Approfondimento 2.1 Scaling degli stimoli mediante il metodo del confronto a coppie
|
|
- Gildo Randazzo
- 7 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 Approfodimeto 2.1 Scalig degli stimoli mediate il metodo del cofroto a coppie Il metodo del cofroto a coppie di Thurstoe (Thurstoe, 1927) si basa sull assuzioe che la valutazioe di u oggetto o di uo stimolo a o sia sempre uguale a se stessa, ma, al etto di u valore medio di riferimeto, essa vari su u cotiuum sottostate o acora misurato seguedo ua distribuzioe ormale di probabilità co media M a e deviazioe stadard a, come i Figura 2.1.1a. Figura Distribuzioe di probabilità della valutazioe di gravità dei crimii a e (a) e distribuzioe di probabilità della differeza di gravità fra i crimii a e (b) (adattate da Thurstoe, 1927) Se itroduciamo u secodo stimolo od oggetto da valutare rispetto alla stessa caratteristica di a, ache la valutazioe di questo sarà distribuita ormalmete co media M e deviazioe stadard rispetto allo stesso cotiuum (Figura 2.1.1a). I geerale, quidi, se ed a, ad esempio, soo crimii, e la persoa ritiee il crimie più grave del crimie a, da cui M > M a, possiamo aspettarci che la maggior parte delle volte il soggetto valuti il crimie come più grave rispetto al crimie a, ma o sempre, dato che, per effetto della sovrapposizioe delle distribuzioi di probabilità, si può dare il caso, raro ma odimeo possibile, i cui a vega valutato come più grave rispetto a. Nel mometo i cui cosideriamo il cofroto di a co, quidi, possiamo supporre ua distribuzioe di probabilità ache per la distaza, i termii di gravità, che sussiste fra a e rispetto al cotiuum di gravità che stiamo cercado di idividuare (Figura 2.1.1b). Se la gravità percepita dei due crimii
2 Approfodimeto Scalig degli stimoli mediate il metodo del cofroto a coppie 2 o è eormemete diversa, possiamo aspettarci che la differeza fra le valutazioi di gravità che li riguardao sia talvolta positiva, talvolta egativa. La media M (-a) di questa distribuzioe rappreseterà quidi la differeza percepita più frequete che utilizzeremo come stima della differeza effettiva. I Figura 2.1.1b l area grigia rappreseta la proporzioe di valutazioi co esito più grave di a, la cui stima empirica è rappresetata da ogi elemeto ella matrice delle proporzioi. Idichiamo l area grigia di Figura 2.1.1b co p. L area compresa fra 0 (essua differeza) e il puto ( a) sarà dato da p,50, poiché dato che la distribuzioe ormale di probabilità sottede u area uguale a 1, la metà della distribuzioe che va da ( a) a + (o ) vale,50. La relazioe fra la distribuzioe teorica e le proporzioi otteute empiricamete è data dall equazioe a = +, che, sostituedo a x 2 2 a a, diveta a = x, dove ( a) è la distaza metrica fra l origie della curva e l ordiata media, x è la distaza ( a) i termii di deviazioi stadard, ossia il puto z corrispodete all area di probabilità che va da alla proporzioe osservata p e è l errore stadard della distribuzioe delle differeze percepite fra i due stimoli ed a. I teoria, ogi possibile cofroto vs a dovrebbe avere u suo errore di stadard di osservazioe, ma poiché i valori di scala vegoo otteuti mediate ua somma che coivolge tutti gli errori stadard, Thurstoe suggerisce che possoo essere cosiderati uguali seza itrodurre distorsioi ella stima. Suppoiamo di voler determiare la differeza, i termii di gravità, fra il crimie a e il crimie b servedoci del crimie. Se l equazioe a = permette di valutare la differeza x fra lo stimolo e lo stimolo a e sommiamo per tutti gli stimoli, otteiamo ( a) 1) a = x = (, che semplificado risulta a x. Se, per simmetria, utilizziamo lo stimolo b come cofroto per ivece dello stimolo a, otteiamo b = x b b. Dato che abbiamo assuto che tutti gli errori stadard di osservazioe siao uguali, abbiamo che = b, per cui b = x b. pertato, se calcoliamo la differe-
3 Approfodimeto Scalig degli stimoli mediate il metodo del cofroto a coppie 3 za fra l equazioe che valuta la relazioe ed a e quella che valuta la relazioe fra e b, abbiamo che ( b) ( b) = x xb b a =, che, semplificado, diveta: ( x xb ). Poiché a questo puto è solo u fattore di scala ed è assuto essere uguale per tutti gli stimoli, cosiderado arbitrari i segi dell equazioe possiamo scrivere x a = e xb b =. I pratica, per otteere la misura della gravità di ogi crimie sul cotiuum di gravità basta trasformare i puti z i base alla distribuzioe ormale stadardizzata tutti gli elemeti di ua matrice di cofroti, come quella di Tabella 2.1.1, che riproduce la Tabella 2.2 del testo e quella usata da Thurstoe come esempio (Thurstoe, 1927a). Essa cotiee i ogi cella il umero di volte che lo stimolo sulla riga è stato riteuto più grave rispetto a quello sulla coloa. Ua volta trasformate a puti z le proporzioi [ad esempio, co la fuzioe di Excel =INV.NORM.ST)proporzioe)], per otteere la stima del puteggio di gravità di ogi crimie basta sommare gli elemeti di ogi coloa e dividere per il umero di elemeti, i questo caso 19. Tabella Procedimeto di calcolo per la gravità dei crimii. Nella sottotabella Puti z i valori soo calcolabili direttamete dalle proporzioi della sottotabella superiore co la fuzioe di Excel =INV.NORM.ST(proporzioe) Aborto,323,338,211,128,238,244,245,212,760,318,222,191,256,822,143,419,174,045 2 Adulterio,677,415,242,172,281,285,253,274,863,365,207,182,245,925,143,589,204,034 3 Icedio doloso,662,585,260,136,226,321,348,254,017,563,215,144,349,944,140,716,170,019 4 Aggressioe,789,757,740,379,515,556,485,534,070,743,385,385,587,947,344,785,346,072 5 Traffico illecito di alcolici,872,828,864,621,764,745,738,754,955,924,678,506,728,985,527,871,576,116 6 Furto co scasso,762,719,774,485,236,593,605,580,981,856,333,322,478,981,221,769,284,027 7 Falsificazioe di dearo,756,715,679,444,255,407,540,488,947,804,303,284,532,963,199,756,215,042 8 Appropriazioe idebita,755,747,652,515,262,395,460,350,958,752,305,248,474,977,141,774,251,049 9 Falsificazioe di documeti,788,726,746,466,246,420,512,650,951,819,343,320,534,966,195,820,260, Omicidio,240,137,083,030,045,019,053,042,049,083,030,034,079,441,027,181,026, Rapimeto,682,635,437,257,076,144,196,248,181,917,170,106,288,902,098,595,086, Furto,778,793,785,615,322,667,697,695,657,970,830,348,648,970,268,848,365, Caluia,809,818,855,615,494,678,716,752,680,966,894,652,702,981,530,886,456, Spergiuro,744,755,651,413,272,522,467,526,466,921,712,352,298,951,204,767,222, Stupro,178,075,056,053,015,019,037,023,034,559,098,030,019,049,019,076,023, Ricettazioe,857,857,860,656,473,779,801,859,805,973,902,732,470,796,981,875,525, Abuso,581,411,284,215,129,231,244,226,180,819,405,152,114,233,924,125,121, Cotrabbado,826,796,830,654,424,716,785,749,740,974,914,635,544,778,977,475,879, Accattoaggio,955,966,981,928,884,973,958,951,965,989,974,947,933,985,985,939,977,963
4 Approfodimeto Scalig degli stimoli mediate il metodo del cofroto a coppie 4 Puti z 1 Aborto -,46 -,42 -,80-1,14 -,71 -,69 -,69 -,80,71 -,47 -,77 -,87 -,66,92-1,07 -,20 -,94-1,70 2 Adulterio,46 -,21 -,70 -,95 -,58 -,57 -,67 -,60 1,09 -,35 -,82 -,91 -,69 1,44-1,07,22 -,83-1,83 3 Icedio doloso,42,21 -,64-1,10 -,75 -,46 -,39 -,66-2,12,16 -,79-1,06 -,39 1,59-1,08,57 -,95-2,07 4 Aggressioe,80,70,64 -,31,04,14 -,04,09-1,48,65 -,29 -,29,22 1,62 -,40,79 -,40-1,46 5 Traffico illecito di alcolici 1,14,95 1,10,31,72,66,64,69 1,70 1,43,46,02,61 2,17,07 1,13,19-1,20 6 Furto co scasso,71,58,75 -,04 -,72,24,27,20 2,07 1,06 -,43 -,46 -,06 2,07 -,77,74 -,57-1,93 7 Falsificazioe di dearo,69,57,46 -,14 -,66 -,24,10 -,03 1,62,86 -,52 -,57,08 1,79 -,85,69 -,79-1,73 8 Appropriazioe idebita,69,67,39,04 -,64 -,27 -,10 -,39 1,73,68 -,51 -,68 -,07 2,00-1,08,75 -,67-1,65 9 Falsificazioe di documeti,80,60,66 -,09 -,69 -,20,03,39 1,65,91 -,40 -,47,09 1,83 -,86,92 -,64-1,81 10 Omicidio -,71-1,09-1,39-1,88-1,70-2,07-1,62-1,73-1,65-1,39-1,88-1,83-1,41 -,15-1,93 -,91-1,94-2,29 11 Rapimeto,47,35 -,16 -,65-1,43-1,06 -,86 -,68 -,91 1,39 -,95-1,25 -,56 1,29-1,29,24-1,37-1,94 12 Furto,77,82,79,29 -,46,43,52,51,40 1,88,95 -,39,38 1,88 -,62 1,03 -,35-1,62 13 Caluia,87,91 1,06,29 -,02,46,57,68,47 1,83 1,25,39,53 2,07,08 1,21 -,11-1,50 14 Spergiuro,66,69,39 -,22 -,61,06 -,08,07 -,09 1,41,56 -,38 -,53 1,65 -,83,73 -,77-2,17 15 Stupro -,92-1,44-1,59-1,62-2,17-2,07-1,79-2,00-1,83,15-1,29-1,88-2,07-1,65-2,07-1,43-2,00-2,17 16 Ricettazioe 1,07 1,07 1,08,40 -,07,77,85 1,08,86 1,93 1,29,62 -,08,83 2,07 1,15,06-1,55 17 Abuso,20 -,22 -,57 -,79-1,13 -,74 -,69 -,75 -,92,91 -,24-1,03-1,21 -,73 1,43-1,15-1,17-2,00 18 Cotrabbado,94,83,95,40 -,19,57,79,67,64 1,94 1,37,35,11,77 2,00 -,06 1,17-1,79 19 Accattoaggio 1,70 1,83 2,07 1,46 1,20 1,93 1,73 1,65 1,81 2,29 1,94 1,62 1,50 2,17 2,17 1,55 2,00 1,79 Somma per coloa dei puti z diviso 19,57,40,32 -,23 -,67 -,20 -,07 -,05 -,14 1,09,49 -,38 -,58 -,03 1,57 -,71,57 -,60-1,70 Puteggi riscalati 2,27 2,10 2,02 1,47 1,03 1,51 1,63 1,66 1,56 2,79 2,20 1,32 1,12 1,68 3,28 1,00 2,27 1,10,00 Il risultato sarà la misura delle gravità del crimie corrispodete ad ogi coloa (peultima riga della Tabella 2.1.1). Per avere u puto di riferimeto fisso, si può poi cetrare la distribuzioe di questi puteggi sul valore iferiore, i modo che questo corrispoda arbitrariamete a zero e tutti gli altri siao riscalati di cosegueza. Nella peultima riga della Tabella si ota come il valore iferiore fosse quello dell Accattoaggio ( 1,70), che è stato quidi fissato a zero. Per effetto di questa operazioe tutti gli altri puteggi soo stati spostati i avati di 1,70, per cui l Aborto, che era,57, è divetato 2,27 (=2,27 + 1,70), l Adulterio è divetato 2,10 (=,40+1,70) e così via. L uità di misura di questa scala è l errore stadard di osservazioe, che, poiché si assume che l errore stadard di osservazioe sia uguale per tutti gli stimoli, corrispode a = 2. Aalogamete al testo, la Figura riporta i valori di gravità calcolati e li rappreseta graficamete sul cotiuum di gravità. Ua cosa iteressate da otare è che se guardiamo la matrice delle proporzioi, il 56% dei soggetti ha valutato l omicidio come più grave dello stupro, ma lo stupro risulta quello co il puteggio di gravità più alto: questo sigifica che la proce-
5 Approfodimeto Scalig degli stimoli mediate il metodo del cofroto a coppie 5 dura di cofroto idiretta e idipedete di questi due crimii co tutti gli altri è qualcosa di diverso dal mero cofroto all itero della coppia. Figura Risultati della misurazioe della gravità dei crimii di Thurstoe (1927)
Domande di teoria. Chiorri, C. (2014). Fondamenti di psicometria - Risposte e soluzioni Capitolo 3
Chiorri, C. (0). Fodameti di psicometria - Risposte e soluzioi Capitolo Domade di teoria. Per le caratteristiche geerali vedi paragrafo. p. 79. Per le procedure di calcolo vedi per la moda pp. 79-8, per
DettagliAlcuni concetti di statistica: medie, varianze, covarianze e regressioni
A Alcui cocetti di statistica: medie, variaze, covariaze e regressioi Esistoo svariati modi per presetare gradi quatità di dati. Ua possibilità è presetare la cosiddetta distribuzioe, raggruppare cioè
DettagliApprofondimento 3.3. Calcolare gli indici di posizione con dati metrici singoli e raggruppati in classi
Chiorri, C. (201). Fodameti di psicometria - Approfodimeto. 1 Approfodimeto. Calcolare gli idici di posizioe co dati metrici sigoli e raggruppati i classi 1. Dati metrici sigoli Quado l iformazioe è a
DettagliCampionamento 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
DettagliCosa vogliamo imparare?
Cosa vogliamo imparare? risolvere i modo approssimato equazioi del tipo f()=0 che o solo risolubili i maiera esatta ed elemetare tramite formule risolutive. Esempio: log( ) 1= 0 Iterpretazioe grafica Come
DettagliConfronto di due misure Campioni indipendenti
Statistica7 /11/015 Cofroto di due misure Campioi idipedeti o meglio.. rispodere al quesito Due serie di misure soo state estratte dalla stessa popolazioe (popolazioe comue o idetica) o soo state estratte
DettagliAlgoritmi e Strutture Dati (Elementi)
Algoritmi e Strutture Dati (Elemeti Esercizi sulle ricorreze Proff. Paola Boizzoi / Giacarlo Mauri / Claudio Zadro Ao Accademico 00/003 Apputi scritti da Alberto Leporati e Rosalba Zizza Esercizio 1 Posti
Dettagli1. a n = n 1 a 1 = 0, a 2 = 1, a 3 = 2, a 4 = 3,... Questa successione cresce sempre piú al crescere di n e vedremo che {a n } diverge.
Le successioi A parole ua successioe é u isieme ifiito di umeri disposti i u particolare ordie. Piú rigorosamete, ua successioe é ua legge che associa ad ogi umero aturale u altro umero (ache o aturale):
DettagliStatistica. Lezione 5
Uiversità degli Studi del Piemote Orietale Corso di Laurea i Ifermieristica Corso itegrato i Scieze della Prevezioe e dei Servizi saitari Statistica Lezioe 5 a.a 2011-2012 Dott.ssa Daiela Ferrate daiela.ferrate@med.uipm.it
DettagliAppunti di STATISTICA
Apputi di STATISTICA! Distribuzioe espoeziale X v.a. cotiua, R X = (0,+ ) Si dice che X ha distribuzioe espoeziale a parametro f X = >0 E (X) = 1/ Var (X) = 1/ e - x x>0 0 altrove (umero reale) se la p.d.f.
DettagliStatistica. Esercitazione 12. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Statistica. A. Iodice
Esercitazioe 12 Alfoso Iodice D Eza iodicede@uicas.it Uiversità degli studi di Cassio () 1 / 15 Outlie 1 () 2 / 15 Outlie 1 2 () 2 / 15 Outlie 1 2 3 () 2 / 15 Outlie 1 2 3 4 () 2 / 15 Outlie 1 2 3 4 5
DettagliStima della media di una variabile X definita su una popolazione finita
Stima della media di ua variabile X defiita su ua popolazioe fiita otazioi: popolazioe, campioe e strati Popolazioe. umerosità popolazioe; Ω {ω,..., ω } popolazioe X variabile aleatoria defiita sulla popolazioe
Dettagli( 4) ( ) ( ) ( ) ( ) LE DERIVATE ( ) ( ) (3) D ( x ) = 1 derivata di un monomio con a 0 1. GENERALITÀ
LE DERIVATE. GENERALITÀ Defiizioe A) Ituitiva. La derivata, a livello ituitivo, è u operatore tale che: a) ad ua fuzioe f associa u altra fuzioe; b) obbedisce alle segueti regole di derivazioe: () D a
DettagliCosto manutenzione (euro)
Esercitazioe 05 maggio 016 ESERCIZIO 1 Ua società di servizi possiede u parco auto di diverse età. I dirigeti ritegoo che il costo degli iterveti di mautezioe per le auto più vecchie sia geeralmete più
DettagliStimatori, stima puntuale e intervalli di confidenza Statistica L-33 prof. Pellegrini
Lezioe 3 Stimatori, stima putuale e itervalli di cofideza Statistica L-33 prof. Pellegrii Oggi studiamo le proprietà della stima che ricaviamo da u campioe. Si chiama teoria della stima. La stima statistica
DettagliSTUDIO 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
Dettagli2,3, (allineamenti decimali con segno, quindi chiaramente numeri reali); 4 ( = 1,33)
Defiizioe di umero reale come allieameto decimale co sego. Numeri reali positivi. Numeri razioali: defiizioe e proprietà di desità Numeri reali Defiizioe: U umero reale è u allieameto decimale co sego,
DettagliRichiami sulle potenze
Richiami sulle poteze Dopo le rette, le fuzioi più semplici soo le poteze: Distiguiamo tra: - poteze co espoete itero - poteze co espoete frazioario (razioale) - poteze co espoete reale = Domiio delle
DettagliQuesito 1. I seguenti dati si riferiscono ai tempi di reazione motori a uno stimolo luminoso, espressi in decimi di secondo, di un gruppo di piloti:
Quesito. I segueti dati si riferiscoo ai tempi di reazioe motori a uo stimolo lumioso, espressi i decimi di secodo, di u gruppo di piloti: 2, 6 3, 8 4, 8 5, 8 2, 6 4, 0 5, 0 7, 2 2, 6 4, 0 5, 0 7, 2 2,
DettagliInsiemi numerici. Sono noti l insieme dei numeri naturali: N = {1, 2, 3, }, l insieme dei numeri interi relativi:
Isiemi umerici Soo oti l isieme dei umeri aturali: N {1,, 3,, l isieme dei umeri iteri relativi: Z {0, ±1, ±, ±3, N {0 ( N e, l isieme dei umeri razioali: Q {p/q : p Z, q N. Si ottiee questo ultimo isieme,
DettagliIPSAA U. Patrizi Città di Castello (PG) Classe 5A Tecnico Agrario. Lezione di martedì 10 novembre 2015 (4 e 5 ora) Disciplina: MATEMATICA
IPSAA U. Patrizi Città di Castello (PG) Classe A Tecico Agrario Lezioe di martedì 0 ovembre 0 (4 e ora) Disciplia: MATEMATICA La derivata della fuzioe composta Fuzioe composta Df(g())f (g())g () Questa
DettagliPrecorso di Matematica. Parte IV : Funzioni e luoghi geometrici
Facoltà di Igegeria Precorso di Matematica 1. Equazioi e disequazioi Parte IV : Fuzioi e luoghi geometrici Richiamiamo brevemete la ozioe di fuzioe, che sarà utilizzato i quest ultima parte del precorso.
DettagliSUCCESSIONI DI FUNZIONI
SUCCESSIONI DI FUNZIONI LUCIA GASTALDI 1. Defiizioi ed esempi Sia I u itervallo coteuto i R, per ogi N si cosideri ua fuzioe f : I R. Il simbolo f } =1 idica ua successioe di fuzioi, cioè l applicazioe
DettagliFUNZIONI RADICE. = x dom f Im f grafici. Corso Propedeutico di Matematica. Politecnico di Torino CeTeM. 7 Funzioni Radice RICHIAMI DI TEORIA
Politecico di Torio 7 Fuzioi Radice FUNZIONI RADICE RICHIAMI DI TEORIA f ( x) = x dom f Im f grafici. = = =7 =9. dispari R R -. - -. - - -. Grafici di fuzioi radici co pari pari [,+ ) [,+ ).. = = =6 =8
Dettaglix n (1.1) n=0 1 x La serie geometrica è un esempio di serie di potenze. Definizione 1 Chiamiamo serie di potenze ogni serie della forma
1 Serie di poteze È stato dimostrato che la serie geometrica x (1.1) coverge se e solo se la ragioe x soddisfa la disuguagliaza 1 < x < 1. I realtà c è covergeza assoluta i ] 1, 1[. Per x 1 la serie diverge
DettagliPopolazione e Campione
Popolazioe e Campioe POPOLAZIONE: Isieme di tutte le iformazioi sul feomeo oggetto di studio Viee descritta mediate ua variabile casuale X: X ~ f ( x; ϑ) θ = costate icogita Qual è il valore di θ? E verosimile
DettagliElementi di calcolo combinatorio
Appedice A Elemeti di calcolo combiatorio A.1 Disposizioi, combiazioi, permutazioi Il calcolo combiatorio si occupa di alcue questioi iereti allo studio delle modalità secodo cui si possoo raggruppare
DettagliSTATISTICA 1 ESERCITAZIONE 4
STATISTICA 1 ESERCITAZIONE 4 Dott. Giuseppe Padolfo 21 Ottobre 2013 Percetili: i valori che dividoo la distribuzioe i ceto parti di uguale umerosità. Esercizio 1 La seguete tabella riporta la distribuzioe
DettagliSottospazi associati a matrici e forma implicita. Sottospazi associati a una matrice Dimensione e basi con riduzione Sottospazi e sistemi. Pag.
Spazi vettoriali Sottospazi associati a ua matrice Dimesioe e basi co riduzioe Sottospazi e sistemi 2 Pag. 1 2006 Politecico di Torio 1 Spazi delle righe e delle coloe Sia A M m, ua matrice m x. Allora
DettagliCorso di Statistica. Test per differenza tra medie e proporzioni. Prof.ssa T. Laureti a.a
Corso di Statistica Test per differeza tra medie e proporzioi Prof.ssa T. Laureti a.a. -3 Corso di Statistica a.a. -3 DEIM, Uiv.TUSCIA - Prof.ssa Laureti Test basati su campioi idipedeti proveieti da due
DettagliLE MISURE DI TENDENZA CENTRALE
STATISTICA DESCRITTIVA LE MISURE DI TENDENZA CENTRALE http://www.biostatistica.uich.itit OBIETTIVO Esempio: Nella tabella seguete soo riportati i valori del tasso glicemico rilevati su 0 pazieti: Idividuare
DettagliLe successioni: intro
Le successioi: itro Si cosideri la seguete sequeza di umeri:,, 2, 3, 5, 8, 3, 2, 34, 55, 89, 44, 233, detti di Fiboacci. Essa rappreseta il umero di coppie di coigli preseti ei primi 2 mesi i u allevameto!
Dettagli1.6 Serie di potenze - Esercizi risolti
6 Serie di poteze - Esercizi risolti Esercizio 6 Determiare il raggio di covergeza e l isieme di covergeza della serie Soluzioe calcolado x ( + ) () Per la determiazioe del raggio di covergeza utilizziamo
DettagliESERCIZI SULLE SERIE
ESERCIZI SULLE SERIE. Dimostrare che la serie seguete è covergete: =0 + + A questa serie applichiamo il criterio del cofroto. Dovedo quidi dimostrare che la serie è covergete si tratterà di maggiorare
DettagliAPPROSSIMAZIONE NORMALE. 1. Si tirano 300 dadi non truccati. Sia X la somma dei punteggi. Calcolare approssimativamente le probabilità seguenti.
AROSSIMAZIONE NORMALE 1. Si tirao 300 dadi o truccati. Sia X la somma dei puteggi. Calcolare approssimativamete le probabilità segueti. (a (X 1000; (b (1000 X 1100. 2. La quatità di eve, che cade al gioro,i
DettagliVERIFICA DI IPOTESI SULLA DIFFERENZA TRA DUE MEDIE. Psicometria 1 - Lezione 12 Lucidi presentati a lezione AA 2000/2001 dott.
VERIFICA DI IPOTESI SULLA DIFFERENZA TRA DUE MEDIE Psicometria - Lezioe Lucidi presetati a lezioe AA 000/00 dott. Corrado Caudek Il caso più comue di disego sperimetale è quello i cui i soggetti vegoo
Dettagli16 - Serie Numeriche
Uiversità degli Studi di Palermo Facoltà di Ecoomia CdS Statistica per l Aalisi dei Dati Apputi del corso di Matematica 6 - Serie Numeriche Ao Accademico 03/04 M. Tummiello, V. Lacagia, A. Cosiglio, S.
DettagliPrincipio di induzione: esempi ed esercizi
Pricipio di iduzioe: esempi ed esercizi Pricipio di iduzioe: Se ua proprietà P dipedete da ua variabile itera vale per e se, per ogi vale P P + allora P vale su tutto Variate del pricipio di iduzioe: Se
DettagliGeometria analitica: rette e piani
Geometria aalitica: rette e piai Coordiate polari Cambiameti di riferimeto el piao Cambiameti di riferimeto i geerale Isometrie Simmetrie Isometrie el piao Isometrie ello spazio 2 2006 Politecico di Torio
DettagliPROVE SCRITTE DI MATEMATICA APPLICATA, ANNO 2013
PROVE SCRITTE DI MATEMATICA APPLICATA, ANNO 3 Prova scritta del 6//3 Esercizio Suppoiamo che ua variabile aleatoria Y abbia la seguete desita : { hx e 3/x, x > f Y (y) =, x, co h opportua costate positiva.
DettagliLezione III: Variabilità. Misure di dispersione o di variabilità. Prof. Enzo Ballone. Lezione 3a- Misure di dispersione o di variabilità
Lezioe III: Variabilità Cattedra di Biostatistica Dipartimeto di Scieze Biomediche, Uiversità degli Studi G. d Auzio di Chieti Pescara Prof. Ezo Balloe Lezioe a- Misure di dispersioe o di variabilità Misure
DettagliSERIE DI POTENZE Esercizi risolti. Esercizio 1 Determinare il raggio di convergenza e l insieme di convergenza della serie di potenze. x n.
SERIE DI POTENZE Esercizi risolti Esercizio x 2 + 2)2. Esercizio 2 + x 3 + 2 3. Esercizio 3 dove a è u umero reale positivo. Esercizio 4 x a, 2x ) 3 +. Esercizio 5 x! = x + x 2 + x 6 + x 24 + x 20 +....
DettagliRISOLUZIONE MODERNA DI PROBLEMI ANTICHI
RISOLUZIONE MODERNA DI PROBLEMI ANTICHI L itelletto, duque, che o è la verità, o comprede mai la verità i modo così preciso da o poterla compredere (poi acora) più precisamete, all ifiito, perché sta alla
DettagliPROPRIETA DELLE FUNZIONI ARMONICHE
CAPITOLO PROPRIETA DELLE FUNZIONI ARMONICHE - Defiizioi ed esempi Le fuzioi armoiche vegoo defiite ello spazio euclideo; i questa tesi sarà cosiderato u umero itero positivo maggiore di metre Ω sarà u
DettagliSoluzioni Esercizi Capitolo 3
Soluzioi Esercizi Capitolo 3 Esercizio 1 a. I u mazzo di carte fracesi lo spazio campioario è costituito da 52 elemeti. Nel caso dell'estrazioe di u fate, il umero di eveti favorevoli è 4, per cui la probabilità
DettagliUNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA. Prof.ssa Donatella Siepi tel:
UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA Prof.ssa Doatella Siepi doatella.siepi@uipg.it tel: 075 5853525 05 dicembre 2014 6 LEZIONE Statistica descrittiva STATISTICA DESCRITTIVA Rilevazioe dei
DettagliAritmetica 2016/2017 Esercizi svolti in classe Seconda lezione
Aritmetica 06/07 Esercizi svolti i classe Secoda lezioe Dare ua formula per 3 che o coivolga sommatorie Dato che sappiamo che ( + e ( + ( + 6 vogliamo esprimere 3 mediate, e poliomi i U idea possibile
DettagliDETERMINANTI (SECONDA PARTE). NOTE DI ALGEBRA LINEARE
DETERMINANTI (SECONDA PARTE). NOTE DI ALGEBRA LINEARE 2010-11 MARCO MANETTI: 21 DICEMBRE 2010 1. Sviluppi di Laplace Proposizioe 1.1. Sia A M, (K), allora per ogi idice i = 1,..., fissato vale lo sviluppo
DettagliESERCIZI DI STATISTICA RISOLTI Federico Emanuele Pozzi
ESERCIZI DI STATISTICA RISOLTI Federico Emauele Pozzi Risolverò solo u compito itegralmete. Se avete domade sulla risoluzioe di specifici esercizi postate el forum, e le aggiugerò qui. Qui preseto solo
DettagliES 1.3. Data la distribuzione unitaria di una variabile quantitativa X. la media aritmetica di X è data dal rapporto tra il totale n
ES 1.3 1 Media e variaza Data la distribuzioe uitaria di ua variabile quatitativa X x 1... x i... x, la media aritmetica di X è data dal rapporto tra il totale x i e il umero delle uità rilevate: x = 1
DettagliCarte di controllo per attributi
Carte di cotrollo per attributi Il cotrollo per variabili o sempre è effettuabile misurazioi troppo difficili o costose troppe variabili che defiiscoo qualità di u prodotto le caratteristiche dei prodotti
DettagliPROBLEMI DI INFERENZA SU MEDIE
PROBLEMI DI INFERENZA SU MEDIE STIMA PUNTUALE Il problema della stima di ua media si poe allorchè si vuole cooscere, sulla base di osservazioi campioarie, il valore medio μ che u dato carattere preseta
DettagliSTATISTICA INFERENZIALE
STATISTICA INFERENZIALE 6 INFERENZA STATISTICA Isieme di metodi che cercao di raggiugere coclusioi sulla popolazioe, sulla base delle iformazioi coteute i u campioe estratto da quella popolazioe. INFERENZA
DettagliPolitecnico di Milano - Anno Accademico Statistica Docente: Alessandra Guglielmi Esercitatore: Stefano Baraldo
Politecico di Milao - Ao Accademico 010-011 Statistica 086449 Docete: Alessadra Guglielmi Esercitatore: Stefao Baraldo Esercitazioe 8 14 Giugo 011 Esercizio 1. Sia X ua popolazioe distribuita secodo ua
DettagliTutorato di Probabilità 1, foglio I a.a. 2007/2008
Tutorato di Probabilità, foglio I a.a. 2007/2008 Esercizio. Siao A, B, C, D eveti.. Dimostrare che P(A B c ) = P(A) P(A B). 2. Calcolare P ( A (B c C) ), sapedo che P(A) = /2, P(A B) = /4 e P(A B C) =
DettagliSTATISTICA 1 ESERCITAZIONE 5
STATISTICA ESERCITAZIONE 5 Dott. Giuseppe Padolfo 28 Ottobre 203 VARIABILITA IN TERMINI DI DISPERSIONE DA UN CENTRO Cetro Me o μ La dispersioe viee misurata come sitesi delle distaze tra le uità statistiche
DettagliCORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi)
CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI Esercitazioe. Data la segete distribzioe di freqeza: X 0- -2 2-3 3-5 5-0 0-5 5-25 N 44 35 22 58 60 06 02 a) calcolare le freqeze
DettagliQuartili. Esempio Q 3 Q 1. Distribuzione unitaria degli affitti settimanali in euro pagati da 19 studenti U.S. A G I F B D L H E M C
Quartili Primo quartile Q 1 : modalità che ella graduatoria (crescete o decrescete) bipartisce il 50% delle osservazioi co modalità più piccole o al più uguali alla Me Terzo quartile Q 3 : modalità che
DettagliTitolo della lezione. Campionamento e Distribuzioni Campionarie
Titolo della lezioe Campioameto e Distribuzioi Campioarie Itroduzioe Itrodurre le idagii campioarie Aalizzare il le teciche di costruzioe dei campioi e di rilevazioe Sviluppare il cocetto di distribuzioe
DettagliPrecorso di Matematica, aa , (IV)
Precorso di Matematica, aa 01-01, (IV) Poteze, Espoeziali e Logaritmi 1. Nel campo R dei umeri reali, il umero 1 e caratterizzato dalla proprieta che 1a = a, per ogi a R; per ogi umero a 0, l equazioe
DettagliEsercitazioni del corso: ANALISI MULTIVARIATA
A. A. 9 1 Esercitazioi del corso: ANALISI MULTIVARIATA Isabella Romeo: i.romeo@campus.uimib.it Sommario Esercitazioe 4: Verifica d Ipotesi Test Z e test T Test d Idipedeza Aalisi Multivariata a. a. 9-1
DettagliQuartili. Esempio Q 3. Me Q 1. Distribuzione unitaria degli affitti settimanali in euro pagati da 19 studenti U.S. A G I F B D L H E M C
Quartili Primo quartile Q 1 : modalità che ella graduatoria (crescete o decrescete) bipartisce il 50% delle osservazioi co modalità più piccole o al più uguali alla Me Terzo quartile Q 3 : modalità che
DettagliTeorema delle progressioni di numeri primi consecutivi con distanza sei costante
Teorema delle progressioi di umeri primi cosecutivi co distaza sei costate A cura del Gruppo Eratostee - http://www.gruppoeratostee.com/) Co la collaborazioe di Eugeio Amitrao ( http://www.atuttoportale.it/)
DettagliUniversità di Milano Bicocca Esercitazione 4 di Matematica per la Finanza 24 Aprile 2015
Uiversità di Milao Bicocca Esercitazioe 4 di Matematica per la Fiaza 24 Aprile 205 Esercizio Completare il seguete piao di ammortameto: 000 2 3 234 3 6 369 Osserviamo iazitutto che, per il vicolo di chiusura
DettagliEsercitazione parte 1 Medie e medie per dati raggruppati. Esercitazione parte 2 - Medie per dati raggruppati
Esercitazioe parte Medie e medie per dati raggruppati el file dati0.xls soo coteute alcue distribuzioi di dati. Calcolare di ogua. Media aritmetica o Mostrare, co u calcolo automatico, che la somma degli
Dettaglia'. a' e b n y se e solo se x, y, divisi per n danno lo stesso resto.
E.5. Cogrueze Nella sezioe D. (esempio (d)) abbiamo itrodotto la relazioe di cogrueza modulo : dati due umeri iteri x, y e u umero itero positivo diciamo che x è cogruo a y modulo (i formula x y se è u
DettagliDefinizione 1. Data una successione (a n ) alla scrittura formale. 1) a 1 + a a n +, si dà il nome di serie.
SERIE NUMERICHE Defiizioe. Data ua successioe (a ) alla scrittura formale ) a + a 2 + + a +, si dà il ome di serie. I umeri a, a 2,, a, rappresetao i termii della serie, i particolare a è il termie geerale
DettagliEsame di Probabilità e Statistica del 9 luglio 2007 (Corso di Laurea Triennale in Matematica, Università degli Studi di Padova).
Esame di Probabilità e Statistica del 9 luglio 27 Corso di Laurea Trieale i Matematica, Uiversità degli Studi di Padova). Cogome Nome Matricola Es. 1 Es. 2 Es. 3 Es. 4 Somma Voto fiale Attezioe: si cosegao
DettagliDistribuzioni 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
DettagliProposizione 1. Due sfere di R m hanno intersezione non vuota se e solo se la somma dei loro raggi e maggiore della distanza fra i loro centri.
Laboratorio di Matematica, A.A. 009-010; I modulo; Lezioi II e III - schema. Limiti e isiemi aperti; SB, Cap. 1 Successioi di vettori; SB, Par. 1.1, pp. 3-6 Itori sferici aperti. Nell aalisi i ua variabile
DettagliProgramma (orientativo) secondo semestre 32 ore - 16 lezioni
Programma (orietativo) secodo semestre 32 ore - 6 lezioi 3 lezioi: successioi e serie 4 lezioi: itegrali 2-3 lezioi: equazioi differeziali 4 lezioi: sistemi di equazioi e calcolo vettoriale e matriciale
DettagliCapitolo 27. Elementi di calcolo finanziario EEE
Capitolo 27 Elemeti di calcolo fiaziario EEE 2012-2013 27.1 Le diverse forme dell iteresse Si defiisce capitale (C) uo stock di moeta dispoibile i u determiato mometo. Si defiisce iteresse (I) il prezzo
DettagliCAPITOLO 2 Semplici esperimenti comparativi
Douglas C. Motgomer Progettazioe e aalisi degli esperimeti 006 McGraw-Hill CAPITOLO emplici esperimeti comparativi Metodi statistici e probabilistici per l igegeria Corso di Laurea i Igegeria Civile A.A.
DettagliCALCOLO COMBINATORIO
CALCOLO COMBINATORIO Che cosa sigifica cotare Tutti coosciamo la successioe dei umeri iteri Naturali N = {0, 1,,, } si tratta di ua struttura metale fodametale, chiaramete presete alla ostra ituizioe che
Dettagli= Pertanto. Per la formula di Navier ( σ = ), gli sforzi normali σ più elevati nella sezione varranno: di compressione);
La sezioe di trave di figura è soggetta ad u mometo flettete pari a 000 knmm e ed u azioe di taglio pari a 5 kn, etrambe ageti su u piao verticale passate per l asse s-s. Calcolare gli sforzi σ e τ massimi
DettagliMateriale didattico relativo al corso di Matematica generale Prof. G. Rotundo a.a.2009/10
Materiale didattico relativo al corso di Matematica geerale Prof. G. Rotudo a.a.2009/10 ATTENZIONE: questo materiale cotiee i lucidi utilizzati per le lezioi. NON sostituisce il libro, che deve essere
DettagliTEST STATISTICI. indica l ipotesi che il parametro della distribuzione di una variabile assume il valore 0
TEST STATISTICI I dati campioari possoo essere utilizzati per verificare se ua certa ipotesi su ua caratteristica della popolazioe può essere riteuta verosimile o meo. Co il termie ipotesi statistica si
Dettaglin=400 X= Km; s cor =9000 Km Livello di confidenza (1-α)=0,95 z(0,05)=1,96
STATISTICA A K (60 ore Marco Riai mriai@uipr.it http://www.riai.it : stima della percorreza media delle vetture diesel di u certo modello al primo guasto 400 X34.000 Km; s cor 9000 Km Livello di cofideza
DettagliSoluzioni Esercizi Capitolo 2
Soluzioi Esercizi Capitolo Esercizio a. La scala di misura della variabile "tipo di disturbo di persoalità" è la scala omiale, per cui l'iformazioe a disposizioe è limitata al fatto di sapere che u paziete
DettagliIntervalli di Fiducia
di Fiducia Itroduzioe per la media Caso variaza ota per la media Caso variaza o ota per i coefficieti di regressioe per la risposta media i per i coefficieti i di regressioe multilieare - Media aritmetica
DettagliLICEO delle SCIENZE UMANE B. PASCAL
LICEO delle SCIENZE UMANE B. PASCAL Prof. Loredaa Maario INDICE 1. Scomposizioe di poliomi 1.1 Raccoglimeto totale a fattor comue..3 1. Raccoglimeto parziale a fattor comue 3 1.3 Triomio scompoibile el
DettagliEsercizi di Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica
Esercizi di Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Lucio Demeio Dipartimeto di Igegeria Idustriale e Scieze Matematiche Uiversità Politecica delle Marche 1. Esercizio (31 marzo 2012. 1). Al
DettagliProf.ssa Paola Vicard
Statistica Computazioale Questa ota cosiste per la maggior parte ella traduzioe (co alcue modifiche e itegrazioi) da Descriptive statistics di J. Shalliker e C. Ricketts, 000, Uiversity of Plymouth Questa
DettagliCalcolo Combinatorio
Uiversità degli Studi di Palermo Facoltà di Ecoomia Dip. di Scieze Ecoomiche, Aziedali e Statistiche Apputi del corso di Matematica Geerale Calcolo Combiatorio Ao Accademico 2013/201 V. Lacagia - S. Piraio
DettagliTracce di soluzioni di alcuni esercizi di matematica 1 - gruppo 42-57
Tracce di soluzioi di alcui esercizi di matematica - gruppo 42-57 4. Limiti di successioi Soluzioe dell Esercizio 42.. Osserviamo che a = a +6 e duque la successioe prede valori i {a,..., a 6 } e ciascu
DettagliAppendice A. Elementi di Algebra Matriciale
ppedice. Elemeti di lgebra Matriciale... 2. Defiizioi... 2.. Matrice quadrata... 2..2 Matrice diagoale... 2..3 Matrice triagolare... 3..4 Matrice riga e matrice coloa... 3..5 Matrice simmetrica e emisimmetrica...
DettagliLA INTERPOLAZIONE Appartamenti venduti nel 2006 da un agenzia immobiliare di Treviso.
LA INTERPOLAZIONE Appartameti veduti el 006 da u agezia immobiliare di Treviso. superficie (mq) prezzo (k ) segue 10 160 45 70 80 95 85 110 64 98 106 140 10 170 50 80 100 150 90 15 115 165 140 165 98 145
DettagliSoluzioni. 2 2n+1 3 2n. n=1. 3 2n 9. n=1. Il numero 2 può essere raccolto fuori dal segno di sommatoria: = 2. n=1 = = 8 5.
60 Roberto Tauraso - Aalisi Calcolare la somma della serie Soluzioi + 3 R La serie può essere riscritta el modo seguete: + 4 3 9 Il umero può essere raccolto fuori dal sego di sommatoria: + 4 3 9 Si tratta
DettagliUniversità degli Studi di Cassino, Anno accademico Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno
Uiversità degli Studi di Cassio, Ao accademico 004-005 Corso di Statistica, Prof.. uro Esercitazioe del 01/03/005 dott. Claudio Coversao Esercizio 1 Si cosideri il seguete campioe casuale semplice estratto
DettagliINFERENZA o STATISTICA INFERENTE
INFERENZA o STATISTICA INFERENTE Le iformazioi sui parametri della popolazioe si possoo otteere sia mediate ua rilevazioe totale (o rilevazioe cesuaria) sia mediate ua rilevazioe parziale (o rilevazioe
DettagliLezione 4. Gruppi di permutazioni
Lezioe 4 Prerequisiti: Applicazioi tra isiemi Lezioi e Gruppi di permutazioi I questa lezioe itroduciamo ua classe ifiita di gruppi o abeliai Defiizioe 41 ia X u isieme o vuoto i dice permutazioe su X
DettagliVariabilità o Dispersione Definizione Attitudine di un fenomeno ad assumere diverse modalità
Variabilità o Dispersioe Defiizioe Attitudie di u feomeo ad assumere diverse modalità Le medie o bastao Esempio: caratteri quatitativi Codomiio A u.s. Numero televisori u 8 u 8 u3 8 u4 8 u5 8 Me=M=8 Codomiio
Dettagli2 Criteri di convergenza per serie a termini positivi
Uiversità Roma Tre L. Chierchia 65 (29//7) 2 Criteri di covergeza per serie a termii positivi I questo paragrafo cosideriamo serie a termii positivi ossia serie a co a > 0. Si ricordi che ua serie a termii
DettagliLa base naturale dell esponenziale
La base aturale dell espoeziale Beiamio Bortelli 7 aprile 007 Il problema I matematica, ci è stato detto, la base aturale della fuzioe espoeziale è il umero irrazioale: e =, 7888... Restao, però, da chiarire
DettagliStimatori corretti, stimatori efficaci e disuguaglianza di Cramer Rao
Stimatori corretti stimatori efficaci e disuguagliaza di Cramer Rao Lucio Demeio Dipartimeto di Igegeria Idustriale e Scieze Matematiche Uiversità Politecica delle Marche Defiizioe. Sia {X X 2... X } u
DettagliRegressione e correlazione
Regressioe e correlazioe Regressioe e correlazioe I molti casi si osservao gradezze che tedoo a covariare, ma () Se c è ua relazioe di dipedeza fra due variabili, ovvero se il valore di ua variabile (dipedete)
DettagliEsercizi di econometria: serie 2
Esercizi di ecoometria: serie Esercizio Per quali delle segueti uzioi di desità cogiuta le variabili casuali ed soo idipedeti?......3.4.5..5 (a) (b) 3 4....3.6.9..4...5..5 3.. 3.8..4.6 (c) (d) Nel caso
DettagliSTATISTICA A K (63 ore)
STATISTICA A K (63 ore) Marco Riai mriai@uipr.it http://www.riai.it : stima della percorreza media delle vetture diesel di u certo modello al primo guasto =400 X =34.000 Km; s cor =9000 Km Calcolare l
DettagliY = ln X è normalmente distribuita. (y) = dg(x) dx. f Y. (x) = dy dx f Y. f X. (g(x)) & exp$ dx x - $ % ( x) DISTRIBUZIONE LOG-NORMALE.
DISTRIBUZIONE LOG-NORMALE. La variabile si dice log-ormalmete distribuita se: l è ormalmete distribuita g( l g ( e 0 +. uzioe di desità di probabilità: f ( d d f ( dg( d f (g( dg( d f (. & ep$ - / $ %,
DettagliSperimentazioni di Fisica I mod. A Lezione 2
La Rappresetazioe dei Numeri Sperimetazioi di Fisica I mod. A Lezioe 2 Alberto Garfagii Marco Mazzocco Cizia Sada Dipartimeto di Fisica e Astroomia G. Galilei, Uiversità degli Studi di Padova Lezioe II:
Dettagli