Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle precipitazioni

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle precipitazioni"

Transcript

1 Le curve d Intenstà-Durata-Frequenza (IDF) delle rectazon INDICE 1. Il modello robablstco d Gumbel Le curve d robabltà luvometrca (IDF) La relazone ntenstà-durata delle mede delle rectazon massme annue Relazon ntenstà-durata er durate brev Ietogramm d rogetto Ietogramma Chcago Curve d robabltà luvometrca dendent dalla quota Il fattore d rduzone areale Alcazone d curve d robabltà luvometrca n ambto d verfca Valutazone del Perodo d rtorno dell'evento del 24 Novembre

2 1. Il modello robablstco d Gumbel L esressone della robabltà cumulata della legge d Gumbel è: x ex ex x F (1.1) con ed arametr della dstrbuzone, che vengono, d norma, stmat attraverso l metodo de moment: (1.2) (1.3) dove e sono rsettvamente la meda e lo scarto quadratco medo de dat. In alternatva s ossono stmare arametr tramte l metodo della massma verosmglanza. Le dfferenze tra due metod s arezzano quando l grado d adattamento della dstrbuzone a dat è basso. Infatt, l metodo de moment tende a rvlegare valor d enttà ù elevata, che hanno forte nfluenza sul momento del secondo ordne. Il metodo della massma verosmglanza fornsce nvece una curva che rsetta maggormente es raresentat dalle frequenze cumulate, er cu non s lasca nfluenzare eccessvamente da sngol valor molto elevat. Per rortare oortunamente valor d x corrsondent ad una fssata robabltà F (o erodo d rtorno T) s uò nvertre la legge F(x) ottenendo: xt 1 lnln 1 T T-1 (1.4) n quanto vale T=1/(1F). Stmando arametr con l metodo de moment è ossble esrmere drettamente x T n funzone d meda e scarto, attraverso l'esressone: 6 xt 1Cvx 0.45 lnlnt T-1 (1.5) 2

3 dove Cv x raresenta l coeffcente d varazone de dat. L'esressone della legge d Gumbel fnsce qund con l'essere l rodotto della meda er una quanttà che raresenta l tasso d crescta della meda stessa n funzone del erodo d rtorno, quanttà che è chamata fattore d crescta con l erodo d rtorno (K T ), e che consente d raresentare la relazone d frequenza delle rectazon secondo l rodotto: x T K (1.6) T Questa raresentazone rsulta artcolarmente utle nella determnazone su base regonale delle legg d frequenza, n quanto molto sesso K T rsulta essere costante n ame regon. 3

4 2. Le curve d robabltà luvometrca (IDF) La raresentazone d x T secondo l modello d Gumbel data n recedenza s rtene valda er massm annu d ogga relatv ad un qualsas ntervallo d durata nferore al gorno, consderando ovvamente e Cv x come moment del relatvo camone osservato. Pertanto, la legge d Gumbel alcata a massm d generca durata d (n ore) uò essere sntetzzata nella seguente esressone, che raresenta la famgla d curve d robabltà luvometrca: x K (2.1) dt, d T d è n questo caso una funzone, e descrve la varazone dell'altezza meda d rectazone n funzone della durata d. Teorcamente, anche K T dovrebbe dendere dalla durata, a causa del fatto che l coeffcente d varazone Cv x dovrebbe essere calcolato searatamente er ogn ntervallo d rfermento. Tuttava, la varabltà d questa grandezza con la durata rsulta essere uttosto lmtata, er cu s uò assumere, con buona arossmazone, che Cv x assuma un valore costante (Cv), caratterstco del rocesso d rectazone estrema, lungo l'arco delle durate comrese tra 1 e 24 ore. D conseguenza, l fattore d crescta non dende ù dalla durata della rectazone. S avrà, ertanto, una relazone del to: 6 T xdt, d1cv0.45 lnln T-1 (2.2) nella quale vanno stablte le relazon ntercorrent tra d, meda del massmo annuo dell altezza d rectazone nella durata d, e la durata stessa. 4

5 3. La relazone ntenstà-durata delle mede delle rectazon massme annue La legge d dendenza della meda de massm d rectazone con la durata uò esrmers, nel caso ù semlce, come: ad d n (3.1) con coeffcent a ed n da stmars tramte un modello d regressone su dat dsonbl (ad esemo usando una regressone lneare su logartm d d e d). I dat sono ubblcat sugl Annal Idrologc er le durate 1, 3, 6, 12 e 24 ore (Parte I, Tabella III, 'Prectazon d massma ntenstà regstrate a luvograf'). Il coeffcente a è una stma del valore 1 mentre, d solto, n rsulta comreso tra 0.3 e 0.5. La relazone d otenza (3.1) cade n dfetto man mano che le durate s avvcnano allo zero n quanto, se c s rfersce alle ntenstà mede er cascuna durata, s ha: d n 1 ad (3.2) e cò comorta che er d0 d. 5

6 10 2 h = * t^ h (mm) durata t (ore) Fgura 3-1. Raresentazone n carta LogLog della relazone ntenstà-durata con legge d otenza rferta alle mede degl estrem delle ogge orare. 6

7 4. Relazon ntenstà-durata er durate brev Volendo consderare una relazone con buone caratterstche d adattamento alle ntenstà mede d ogga er durate qualsas (nferor al gorno), s uò usare la curva erbolca a tre arametr: d 0 1 Bd (4.1) dove 0 raresenta l ntenstà d rfermento er durate tendent a zero, d è la durata n ore e è un coeffcente da stmare (con metod numerc d mnmzzazone della somma de quadrat degl scart tra valor osservat e stmat). Tuttava, n Itala c s trova sesso n grande dffcoltà nella fase d stma de arametr d relazon del genere, n quanto mancano dat sstematc relatv a massm annual d durata nferore all'ora. Quest sono, d altra arte, essenzal er gustfcare l adozone d curve a tre arametr del to (4.1), scuramente meno agevol da stmare rsetto alle (3.1) (v. es. Modca e Ross, 1988). L'effettva ossbltà d usare una relazone del genere n assenza d dat d estrem d breve durata esste solo se s effettua un'anals regonale, come ad esemo quella realzzate da Ross e Vllan (1995) o da Calenda e Cosentno (1996). Le otes assunte da Calenda e Cosentno (1996) er dervare esresson della relazone ntenstàdurata valde su regon omogenee sono: 1. Il raorto tra ntenstà meda della ogga d 5' e quella della ogga orara è costante su tutta l'area esamnata, ed è desunto dallo studo delle ogge ntense della stazone luvometrca d Roma (Macao): 5' (4.2) Questo valore rsulta determnante er la stma del valore 0, da effettuars comunque er mnmzzazone dell errore quadratco medo. 2. L esonente ed l arametro d deformazone temorale B sono ndendent dal erodo d rtorno T. 7

8 Fgura 4-1. Raresentazone n carta LogLog della relazone erbolca tra ntenstà e durata rferta alle mede degl estrem delle ogge orare. 8

9 5. Ietogramm d rogetto 5.1. Ietogramma Chcago L dea d base è quella d costrure uno etogramma che sa nteramente consstente con la curva d ossbltà luvometrca. La curva ottenuta er lo etogramma dovrà qund avere la roretà che, er ogn durata d, l volume massmo sotteso sa ar alla relatva ordnata h d della CPP. Defnta la CPP nella forma monoma h a d n, tenendo conto che la dervata dell altezza d ogga cumulata h corrsonde all ntenstà stantanea d rectazone, mentre l ntenstà meda d ogga rsulta: med n1 d a d (5.1) l generco etogramma rsulta caratterzzato dalla oszone del cco (che normalmente non corrsonde all stante nzale dell evento) ndvduable attraverso una frazone rt della durata comlessva t P della ogga. Se l cco fosse osto a cavallo del temo 0 s avrebbe: t r n1 t n a t 0 t 1 r n1 t n a t 0 er (5.2) er (5.3) P Nel caso d cco osto alla dstanza rt dall nzo dell evento d ogga, dventano n1 P t t na er t P r (5.4) t t P n a r n1 er t P (5.5) La relazone monoma resenta l ncongruenza d fornre valor dell ntenstà meda tendent all nfnto er durate tendent a zero. Se s vuole alcare questo to d rocedura bsogna qund necessaramente fare rcorso ad una forma ù comleta della curva d ossbltà luvometrca, che 9

10 sa consstente anche er durate brev. In artcolare, s fa sesso rfermento ad una forma a tre arametr: med ( t 0 ) 1 Bt (5.6) In questo caso, er durate tendent a zero, l ntenstà meda non va all nfnto, ma tende nvece ad 0. Le relazon dalla (5.2) alla (5.4) sono ottenute a artre dalla caratterstca dell ntenstà meda d ogga d essere una funzone decrescente e dal fatto che lo etogramma resenta un massmo all stante rt (oszone del cco): cò ermette d ndvduare la massma ntenstà meda d ogga nel momento n cu le due ntenstà s uguaglano, ossa quando la fnestra d ntegrazone d è comresa nell ntervallo r t ; (1 r) t. Se ora s esegue una semlce traslazone P P degl ass, n manera tale che l cco s verfch n corrsondenza dell stante t 0 defnre la forma dello etogramma (t) come:, s uò (1 r) t 1 med ( t ) ( t) dt t rt (5.7) Doo och assagg rsulta: d med t ( t ) 1 r(1 r) t r r t, (5.8) e, suonendo ( 1 r) t r t (5.9) s rcava: d med t ( t ) r t er la fase recedente l cco (5.10) d med t ( t ) 1 rt er la fase successva al cco (5.11) che ermette d defnre le relazon (5.3) e (5.4) rortate. 10

11 Lo stesso to d rocedura uò essere alcata anche alla curva d ossbltà luvometrca esressa nella forma a tre arametr rortata n (5.6), che comorta: d med ( t ) med ( t ) (1 r) t med ( t ) t t t 0 1 Bt 1 Bt 0 B t Bt Bt B t (5.12) da cu s ottene, con le oortune sosttuzon: t 1 (1 ) B t 1 r 0 er t 0, (5.13) 1 t 1 B 1 r 1 (1 ) B t 0 1 t 1 B r t r er t 0 (5.14) Fgura 5-1. Raresentazone d uno etogramma 'Chcago' costruto a artre dalla relazone erbolca tra ntenstà e durata rferta alle mede degl estrem delle ogge orare. 11

12 Il roblema dell utlzzo dello etogramma Chcago è essenzalmente legato al fatto che esso tende a sovrastmare le ntenstà, dal momento che tutte le ntenstà crtche sono raggruate n un unco evento luvometrco, quando nvece nella realtà esse soltamente dervano da event dvers Curve d robabltà luvometrca dendent dalla quota. L ntenstà stantanea meda 0 è una grandezza ndendente dalla quota Z ed è qund assunta costante n ogn sottozona n cu l bacno d studo vene suddvso. Esste nvece una dendenza dalla quota dell'esonente, della d 0 1 Bd l'ntenstà meda nelle 24 ore è assunta roorzonale all'ntenstà meda gornalera: n vrtù del fatto che 24 g (5.15) con =1.15. In molt cas, nfatt l altezza d ogga gornalera massma annua s dmostra essere dendente lnearmente dalla quota, ad esemo con relazon del to: hg cz m (5.16) Lo stesso rsulterebbe qund er 24, secondo la relazone: 24 cz m 24 (5.17) er cu, sosttuendo 24 nella uò essere esresso dalla relazone: d 0 1 Bd, con rfermento ad un temo d 24 ore, l arametro cz m ln0 ln 24 ( Z) (5.18) ln 124B 12

13 A fn della determnazone della curva d robabltà luvometrca er la zona d nteresse, vanno qund determnat: l valore d 1, valor d B e relatv alla quota Z=0 ed coeffcent della eventuale relazone (5.17) er la sottozona luvometrca alla quale aartene l'area ndagata. In genere, la dendenza degl estrem luvometrc dalla quota della stazone s manfesta solo er durate elevate (sueror alle 12 ore). Tenuto conto che tra massm a 24 ore (Tab III degl annal) ed massm gornaler (Tab. I degl annal) ntercorre la relazone: med h 24 h g, con comreso tra 1,1 e 1,2 (5.19) med er stablre la relazone h-z è convenente usare dat relatv a quest ultm, erché dsonbl er molte ù stazon e con sere storche ù lunghe. Se la meda de massm gornaler vara con la quota Z secondo la relazone: hmed gm rz (5.20) tenendo conto che la relazone della curva d robabltà luvometrca ha esressone med n h d ad med, s ha: n h 24 a24 m rz (5.21) relazone dalla quale s rcava la modaltà d varazone dell'esonente n con la quota: n ln +ln m+ rz - ln a 1 ln(24) (5.22) In questo modo la varazone con la quota non s alca alle durata d 1 ora, mentre condzona tutte le durate maggor Il fattore d rduzone areale I valor de coeffcent a ed n della CPP meda ossono essere rcalcolat sulle aree cometent a bacn drografc attraverso metod d dstrbuzone sazale de arametr untual. A seguto d questa oerazone s ottengono qund mede sazal degl stess arametr. Questa oerazone d meda non tene erò conto delle modfcazon che ntervengono nel fenomeno d rectazone n raorto alla sua scala sazale. D fatto, andrebbe consderato che con l'aumentare dell'area del bacno aumenta la robabltà d non contemoranetà dell'evento d ogga sulla sua suerfce. 13

14 D questo asetto s tene conto ntroducendo un fattore d rduzone (fattore d rduzone areale) drettamente dendente dall'area A e che raresenta l raorto K( A, d, T ) I I A ( d, T ) ( d, T ) (5.23) tra ( d, T ), ovvero l valore dell'ntenstà d ogga areale er assegnata durata d e fssato I A erodo d rtorno T, ed l corrsondente valore I ( d, T ) dell'ntenstà d ogga untuale o da essa drettamente dervato (Fg. 5.2). Fgura 5-2. Raorto tra ogga untuale ed areale al varare della durata e dell area (US Weather Bureau) Da alcune anals svolte sull'argomento (v. es. U.S. Weather Bureau, ; Penta, 1974), rsulta che la dendenza, valda n generale, tra l fattore d rduzone areale (ARF) ed l erodo d rtorno T non è artcolarmente evdente, er cu nella ratca rogettuale uò essere trascurata. D conseguenza, er l'esressone che lega l'arf all'area A del bacno ed alla durata d della ogga s uò far rfermento ad una esressone del to: K( A, d ) 1 f1( A) f 2( d ) (5.24) 14

15 n cu le funzon f 1 ed f 2 vanno secfcate n modo emrco ma devono essere tal da soddsfare le uguaglanze: f 1 (A)=0, er A=0 e f 2 (d)=1, er d=0. Eagleson (1972), elaborando dat d ogga raccolt dall'u.s. Weather Bureau, ha roosto le seguent esresson er le funzon f 1 ed f 2 recedentemente defnte: f ( A) 1 ex( c A) ; f 2 (d) ex(c 2 d c 3 ) (5.25) 1 1 Se, come n questo caso, er la raresentazone delle legg d robabltà luvometrca delle ogge untual ed areal vengono usate delle relazon d otenza: I ( n 1) ad ; I a d ( n' 1) A ' (5.26) er la defnzone d fattore d rduzone areale, s ha: K( A, t) a' a ( n' n) t (5.27) Comonendo la (5.27) con le (5.23) e (5.24), s ha (Vllan, 1990): a' a =1 c 1 2 -c c1 e A + c1 e A (5.28) n' n K1A (5.29) Come esemo ratco d determnazone de coeffcent c 1 e c 2 s uò consderare quell relatv alla Baslcata, determnat da Penta (1974), che rsultano ar a: c 1 = ; c 2 =0.53 Ammettendo che nella (5.25) valga (Eagleson, 1972) c 3 =0.25 rsulta o (Vllan, 1990): K 1 = 1.44 x 10-4 con cu s è n grado d determnare a' ed n' not a ed n. L'alcazone d questo metodo è lmtata a bacn d area comresa tra 10 e 2000 Km 2. 15

16 6. Alcazone d curve d robabltà luvometrca n ambto d verfca. Vene qu rortato un esemo d alcazone d curve d robabltà luvometrca er la determnazone del erodo d rtorno d un evento osservato, che ha rodotto dann. S consderano dat della stazone luvometrca dell Osservatoro d Chavar: 57 ann d osservazone dsonbl dal 1932 al Tal dat sono gestt dal Servzo Idrografco Nazonale che ha elaborato e ubblcato, anno er anno, sugl Annal Idrologc, le seguent nformazon: altezze d ogga relatve a ogge d breve durata e notevole ntenstà, questo esemo) * h d (non utlzzate n massm annual h d delle altezze d ogga nelle durate d=1 ora, 3 ore, 6 ore, 12 ore e 24 ore; Per rtrovare una relazone tra altezza d ogga x e erodo d rtorno T s uò far rfermento alla legge d Gumbel, secondo la quale l'altezza d rectazone xd,t relatva alla durata t ed al erodo d rtorno T è data da: x 6 T 1Cv 0.45 lnln T 1 dt, d x d (6.1) con μd: meda della ogga massma annua d durata d. Tenendo conto che l coeffcente d varazone Cvx d vara oco con la durata d rfermento s uò assumere, con buona arossmazone, che un valore costante d Cvx, ar al valor medo de Cvx d calcolat er le dverse durate d, sa caratterstco del fenomeno lungo tutto l'arco delle durate d nteresse tecnco. La legge d dendenza della meda de massm d rectazone con la durata uò esrmers, nel caso ù semlce, con la relazone: μ d = a d n, con coeffcent a ed n da stmars tramte un modello d regressone su valor med calcolat er la dverse durate. Trattandos d una legge d otenza, a ed n ossono essere stmat tramte regressone lneare su logartm d h e d. Nel caso de dat d Chavar la funzone assume la forma (Fgura 6-1): μ d =47.57 d I moment statstc d rmo e secondo ordne: meda e devazone standard ed l loro raorto - coeffcente d varazone sono rassunt n Tabella 6.1, nseme al coeffcente d varazone medo. 16

17 Altezza d ogga massma annua (mm) Fgura 6-1. Curva meda d robabltà luvometrca relatva alla stazone d Chavar. Tabella 6.1. Caratterstche statstche della sere storca delle rectazon regstrate resso l luvometro dell osservatoro d Chavar 1 ora 3 ore 6 ore 12 ore 24 ore Cv medo Meda (mm) Scarto (mm) Cv Assumendo la dstrbuzone d Gumbel er ntrodurre l fattore 'frequenza' come elemento moltlcatvo della legge ntenstà-durata s ottene la seguente relazone er l'altezza d ogga relatva al erodo d rtorno T: x K (6.2) dt, d T con KT desunto dalla (6.1). Ne rsulta la tabella seguente er rncal valor d KT. 17

18 Tabella 6.2. Legame tra l fattore d crescta ed l erodo d rtorno. KT 10 ann KT 20 ann KT 30 ann KT 50 ann KT 100 ann KT 200 ann KT 500 ann Valutazone del Perodo d rtorno dell'evento del 24 Novembre 2002 Il gorno 24 Novembre 2002 la cttà d Chavar è stata nteressata da un evento meteorco d rlevante ntenstà. In Fgura 6 è rortata la regstrazone d tale evento effettuata dal luvometro dell Osservatoro d Chavar. Come s uò notare l evento ha nzo alle ore e termna alle ore con altezze d rectazone sgnfcatve er una durata ar a 50 mnut. Pù n dettaglo, l altezza massma d rectazone regstrata su fnestra orara è ar a 93 mm che dventano 92,6 mm su durata 50 mnut, 83,7 mm su durata 40 mnut e 68,8 mm su durata 30 mnut. Fgura 6-2. Prectazone e rectazone cumulata dell evento del 24 Novembre 2002 msurato dal luvometro dell osservatoro d Chavar. I dat d rectazone relatv all'evento meteorco ossono essere aragonat a quanto ottenuto relatvamente alle curve d robabltà luvometrca (Tabella 6.3). I rsultat sono rortat n Tabella 6.4 ed n Fgura (6-3). S evdenza come l evento del 24 Novembre 2002 abba resentato 18

19 comonent caratterzzate da erod d rtorno semre sueror a 10 ann er attestars su valor rossm a 20 ann er durate della ogga ar a mnut. Tabella 6.3. Dat d rectazone relatv all'evento meteorco aragonat con quanto ottenuto dalle curve d robabltà luvometrca Data Ora h Pogga Cumulata 24/11/ ntens. marg. nt. meda rogress. d (ore) durata max h su fnestra varab (c) meda Tabella 6.4. Confronto fra le altezze d ogga cumulate su dverse durate osservate durante l evento del 24 Novembre 2002 e le altezze d ogga cumulate sulle stesse durate revste dal modello scala nvarante (cv=cost.) con rfermento a dvers erod d rtorno. Durata [mn] Pogga Osservata [mm] T=10 ann [mm] T=30 ann [mm] T=50 ann [mm] 60 93,0 78,1 98,8 108, ,6 74,3 94,0 103, ,7 69,9 88,4 96, ,8 64,6 81,7 89,5 Rortando dat osservat nell'evento sulla scala blogartmca e confrontandol con valor corrsondent alle curve relatve a dvers erod d rtorno, s rleva come valor (cerch n Fgura 6-3) s dsongano n corrsondenza della curva relatva a T=20 ann. S uò qund concludere che l evento luvometrco del 24 Novembre 2002, er quanto è relatvo all anals de dat luvometrc è caratterzzato da un erodo d rtorno dell'ordne de 20 ann. 19

20 Altezza d ogga massma annua (mm) Fgura 6-3. Curve d robabltà luvometrca meda e er T=20 ann relatve alla stazone d Chavar. I cerch ndcano dat relatv all'evento del 24/11/0 20

21 Bblografa Calenda, G. e C. Cosentno, Anals regonale delle ogge brev dell'itala Centrale, L'Acqua, n.1, 20-31,1996. Coertno, V.A. e M. Forentno (a cura d), Valutazone delle ene n Pugla, Dartmento d Ingegnera e Fsca dell'ambente, Unverstà della Baslcata e GNDCI-CNR, Eagleson P.S. Dynamcs of flood frequency, Water Resour. Res., Vol.8, n.4, , Hall, M.J. Urban Hydrology, Elsever, London, Modca, C. e G. Ross, Anals delle ogge ntense d durata nferore ad 1 ora n Scla, n: Penta A. Dstrbuzone d robabltà del massmo annuale dell'altezza d ogga gornalera su un bacno, Att XIV Convegno d Idraulca e Costruzon Idraulche, Naol, Ross F. e P. Vllan (a cura d), Valutazone delle ene n Camana, Dartmento d Ingegnera Cvle dell'unverstà d Salerno e GNDCI (Gruo Nazonale er la dfesa dalle Catastrof Idrogeologche), Salerno, U.S. Weather Bureau, Ranfall ntensty-frequency regme 1-5, Tech. Paer N. 29, Washngton D.C. Vllan P. Alcune consderazon sul fattore d rduzone areale e sulla sua nfluenza nella dervazone della ena annuale meda, n F. Ross (a cura d), Prevsone e revenzone degl event drologc estrem e loro controllo, Raorto 1988, CNR-GNDCI, L1, Roma,

Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle precipitazioni

Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle precipitazioni Le curve d Intenstà-Durata-Frequenza (IDF) delle rectazon INDICE Il modello robablstco d Gumbel...2 Le curve d robabltà luvometrca (IDF)...3 La relazone ntenstà-durata delle mede delle rectazon massme

Dettagli

Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle precipitazioni

Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle precipitazioni Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle reciitazioni INDICE 1. Il modello robabilistico di Gumbel... 2 2. Le curve di robabilità luviometrica (IDF)... 4 3. La relazione intensità-durata delle

Dettagli

Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle precipitazioni

Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle precipitazioni Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle reciitazioni INDICE 1.! Modelli robabilistici... 2! 1.1! Modello di Gumbel... 2! 1.2.! Modello GEV... 3! 2.! Le curve di robabilità luviometrica (IDF)...

Dettagli

Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle precipitazioni

Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle precipitazioni Le curve di Intensità-Durata-Frequenza (IDF) delle reciitazioni INDICE 1. Modelli robabilistici... Errore. Il segnalibro non è definito. 1.1 Modello di Gumbel... Errore. Il segnalibro non è definito. 1.2.

Dettagli

S O L U Z I O N I. 1. Effettua uno studio qualitativo della funzione. con particolare riferimento ai seguenti aspetti:

S O L U Z I O N I. 1. Effettua uno studio qualitativo della funzione. con particolare riferimento ai seguenti aspetti: S O L U Z I O N I 1 Effettua uno studo qualtatvo della funzone con partcolare rfermento a seguent aspett: f ( ) ln( ) a) trova l domno della funzone b) ndca qual sono gl ntervall n cu f() rsulta postva

Dettagli

SERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete

SERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete SERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete Una sere storca o temporale è un nseme d dat costtut da una sequenza d osservazon su un fenomeno d nteresse X, effettuate n stant (per le

Dettagli

Il Programma Visualizzatore Risultati

Il Programma Visualizzatore Risultati Progetto SP1a Nuove tecnologe er l anals non ntrusva de manufatt Programma d rcerca Ingegnerzzazone d rotot e strumentazone er la dagnostca su manufatt monumental n materale ladeo Il Programma Vsualzzatore

Dettagli

CEMENTO ARMATO PRECOMPRESSO Lezione 6

CEMENTO ARMATO PRECOMPRESSO Lezione 6 Corso d Comlement d Tecnca delle Costruzon A/A 008- CEMETO ARMATO PRECOMPRESSO Lezone 6 ILSISTEMAEQUIVALETE EQUIVALETE ALLA PRECOMPRESSIOE Generaltà Il sstema equvalente er trav sostatche Il sstema equvalente

Dettagli

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

Lezioni di Statistica (25 marzo 2013) Docente: Massimo Cristallo UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BASILICATA FACOLTA DI ECONOMIA Corso d laurea n Economa Azendale Lezon d Statstca (25 marzo 2013) Docente: Massmo Crstallo QUARTILI Dvdono la dstrbuzone n quattro part d uguale

Dettagli

La teoria del consumo

La teoria del consumo La teora del consumo L equazone d Slutsky. Problema dell ntegrabltà. Maro Sortell Dartmento d Matematca Unverstà degl Stud d Bar Va E. Orabona, 4 I-70125 Bar (Italy) (Tel.: +39 (0)99 7720 626; fax: +39

Dettagli

Corso di TEORIA DEI SISTEMI DI TRASPORTO. prof. ing. Umberto Crisalli

Corso di TEORIA DEI SISTEMI DI TRASPORTO. prof. ing. Umberto Crisalli Corso d TEORIA DEI SISTEMI DI TRASPORTO rof. ng. Umberto Crsall Modell d utltà aleatora Iscrzone al corso Modell d offerta Da effettuars anche on lne htt:delh.unroma.t Struttura del sstema d modell er

Dettagli

Soluzioni I. Sistemi multicomponente Regola delle fasi Diagrammi di stato Soluzioni ideali Soluzioni reali

Soluzioni I. Sistemi multicomponente Regola delle fasi Diagrammi di stato Soluzioni ideali Soluzioni reali Soluzon I Sstem multcomonente Regola delle fas Dagramm d stato Soluzon deal Soluzon real 1 Soluzon Soluzone (o mscela): un sstema multcomonente, vale a dre formato da sostanze con dversa comoszone chmca,

Dettagli

Valutazione dei Benefici interni

Valutazione dei Benefici interni Corso d Trasport Terrtoro prof. ng. Agostno Nuzzolo Valutazone de Benefc ntern Valutazone degl ntervent Indvduazone degl effett rlevant La defnzone degl effett rlevant per un ntervento sul sstema d trasporto

Dettagli

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca Corso d Statstca medca e applcata 3 a Lezone Dott.ssa Donatella Cocca Concett prncpale della lezone I concett prncpal che sono stat presentat sono: Mede forme o analtche (Meda artmetca semplce, Meda artmetca

Dettagli

Algoritmo di Carlier- Pinson per problemi di Job Shop Scheduling: un esempio

Algoritmo di Carlier- Pinson per problemi di Job Shop Scheduling: un esempio Formulazone e Notazon Algortmo d Carler- Pnson er roblem d Job Sho Schedulng: un esemo Notazon o C M ( o r, q -esma oerazone del ob Temo d rocessamento d o Macchna che deve rocessare o Clque (nseme d oerazon

Dettagli

x 0 x 50 x 20 x 100 CASO 1 CASO 2 CASO 3 CASO 4 X n X n X n X n

x 0 x 50 x 20 x 100 CASO 1 CASO 2 CASO 3 CASO 4 X n X n X n X n Corso d Statstca docente: Domenco Vstocco La msura della varabltà per varabl qualtatve ordnal Lo studo della varabltà per varabl qualtatve ordnal può essere condotto servendos degl ndc d omogenetà/eterogenetà

Dettagli

una variabile casuale è continuase può assumere un qualunque valore in un intervallo

una variabile casuale è continuase può assumere un qualunque valore in un intervallo Varabl casual contnue Se samo nteressat alla temperatura massma gornaleraquesta è una varable casuale msurata n un ntervallo contnuoe qund è una v.c. contnua una varable casuale è contnuase può assumere

Dettagli

Elementi di statistica

Elementi di statistica Element d statstca Popolazone statstca e campone casuale S chama popolazone statstca l nseme d tutt gl element che s voglono studare (ndvdu, anmal, vegetal, cellule, caratterstche delle collettvtà..) e

Dettagli

Precisione e Cifre Significative

Precisione e Cifre Significative Precsone e Cfre Sgnfcatve Un numero (una msura) è una nformazone! E necessaro conoscere la precsone e l accuratezza dell nformazone. La precsone d una msura è contenuta nel numero d cfre sgnfcatve fornte

Dettagli

ESERCIZIO 4.1 Si consideri una popolazione consistente delle quattro misurazioni 0, 3, 12 e 20 descritta dalla seguente distribuzione di probabilità:

ESERCIZIO 4.1 Si consideri una popolazione consistente delle quattro misurazioni 0, 3, 12 e 20 descritta dalla seguente distribuzione di probabilità: ESERCIZIO. S consder una popolazone consstente delle quattro msurazon,, e descrtta dalla seguente dstrbuzone d probabltà: X P(X) ¼ ¼ ¼ ¼ S estrae casualmente usando uno schema d camponamento senza rpetzone

Dettagli

Integrazione numerica dell equazione del moto per un sistema lineare viscoso a un grado di libertà. Prof. Adolfo Santini - Dinamica delle Strutture 1

Integrazione numerica dell equazione del moto per un sistema lineare viscoso a un grado di libertà. Prof. Adolfo Santini - Dinamica delle Strutture 1 Integrazone numerca dell equazone del moto per un sstema lneare vscoso a un grado d lbertà Prof. Adolfo Santn - Dnamca delle Strutture 1 Introduzone 1/2 L equazone del moto d un sstema vscoso a un grado

Dettagli

Laboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica

Laboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica Laboratoro B A.A. 01/013 Elaborazone Dat Lab B CdL Fsca Lab B CdL Fsca Elaborazone dat spermental Prncpo della massma verosmglanza Quando eseguamo una sere d msure relatve ad una data grandezza fsca, quanto

Dettagli

LA CALIBRAZIONE NELL ANALISI STRUMENTALE

LA CALIBRAZIONE NELL ANALISI STRUMENTALE LA CALIBRAZIONE NELL ANALISI STRUMENTALE La maggor parte delle anals chmche sono ogg condotte medante metod strumental (spettrometra d assorbmento ed emssone a dverse λ, metod elettrochmc, spettrometra

Dettagli

PREVEDONO: Capitolo 17 del libro di testo. Copyright 2005 The McGraw-Hill Companies srl

PREVEDONO: Capitolo 17 del libro di testo. Copyright 2005 The McGraw-Hill Companies srl Le Inferenze sul modello d regressone PREVEDONO: Assunzone d normaltà degl error e nferenza su parametr Anals della Varanza Inferenza per la rsposta meda e la prevsone Anals de resdu Valor anomal Captolo

Dettagli

CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM

CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM I segnal random o stocastc rvestono una notevole mportanza poché sono present, pù che segnal determnstc, nella maggor parte de process fsc real. Esempo d segnale random:

Dettagli

Correlazione lineare

Correlazione lineare Correlazone lneare Varable dpendente Mortaltà per crros 50 45 40 35 30 5 0 15 10 5 0 0 5 10 15 0 5 30 Consumo d alcool Varable ndpendente Metodologa per l anals de dat spermental L anals d stud con varabl

Dettagli

Esame di Statistica tema A Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Appello del 15/07/2011

Esame di Statistica tema A Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Appello del 15/07/2011 Esame d Statstca tema A Corso d Laurea n Economa Prof.ssa Gordano Appello del /07/0 Cognome Nome atr. Teora Dmostrare che la somma degl scart dalla meda artmetca è zero. Eserczo L accesso al credto è sempre

Dettagli

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC)

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC) 6. Catene d Markov a tempo contnuo (CMTC) Defnzone Una CMTC è un processo stocastco defnto come segue: lo spazo d stato è dscreto: X{x,x 2, }. L nseme X può essere sa fnto sa nfnto numerable. L nseme de

Dettagli

Ministero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA

Ministero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA Mnstero della Salute D.G. della programmazone santara --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA La valutazone del coeffcente d varabltà dell mpatto economco consente d ndvduare gl ACC e DRG

Dettagli

Sommario. Obiettivo. Quando studiarla? La concentrazione. X: carattere quantitativo tra le unità statistiche. Quando studiarla?

Sommario. Obiettivo. Quando studiarla? La concentrazione. X: carattere quantitativo tra le unità statistiche. Quando studiarla? Corso d Statstca a.a. 9- uando studarla? Obettvo Dagramma d Lorenz Rapporto d concentrazone rea d concentrazone Esemp Sommaro La concentrazone uando studarla? Obettvo X: carattere quanttatvo tra le untà

Dettagli

Esame di Statistica tema B Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Appello del 15/07/2011

Esame di Statistica tema B Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Appello del 15/07/2011 Esame d Statstca tema B Corso d Laurea n Economa Prof.ssa Gordano Appello del 15/07/011 Cognome Nome Matr. Teora Dmostrare la propretà assocatva della meda artmetca. Eserczo 1 L accesso al credto è sempre

Dettagli

Clustering. Clustering. Misure di similarità. Misure di distanza o dissimilarità. Leggere la sezione 6.6 di Witten e Frank = 1 = =

Clustering. Clustering. Misure di similarità. Misure di distanza o dissimilarità. Leggere la sezione 6.6 di Witten e Frank = 1 = = Clusterng Clusterng Raggruare le stanze d un domno n gru tal che gl oggett nello stesso gruo mostrno un alto grado d smlartà e gl oggett n gru dvers un alto grado d dssmlartà Leggere la sezone 6.6 d Wtten

Dettagli

Potenzialità degli impianti

Potenzialità degli impianti Unverstà degl Stud d Treste a.a. 2009-2010 Impant ndustral Potenzaltà degl mpant Impant ndustral Potenzaltà degl mpant 1 Unverstà degl Stud d Treste a.a. 2009-2010 Impant ndustral Defnzone della potenzaltà

Dettagli

Allegato A. Modello per la stima della produzione di una discarica gestita a bioreattore

Allegato A. Modello per la stima della produzione di una discarica gestita a bioreattore Modello per la stma della produzone d una dscarca gestta a boreattore 1 Produzone d Bogas Nella letteratura tecnca sono stat propost dvers modell per stmare la produzone d bogas sulla base della qualtà

Dettagli

Capitolo 3. Cap. 3-1

Capitolo 3. Cap. 3-1 Statstca Captolo 3 Descrzone Numerca de Dat Cap. 3-1 Obettv del Captolo Dopo aver completato l captolo, sarete n grado d: Calcolare ed nterpretare la meda, la medana e la moda d un set tdd dat Trovare

Dettagli

INTRODUZIONE 3 CARATTERIZZAZIONE DELLO STATO ATTUALE 3 TRAFFICO 3 FATTORI DI DIMENSIONAMENTO DEGLI INTERVENTI MANUTENTIVI 4

INTRODUZIONE 3 CARATTERIZZAZIONE DELLO STATO ATTUALE 3 TRAFFICO 3 FATTORI DI DIMENSIONAMENTO DEGLI INTERVENTI MANUTENTIVI 4 INTRODUZIONE 3 CARATTERIZZAZIONE DELLO STATO ATTUALE 3 TRAFFICO 3 FATTORI DI DIMENSIONAMENTO DEGLI INTERVENTI MANUTENTIVI 4 TRAFFICO DI PROGETTO 4 LE CONDIZIONI CLIMATICHE 4 IL SOTTOFONDO 4 PREDIMENSIONAMENTO

Dettagli

Una metodologia per la valutazione degli effetti delle variazioni dei prezzi sul costo della vita a livello familiare ( * )

Una metodologia per la valutazione degli effetti delle variazioni dei prezzi sul costo della vita a livello familiare ( * ) Una metodologa er la valutazone degl effett delle varazon de rezz sul costo della vta a lvello famlare ( * ) Paolo Lberat Unverstà d Urbno Carlo Bo Maggo 2008 * Lavoro rearato nell ambto della artecazone

Dettagli

Modelli descrittivi, statistica e simulazione

Modelli descrittivi, statistica e simulazione Modell descrttv, statstca e smulazone Master per Smart Logstcs specalst Roberto Cordone (roberto.cordone@unm.t) Statstca descrttva Cernusco S.N., govedì 28 gennao 2016 (9.00/13.00) 1 / 15 Indc d poszone

Dettagli

DESTINAZIONE ORIGINE A B C A B C Esercizio intersezioni a raso - pag. 1

DESTINAZIONE ORIGINE A B C A B C Esercizio intersezioni a raso - pag. 1 ESERCIZIO Argomento: Intersezon a raso Data l ntersezone a raso a tre bracc rappresentata n fgura s vuole procedere al dmensonamento de suo element. I dat nzal necessar per la progettazone sono d seguto

Dettagli

Scienze Geologiche. Corso di Probabilità e Statistica. Prove di esame con soluzioni

Scienze Geologiche. Corso di Probabilità e Statistica. Prove di esame con soluzioni Scenze Geologche Corso d Probabltà e Statstca Prove d esame con soluzon 004-005 1 Corso d laurea n Scenze Geologche - Probabltà e Statstca Appello del 1 gugno 005 - Soluzon 1. (Punt 3) In una certa zona,

Dettagli

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione 1 La Regressone Lneare (Semplce) Relazone funzonale e statstca tra due varabl Modello d regressone lneare semplce Stma puntuale de coeffcent d regressone Decomposzone della varanza Coeffcente d determnazone

Dettagli

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative Lezone 2 a - Statstca descrttva per varabl quanttatve Esempo 5. Nella tabella seguente sono rportat valor del tasso glcemco rlevat su 10 pazent: Pazente Glcema (mg/100cc) 1 x 1 =103 2 x 2 =97 3 x 3 =90

Dettagli

La ripartizione trasversale dei carichi

La ripartizione trasversale dei carichi La rpartzone trasversale de carch La dsposzone de carch da consderare ne calcol della struttura deve essere quella pù gravosa, ossa quella che determna massm valor delle sollectazon. Tale aspetto nveste

Dettagli

Appunti di Econometria

Appunti di Econometria Appunt d Econometra ARGOMENTO [4]: VARIABILI DIPENDENTI BINARIE Mara Lusa Mancus Unverstà Boccon Novembre 200 Introduzone Ne modell econometrc studat fno ad ora la varable dpendente, y, è sempre stata

Dettagli

LEZIONE 2. Riassumere le informazioni: LE MEDIE MEDIA ARITMETICA MEDIANA, MODA, QUANTILI. La media aritmetica = = N

LEZIONE 2. Riassumere le informazioni: LE MEDIE MEDIA ARITMETICA MEDIANA, MODA, QUANTILI. La media aritmetica = = N LE MEDIE LEZIOE MEDIE ALGEBRICHE: calcolate con operazon algebrche su valor del carattere (meda artmetca) per varabl Rassumere le nformazon: MEDIA ARITMETICA MEDIAA, MODA, QUATILI MEDIE LASCHE: determnate

Dettagli

1 La domanda di moneta

1 La domanda di moneta La domanda d moneta Eserczo.4 (a) Keynes elenca tre motv per detenere moneta: Scopo transattvo Scopo precauzonale Scopo speculatvo Il modello d domanda d moneta a scopo speculatvo d Keynes consdera la

Dettagli

LA VARIABILITA. IV lezione di Statistica Medica

LA VARIABILITA. IV lezione di Statistica Medica LA VARIABILITA IV lezone d Statstca Medca Sntes della lezone Il concetto d varabltà Campo d varazone Dfferenza nterquartle La varanza La devazone standard Scostament med Il concetto d varabltà S defnsce

Dettagli

Campo di applicazione

Campo di applicazione Unverstà del Pemonte Orentale Corso d Laurea n Botecnologa Corso d Statstca Medca Correlazone Regressone Lneare Corso d laurea n botecnologa - Statstca Medca Correlazone e Regressone lneare semplce Campo

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

Progetto di travi in c.a.p isostatiche Il tracciato del cavi e il cavo risultante

Progetto di travi in c.a.p isostatiche Il tracciato del cavi e il cavo risultante Unverstà degl Stud d Roma Tre - Facoltà d Ingegnera Laurea magstrale n Ingegnera Cvle n Protezone Corso d Cemento Armato Precompresso A/A 2015-16 Progetto d trav n c.a.p sostatche Il traccato del cav e

Dettagli

Modello del Gruppo d Acquisto

Modello del Gruppo d Acquisto InVMall - Intellgent Vrtual Mall Modello del Gruppo d Acqusto Survey L attvtà svolta per la realzzazone dell attvtà B7 Defnzone del Gruppo d Acqusto e de Relatv Algortm d Inferenza, prevsta dal captolato

Dettagli

Definizione di campione

Definizione di campione Defnzone d campone S consder una popolazone fnta U = {1, 2,..., N}. Defnamo campone ordnato d dmensone n qualsas sequenza d n etchette della popolazone anche rpetute. s = ( 1, 2,..., n ), dove j è l etchetta

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa lezione 5: 24 febbraio 2014

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa lezione 5: 24 febbraio 2014 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca fnanzara aa 2013-2014 lezone 5: 24 febbrao 2014 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/24? Eserczo Trovare quale legge d captalzzazone

Dettagli

Corso di Tecniche elettromagnetiche per la localizzazione e il controllo ambientale. Test scritto del 08 / 09 / 2005

Corso di Tecniche elettromagnetiche per la localizzazione e il controllo ambientale. Test scritto del 08 / 09 / 2005 Corso d Tecnche elettromagnetche per la localzzazone e l controllo ambentale Test scrtto del 8 / 9 / 5 S rsponda alle seguent domande marcando con un segno le rsposte che s reputano corrette. S rsolva

Dettagli

CORRETTA RAPPRESENTAZIONE DI UN RISULTATO: LE CIFRE SIGNIFICATIVE

CORRETTA RAPPRESENTAZIONE DI UN RISULTATO: LE CIFRE SIGNIFICATIVE CORRETT RPPREETZIOE DI U RIULTTO: LE CIFRE IGIFICTIVE Defnamo cfre sgnfcatve quelle cfre che esprmono realmente l rsultato d una msura, o del suo errore, coè che non sono completamente ncluse nell ntervallo

Dettagli

Strada B. Classe Velocità valore frequenza Frequ. ass Frequ. % hi Freq. Cum

Strada B. Classe Velocità valore frequenza Frequ. ass Frequ. % hi Freq. Cum Eserczo SINTESI S supponga d avere eseguto 70 msure della veloctà stantanea de vecol che transtano nelle sezon d due strade A e B. S supponga che tal msure sano state eseguta n corrspondenza d valor modest

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa lezione 3:

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa lezione 3: Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2011-2012 lezone 3: 21022012 professor Danele Rtell www.unbo.t/docdent/danele.rtell 1/31? Captalzzazone msta S usa l regme composto per l

Dettagli

La t di Student. Per piccoli campioni si definisce la variabile casuale. = s N. detta t di Student.

La t di Student. Per piccoli campioni si definisce la variabile casuale. = s N. detta t di Student. Pccol campon I parametr della dstrbuzone d una popolazone sono n generale ncognt devono essere stmat dal campone de dat spermental per pccol campon (N N < 30) z = (x µ)/ )/σ non ha pù una dstrbuzone gaussana

Dettagli

Lezione 2 le misure di sintesi: le medie

Lezione 2 le misure di sintesi: le medie Lezone le msure d sntes: le mede Cattedra d Bostatstca Dpartmento d Scenze spermental e clnche, Unverstà degl Stud G. d Annunzo d Chet-Pescara Prof. Enzo Ballone Lezone a- Statstca descrttva per varabl

Dettagli

Modelli di variabili casuali

Modelli di variabili casuali Modell d varabl casual Un modello d v.c. è una funzone f() che assoca ad ogn valore d una v.c. X la corrspondente probabltà. Obettvo: calcolo della probabltà per tutt valor che X può assumere Per le v.c.

Dettagli

Statistica descrittiva

Statistica descrittiva Statstca descrttva. Indc d poszone. Per ndc d poszone d un nseme d dat, ordnat secondo la loro randezza, s ntendono alcun valor che cadono all nterno dell nseme. Gl ndc pù usat sono: I. eda. II. edana.

Dettagli

,29 7. Distribuzioni di frequenza. x 1 n 1 n 1 n 1 /N n 1 /N*100 x 2 n 2 n 1 +n 2 n 2 /N n 2 /N*100

,29 7. Distribuzioni di frequenza. x 1 n 1 n 1 n 1 /N n 1 /N*100 x 2 n 2 n 1 +n 2 n 2 /N n 2 /N*100 Dstrbuzon d frequenza Varable x Frequenze Frequenze Frequenze Frequenze % cumulate relatve x 1 n 1 n 1 n 1 / n 1 /*100 x n n 1 +n n / n /*100 x k n k n 1 +.+n k = n k / n k /*100 totale 1 100 Indc sntetc

Dettagli

1) Codifica di sorgente sub-ottima: algoritmi di Shannon, Shannon-Fano.

1) Codifica di sorgente sub-ottima: algoritmi di Shannon, Shannon-Fano. Argoment della Lezone ) Codfca d sorgente sub-ottma: algortm d Shannon, Shannon-Fano. 2) Codfca d sorgente basata su blocch 3) Sorgent con memora 4) Codfca d sorgent d Markov 5) Codfca unversale e codfca

Dettagli

SOLUZIONE ESERCIZI: STRUTTURA DI MERCATO. ECONOMIA INDUSTRIALE Università degli Studi di Milano-Bicocca. Christian Garavaglia

SOLUZIONE ESERCIZI: STRUTTURA DI MERCATO. ECONOMIA INDUSTRIALE Università degli Studi di Milano-Bicocca. Christian Garavaglia SOLUZIONE ESERCIZI: STRUTTURA DI MERCATO ECONOMIA INDUSTRIALE Unverstà degl Stud d Mlano-Bcocca Chrstan Garavagla Soluzone 7 a) L ndce d concentrazone C (o CR k ) è la somma delle uote d mercato (o share)

Dettagli

FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA CdL in SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME di STATISTICA 17/09/2012

FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA CdL in SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME di STATISTICA 17/09/2012 CdL n SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME d STATISTICA ESERCIZIO 1 (+.5+.5+3) La tabella seguente rporta la dstrbuzone d frequenza del peso X n gramm d una partta d mele provenent da un certo frutteto. X=peso

Dettagli

LA VARIABILITA. Nella metodologia statistica si distinguono due aspetti della variabilità:

LA VARIABILITA. Nella metodologia statistica si distinguono due aspetti della variabilità: LA VARIABILITA LA VARIABILITA E L ATTITUDINE DEL FENOMENO QUANTITATIVO AD ASSUMERE DIVERSE MODALITA, O MEGLIO LA TENDENZA DI OGNI SINGOLA OSSERVAZIONE AD ASSUMERE VALORI DIFFERENTI RISPETTO AL VALORE MEDIO.

Dettagli

Ripasso sul campo magnetico rotante e avvolgimenti in corrente alternata

Ripasso sul campo magnetico rotante e avvolgimenti in corrente alternata Il camo magnetco rotante Il funzonamento della maggor arte delle macchne elettrche rotant n corrente alternata (ad eccezone del motore unversale a collettore e d altre macchne secal) Rasso sul camo magnetco

Dettagli

Introduzione 2. Problema. I sali presenti nell acqua (all estrazione) causano problemi di corrosione. Soluzione

Introduzione 2. Problema. I sali presenti nell acqua (all estrazione) causano problemi di corrosione. Soluzione Introduzone 2 Problema I sal present nell acqua (all estrazone) causano problem d corrosone Soluzone Separazone delle fas (acquosa ed organca) Estrazone petrolo Fase gassosa Fase lquda (acqua + grezzo)

Dettagli

CORSO DI FISICA TECNICA 2 AA 2013/14 ACUSTICA. Lezione n 2:

CORSO DI FISICA TECNICA 2 AA 2013/14 ACUSTICA. Lezione n 2: CORSO DI FISICA TECNICA AA 013/14 ACUSTICA Lezone n : Lvell sonor: operazon su decbel e lvello sonoro equvalente. Anals n requenza de segnal sonor, bande d ottava e terz d ottava. Rumore banco e rumore

Dettagli

Lezione n. 10. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità Convenzioni per le soluzioni reali

Lezione n. 10. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità Convenzioni per le soluzioni reali Chmca Fsca - Chmca e Tecnologa Farmaceutche Lezone n. 10 Legge d Raoult Legge d Henry Soluzon deal Devazon dall dealt dealtà Convenzon per le soluzon real Relazon tra coeffcent d attvtà 02/03/2008 Antonno

Dettagli

1) Dato un carattere X il rapporto tra devianza entro e devianza totale è 0.25 e la devianza totale è 40. La devianza tra vale: a) 10 b) 20 c) 30

1) Dato un carattere X il rapporto tra devianza entro e devianza totale è 0.25 e la devianza totale è 40. La devianza tra vale: a) 10 b) 20 c) 30 1) Dato un carattere X l rapporto tra devanza entro e devanza totale è 0.25 e la devanza totale è 40. La devanza tra vale: a) 10 b) 20 c) 30 2) Data una popolazone normalmente dstrbuta con meda 10 e varanza

Dettagli

2.6 Diagramma di redditività e analisi CRQ (Costi, Ricavi, Quantità)

2.6 Diagramma di redditività e analisi CRQ (Costi, Ricavi, Quantità) Dspensa 3 2.6 Dagramma d reddtvtà e anals CR (Cost, Rcav, uanttà) L anals CR (Cost, Rcav, uanttà) è uno strumento molto utle e semplce per la progettazone e la gestone d un generco mpanto d produzone.

Dettagli

Il modello markoviano per la rappresentazione del Sistema Bonus Malus. Prof. Cerchiara Rocco Roberto. Materiale e Riferimenti

Il modello markoviano per la rappresentazione del Sistema Bonus Malus. Prof. Cerchiara Rocco Roberto. Materiale e Riferimenti Il modello marovano per la rappresentazone del Sstema Bonus Malus rof. Cercara Rocco Roberto Materale e Rferment. Lucd dstrbut n aula. Lemare 995 (pag.6- e pag. 74-78 3. Galatoto G. 4 (tt del VI Congresso

Dettagli

PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI

PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Unverstà d Caglar DICAAR Dpartmento d Ingegnera Cvle, Ambentale e archtettura Sezone Trasport PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Eserctazone su modell d generazone A.A. 2016-2017 Ing. Francesco Pras Ing. Govann

Dettagli

Teoria degli errori. La misura implica un giudizio sull uguaglianza tra la grandezza incognita e la grandezza campione. Misure indirette: velocita

Teoria degli errori. La misura implica un giudizio sull uguaglianza tra la grandezza incognita e la grandezza campione. Misure indirette: velocita Teora degl error Processo d msura defnsce una grandezza fsca. Sstema oggetto. Apparato d msura 3. Sstema d confronto La msura mplca un gudzo sull uguaglanza tra la grandezza ncognta e la grandezza campone

Dettagli

RAPPRESENTAZIONE DI MISURE. carta millimetrata

RAPPRESENTAZIONE DI MISURE. carta millimetrata carta mllmetrata carta mllmetrata non è necessaro rportare sul foglo la tabella (ma auta; l mportante è che sta da qualche parte) carta mllmetrata 8 7 6 5 4 3 smbolo della grandezza con untà d msura!!!

Dettagli

1. La domanda di moneta

1. La domanda di moneta 1. La domanda d moneta Esercz svolt Eserczo 1.1 (a) S consder l modello della domanda d moneta a scopo speculatvo d Keynes. Un ndvduo può sceglere d allocare la propra rcchezza sottoscrvendo un ttolo rredmble

Dettagli

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia Unverstà degl Stud d Urbno Facoltà d Economa Lezon d Statstca Descrttva svolte durante la prma parte del corso d corso d Statstca / Statstca I A.A. 004/05 a cura d: F. Bartolucc Lez. 8/0/04 Statstca descrttva

Dettagli

Idraulica e Idrologia: Lezione 7

Idraulica e Idrologia: Lezione 7 Idraulca e Idrologa: Lezone 7 Agenda del gorno - Uso delle dstrbuzon statstche; - Dstrbuzone d Gumbel; - Carte probablstche; - Plottng poston; - Elaborazon delle precptazon estreme; - Curve d probabltà

Dettagli

Esercitazioni del corso di Relazioni tra variabili. Giancarlo Manzi Facoltà di Sociologia Università degli Studi di Milano-Bicocca

Esercitazioni del corso di Relazioni tra variabili. Giancarlo Manzi Facoltà di Sociologia Università degli Studi di Milano-Bicocca Eserctazon del corso d Relazon tra varabl Gancarlo Manz Facoltà d Socologa Unverstà degl Stud d Mlano-Bcocca e-mal: gancarlo.manz@statstca.unmb.t Terza eserctazone Mlano, 8 febbrao 7 SOMMARIO TERZA ESERCITAZIONE

Dettagli

Perequazione e costi standard nel Federalismo sanitario in Italia. Alessandro Petretto Università di Firenze

Perequazione e costi standard nel Federalismo sanitario in Italia. Alessandro Petretto Università di Firenze Perequazone e cost standard nel Federalsmo santaro n Itala Alessandro Petretto Unverstà d Frenze Tologe d sesa e fnanzamento REIONI TRIBUTI PROPRI ADDIZIONALE IRPEF COMPARTECIPAZIONE IVA FONDO PEREQUATIVO

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

6. Applicazione di curve di probabilità pluviometrica in ambito di verifica.

6. Applicazione di curve di probabilità pluviometrica in ambito di verifica. 6. Applicazione i curve i probabilità pluviometrica in ambito i verifica. Viene qui riportato un esempio i applicazione i curve i probabilità pluviometrica per la eterminazione el perioo i ritorno i un

Dettagli

Laboratorio 2B A.A. 2013/2014. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica

Laboratorio 2B A.A. 2013/2014. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica Laboratoro B A.A. 013/014 Elaborazone Dat Lab B CdL Fsca Elaborazone dat spermental Come rassumere un nseme d dat spermental? Una statstca è propro un numero calcolato a partre da dat stess. La Statstca

Dettagli

Intorduzione alla teoria delle Catene di Markov

Intorduzione alla teoria delle Catene di Markov Intorduzone alla teora delle Catene d Markov Mchele Ganfelce a.a. 2014/2015 Defnzone 1 Sa ( Ω, F, {F n } n 0, P uno spazo d probabltà fltrato. Una successone d v.a. {ξ n } n 0 defnta su ( Ω, F, {F n }

Dettagli

CAPITOLO 2 LA DOMANDA DEI CONSUMATORI

CAPITOLO 2 LA DOMANDA DEI CONSUMATORI Pagna 1 d 18 CAPITOLO 2 LA DOMANDA DEI CONSUMATORI 2.1 Introduzone Inzamo n questo catolo un arofondmento delle relazon funzonal che comongono modell d formazone del rezzo esamnat nel Catolo 1. Il rmo

Dettagli

Statica delle sezioni in cap (travi isostatiche)

Statica delle sezioni in cap (travi isostatiche) Unverstà degl Stud d Roma Tre - Facoltà d Ingegnera Laurea magstrale n Ingegnera Cvle n Protezone Corso d Cemento Armato Precompresso A/A 2016-17 Statca delle sezon n cap (trav sostatche) . Tra le verfche

Dettagli

LE FREQUENZE CUMULATE

LE FREQUENZE CUMULATE LE FREQUENZE CUMULATE Dott.ssa P. Vcard Introducamo questo argomento con l seguente Esempo: consderamo la seguente dstrbuzone d un campone d 70 sttut d credto numero flal present nel terrtoro del comune

Dettagli

VARIABILI ALEATORIE (O CASUALI) Il termine variabile aleatoria indica una quantità il cui valore è determinato da un

VARIABILI ALEATORIE (O CASUALI) Il termine variabile aleatoria indica una quantità il cui valore è determinato da un VARIABILI ALEATORIE O CASUALI Font: Ccchtell, Dall Aglo, Mood-Graybll. Modul 4, 5, 7,8 del rogramma. Il termne varable aleatora ndca una quanttà l cu valore è determnato da un esermento aleatoro. Dato

Dettagli

Capitolo 6 Risultati pag. 468. a) Osmannoro. b) Case Passerini c) Ponte di Maccione

Capitolo 6 Risultati pag. 468. a) Osmannoro. b) Case Passerini c) Ponte di Maccione Captolo 6 Rsultat pag. 468 a) Osmannoro b) Case Passern c) Ponte d Maccone Fgura 6.189. Confronto termovalorzzatore-sorgent dffuse per l PM 10. Il contrbuto del termovalorzzatore alle concentrazon d PM

Dettagli

Alberi di classificazione: caratteristiche. della metodologia CART

Alberi di classificazione: caratteristiche. della metodologia CART Alber d classfcazone: caratterstche della metodologa CAT Introduzone I modell strutturat ad albero sono stat usat n cam dvers come la botanca e la medcna, rma che l loro otenzale eslcatvo vensse scoerto

Dettagli

{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo

{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo Element d teora de goch Govann D Bartolomeo Unverstà degl Stud d Teramo 1. Descrzone d un goco Un generco goco, Γ, che s svolge n un unco perodo, può essere descrtto da una Γ= NSP,,. Ess sono: trpla d

Dettagli

CPM: Calcolo del Cammino Critico

CPM: Calcolo del Cammino Critico Supponamo d conoscere per ogn attvtà A = (,j) la sua durata t j t j j Calcolamo l tempo al pù presto n cu può nzare o fnre una attvtà. Supponamo d dover calcolare l tempo al pù presto n cu s possono nzare

Dettagli

Analisi di mercurio in matrici solide mediante spettrometria di assorbimento atomico a vapori freddi

Analisi di mercurio in matrici solide mediante spettrometria di assorbimento atomico a vapori freddi ESEMPIO N. Anals d mercuro n matrc solde medante spettrometra d assorbmento atomco a vapor fredd 0 Introduzone La determnazone del mercuro n matrc solde è effettuata medante trattamento termco del campone

Dettagli

Sviluppo in serie di Fourier. Introduzione e richiami sulle basi di spazi vettoriali. Serie di Fourier di segnali a supporto illimitato

Sviluppo in serie di Fourier. Introduzione e richiami sulle basi di spazi vettoriali. Serie di Fourier di segnali a supporto illimitato eora de segnal Introduzone a segnal determnat tolo untà Introduzone e rcham sulle bas d spaz vettoral Sere d Fourer d segnal a supporto lmtato Spettro d un segnale Sere d Fourer d segnal a supporto llmtato

Dettagli

Indice svizzero dei salari Basi metodologiche (2015=100)

Indice svizzero dei salari Basi metodologiche (2015=100) Déartement fédéral de l'ntéreur DFI Offce fédéral de la statstque OFS Enccloeda statstca della Svzzera 3 Lavoro e reddto Indce svzzero de salar Bas metodologche (215=1) Informazon: UST, Sezone Salar e

Dettagli

Matematica Generale a.a. 2016/17 Teoremi dimostrati nel corso. 1 Funzioni ad una variabile

Matematica Generale a.a. 2016/17 Teoremi dimostrati nel corso. 1 Funzioni ad una variabile Matematca Generale a.a. 2016/17 Teorem dmostrat nel corso. ATTENZIONE!!!!. Nel corso d matematca generale sono stat presentat teorem per qual è rchesta la conoscenza del solo enuncato e teorem de qual

Dettagli

Clustering. Clustering. Misure di similarità. Misure di distanza o dissimilarità. Leggere la sezione 6.6 di Witten e Frank = 1 = =

Clustering. Clustering. Misure di similarità. Misure di distanza o dissimilarità. Leggere la sezione 6.6 di Witten e Frank = 1 = = Clusterng Clusterng Raggruare le stanze d un domno n gru tal che gl oggett nello stesso gruo mostrno un alto grado d smlartà e gl oggett n gru dvers un alto grado d dssmlartà Leggere la sezone 6.6 d Wtten

Dettagli

Trasformatore monofase. Le norme definiscono il rendimento convenzionale di un trasformatore come: = + Perdite

Trasformatore monofase. Le norme definiscono il rendimento convenzionale di un trasformatore come: = + Perdite Rendmento l rendmento effettvo d un trasformatore vene defnto come: otenza erogata al carco η otenza assorbta dalla rete 1 1 1 1 Le norme defnscono l rendmento convenzonale d un trasformatore come: η otenza

Dettagli

La soluzione delle equazioni differenziali con il metodo di Galerkin

La soluzione delle equazioni differenziali con il metodo di Galerkin Il metodo de resdu pesat per gl element fnt a soluzone delle equazon dfferenzal con l metodo d Galerkn Tra le procedure generalmente adottate per formulare e rsolvere le equazon dfferenzal con un metodo

Dettagli