LA RAPPRESENTAZIONE E LA SINTESI DEI DATI

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1 Metodi statistici e probabilistici per l ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Civile A.A Facoltà di Ingegneria, Università di Padova Docente: Dott. L. Corain 1 LA RAPPRESENTAZIONE E LA SINTESI DEI DATI 2

2 SOMMARIO Definizione di statistica descrittiva Gli aspetti e gli strumenti della statistica descrittiva Statistica descrittiva per i dati multivariati 3 LA STATISTICA DESCRITTIVA: DEFINIZIONE Con il termine statistica descrittiva si intende un insieme di tecniche e strumenti finalizzati ad assolvere uno dei principali compiti assegnati della Statistica: descrivere, rappresentare e sintetizzare in maniera opportuna un campione di dati proveniente da un processo produttivo o in generale da una popolazione di interesse. Per popolazione si intende la totalità dei casi, ovvero delle unità statistiche, sulle quali e possibile rilevare il fenomeno numerico di interesse, ad esempio il diametro della fascia di un pistone o la produzione di un impianto. In questo caso, la popolazione è la totalità dei pistoni o l insieme di tutti i possibili volumi di produzione dell impianto. 4

3 STATISTICA DESCRITTIVA vs STATISTICA INFERENZIALE Mentre la statistica descrittiva si occupa di rappresentare l informazione contenuta in un dato insieme o campione di dati, la statistica inferenziale utilizza tale informazione per fare delle affermazioni più generali riguardanti i parametri (solitamente µ e σ) della popolazione, da cui il campione è stato estratto. Le affermazioni della statistica inferenziale sono di due tipi: STIMA: si vuole indicare un valore plausibile per il parametro della popolazione, sotto una delle 2 forme: 1. un valore ben definito (STIMA PUNTUALE) 2. un intervallo in cui molto verosimilmente il parametro sia incluso (STIMA INTERVALLARE) VERIFICA DI IPOTESI: indicare quale tra due specifiche ipotesi sul parametro (nulla o alternativa) sia da accettare 5 LA STATISTICA DESCRITTIVA: ASPETTI E STRUMENTI Per descrivere e sintetizzare l informazione campionaria di un fenomeno numerico di interesse, la statistica descrittiva si focalizza su 3 principali aspetti: 1. la descrizione e la forma della distribuzione 2. la posizione o tendenza centrale 3. la variabilità o dispersione Gli strumenti messi a disposizione dalla statistica descrittiva possono essere sia di tipo grafico che numerico. In questo ultimo caso si tratta di opportuni indici di sintesi, che in unico valore esprimono una specifica caratteristica della distribuzione dei dati: la tendenza centrale, la variabilità e la forma della distribuzione. 6

4 LA STATISTICA DESCRITTIVA: DETTAGLIO STRUMENTI Grafici: dotplot boxplot (tabella ed) istogramma di frequenza frequenza assoluta, frequenza relativa frequenza, frequenza cumulata Indici di sintesi: indici di posizione o tendenza centrale media, mediana, moda indici di variabilità o dispersione varianza, deviazione standard (scarto quadr. medio) range, range interquartile indice di asimmetria 7 UN ESEMPIO: IL DIAMETRO DI UN PISTONE Si consideri la fascia elastica di un pistone, per il quale si è misurato il diametro interno in 25 campioni di lotti casuali, ciascuno contente 5 pistoni (totale 125 osservazioni)

5 UNA PRIMA RAPPRESENTAZIONE GRAFICA Una prima sintetica rappresentazione grafica dei dati è fornita dal dotplot, dove ogni distinto valore osservato corrisponde ad un pallino: Osserviamo che la Dotplot of Diametro maggior parte dei dati tende a addensarsi attorno ad un valore centrale pari a Diametro mm. Possiamo inoltre notare che i dati cadono in un range (intervallo) di 0.04 mm, calcolato come differenza tra il valore massimo (74.02) e minimo (73.98) osservato. 9 LA TABELLA E L ISTOGRAMMA DI FREQUENZA Per approfondire la descrizione della distribuzione dei dati, partendo dal valore minimo di 73.98, dividiamo l intervallo di osservazione dei dati (di ampiezza 0.04 mm) in 8 intervalli di uguale ampiezza pari a 0.005: [73.980, [, [73.985, [,..., [74.015, [. Se contiamo il numero di unità che cadano all interno di ciascun intervallo, otteniamo la tabella ed il corrispondente istogramma di frequenza. Conteggio di Diametro frequenza Intervallo ass. % Totale complessivo frequenza percentuale Istogramma di frequenza relativa % diametro (mm) 10

6 LA FREQUENZA CUMULATA Se sommiamo via via le frequenze in maniera cumulata rispetto agli intervalli, si ottiene la cosiddetta frequenza cumulata, che ci dice quante osservazioni cadono fino ad una certa soglia. Per costruzione, il valore della frequenza cumulata rispetto all ultima soglia sarà il numero totale di osservazioni o il valore 100% rispettivamente per la frequenza cumulata assoluta o relativa. Conteggio di Diametro frequenza cumulata Soglia ass. % < < < < < < < < Cumulative Percent Frequenza relativa % cumulata Diametro 11 LA DEFINIZIONE DEGLI INTERVALLI Nella definizione degli intervalli è utile seguire alcune semplici regole empiriche: porre il limite inferiore della prima classe leggermente al di sotto del valore minimo osservato, preferibilmente individuando un valore di riferimento che faciliti l interpretazione dei dati scegliere un numero di intervalli da un minimo di 4-5 ad un massimo di 10-12; in base al numero di intervalli calcolare la corrispondente ampiezza in alternativa, scegliere una ampiezza opportuna dell intervallo, preferibilmente in modo che il numero di classi sia coerente con il punto precedente 12

7 LA FREQUENZA NEL CASO DI VARIABILI QUALITATIVE In un analisi statistica siamo talvolta interessati a esaminare il comportamento simultaneo di due variabili qualitative: per esempio ci possiamo chiedere se esiste un legame fra il livello delle acque ed un particolare bacino idrico, sulla base ad es. delle osservazioni mensili negli ultimi 10 anni. La tabella di contingenza è una tabella a doppia entrata in cui le osservazioni relative a due variabili categoriali vengono rappresentate/sintetizzate simultaneamente. LIVELLO DELLE ACQUE BACINO IDRICO DEL BACINO A B C Totale Basso Medio Alto Totale LA FREQUENZA NEL CASO DI VARIABILI QUALITATIVE Al fine di analizzare la possibile relazione esistente fra le due variabili, è opportuno convertire le frequenze congiunte assolute in frequenze relative (o percentuali). Questa operazione può essere realizzata riferendosi (condizionandosi) alternativamente al: 1. totale complessivo (rappresentato nel nostro caso dalle 360 osservazioni mensili) 2. totale di riga (rispetto al numero totale di mesi per livello delle acque) 3. totale per colonna (rispetto al numero totale di mesi di osservazione per ciascun bacino) Il risultato e l informazione che se ne ottiene dipende dallo specifico totale che viene scelto a riferimento. 14

8 LA FREQUENZA NEL CASO DI VARIABILI QUALITATIVE Ad esempio, per analizzare lo stato di salute del livello idrico rispetto a ciascuna area, è necessario riferirsi alla tabella di frequenza condizionata al totale di colonna. LIVELLO DELLE ACQUE BACINO IDRICO DEL BACINO A B C Totale Basso 33.3% 15.8% 20.8% 23.3% Medio 8.3% 9.2% 16.7% 11.4% Alto 58.3% 75.0% 62.5% 65.3% Totale 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Frequenza nel livello delle acque per bacino idrico 80.0% Frequenza 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% Livello delle acque Basso Medio Alto 20.0% 10.0% 0.0% A B C Bacino 15 MEDIANA E QUARTILI: DEFINIZIONE Oltre ai valori massimo e minimo, altri indici statistici di posizione possono fornirci informazioni importanti di sintesi sulla distribuzione dei dati. Se ordiniamo i dati, dal più piccolo al più grande Posizione Diametro Indice MIN Q1 (1 quartile) MEDIANA Q3 (3 quartile) MAX il valore nella posizione centrale ( (125+1)/2, cioè il 63 ) definisce la MEDIANA il valore nella posizione ¼ ( (125+1)/4=32.5 quindi la media dato) definisce Q1 (primo QUARTILE) il valore nella posizione ¾ ( (125+1)*3/4=94.5 quindi la media dato) definisce Q3 (terzo QUARTILE) 16

9 MEDIANA E QUARTILI: REGOLA DEFINIZIONE POSIZIONI Sia n il numero di osservazioni del campione di dati. In base al fatto che n sia pari o dispari e che sia divisibile per 4, la mediana ed i quartili vengono così definiti: MEDIANA: se n è dispari, la mediana è il valore della serie ordinata nella posizione (n+1)/2, mentre se n è pari, la mediana è la media aritmetica dei due valori della serie ordinata nelle posizioni n/2 e n/2+1 Q1 e Q3: se n+1 è divisibile per 4, Q1 e Q3 sono i valori della serie ordinata nelle posizioni (n+1)/4 e (n+1)*3/4, mentre se n+1 non è divisibile per 4, se (n+1)/4 e (n+1)*3/4 cadano esattamente tra 2 posizioni (es e 94.5) allora Q1 e Q3 sono definiti dalla media aritmetica dei due valori adiacenti della serie ordinata (es e 94-95), altrimenti sono definiti come i valore che sta nella posizione corrispondente al valore (n+1)/4 e (n+1)*3/4 una volta arrotondato all intero più vicino 17 IL BOXPLOT La rappresentazione grafica dei 5 numeri di sintesi: MIN, Q1, MEDIANA, Q3 e MAX, forniscono il cosiddetto BOXPLOT. Per costruzione, all interno della scatola è contenuto il 50% dei dati osservati. Boxplot of Diametro Q1 Q3 MIN MAX MEDIANA Diametro La forma della scatola (rispetto alla mediana) ed il modo in cui si allungano i tratti laterali ( baffi ) danno un indicazione sia della tendenza centrale, che sulla variabilità ( intensità della dispersione) che sulla simmetria della distribuzione. 18

10 A B A B IL BOXPLOT MODIFICATO Se nella costruzione del boxplot, MIN e MAX sono sostituiti o MIN*=max{MIN,Q1-1.5*(Q3-Q1)} o MAX*= min{max,q3+1.5*(q3-q1)} otteniamo il cosiddetto boxplot modificato. In questo caso, se sono presenti alcuni valori che oltrepassano le soglie MIN* e MAX*, essi sono indicati MIN con un asterisco, ad indicare che si potrebbe trattare di 0 1 dati anomali (outlier) nel campione di dati. Boxplot modificato 2 MAX* outliers 3 19 IL BOXPLOT PER IL CONFRONTO TRA SERIE DI DATI Boxplot e dotplot sono particolarmente efficaci nella confronto tra più serie di dati, per la comparazione tra tendenza centrale, variabilità e forma della distribuzione. Ad esempio, considerati 3 impianti A,B,C, possiamo confrontare un campione di valori di produzione per ciascuno dei tre impianti. Dotplots of Produzione by Impianto Boxplots of Produzione by Impianto Produzione Produzione Impianto C Impianto C 20

11 LA FREQUENZA PER IL CONFRONTO TRA SERIE DI DATI Anche la frequenza può essere utilizzata a scopi comparativi, per evidenziare differenze ad analogie in diverse serie di dati. Una curva più a destra o sotto/a destra rispetto ad un altra, rispettivamente per la frequenza o frequenza cumulata, indica che la corrispondente serie di dati è distribuita su valori tendenzialmente più elevati. Frequenza assoluta, per impianto Frequenza assoluta cumulata, per impianto Frequency A B C Cumulative Frequency A B C Produzione Produzione INDICI STATISTICI DI POSIZIONE O TENDENZA CENTRALE La posizione o tendenza centrale di una serie di dati può essere utilmente rappresentata da un unico valore di sintesi come la mediana. Si noti che la mediana non è influenzata dalla presenza di dati anomali e per questo è detta essere un indicatore robusto. Una alternativa è data dalla media campionaria dei valori n osservati ovvero xi x1+ x x n i= 1 x = = n n La media campionaria è una sorta di baricentro dei dati e, a differenza della mediana, tende ad essere trascinata verso i dati anomali. Un ulteriore alternativa (poco usata) è la moda, definita come il valore più frequente in una serie di dati. 22

12 INDICI STATISTICI DI VARIABILITÀ O DISPERSIONE La variabilità o dispersione dei dati indica il grado di oscillazione o variazione dei valori rispetto alla loro tendenza centrale, misurata ad esempio con la media campionaria. L indice statistico s 2, definito come ( xi x) 2 i= 1 s = n 1 è detto varianza campionaria. n Dato che s 2 è definito nel quadrato della unità di misura di X, per facilità di interpretazione si preferisce usare la 2 deviazione standard o scarto quadratico medio s= s. Per comparare la variabilità di X e Y, se misurati su unità di misura diverse si utilizza il coefficiente di variazione: CV = s / x 2 23 INDICI STATISTICI DI VARIABILITÀ O DISPERSIONE Se in luogo della media campionaria, consideriamo come indice di posizione la mediana, la variabilità dei dati può essere misura dal Range Interquartile definito come IQR = Q3-Q1 si noti che, per costruzione, tale indice di dispersione è sempre 0, risultando tanto più grande quanto più i dati sono variabili rispetto alla mediana. Una ulteriore alternativa è fornita dal Range, ovvero Range= MAX MIN Tale indice tuttavia è di scarso rilievo data la sua evidente dipendenza dalla presenza di eventuali dati anomali. 24

13 INDICI STATISTICI DI SIMMETRIA Confrontando i due indici di tendenza centrale media campionaria e mediana è possibile trarre delle indicazioni in merito alla simmetria della distribuzione dei dati: media < mediana: asimmetria negativa o distribuzione obliqua a sinistra media = mediana: simmetria media > mediana: asimmetria positiva o distribuzione obliqua a destra Una indicazione più precisa è data dall indice di asimmetria (skewness), che in base al valore assunto, positivo o negativo, ci indica l intensità ed il tipo dell eventuale asimmetria. 25 CONFRONTO TRA INDICI STATISTICI L informazione che si può desumere dagli indici statistici di sintesi può essere particolarmente apprezzata in caso di comparazione tra più serie di dati, come risulta chiaramente dall esempio della produzione dei tre impianti. Impianto Indice di posizione Media Mediana Skewness A B C Indice di dispersione Varianza DevStd IQR A B C

14 STATISTICA DESCRITTIVA PER DATI BI- o MULTI-VARIATI Quando sulla stessa unità od oggetto vengono rilevati contemporaneamente due o più variabili numeriche, si parla di dati bi- o multi-variati. In questo caso è di interesse studiare il modo in cui queste variabili sono eventualmente associate tra loro. Ad esempio possiamo considerare il volume di produzione, il ciclo temporale e la temperatura media, di un certo processo industriale. Il diagramma di dispersione per una coppia di variabili numeriche X e Y, può fornire una prima chiave lettura del legame esistente tra le variabili. Infatti, a seconda di come si dispone la nuvola di punti, possiamo ritenere plausibile un eventuale legame tra le due variabili. 27 MATRIX PLOT Se consideriamo una serie di diagrammi di dispersione per ogni possibile coppia di variabili, otteniamo il cosiddetto matrix-plot, che può fornire una prima chiave lettura del legame esistente tra le variabili. Possiamo dedurre una chiara indicazione che 1. tempo e volume di produzione sono correlati positivamente, temperatura - tempo e 3.66 temperatura - volume 3.42 di produzione sono invece correlati VOL_PROD TEMPO TEMPER negativamente. VOL_PROD TEMPO TEMPER

15 IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE Un modalità più rigorosa che consente di studiare il grado di intensità del legame lineare tra coppie di variabili consiste nel calcolare l indice di correlazione (lineare) campionaria: r = n i= 1 ( x x)( y y) i n n 2 2 ( xi x) ( yi y) i= 1 i= 1 i La correlazione, varia tra -1 e +1, indicando r = 1 (+1): perfetta correlazione negativa (positiva) 1 < r < 0.7 (+ 1 < r < + 0.7): forte correlazione negativa (positiva) 0.7 < r < 0.3 (+ 0.7 < r < + 0.3): debole correlazione negativa (positiva) 0.3 < r < + 0.3: assenza di correlazione Correlations: VOL_PROD; TEMPO; TEMPER VOL_PROD TEMPO TEMPO TEMPER Cell Contents: Pearson correlation 29