e varianza pari a 1. Supponiamo che la media campionaria sia x = 2. 1a) Calcolare gli estremi
DettagliSONDAGGIO censis 8 Rapporto Censis/Ucsi sulla comunicazione. NOTA INFORMATIVA SONDAGGIO 8 Rapporto Censis/Ucsi sulla comunicazione
SONDAGGIO censis 8 Rapporto Censis/Ucsi sulla comunicazione 8 Rapporto Censis/Ucsi sulla comunicazione Autore: Censis GfK-Eurisko Committente e Acquirente: Ucsi Oggetto del sondaggio: monitoraggio dell
DettagliUniversità del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale. Corso di Statistica e Biometria. Introduzione e Statistica descrittiva
Università del Piemonte Orientale Corsi di Laurea Triennale Corso di Statistica e Biometria Introduzione e Statistica descrittiva Corsi di Laurea Triennale Corso di Statistica e Biometria: Introduzione
DettagliIl campionamento. Ulteriori vantaggi: economicità (costi e tempi limitati)
Il campionamento Il campionamento Insieme delle operazioni che consistono nella selezione, nelle intenzioni rappresentativa, degli appartenenti ad una popolazione, allo scopo di studiare una porzione della
DettagliFacciamo qualche precisazione
Abbiamo introdotto alcuni indici statistici (di posizione, di variabilità e di forma) ottenibili da Excel con la funzione Riepilogo Statistiche Facciamo qualche precisazione Al fine della partecipazione
DettagliANALISI MULTIVARIATA
ANALISI MULTIVARIATA Marcella Montico Servizio di epidemiologia e biostatistica... ancora sulla relazione tra due variabili: la regressione lineare semplice VD: quantitativa VI: quantitativa Misura la
DettagliCORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 6
CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 6 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Stima puntuale per la proporzione Da un lotto di arance se ne estraggono 400, e di queste 180
DettagliSMID a.a. 2005/2006 Corso di Statistica per la Ricerca Sperimentale I sondaggi 23/1/2006
SMID a.a. 2005/2006 Corso di Statistica per la Ricerca Sperimentale I sondaggi 23/1/2006 Scopo della ricerca Riuscire a determinare le caratteristiche di un fenomeno attraverso un campionamento di alcuni
DettagliLA RILEVAZIONE DEI PREZZI AL CONSUMO
LA RILEVAZIONE DEI PREZZI AL CONSUMO EUROSTAT ISTAT 80 Comuni capoluoghi di provincia 42.300 punti vendita, imprese, istituzioni 8.000 abitazioni 1.187 distributori di carburanti 495.500 quotazioni di
DettagliElementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1
Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 12-Il t-test per campioni appaiati vers. 1.2 (7 novembre 2014) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca
DettagliFrancesca Pierri Dipartimento di Economia Finanza e Statistica Università degli Studi di Perugia
Francesca Pierri Dipartimento di Economia Finanza e Statistica Università degli Studi di Perugia Introduzione La ricerca accademica ha spesso evidenziato l esigenza di costruire indicatori delle performance
Dettagli2. Variabilità mediante il confronto di valori caratteristici della
2. Variabilità mediante il confronto di valori caratteristici della distribuzione Un approccio alternativo, e spesso utile, alla misura della variabilità è quello basato sul confronto di valori caratteristici
Dettagli1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario:
Esempi di domande risposta multipla (Modulo II) 1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario: 1) ha un numero di elementi pari a 5; 2) ha un numero di elementi
DettagliINDICE PREFAZIONE VII
INDICE PREFAZIONE VII CAPITOLO 1. LA STATISTICA E I CONCETTI FONDAMENTALI 1 1.1. Un po di storia 3 1.2. Fenomeno collettivo, popolazione, unità statistica 4 1.3. Caratteri e modalità 6 1.4. Classificazione
DettagliI punteggi zeta e la distribuzione normale
QUINTA UNITA I punteggi zeta e la distribuzione normale I punteggi ottenuti attraverso una misurazione risultano di difficile interpretazione se presi in stessi. Affinché acquistino significato è necessario
DettagliProtocollo dei saperi imprescindibili Ordine di scuola: professionale
Protocollo dei saperi imprescindibili Ordine di scuola: professionale DISCIPLINA: MATEMATICA RESPONSABILE: CAGNESCHI F. IMPERATORE D. CLASSE: prima servizi commerciali Utilizzare le tecniche e le procedure
DettagliElementi di statistica. Giulia Simi (Università di Siena) Istituzione di matematica e fondamenti di Biostatistica Siena 2015-2016 1 / 1
Elementi di statistica Giulia Simi (Università di Siena) Istituzione di matematica e fondamenti di Biostatistica Siena 2015-2016 1 / 1 Statistica La statistica si può definire come: l insieme dei metodi
DettagliIL TURISMO IN CIFRE NEGLI ESERCIZI ALBERGHIERI DI ROMA E PROVINCIA GENNAIO
G ENNAIO 2010 1. L andamento generale negli alberghi della Provincia di Roma Proseguono anche nel mese di Gennaio nella provincia di Roma i segnali di ripresa della domanda turistica, che ha registrato
DettagliDue diligence immobiliare
Standard di qualità ai fini della qualificazione professionale della categoria dei geometri Specifica P15 Estimo e attività peritale Due diligence immobiliare Sommario Il presente documento specifica i
DettagliSOLUZIONI ESERCITAZIONE NR. 6 Variabili casuali binomiale e normale
SOLUZIONI ESERCITAZIONE NR. 6 Variabili casuali binomiale e normale ESERCIZIO nr. 1 I Presidi delle scuole medie superiori di una certa cittá italiana hanno indetto tra gli studenti dell ultimo anno una
DettagliREPORT SULL ANALISI DEI FABBISOGNI FORMATIVI
REPORT SULL ANALISI DEI FABBISOGNI FORMATIVI ANNO 2014 1 Indice Analisi dei fabbisogni formativi - Obiettivi del lavoro - Considerazioni - Oggetto dei corsi di formazione offerti da Bio Consult - Premessa
Dettaglimatematica probabilmente
IS science centre immaginario scientifico Laboratorio dell'immaginario Scientifico - Trieste tel. 040224424 - fax 040224439 - e-mail: lis@lis.trieste.it - www.immaginarioscientifico.it indice Altezze e
DettagliVERIFICHE PERIODICHE DEL COLLEGIO SINDACALE. di Teresa Aragno
VERIFICHE PERIODICHE DEL COLLEGIO SINDACALE di Teresa Aragno Finalità della revisione legale Acquisire tutti gli elementi necessari per consentire al revisore di affermare, con ragionevole certezza, che
DettagliComune Fabriano. Protocollo Generale, Servizio Progettazione, Servizio Edilizia Privata. Progetto di Certificazione secondo le norme ISO 9000
Comune Fabriano Protocollo Generale, Servizio Progettazione, Servizio Edilizia Privata Progetto di Certificazione secondo le norme ISO 9000 Formazione per auditor interni 25 maggio 2009 1 SOMMARIO Il significato
DettagliSTATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche - A.A. 2007/2008 Esercizi di riepilogo - 14 dicembre 2007
STATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche - A.A. 2007/2008 Esercizi di riepilogo - 14 dicembre 2007 Esercizio 1 In Tabella 1 è riportato il numero di crediti maturati al 30 settembre 2007
DettagliEsercitazione 1 del corso di Statistica 2 Prof. Domenico Vistocco
Esercitazione 1 del corso di Statistica 2 Prof. Domenico Vistocco Alfonso Iodice D Enza April 26, 2007 1...prima di cominciare Contare, operazione solitamente semplice, può diventare complicata se lo scopo
DettagliLa fisica e la misura
La fisica e la misura La fisica è una scienza fondamentale che ha per oggetto la comprensione dei fenomeni naturali che accadono nel nostro universo. È basata su osservazioni sperimentali e misure quantitative
DettagliGLI STRUMENTI DECISIONALI PER LE AZIENDE AGRICOLE: IL BILANCIO SEMPLIFICATO
GLI STRUMENTI DECISIONALI PER LE AZIENDE AGRICOLE: IL BILANCIO SEMPLIFICATO www.bilanciosemplificato.inea.it Alfonso Scardera Istituto Nazionale di Economia Agraria Lamezia Terme, 15 aprile 2014 RICA Rete
DettagliAnni Manodopera Materiali Trasporti Noli 2006 2,4 8,5 3,5 3,8 2007 4,5 9,3 3,3 3,4 2008 4,0 2,4 7,1 6,6 2009 4,0-14,8 0,9 1,6 2010 2,1 8,2 0,9 2,0
Direzione Affari Economici e Centro Studi INDICI ISTAT DEI COSTI DI COSTRUZIONE DI TRONCHI STRADALI Aggiornamento a febbraio 2016 L indice del costo di costruzione di un tronco stradale con tratto di strada
DettagliIl questionario. Laboratorio del corso Tecniche quantitative di ricerca sociale. IV lezione. Modulo: Rilevazione dei dati
Il questionario Laboratorio del corso Tecniche quantitative di ricerca sociale Modulo: Rilevazione dei dati IV lezione Simona Ballabio Federico Denti Le prime fasi del processo di ricerca 1 2 Teoria Ipotesi
DettagliLa stima dell evasione fiscale
La stima dell evasione fiscale Modello di Microsimulazione Ministero dell Economia e delle Finanze Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali ISFOL Sommario L analisi della letteratura teorica ed empirica
Dettagli10 mm: R st1,w (C:C tr )= 60 (-1, -4) db 20 mm: R st1,w (C:C tr )= 60 (-1, -4) db
Traduzione della Certificazione Verbale di prova 167 33 428 Prova Determinazione valore isolamento acustico per giunti della schiuma poliuretanica CF 812 CC Base Normativa Committente: Hilti Linea Guida
DettagliMetodi statistici per le ricerche di mercato
Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Mingo A.A. 2014-2015 Facoltà di Scienze Politiche, Sociologia, Comunicazione Corso di laurea Magistrale in «Organizzazione e marketing per
DettagliLa stima del valore di trasformazione: definizione e stima
Corso di Estimo a.a. 2008-09 La stima del valore di trasformazione: definizione e stima Prof. Stefano Stanghellini Collaboratore: Arch. Alessandro Mascarello Presentazione: Dott.ssa Valeria Ruaro 1 Scopo
DettagliCOMUNE DI JESOLO. OPERE ESECUTIVE DI URBANIZZAZIONE Piano Urbanistico Attuativo redatto ai sensi dell art.19 della L.R. 23 Aprile 2004 nr.
COMUNE DI JESOLO OPERE ESECUTIVE DI URBANIZZAZIONE Piano Urbanistico Attuativo redatto ai sensi dell art.19 della L.R. 23 Aprile 2004 nr.11, Ambito 44 DIMENSIONAMENTO RETE ACQUE NERE Il Tecnico Studio
DettagliSENSORE PER LA MISURA DEL RUMORE (IL FONOMETRO)
SENSORE PER LA MISURA DEL RUMORE (IL FONOMETRO) Il fonometro è un dispositivo elettroacustico per la misura del livello di pressione sonora. La sua funzione principale p è quella di convertire un segnale
DettagliEsercitazione n. 5 di Metodologia della Ricerca Psicologica
Esercitazione n. di Metodologia della Ricerca Psicologica Quesito 1: Un ricercatore intende studiare la conoscenza e gli atteggiamenti che hanno gli operatori del diritto delle applicazioni psicogiuridiche.
DettagliEsercizio 1. Proprietà desiderabili degli stimatori (piccoli campioni)
STATISTICA (2) ESERCITAZIONE 4 18.02.2013 Dott.ssa Antonella Costanzo Esercizio 1. Proprietà desiderabili degli stimatori (piccoli campioni) Sia X una popolazione distribuita secondo la legge Bernoulliana
DettagliAnalisi Univariata e Multivariata dei Dati Economici Bruno Ricca (Dipartimento di studi su risorse, impresa, ambiente e metodologie quantitative)
Programma di studio AA 2008-2009 Analisi Univariata e Multivariata dei Dati Economici Bruno Ricca (Dipartimento di studi su risorse, impresa, ambiente e metodologie quantitative) Modulo unico 10 cfu corso
DettagliRIDUZIONE DELLE DISTANZE
RIDUZIONE DELLE DISTANZE Il problema della riduzione delle distanze ad una determinata superficie di riferimento va analizzato nei suoi diversi aspetti in quanto, in relazione allo scopo della misura,
DettagliESERCITAZIONE 13 : STATISTICA DESCRITTIVA E ANALISI DI REGRESSIONE
ESERCITAZIONE 13 : STATISTICA DESCRITTIVA E ANALISI DI REGRESSIONE e-mail: tommei@dm.unipi.it web: www.dm.unipi.it/ tommei Ricevimento: su appuntamento Dipartimento di Matematica, piano terra, studio 114
DettagliIl Controllo Interno di Qualità dalla teoria alla pratica: guida passo per passo IL MODELLO TEORICO. Pasquale Iandolo
Il Controllo Interno di Qualità dalla teoria alla pratica: guida passo per passo IL MODELLO TEORICO Pasquale Iandolo Laboratorio analisi ASL 4 Chiavarese, Lavagna (GE) 42 Congresso Nazionale SIBioC Roma
DettagliCapire i mercati. Agenda
Capire i mercati Prof. Francesco Paoletti Corso di laurea in Scienze della comunicazione Università di Milano - Bicocca Agenda Quali sono le componenti di un moderno sistema informativo di marketing? Come
Dettaglirisparmio energetico, facciamo chiarezza
risparmio energetico, facciamo chiarezza Vi presentiamo i principali concetti introdotti dalla recente Norma UNI EN 15232 dedicata all incidenza dell automazione, della regolazione e della gestione tecnica
DettagliDALLA POPOLAZIONE AL CAMPIONE: IL CALCOLO DI PROBABILITÁ
DALLA POPOLAZIONE AL CAMPIONE: IL CALCOLO DI PROBABILITÁ Andrea Onofri Dipartimento di Scienze Agrarie ed Ambientali Universitá degli Studi di Perugia Versione on-line: http://www.unipg.it/ onofri/rtutorial/index.html
DettagliMisura e Valutazione del A. Rischio
- 7 Teoria della Finanza Aziendale Prof. Arturo Capasso A.A. 007-008 Misura e Valutazione del A. Rischio - Argomenti Il rischio Il rischio negli investimenti finanziari La misurazione del rischio Varianza
DettagliCorso di. Dott.ssa Donatella Cocca
Corso di Statistica medica e applicata Dott.ssa Donatella Cocca 1 a Lezione Cos'è la statistica? Come in tutta la ricerca scientifica sperimentale, anche nelle scienze mediche e biologiche è indispensabile
DettagliCRUSCOTTO DI INDICATORI STATISTICI VIBO VALENTIA
CRUSCOTTO DI INDICATORI STATISTICI REPORT CON DATI CONGIUNTURALI 4 TRIMESTRE 2012 TAVOLE CONGIUNTURALI Elaborazioni a: gennaio 2013 Indice delle tavole Dati congiunturali a periodicità trimestrale Dinamismo
DettagliITCS Erasmo da Rotterdam. Anno Scolastico 2014/2015. CLASSE 4^ M Costruzioni, ambiente e territorio
ITCS Erasmo da Rotterdam Anno Scolastico 014/015 CLASSE 4^ M Costruzioni, ambiente e territorio INDICAZIONI PER IL LAVORO ESTIVO DI MATEMATICA e COMPLEMENTI di MATEMATICA GLI STUDENTI CON IL DEBITO FORMATIVO
DettagliISTITUTO D'ISTRUZIONE SUPERIORE A. MOTTI
ISTITUTO D'ISTRUZIONE SUPERIORE A. MOTTI ISTITUTO PROFESSIONALE DI ENOGASTRONOMIA E OSPITALITA ALBERGHIERA CON I PERCORSI: ACCOGLIENZA TURISTICA, CUCINA, SALA-BAR ISTITUTO TECNICO PER IL TURISMO Sede Amministrativa:
DettagliVARIANZA CAMPIONARIA E DEVIAZIONE STANDARD. Si definisce scarto quadratico medio o deviazione standard la radice quadrata della varianza.
VARIANZA CAMPIONARIA E DEVIAZIONE STANDARD Si definisce varianza campionaria l indice s 2 = 1 (x i x) 2 = 1 ( xi 2 n x 2) Si definisce scarto quadratico medio o deviazione standard la radice quadrata della
DettagliWebinar. Una ipotesi di Piano di sviluppo culturale: la segmentazione della domanda dei visitatori
PON GOVERNANCE E AZIONI DI SISTEMA 2007-2013 ASSE E - PIANO FORMEZ 2013 Progetto pilota Revisione dei processi e riorganizzazione di una struttura territoriale del ministero dei beni e delle attività culturali
DettagliTEST DI AUTOVALUTAZIONE TEST SU DUE CAMPIONI
TEST DI AUTOVALUTAZIONE TEST SU DUE CAMPIONI I diritti d autore sono riservati. Ogni sfruttamento commerciale non autorizzato sarà perseguito. Statistica Parte A. Per verificare l efficacia di un farmaco
DettagliDESCRIZIONE SINTETICA
TECNICO DEL MARKETING TURISTICO DESCRIZIONE SINTETICA Il Tecnico del marketing turistico è in grado di analizzare il mercato turistico, progettare un servizio sulla base della valutazione della domanda
Dettagli13. Consumi di energia elettrica
13. Consumi di energia elettrica Il processo di sviluppo dei cosiddetti Paesi industrializzati tende a promuovere in misura sempre maggiore comportamenti di consumo energivori; in un tale contesto, l Italia
DettagliDr. Marco Vicentini marco.vicentini@unipd.it Anno Accademico 2010 2011 Rev 30/03/2011
Università degli Studi di Padova Facoltà di Psicologia, L4, Psicometria, Modulo B Dr. Marco Vicentini marco.vicentini@unipd.it Anno Accademico 2010 2011 Rev 30/03/2011 Statistica descrittiva e inferenziale
DettagliELENCHI DEL PERSONALE
ELENCHI DEL PERSONALE Cineca CSA Pagina 1 di 23 Funzione di menu: ELENCHI DEL PERSONALE. Percorso di menu (previa necessaria autorizzazione all uso): PERSONALE > ELENCHI DEL PERSONALE Nelle pagine successive
DettagliSyllabus Start rev. 1.03
Syllabus Start rev. 1.03 Modulo 1 Concetti di base della qualità e della soddisfazione del cliente Il seguente Syllabus è relativo al Modulo 1 di EQDL Start, Concetti di base della qualità e della soddisfazione
DettagliLa mobilità degli elementi chimici
La mobilità degli elementi chimici Gli ioni contenuti nella parte sinistra del diagramma sono quelli che in soluzione si presentano sotto forma di cationi semplici. Gli ioni nella parte centrale del diagramma
DettagliPROGRAMMAZIONE di MATEMATICA CLASSE PRIMA
PROGRAMMAZIONE di MATEMATICA 1.NUMERI CLASSE PRIMA Comprende il significato Comprendere il significato Insiemi numerici NQZ Utilizzare le tecniche e le procedure del calcolo aritmetico e algebrico rappresentandole
DettagliUniversità di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica. 18 dicembre 2008
Università di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica 18 dicembre 008 Esame sull intero programma: esercizi da A a D Esame sulla seconda parte del programma: esercizi
DettagliUniversità del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale di Area Tecnica. Corso di Statistica e Biometria. Statistica descrittiva
Università del Piemonte Orientale Corsi di Laurea Triennale di Area Tecnica Corso di Statistica e Biometria Statistica descrittiva 1 Statistica Funzioni Descrittiva Induttiva (inferenziale) Statistica
DettagliLA RISPOSTA DEI CONSUMATORI AL VOLANTINO CARTACEO E AL VOLANTINO DIGITALE
LA RISPOSTA DEI CONSUMATORI AL VOLANTINO CARTACEO E AL VOLANTINO DIGITALE Mauro Poli Direttore Affari Generali Gruppo Poli Parma, 24 ottobre 2014 L AZIENDA L identità del Gruppo Il Gruppo Poli è un azienda
Dettagli84/S-Classe delle lauree specialistiche in scienze economico-aziendali Nome del corso
Università Università degli studi di Genova Classe 84/S-Classe delle lauree specialistiche in scienze economico-aziendali Nome del corso Marketing e comunicazione Codice interno dell'ateneo 1740 Data del
DettagliPiano di lavoro di Matematica
ISTITUTO DI ISTRUZIONE SUPERIORE Liceo Scientifico ALDO MORO Istituto to Tecnico Via Gallo Pecca n. 4/6-10086 Rivarolo Canavese Tel 0124 454511 - Fax 0124 454545 - Cod. Fiscale 85502120018 E-mail: segreteria@istitutomoro.it
DettagliR - Esercitazione 5. Lorenzo Di Biagio dibiagio@mat.uniroma3.it. Lunedì 2 Dicembre 2013. Università Roma Tre
R - Esercitazione 5 Lorenzo Di Biagio dibiagio@mat.uniroma3.it Università Roma Tre Lunedì 2 Dicembre 2013 Intervalli di confidenza (1) Sia X 1,..., X n un campione casuale estratto da un densità f (x,
DettagliSoluzioni degli Esercizi del Parziale del 30/06/201 (Ippoliti-Fontanella-Valentini)
Soluzioni degli Esercizi del Parziale del 30/06/201 (Ippoliti-Fontanella-Valentini) Esercizio 1 In uno studio sugli affitti mensili, condotto su un campione casuale di 14 monolocali nella città nella città
DettagliANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2
ANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2 Quando si hanno scale nominali o ordinali, non è possibile calcolare il t, poiché non abbiamo medie, ma solo frequenze. In questi casi, per verificare se un evento
DettagliPrelazione. Lista delle Figure. Lista delle Tabelle
Indice Prelazione Indice Lista delle Figure Lista delle Tabelle VI IX XV XVI 1 Nozioni Introduttive 1 1.1 Inferenza Statistica 1 1.2 Campionamento 5 1.3 Statistica e Probabilità 7 1.4 Alcuni Problemi e
DettagliLA POVERTA IN ITALIA NEL 2009 (ISTAT)
POVERTA RELATIVA Misura le risorse economiche di ognuno rispetto a quelle possedute da tutti gli altri. La misura della povertà relativa fa uso della soglia della povertà solitamente definita dalla media
DettagliIL MONDO DELLE PAROLE & INDIVIDUAZIONE PRECOCE DELLE DIFFICOLTÀ DI LETTO-SCRITTURA
IL MONDO DELLE PAROLE & INDIVIDUAZIONE PRECOCE DELLE DIFFICOLTÀ DI LETTO-SCRITTURA Avvio indagine sulle difficoltà di apprendimento (98/99) Presupposti: Aumento esponenziale delle segnalazioni di bambini
DettagliVALUTAZIONE DEGLI INVESTIMENTI AZIENDALI. Docente: Prof. Massimo Mariani
VALUTAZIONE DEGLI INVESTIMENTI AZIENDALI Docente: Prof. Massimo Mariani 1 SOMMARIO Definizione di investimento classificazione degli investimenti valutazione finanziaria dell investimento i criteri per
DettagliLE FONTI STATISTICHE UFFICIALI. Le fonti statistiche ufficiali o pubbliche costituiscono una base empirica molto importante.
LE FONTI STATISTICHE UFFICIALI Le fonti statistiche ufficiali o pubbliche costituiscono una base empirica molto importante. All inizio la ricerca sociale veniva svolta solo con questo tipo di dati. Poi,
Dettagli