PROBABILITA' Il numero f è rappresentato da tutte le possibili coppie che si possono ottenere con le 10 palline rosse (). 45

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "PROBABILITA' Il numero f è rappresentato da tutte le possibili coppie che si possono ottenere con le 10 palline rosse (). 45"

Transcript

1 PROBABILITA' Defzoe classca (dovuta a Lalace Quado è ossble cooscere a ror l umero de cas favorevol f ed l umero de cas ossbl, s defsce robabltà semlce ( d u eveto casuale l raorto tra l umero de cas favorevol (f ed l umero de cas ossbl (, ovvero f/ a codzoe che tutt cas abbao la stessa robabltà d realzzars. ' facle osservare che l valore d è semre comreso tra 0 ed ; vale 0 quado l'eveto è mossble, vale quado l'eveto è certo. - s. Da u'ura coteete 40 alle, d cu 0 bache e 0 rosse, s estraggoo due alle. Qual è la robabltà che esse sao etrambe rosse? I questo caso è raresetato dal umero delle combazo che s ossoo fare co le alle rese a a C 40, 780! Il umero f è raresetato da tutte le ossbl coe che s ossoo otteere co le 0 alle rosse (. 4 Qud 0, s. Qual è la robabltà che lacado due dad s ottega l umero 8? I cas ossbl soo dat dagl accoamet che s ossoo formare co due sere d umer ugual da a 6: (,; (,; (,,.. ossa dalle dsoszo co retzoe d 6 ( r umer res a a D 6, 6 6 I cas favorevol soo le coe (,6;(6,;(,;(,; (4,4. Qud /6. La defzoe classca reseta var ut debol. Iaztutto s uò alcare quado soo ot f ed, oltre revede u ambete deale el quale tutt gl evet soo ugualmete ossbl e o tee qud coto d tutt que fattor che otrebbero fluezare l verfcars o meo d u eveto. Defzoe frequetsta Suoamo che effettuado u umero m d lac d ua moeta l'eveto "croce" s reset r volte, chamamo frequeza relatva f dell'eveto l raorto f r/m.

2 Frequeza e robabltà, ur sembrado sml, soo due cocett dvers; fatt, metre la robabltà s calcola a ror, la frequeza s calcola a osteror, ovvero doo le rove. L esereza c dce che se l umero delle rove è suffcetemete elevato, la frequeza assume u valore rossmo a quello della robabltà Questa legge rede l ome d legge emrca del caso o legge de grad umer. Questa legge rveste ua grade mortaza erché ermette: a d assumere la robabltà d u eveto come revsoe arossmata della frequeza co cu questo s reseterà u umero elevato d rove. b d assumere la frequeza, calcolata u grade umero d rove, come msura arossmata della robabltà, quado o s saa calcolarla secodo la defzoe. Prma d trodurre cocett d robabltà totale e robabltà comosta è bee cooscere l sgfcato d evet comatbl e d evet dedet. S dce che due evet ed soo comatbl o dedet quado l verfcars dell'uo esclude l verfcars dell'altro, ossa che o ossoo verfcars etramb; ad esemo che esca u umero ar ( ; esca u umero dsar (. Dcamo che due evet soo comatbl o dedet quado l verfcars d uo o esclude l verfcars dell'altro, estrazoe da u mazzo d carte d u re ( d colore rosso (. Defzoe assomatca Le cosderazo f qu fatte soo d carattere emrco e o rsultao é uvoche é rgorose. Per questo motvo è stata formulata ua uova defzoe d robabltà, detta assomatca, che fa uso della logca formale e della teora degl sem. Alla base d questa mostazoe sta l cocetto d sazo degl evet. Dato u geerco esermeto, cosderamo l'seme uverso U formato dagl evet elemetar, ossbl est dell'esermeto. Per esemo, el laco d u dado, s ha U {,,,4,,6}. L'seme delle art P(U che ha come elemet tutt sottosem ror e mror d U vee chamato SPAZIO DGLI VNTI S. Gl Assom Ad og elemeto dello sazo S s uò assocare u umero reale o egatvo detto robabltà d. ( 0 ( Dat due o ù elemet,,..., dello stesso sazo S, dsgut tra loro (dedet, s ha che: ( s dce che è ua fuzoe addtva d'seme. Se S è lo sazo degl evet, s ha S.

3 Osservamo che ( 0 S S e er l assoma s ha: ( S S da cu Teorem sulla robabltà Cosderamo l'eveto e l suo comlemetare ' rsetto ad S. S ha evdetemete S ', ed essedo ' 0, er l assoma segue che ( S + ' Poché l assoma afferma che ( S s ha ( + ' ( La ( rareseta l teorema della robabltà cotrara e uò essere eucato el seguete modo: La somma delle robabltà d u eveto e del suo cotraro ' è uguale a. Il teorema uò ache essere dmostrato medate la defzoe classca. Ifatt, f essedo ( s ha: ' ossa f f ' da cu ' f e qud ( + ' Teorema della robabltà totale Dat due o ù evet arzal comatbl,,..., s dce eveto totale l'eveto che cosste el verfcars d uo o ("aut" dell'altro de var evet arzal. Chamamo robabltà totale o robabltà dell'eveto uoe la somma delle robabltà degl evet arzal, ovvero: ( ( semo caso cu due evet soo comatbl: qual è la robabltà d estrarre da uura coteete alle rosse, alle bache e alle verd, ua alla baca o rossa? ( (

4 Come fare er determare la robabltà totale se gl evet soo comatbl ("VL"? Per semlctà suorremo l caso d due sol evet ed comatbl. Osservamo che ( è comatble co e che ( ed oltre: ( ( ( ( oché gl sem de secod membr delle due uguaglaze soo dsgut, vale l secodo assoma e qud: + ( ( + ( sottraedo membro a membro s ha: (,da cu: ( + ( Possamo cocludere dcedo che: dat due evet comatbl, la robabltà dell'eveto uoe (robabltà totale è data dalla somma delle robabltà de sgol evet dmuta della robabltà dell'eveto tersezoe. Come è facle verfcare, l caso degl evet comatbl retra come caso artcolare d quello aea cosderato. Ifatt se gl evet ed soo comatbl 0 e la ( assume la forma della (. Quato è stato detto er due evet uò essere esteso al caso d ù evet. Se gl evet soo s ha: ( semo Cosderamo l caso cu due evet soo comatbl: U'ura cotee 40 alle umerate da a 40. Qual è la robabltà d estrarre u umero ar o (vel dvsble er? ssedo:

5 { ; 4 ; 6 ; 8 ;...40 } { ; 0 ; ;...40 } s ha: ; 0 ; 0 ; 40 { } semo Calcola la robabltà che, lacado due dad, s abba u umero ar ( o maggore d 6 (.,,,,4,,6,,,,4,,6,,,,4,,6 4, 4, 4, 4,4 4, 4,6,,,,4,,6 6, 6, 6, 6,4 6, 6,6 ssedo: 8 6 ( ( 6 9 ( s ha: Probabltà codzoata S chama robabltà codzoata la robabltà che u eveto s verfch, ell'otes che u altro eveto s sa realzzato. ssa vee dcata co ( / (s legge subordato a è data dal raorto tra la robabltà che s verfcho cotemoraeamete due evet e la robabltà che s realzz (, ossa: / da cu s rcava: ( / semo Qual è la robabltà d estrarre da u'ura coteete 90 umer del lotto u umero che (scuramete è multlo d 4 ( e dvsble er 6 (? ( 90 ( ( / 7

6 semo Lacamo due dad e samo cert che su uo d ess s reseta la facca. Qual è la robabltà d otteere 6 come uteggo totale? Il uteggo 6 ( è codzoato dal verfcars della reseza della facca ( su uo de due dad. S ha qud: ( 6,,,,4,,6,, 4,, 6, 6 ( /. 6 ( 6 semo U'ura cotee alle rosse e 8 alle verd. Qual è la robabltà che s estraggao alle rosse elle rme tre estrazo? 0 ( ( / ( / ( 0, Probabltà comosta S dce eveto comosto l'eveto che cosste el verfcars d tutt gl evet comoet. La robabltà comosta d due o ù evet dedet è data dal rodotto delle robabltà degl evet comoet. s: qual è la robabltà d estrarre ua fgura d coe da u mazzo d 40 carte.(deve essere ua fgura et deve essere d coe Se gl evet soo dedet, come el seguete esemo:

7 Qual è la robabltà d estrarre da u'ura, coteete 0 alle verd e 0 alle rosse, due alle rosse se o s rmette ell'ura la rma estratta? I questo caso la robabltà s ottee moltlcado la robabltà del rmo eveto er la robabltà del secodo calcolado quest'ultma ell'otes che s sa verfcato l rmo eveto Il caso degl evet dedet s cofgura come u caso artcolare della robabltà codzoata (ved es.. Formula d Bayes Saamo che / e / / Dall uguaglaza de secod membr s rcava: / Che vee detta formula d Bayes. ssa rsode ad u questo che sesso c oamo quado affrotamo lo studo d evet aleator: Se u eveto s è verfcato qual è la robabltà che la causa del suo verfcars sa stato roro l eveto? / Voledo geeralzzare l roblema, s avrà: /, ( / (co umero delle cause. Suoamo che l'eveto s verfch a dverse codzo,, tra loro mutuamete comatbl. Se cooscamo le robabltà (,, delle otes e cooscamo ache quale robabltà dao all'eveto le otes rma d effettuare la rova, ovvero ( /, /, / La formula d Bayes cosete d rcavare la robabltà ( /. ssa è data da: / / + / / + / Per care meglo l sgfcato d questa formula cosderamo seguet esem: semo Sao date ure cos'formate: - ure (comoszoe cotegoo alle bache e ere; - ure (comoszoe cotegoo alla baca e 4 ere, - ura (comoszoe cotee 4 alle bache e era. S scegle ua alla da u'ura a caso. La alla è baca. Qual è la robabltà che la alla sa stata estratta dall'ura della terza comoszoe?

8 calcolamo : ( (due ure su cque; ( ; oltre: ( / (due alle bache su cque e 4 ( / ; / la robabltà rchesta sarà qud: 4 ( / semo U'ura A cotee 0 umer de qual ar, u'ura B cotee 0 umer de qual 0 ar e u'ura C cotee 40 umer de qual 0 ar. S estrae da u'ura a caso u umero. Suosto d aver estratto u umero ar, qual è la robabltà che l umero sa stato estratto dall'ura A? ( (u'ura su tre ( ; ( / ( umer ar su 0 0 ( 0 / ( / ; / semo U egozo è forto d lamade dalle due dtte A e B. U clete comra ua lamada che vee resa a caso da ua delle due scatole ( e dove vegoo teute le lamade. Saedo che la scatola cotee 0 lamade della dtta A e della dtta B e che la scatola cotee 0 lamade della dtta A e 0 della dtta B, calcolare la robabltà che la lamada acqustata sa stata resa dalla scatola. I questo caso le scatole raresetao le codzo che ossoo dar luogo al verfcars dell eveto restablto (lamada resa da A Suoedo che le due scatole abbao la stessa robabltà d essere scelte, rsulta: ( ;

9 oltre: 0 0 ( / ; / 4 0 qud: ( / e, voledo determare la robabltà che la 8 + lamada veduta rovega dalla scatola, basterà cosderare ( / 8 8 DISTRIBUZION BINOMIAL O DI BRNOULLI Cosderamo u roblema molto mortate er le alcazo ratche del calcolo della robabltà: Il roblema delle rove retute Cosderamo u eveto, retble, e suoamo d effettuare rove, tutte elle stesse codzo, d u esermeto del quale uò essere u rsultato. Il roblema che c oamo è l seguete: Dato u umero k ( 0 k, qual è la robabltà che l eveto scelto s verfch k volte rove? Detta la robabltà d e q la robabltà dell eveto cotraro, ossamo osservare che se l eveto s reseta k volte, l eveto s reseta -k volte. Se cosderamo l caso cu s verfch elle rme k rove e dchamo co, la robabltà cercata, s ha: k, k k q k Se vece s vogloo cosderare valde tutte le modaltà co le qual uò resetars k volte è ecessaro osservare che queste soo tate quate le k k combazo semlc rese a k a k, qud:, k q k semo Lacamo 0 volte u dado. Qual è la robabltà che la facca 6 s reset le rme 4 volte? Alcado la formula d Beroull s ha: 0,

10 semo straamo er volte ua carta da u mazzo da 40. Calcola la robabltà d estrarre 6 volte ua carta rossa ssedo: e q, Seraza matematca Sesso rsulta utle dcare l seme de valor d ua varable casuale X co u valore d stes che d solto è M(X. Sa X ua varable casuale dscreta che uò assumere valor ostv (vcte o egatv (erdte, s chama seraza matematca o valor medo la somma de rodott delle vcte e erdte er le relatve robabltà: M ( X x Pochè otremo scrvere: M ( X x Qud, la seraza matematca è la meda oderata de valor x che hao es Suoamo d gocare co due moete detche. Og gocatore vce 0 euro se s resetao due "croc", vce euro se s reseta ua sola "croce", erde 6 euro se escoo due "teste". Qual è la seraza matematca? otado che cas ossbl soo 4 : TT TC CT CC, cosderamo la seguete tabella: x P /4 ½ /4 La seraza matematca del gocatore è: M ( X 0 + 6,0 4 4 Il robable guadago del gocatore è qud d,0 euro. Il goco sarebbe equo se l gocatore utasse,0 euro er og gocata.

VARIABILI CASUALI O ALEATORIE

VARIABILI CASUALI O ALEATORIE VARIABILI CASUALI O ALEATORIE Cosderamo seguet esem: S lac tre volte ua moeta: l umero d "teste" che s ossoo resetare è uo de seguet : 0 o o o. Gl evet soo comatbl e ecessar. ossamo schematzzare rsultat

Dettagli

Calcolo delle Probabilità: esercitazione 4

Calcolo delle Probabilità: esercitazione 4 Argometo: Probabltà classca Lbro d testo pag. 1-7 e 7-77 e varable casuale uforme dscreta NB: asscurars d cooscere le defzo, le propretà rchamate e le relatve dmostrazo quado ecessaro Eserczo 1 S cosder

Dettagli

CENTRO SALESIANO DON BOSCO TREVIGLIO Corso di Informatica

CENTRO SALESIANO DON BOSCO TREVIGLIO Corso di Informatica Da u mazzo di carte (3 carte er quattro semi di cui due eri e due rossi, co 3 figure er ogi seme si estragga ua carta. Calcolare la robabilità che a si estragga u re ero b si estragga ua figura rossa,

Dettagli

SIMULAZIONE DI SISTEMI CASUALI 1 parte. Variabili casuali e Distribuzioni di variabili casuali. Calcolo delle probabilità

SIMULAZIONE DI SISTEMI CASUALI 1 parte. Variabili casuali e Distribuzioni di variabili casuali. Calcolo delle probabilità SIMULAZIONE DI SISTEMI CASUALI parte Varabl casual e Dstrbuzo d varabl casual Calcolo delle probabltà Defzo Il calcolo delle probabltà tede a redere razoale l comportameto dell uomo d frote all certezza;

Dettagli

corrispondenza della generica i-esima modalità. Indicando con #(.) la cardinalità di un insieme, per esse si ha, rispettivamente:

corrispondenza della generica i-esima modalità. Indicando con #(.) la cardinalità di un insieme, per esse si ha, rispettivamente: Corso d Statstca docete: Domeco Vstocco Le requeze cumulate S cosder ua varable qualtatva ordale X Per essa, oltre alle requeze assolute, relatve e ercetual, è ossble calcolare ache le requeze cumulate

Dettagli

Matematica elementare art.1 di Raimondo Valeri

Matematica elementare art.1 di Raimondo Valeri Matematca elemetare art. d Ramodo Valer I questo artcolo voglamo provare che esste ua formula per calcolare l umero de dvsor d u dato umero aturale seza cooscere la scomposzoe fattor prm del umero stesso.

Dettagli

Lezione 24. Campi finiti.

Lezione 24. Campi finiti. Lezoe 4 Prerequst: Lezo 0,,, 3 Rfermet a test: [FdG] Sezoe 86; [H] Sezoe 79; [PC] Sezoe 63; Cam ft Nelle lezo recedet abbamo vsto dvers esem d cam ft: ess erao tutt del to oure [ x ]/( f ( x )), dove f

Dettagli

Def. Si dice variabile aleatoria discreta X una variabile che può assumere valori X1, X

Def. Si dice variabile aleatoria discreta X una variabile che può assumere valori X1, X Prof.ssa Emauela Baudo Fabrza De Berard VARIABILI ALEATORIE DISCRETE E DISTRIBUZIONI DI PROBABILITA Def. S dce varable aleatora dscreta X ua varable che può assumere valor X, X,... X corrspodet ad evet

Dettagli

ELABORAZIONE DEI DATI

ELABORAZIONE DEI DATI ELABORAZIONE DEI DATI QUESTA FASE SERVE AD ESPRIMERE IN MODO SINTETICO I RISULTATI DELL INDAGINE SVOLTA CALCOLANDO DEGLI INDICI: VALORI MEDI INDICI DI VARIABILITA I valor med Il valore medo è u valore

Dettagli

Lezione 13. Anelli ed ideali.

Lezione 13. Anelli ed ideali. Lezoe 3 Prerequst: Aell e sottoaell. Sottogrupp. Rfermet a test: [FdG] Sezoe 5.2; [H] Sezoe 3.4; [PC] Sezoe 4.2 Aell ed deal. Rcordamo la seguete defzoe, data el corso d Algebra : Defzoe 3. S dce aello

Dettagli

La probabilità. Il campionamento e l inferenza. L inferenza e la probabilità. campionamento casuale. Dai dati osservati mediante scelta

La probabilità. Il campionamento e l inferenza. L inferenza e la probabilità. campionamento casuale. Dai dati osservati mediante scelta Uverstà d Macerata Dpartmeto d ceze oltche, della Comucazoe e delle Relaz. Iterazoal vee utlzzata per predere decso codzo d certezza L certezza rguarda espermet co pù d u rsultato possble La teora della

Dettagli

FUNZIONI LOGICHE FORME CANONICHE SP E PS

FUNZIONI LOGICHE FORME CANONICHE SP E PS FUNZIONI LOGICHE FORME CANONICHE SP E PS Ua fuzoe logca può essere espressa quattro forme: 1. attraverso ua proposzoe logca; 2. attraverso ua tabella della vertà; 3. attraverso u espressoe algebrca; 4.

Dettagli

Indipendenza in distribuzione

Indipendenza in distribuzione Marlea Pllat - Semar d Statstca (SVIC) "Lo studo delle relazo tra due caratter" Aals delle relazo tra due caratter Dpedeza dstrbuzoe s basa sul cofroto delle dstrbuzo codzoate Dpedeza meda s basa sul cofroto

Dettagli

Capitolo 12 - Codifica di sorgenti discrete

Capitolo 12 - Codifica di sorgenti discrete Aut d Teora de Segal Catolo - Codfca d sorget dscrete Sorget seza memora... Itroduzoe... Defzoe d sorgete dscreta...3 Cocetto d formazoe...4 Etroa della sorgete...5 Etroa e umero d smbol dell alfabeto

Dettagli

Capitolo 11 - Catene di Markov

Capitolo 11 - Catene di Markov Aut d Teora de Segal Catolo - Catee d Marov Catee d Marov temo-dscrete... Defzo troduttve... Probabltà d traszoe ad u asso...3 Catee d Marov omogeee...4 Matrce delle robabltà d traszoe ad u asso...4 Proretà...5

Dettagli

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 26 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 26 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua Uverstà d Casso Eserctazo d Statstca del 26 Febbrao 200 Dott. Mrko Bevlacqua ESERCIZIO Cosderado le class d altezza 60 6; 6 70; 70 78; 78 86 per u collettvo d 20 persoe, s può affermare che l ALTEZZA dpede

Dettagli

Università di Cassino Esercitazioni di Statistica 1 del 5 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Università di Cassino Esercitazioni di Statistica 1 del 5 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua Uverstà d Casso Eserctazo d Statstca del 5 Febbrao 00. Dott. Mrko Bevlacqua ESERCIZIO N A partre dalla dstrbuzoe semplce del carattere peso rlevata su 0 studet del corso d Mcroecooma peso: { 4, 59, 65,

Dettagli

Istogrammi e confronto con la distribuzione normale

Istogrammi e confronto con la distribuzione normale Istogramm e cofroto co la dstrbuzoe ormale Suppoamo d effettuare per volte la msurazoe della stessa gradezza elle stesse codzo (es. la massa d u oggetto, la tesoe d ua pla, la lughezza d u oggetto, ecc.):

Dettagli

MEDIA DI Y (ALTEZZA):

MEDIA DI Y (ALTEZZA): Uverstà d Casso Eserctazo d Statstca del 4 Marzo 0 Dott. Mrko Bevlacqua ESERCIZIO Su u collettvo d dvdu soo stat rlevat caratter X Peso( kg) e Altezza ( cm) otteamo la seguete dstrbuzoe d frequeza coguta:

Dettagli

Variabili casuali ( ) 1 2 n

Variabili casuali ( ) 1 2 n Varabl casual &. Valore edo. Data ua varable casuale = ( x,x 2, K,x ) (.) cu valor assuoo le rspettve probabltà P = p,p, K,p (.2) s defsce valore edo la quattà ( ) 2 = [ ] T M = M = P = xp (.3) Sgfcato:

Dettagli

CATENE DI MARKOV TEMPO-DISCRETE... 2 Definizioni introduttive... 2 Probabilità di transizione ad un passo... 3 Catene di Markov omogenee...

CATENE DI MARKOV TEMPO-DISCRETE... 2 Definizioni introduttive... 2 Probabilità di transizione ad un passo... 3 Catene di Markov omogenee... Aut d Ret d Telecomucazo Catolo Catee d Marov CATENE DI MARKOV TEMPO-DISCRETE... Defzo troduttve... Probabltà d traszoe ad u asso... 3 Catee d Marov omogeee... 4 Matrce delle robabltà d traszoe ad u asso...

Dettagli

Esercizi su Rappresentazioni di Dati e Statistica

Esercizi su Rappresentazioni di Dati e Statistica Esercz su Rappresetazo d Dat e Statstca Eserczo Esprmete forma percetuale e traducete u aerogramma dat della seguete tabella: Nord Cetro Sud Isole Totale 5 58 866 0 95 36 4 35 30 6 79 56 57 399 08 Soluzoe

Dettagli

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione?

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione? Prma dstrb. Secoda dstrb. Totale Meda 0 5 8 35 85 63 63/5 =3,6 5 5 38 40 45 63 63/5 =3,6 Due dstrbuzo, stessa meda ma quale delle due la meda rappreseta, stetzza meglo la stuazoe? Le mede stetzzao la dstrbuzoe,

Dettagli

Caso studio 10. Dipendenza in media. Esempio

Caso studio 10. Dipendenza in media. Esempio 09/03/06 Caso studo 0 S cosder la seguete dstrbuzoe degl occupat Itala secodo l umero d ore settmaal effettvamete lavorate e l settore d attvtà (cfr. Itala cfre, Ao 008, pag. 7 ): Ore lavorate Settore

Dettagli

Distribuzioni di probabilità

Distribuzioni di probabilità Itroduzioe Distribuzioi di robabilità Fio ad ora abbiamo studiato ua secifica fuzioe desità di robabilità, la fuzioe di Gauss, che descrive variabili date dalla somma di molti termii idiedeti es. ua misura

Dettagli

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi)

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terz) 1 STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI Eserctazoe 2 2.1 Da u dage svolta su u campoe d lavorator dpedet co doppo lavoro è stata rlevata la dstrbuzoe coguta del reddto

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

Funzioni di più variabili Massimi e Minimi una funzione definita in un insieme E. Un punto ( x0, y0)

Funzioni di più variabili Massimi e Minimi una funzione definita in un insieme E. Un punto ( x0, y0) Massm e Mm Fuzo d pù varabl Massm e Mm Dezoe: Sa z = (, ) ua uzoe deta u seme E U puto (, E s dce puto d massmo (rsp mmo) relatvo per (, ) se esste δ > tale che ((, ) B((, ), δ ) E (, ) (, ) (rsp (, )

Dettagli

INDICI DI VARIABILITA

INDICI DI VARIABILITA INDICI DI VARIABILITA Defzoe d VARIABILITA': la varabltà s può defre come l'atttude d u carattere ad assumere dverse modaltà quattatve. La varabltà è la quattà d dspersoe presete e dat. Idc d varabltà

Dettagli

Facoltà di Farmacia Corso di Matematica con elementi di Statistica Docente: Riccardo Rosso

Facoltà di Farmacia Corso di Matematica con elementi di Statistica Docente: Riccardo Rosso Facoltà d Farmaca Corso d Matematca co elemet d Statstca Docete: Rccardo Rosso Statstca descrttva: l coeffcete d cocetrazoe d G Quado s vuole rpartre ua certa somma d dearo, v soo due suddvso che soo,

Dettagli

Università degli Studi di Napoli Parthenope. Facoltà di Scienze Motorie a.a. 2011/2012. Statistica. Lezione IV

Università degli Studi di Napoli Parthenope. Facoltà di Scienze Motorie a.a. 2011/2012. Statistica. Lezione IV Uverstà degl Stud d Napol Partheope Facoltà d Sceze Motore a.a. 011/01 Statstca Lezoe IV E-mal: paolo.mazzocch@upartheope.t Webste: www.statmat.upartheope.t Fuzoe d regressoe Attraverso la fuzoe d regressoe

Dettagli

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13 La Legge de Grad Numer Cosderata ua sere d prove rpetute co p par alla probabltà d successo ua sgola prova, l rapporto tra l umero d success K ed l umero d prove tede a p quado tede ad fto: K P p ε per

Dettagli

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in due gruppi

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in due gruppi Le mede Italo Nofro LE MEDIE Statstca medca Le mede (o valor med) soo dc d tedeza cetrale e costtuscoo u modo semplce ed mmedato per stetzzare u solo valore dat eterogee raccolt el collettvo oggetto d

Dettagli

INFLAZIONE (DEFLAZIONE)

INFLAZIONE (DEFLAZIONE) COS SI INTENDE PER INFLZIONE (DEFLZIONE) E COME SI MISUR L'flazoe (deflazoe) è u rocesso geeralzzato d aumeto (dmuzoe) de rezz, che rguarda l seme de be e servz. L esgeza delle autortà d oltca ecoomca

Dettagli

Lezione 4. La Variabilità. Lezione 4 1

Lezione 4. La Variabilità. Lezione 4 1 Lezoe 4 La Varabltà Lezoe 4 1 Defzoe U valore medo, comuque calcolato, o è suffcete a rappresetare l seme delle osservazo effettuate (o l seme de valor assut dalla varable statstca); è ecessaro qud affacare

Dettagli

Aritmetica 2016/2017 Esercizi svolti in classe Quarta lezione

Aritmetica 2016/2017 Esercizi svolti in classe Quarta lezione Artmetca 06/07 Esercz svolt classe Quarta lezoe Rcorreze o lear Sa a c a cq ua rcorreza dove {c }, c C e c 0. Sa P C[λ] l polomo caratterstco della rcorreza. Allora ua soluzoe partcolare della rcorreza

Dettagli

ESERCIZI SULLE VARIABILI CASUALI DISCRETE

ESERCIZI SULLE VARIABILI CASUALI DISCRETE ESERCIZI SULLE VARIABILI CASUALI DISCRETE 1) S lanca un dado. Rappresentare la varable casuale: X = " facca mnore d tre ". 2) S lancano due dad. Rappresentare la varable casuale: X = "somma delle facce

Dettagli

Caso studio 12. Regressione. Esempio

Caso studio 12. Regressione. Esempio 6/4/7 Caso studo Per studare la curva d domada d u bee che sta per essere trodotto sul mercato, s rlevao dat rguardat l prezzo mposto e l umero d pezz vedut 7 put vedta plota, ell arco d ua settmaa. I

Dettagli

I percentili e i quartili

I percentili e i quartili I percetl e quartl I percetl soo quelle modaltà che dvdoo la dstrbuzoe ceto part d uguale umerostà. I quartl soo quelle modaltà che dvdoo la dstrbuzoe quattro part d uguale umerostà. Il prmo quartle Q

Dettagli

Classi di reddito % famiglie Fino a 15 5.3 15-25 16.2 25-35 21.1 35-45 18.6 45-55 13.6 Oltre 55 25.2 Totale 100

Classi di reddito % famiglie Fino a 15 5.3 15-25 16.2 25-35 21.1 35-45 18.6 45-55 13.6 Oltre 55 25.2 Totale 100 ESERCIZIO Data la seguete dstrbuzoe percetuale delle famgle talae per class d reddto, espresso mlo d lre, (ao 995, fote Istat): Class d reddto % famgle Fo a 5 5.3 5-5 6. 5-35. 35-45 8.6 45-55 3.6 Oltre

Dettagli

LE MEDIE. Le Medie. Medie razionali. Medie di posizione

LE MEDIE. Le Medie. Medie razionali. Medie di posizione LE MEDIE RAZIONALI LE MEDIE Msure stetche trodotte per valutare aspett compless e global d ua dstrbuzoe d u feomeo X medate u solo umero reale costruto modo da dsperdere al mmo le formazo su dat orgar.

Dettagli

Modulo di Fisica Tecnica. Differenze finite per problemi di conduzione in regime instazionario

Modulo di Fisica Tecnica. Differenze finite per problemi di conduzione in regime instazionario Dpartmeto d Meccaca, Strutture, Ambete e Terrtoro UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CASSINO Laurea Specalstca Igegera Meccaca: Modulo d Fsca Tecca Lezoe d: Dffereze fte per problem d coduzoe regme stazoaro /20

Dettagli

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) 1 STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI. Esercitazione n 3

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) 1 STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI. Esercitazione n 3 ORSO I STTISTI I (Prof.ssa S. Terz) STUIO ELLE ISTRIUZIONI SEMPLII Eserctazoe 3 3. ata la seguete dstrbuzoe de reddt: lass d reddto Reddter Reddto medo 6.500-7.500 4 6.750 7.500-8.500 7.980 8.500-9.500

Dettagli

Esercitazione 5 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 5 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazoe 5 del corso d Statstca (parte 1) Dott.ssa Paola Costat 8 Novembre 011 I alcue crcostaze s poe u maggor teresse sullo studo della varabltà tra le sgole utà statstche, puttosto che lo studo della

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

Università della Calabria

Università della Calabria Uverstà della Calabra FACOLTA DI INGEGNERIA Corso d Laurea Igegera per l Ambete e l Terrtoro CORSO DI IDROLOGIA Ig. Daela Bod SCHEDA DIDATTICA N 5 ISOIETE E TOPOIETI A.A. 20-2 Calcolo della precptazoe

Dettagli

Capitolo 2 Errori di misura: definizioni e trattamento

Capitolo 2 Errori di misura: definizioni e trattamento Captolo Error d msura: )Geeraltà defzo e trattameto I cocett d meda, varaza e devazoe stadard s utlzzao ormalmete per otteere formazo sulla botà d ua msura. I geerale, s assume come msura m della gradezza

Dettagli

Analisi della Dipendenza. Analisi della Dipendenza

Analisi della Dipendenza. Analisi della Dipendenza Aals della Dedeza Assocazoe Aals della Dedeza Pro. laudo alu - Facoltà d Sceze della Formazoe - A.A. 007/08 Quado le due varabl osservate o soo etrambe uattatve o ha seso arlare d covarazoe o d correlazoe.

Dettagli

Numeri complessi Pag. 1 Adolfo Scimone 1998

Numeri complessi Pag. 1 Adolfo Scimone 1998 Numer compless Pag. Adolfo Scmoe 998 NUMERI COMPLESSI Come sappamo, o esstoo el campo de umer real le radc d dce par de umer egatv. Ammettamo pertato l esstea della radce quadrata del umero. Questo uovo

Dettagli

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in Le mede Italo Nofro LE MEDIE Le mede (o valor med) soo dc d tedeza cetrale e costtuscoo u modo semplce ed mmedato per stetzzare u solo valore dat eterogee raccolt u collettvo Statstca medca Le mede Le

Dettagli

Lezione 3. Gruppi risolubili.

Lezione 3. Gruppi risolubili. Lezoe 3 Prerequst: Lezo 1 2 Class d cougo e cetralzzat rupp rsolubl I questo captolo troducamo ua ozoe che come vedremo seguto fuge da raccordo tra la teora de grupp e la teora de camp Defzoe 31 Dato u

Dettagli

Variabilità = Informazione

Variabilità = Informazione Varabltà e formazoe Lo studo d u feomeo ha seso solo se esso s preseta co modaltà/testà varabl da u soggetto all altro. Ad esempo, se dobbamo studare l reddto ua certa regoe è ecessaro osservare utà statstche

Dettagli

Voti Diploma Classico Scientifico Tecn. E Comm Altro

Voti Diploma Classico Scientifico Tecn. E Comm Altro 4 Data la seguete dstrbuzoe doppa de vot rportat ad u esame secodo l Dploma posseduto: Vot 8-3-5 6-8 9-30 Dploma Classco 8 4 5 Scetfco 5 7 7 5 Tec E Comm 8 0 0 Altro 3 a) s calcol la meda artmetca de vot

Dettagli

III Esercitazione: Sintesi delle distribuzioni semplici secondo un carattere qualitativo ordinale.

III Esercitazione: Sintesi delle distribuzioni semplici secondo un carattere qualitativo ordinale. III Eserctazoe: Stes delle dstrbuzo semplc secodo u carattere qualtatvo ordale. Eserczo 3 dvdu ao seguet ttol d studo: Lceza elemetare, Lceza elemetare, ploma, Lceza meda, Lceza elemetare, Lceza meda,

Dettagli

Stim e puntuali. Vocabolario. Cambiando campione casuale, cambia l istogramma e cambiano gli indici

Stim e puntuali. Vocabolario. Cambiando campione casuale, cambia l istogramma e cambiano gli indici Stm e putual Probabltà e Statstca I - a.a. 04/05 - Stmator Vocabolaro Popolazoe: u seme d oggett sul quale s desdera avere Iformazo. Parametro: ua caratterstca umerca della popolazoe. E u Numero fssato,

Dettagli

Corso di Matematica - Algebra. Algebra

Corso di Matematica - Algebra. Algebra Corso d Mtemtc - Alger Alger Oerzo Algerche Tell de Seg Proretà Algerche delle Oerzo Somm e d Prodotto tr Numer Assoctvtà dell dvsoe Uguglze Pssgg lgerc Regole memoche Prodotto croce Rduzoe Fttor Rduzoe

Dettagli

Dimostrazione della Formula per la determinazione del numero di divisori-test di primalità, di Giorgio Lamberti

Dimostrazione della Formula per la determinazione del numero di divisori-test di primalità, di Giorgio Lamberti Gorgo Lambert Pag. Dmostrazoe della Formula per la determazoe del umero d dvsor-test d prmaltà, d Gorgo Lambert Eugeo Amtrao aveva proposto l'dea d ua formula per calcolare l umero d dvsor d u umero, da

Dettagli

Seminari di matematica Quaderno di appunti:

Seminari di matematica Quaderno di appunti: Lceo Scetfco Statale Reato Caccool d Scafat Darteto d Mateatca e Fsca Sear d ateatca 000 Quadero d aut: Probabltà e statstca Lug Paarello Lug PANARIELLO: Probabltà e statstca ag. SOMMARIO. CONCETTO ELEMENTARE

Dettagli

SCIENZA DEI MATERIALI. Chimica Fisica. IV Lezione. Dr. Fabio Mavelli. Dipartimento di Chimica Università degli Studi di Bari

SCIENZA DEI MATERIALI. Chimica Fisica. IV Lezione. Dr. Fabio Mavelli. Dipartimento di Chimica Università degli Studi di Bari SCIEZA DEI MATERIALI Chmca Fsca IV Lezoe Dr. Fabo Mavell Dartmeto d Chmca Uverstà degl Stud d Bar Termochmca 2 La TERMOCIMICA studa gl effett termc legat alle reazo chmche e, ù geerale, d var feome qual:

Dettagli

Caso studio 2. Le medie. Esercizio. La media aritmetica. Esempio

Caso studio 2. Le medie. Esercizio. La media aritmetica. Esempio 8/02/20 Caso studo 2 U vesttore sta valutado redmet d due ttol del settore Petrolo e Gas aturale. Sulla base de redmet goraler della settmaa passata vuole cercare d prevedere l redmeto per la prossma settmaa

Dettagli

Capitolo 6 Gli indici di variabilità

Capitolo 6 Gli indici di variabilità Captolo 6 Gl dc d varabltà ommaro. Itroduzoe. -. Il campo d varazoe. - 3. La dffereza terquartle. - 4. Gl scostamet med. -. La varaza, lo scarto quadratco medo e la devaza. - 6. Le dffereze mede. - 7.

Dettagli

Indici di asimmetria. Elementi di Statistica descrittiva Parte IV. Simmetria di una distribuzione di frequenze. Primo indice di asimmetria (1/3)

Indici di asimmetria. Elementi di Statistica descrittiva Parte IV. Simmetria di una distribuzione di frequenze. Primo indice di asimmetria (1/3) Smmetra d ua dstrbuzoe d frequeze Ua dstrbuzoe s dce asmmetrca se o è possble dvduare (aalzzado u stogramma) u asse vertcale che tagl la dstrbuzoe due part specularmete ugual Idc d asmmetra Rferedoc a

Dettagli

Università di Cassino. Esercitazione di Statistica 1 del 4 dicembre Dott.ssa Simona Balzano

Università di Cassino. Esercitazione di Statistica 1 del 4 dicembre Dott.ssa Simona Balzano Unverstà d Cassno Eserctazone d Statstca del 4 dcembre 6 Dott.ssa Smona Balzano Eserczo Sa la varable casuale che descrve l rsultato del lanco d dad, sulle cu facce v sono numer: 5, 5, 7, 7, 9, 9. a) Defnre

Dettagli

dei quali si conoscono solo la media x e la deviazione standard σ e dato un valore reale positivo K, possiamo affermare che:

dei quali si conoscono solo la media x e la deviazione standard σ e dato un valore reale positivo K, possiamo affermare che: Eserctazoe VI: Il teorema d Chebyshev Eserczo La statura meda d u gruppo d dvdu è par a 73,78cm e la devazoe stadard a 3,6. Qual è la frequeza relatva delle persoe che hao ua statura superore o ferore

Dettagli

frazione 1 n dell ammontare complessivo del carattere A x

frazione 1 n dell ammontare complessivo del carattere A x La Cocetrazoe Il cocetto d cocetrazoe rguarda l modo cu l ammotare totale d u carattere quattatvo trasferble s rpartsce tra utà statstche. Tato pù tale ammotare è addesato u sottoseme d utà, tato pù s

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

ESERCITAZIONE NUMERO 4

ESERCITAZIONE NUMERO 4 METODI STATISTICI PER L ECONOMIA (PROF.SSA M. R. FERRANTE) Eserczo D seuto soo rportat dat sul umero d mprese attve a uo 00 elle 0 reo talae: -ESERCITAZIONI 0/- Aachara Sauatt (aachara.sauatt@ubo.t) ESERCITAZIONE

Dettagli

CALCOLO DELLE PROBABILITÀ. 1. La probabilità che una candela accesa si spenga è p = 1, perché è assolutamente certo che si esaurirà.

CALCOLO DELLE PROBABILITÀ. 1. La probabilità che una candela accesa si spenga è p = 1, perché è assolutamente certo che si esaurirà. CALCOLO DELLE PROBABILITÀ -Definizione di robabilità -Legge additiva (eventi disgiunti) -Probabilità totale -Eventi comosti -Eventi indiendenti -Legge moltilicativa -Probabilità comoste - -Definizione

Dettagli

SCHEDA DIDATTICA N 5

SCHEDA DIDATTICA N 5 FACOLTA DI INGEGNEIA COSO DI LAUEA IN INGEGNEIA CIVILE COSO DI IDOLOGIA POF. PASQUALE VESACE SCHEDA DIDATTICA N 5 MOMENTI DELLE VAIABILI CASUALI E STIMA DEI PAAMETI A.A. 0-3 Momet delle varabl casual La

Dettagli

Lezione 1. I numeri complessi

Lezione 1. I numeri complessi Lezoe Prerequst: Numer real: assom ed operazo. Pao cartesao. Fuzo trgoometrche. I umer compless Nell'attuale teora de umer compless cofluscoo due fodametal dee, ua artmetca, l'altra geometrca. La prma,

Dettagli

Propagazione di errori

Propagazione di errori Propagazoe d error Gl error e dat possoo essere amplfcat durate calcol. Rspetto alla propagazoe degl error s può dstguere: comportameto del problema - codzoameto del problema: vedere come le perturbazo

Dettagli

2 si da eguale peso alle misure senza tener conto dell incertezza, che in generale possono essere diverse.

2 si da eguale peso alle misure senza tener conto dell incertezza, che in generale possono essere diverse. 5 MEDIE PESTE Come combare msure separate? Esempo, msure Msura d : ± Msura d B: B ± B Se s effettua la meda artmetca: B s da eguale peso alle msure seza teer coto dell certezza, che geerale possoo essere

Dettagli

Come cambia la distribuzione se consideriamo 5 classi equiampie (k=5)? Freq. relativa. Freq. Ass. n i

Come cambia la distribuzione se consideriamo 5 classi equiampie (k=5)? Freq. relativa. Freq. Ass. n i Come camba la dstrbuzoe se cosderamo 5 class equampe (k5)? xmax xm 2.02 03 d 38,80 k 5 Class x xl x + Ass. relatva N Frequeza relatva cumulata F l 03,0 -- 484,8 4 0,82 0,82 484,8 -- 866,6 5 0,0 0,92 866,6

Dettagli

Analisi dei Dati. La statistica è facile!!! Correlazione

Analisi dei Dati. La statistica è facile!!! Correlazione Aals de Dat La statstca è facle!!! Correlazoe A che serve la correlazoe? Mettere evdeza la relazoe esstete tra due varabl stablre l tpo d relazoe stablre l grado d tale relazoe stablre la drezoe d tale

Dettagli

CAPITOLO XI STIMA DEI PARAMETRI DI UNA VARIABILE ALEATORIA.

CAPITOLO XI STIMA DEI PARAMETRI DI UNA VARIABILE ALEATORIA. TE11_st fb - 5/10/007 5/10/007 XI - 1 CAPITOLO XI STIMA DEI PARAMETRI DI UNA VARIABILE ALEATORIA. 11.1 - Itroduzoe. I geerale, parametr caratterstc d ua v.a. (che per o soo l suo valore medo e la sua varaza

Dettagli

Il campionamento e l inferenza

Il campionamento e l inferenza e l fereza Popolazoe Campoe Da dat osservat medate scelta campoara s guge ad affermazo che rguardao la popolazoe da cu ess soo stat prescelt Uverstà d Macerata Facoltà d Sceze Poltche - Ao accademco Ao

Dettagli

Statistica descrittiva per l Estimo

Statistica descrittiva per l Estimo Statstca descrttva per l Estmo Paolo Rosato Dpartmeto d Igegera Cvle e Archtettura Pazzale Europa 1-34127 Treste. Itala Tel: +39-040-5583569. Fax: +39-040-55835 80 E-mal: paolo.rosato@da.uts.t 1 A cosa

Dettagli

Gli indici sintetici Forma. Gli indici sintetici. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Gli indici sintetici Forma. Gli indici sintetici. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma Uverstà d Macerata Facoltà d Sceze Poltche - Ao accademco 01-013013 Gl dc d varabltà Crsta Davo Gl dc stetc Qualche cosderazoe Tedeza cetrale Varabltà La scelta dell dce d tedeza cetrale/poszoe dpede dal

Dettagli

Lezione 4. Metodi statistici per il miglioramento della Qualità

Lezione 4. Metodi statistici per il miglioramento della Qualità Tecologe Iormatche per la Qualtà Lezoe 4 Metod statstc per l mglorameto della Qualtà Msure d Tedeza Cetrale Ultmo aggorameto: 30 Settembre 2003 Il materale ddattco potrebbe coteere error: la segalazoe

Dettagli

In questo capitolo vedremo solamente un caso di rendita, che useremo poi per generalizzare le rendite e dedurre tutti gli altri casi.

In questo capitolo vedremo solamente un caso di rendita, che useremo poi per generalizzare le rendite e dedurre tutti gli altri casi. 7. Redte I questo captolo edremo solamete u caso d redta, che useremo po per geeralzzare le redte e dedurre tutt gl altr cas. S defsce redta ua successoe d captal (rate) tutte da pagare, o tutte da rscuotere,

Dettagli

La classe che mostra la distribuzione più elevata è quella 60-90, che corrisponde a un uso elevato dell automobile. f i fr (= f i/n) fr% (=fr*100)

La classe che mostra la distribuzione più elevata è quella 60-90, che corrisponde a un uso elevato dell automobile. f i fr (= f i/n) fr% (=fr*100) ESERCIZIO Il Moblty Maager d u azeda ha rlevato l umero d chlometr percors settmaalmete da 60 mpegat. I dat soo rportat ello schema successvo. 67 4 93 58 66 87 5 53 86 8 7 47 56 70 54 86 48 43 60 58 5

Dettagli

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA LEZIONI DI STATISTICA MEDICA A.A. 00/0 - Idc d dspersoe Sezoe d Epdemologa & Statstca Medca Uverstà degl Stud d Veroa La dspersoe o varabltà è la secoda mportate caratterstca d ua dstrbuzoe d dat. Essa

Dettagli

CONFRONTI SPAZIALI DI AGGREGATI ECONOMICI

CONFRONTI SPAZIALI DI AGGREGATI ECONOMICI ONRONT SZ D GGREGT EONOM a ecesstà d cofrot terazoal de rcal aggregat è stata semre resete. e esgeze coosctve soo dvetate ressat alla fe degl a '50: - esgeza er stud comarat sullo svluo ecoomco d dvers

Dettagli

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma Uverstà d Macerata Dpartmeto d Sceze Poltche, della Comucazoe e delle Relaz. Iterazoal Gl dc d varabltà Crsta Davo Gl dc stetc Qualche cosderazoe Tedeza cetrale Varabltà La scelta dell dce d tedeza cetrale/poszoe

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 3 VARIABILI QUANTITATIVE Indici di centralità, dispersione e forma

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 3 VARIABILI QUANTITATIVE Indici di centralità, dispersione e forma Matematca e statstca: da dat a modell alle scelte www.dma.uge/pls_statstca Resposabl scetfc M.P. Rogat e E. Sasso (Dpartmeto d Matematca Uverstà d Geova) STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 3 VARIABILI

Dettagli

), mentre l unico intero che divide 0 è 0. Enunciamo alcune proprietà di ovvia dimostrazione.

), mentre l unico intero che divide 0 è 0. Enunciamo alcune proprietà di ovvia dimostrazione. Dvsbltà e umer prm Sao a,b elemet dell seme Z degl ter relatv Dcamo che a dvde b, smbol a b, se b è multplo d a, ossa se esste u tero h Z tale che b ha Og tero a dvde 0 ( 0 0a ), metre l uco tero che dvde

Dettagli

Attualizzazione. Attualizzazione

Attualizzazione. Attualizzazione Attualzzazoe Il problema erso alla captalzzazoe prede l ome d attualzzazoe Abbamo ua operazoe fazara elemetare e dato l motate M dobbamo determare l corrspodete captale zale C L'attualzzazoe è la operazoe

Dettagli

CALCOLO DEGLI INDICI STATISTICI

CALCOLO DEGLI INDICI STATISTICI CALCOLO DEGLI INDICI STATISTICI Premessa Le formule d calcolo de prcpal dc statstc (parlamo sostazalmete d meda campoara e varaza campoara) dpedoo dal caso esame qud zamo col fare luce sulla possble casstca.

Dettagli

CAPITOLO III SISTEMI DI EQUAZIONI LINEARI

CAPITOLO III SISTEMI DI EQUAZIONI LINEARI CAPITOLO III SISTEMI DI EQUAZIONI LINEARI. GENERALITÀ Sao a,..., a,..., a, b umer real (o compless o elemet d u qualsas campo) ot. Defzoe.. U equazoe della forma: () a x +... + ax +... + a x b dces d prmo

Dettagli

La probabilità. f n. evidentemente è 0 ( E)

La probabilità. f n. evidentemente è 0 ( E) La robabilità Definizione - Eserimento aleatorio Ogni fenomeno del mondo reale al quale associare una situazione di incertezza. Es: Lancio di un dado, estrazioni numeri della tombola, ecc. Definizione

Dettagli

Lezione 20. Campi numerici ed anelli di Dedekind.

Lezione 20. Campi numerici ed anelli di Dedekind. Lezoe 0 Prerequst: Lezo 9 Dom ad deal prcpal Camp umerc ed aell d Dedekd Defzoe 0 S dce campo umerco og estesoe fta d Q coteuta C Osservazoe 0 Essedo Q u campo perfetto (poché è d caratterstca 0 ved la

Dettagli

Francesco Ciatara ELEMENTI STATISTICA

Francesco Ciatara ELEMENTI STATISTICA Fracesco Catara ELEMENTI d STATISTICA 0 La dstrbuzoe statstca Per llustrare e defre gl uvers, per assemblare le utà grupp, sosttuedo a soggett class equvalet, o meglo, costrure collettv mor costtut da

Dettagli

* PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE *

* PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE * * PROBABILITÀ - SCHEDA N. LE VARIABILI ALEATORIE *. Le varabl aleatore Nella scheda precedente abbamo defnto lo spazo camponaro come la totaltà degl est possbl d un espermento casuale; abbamo vsto che

Dettagli

Geometria delle aree

Geometria delle aree eometra delle aree Lo studo de cocett ase relatv alla eometra delle ree: cosete d trasformare le azo tere sollectazo cosete d valutare l elastctà delle strutture forsce gl strumet per valutare le strutture

Dettagli

CAPITOLO UNDICESIMO VARIABILI CASUALI 1. INTRODUZIONE

CAPITOLO UNDICESIMO VARIABILI CASUALI 1. INTRODUZIONE CAPITOLO UNDICESIMO VARIABILI CASUALI SOMMARIO:. Itroduzioe. -. Variabili casuali discrete. - 3. La variabile casuale di Beroulli. - 4. La variabile casuale biomiale. -. La variabile casuale di Poisso.

Dettagli

Regime di capitalizzazione composta

Regime di capitalizzazione composta Regme d capalzzazoe composa Se s deposa baca, all zo dell ao, ua somma d 000 ad u asso auale uaro =0,05 oppure r=5%, dopo ao ale somma frua u eresse par a I = = 000 0,05 = 50 che aggugedos al capale zale

Dettagli

Un esempio. le diverse situazioni possibili riferibili alla popolazione, è quella meglio sostenuta dalle evidenze empiriche.

Un esempio. le diverse situazioni possibili riferibili alla popolazione, è quella meglio sostenuta dalle evidenze empiriche. I molte crcostaze l rcercatore s trova a dover decdere quale, tra le dverse stuazo possbl rferbl alla popolazoe, è quella meglo sosteuta dalle evdeze emprche. Ipotes statstca: supposzoe rguardate: u parametro

Dettagli

Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 9: Covarianza e correlazione

Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 9: Covarianza e correlazione Corso d laurea Sceze Motore Corso d Statstca Docete: Dott.ssa Immacolata Scacarello Lezoe 9: Covaraza e correlazoe Altr tp d dpedeza L dce Ch-quadro presetato ella lezoe precedete stablsce l grado d dpedeza

Dettagli

RISOLUZIONE ESERCIZI SULLA PROBABILITA. E, pertanto

RISOLUZIONE ESERCIZI SULLA PROBABILITA. E, pertanto RISOLUZIO SRIZI SULLA PROBABILITA PROBABILITA LASSIA ) a) I cas possbl sono 0, mentre quell faoreol sono ; ; 0 b) cas faoreol sono 0, 0 ; 0 cas faoreol sono, ; 0 0 0 0 0 P. 0 0 ) 0 pallne, 0B, V, R, 0G

Dettagli

Le misure di variabilità

Le misure di variabilità arlea Pllat - Semar d Statstca (SVIC) "Le msure d varabltà e cocetrazoe" La varabltà L atttude d u carattere quattatvo X ad assumere valor dfferet tra le utà compoet u seme statstco è chamata varabltà

Dettagli