Concetti principale della lezione precedente

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Concetti principale della lezione precedente"

Transcript

1 Corso d Statstca medca e applcata 6 a Lezone Dott.ssa Donatella Cocca

2 Concett prncpale della lezone precedente I concett prncpal che sono stat presentat sono: I fenomen probablstc RR OR ROC-curve Varabl casual Dstrbuzone Bnomale Dstrbuzone d Posson Dstrbuzone d Gauss

3 Introduzone alla Statstca Inferenzale La statstca nferenzale permette d trarre concluson su tutt dat d una popolazone, quando se ne conoscono solamente poch, raggruppat n uno o pù campon. Nelle spermentazon generalmente operamo con campon rappresentatv e non con ntere popolazon. Quando s passa dal CAMPIONE alla POPOLAZIONE le asserzon perdono l carattere d certezza e dventano esprmbl solo n termn d probabltà (STIMA) La non conoscenza delle caratterstche della popolazone c obblga a dover prendere delle decson. Tutto questo prevede l correre de rsch.

4 Introduzone alla Statstca Inferenzale Esempo: Un gruppo d rcercator potzza che l assunzone d un farmaco accresca la dures n proporzone alla dose mpegata e per confermare tale potes selezona un gruppo d 5 persone. Stando al grafco (A), la relazone sembra vera. Tuttava

5 Introduzone alla Statstca Inferenzale se avessero sommnstrato l farmaco a tutta la popolazone, sarebbe rsultata evdente l assenza d correlazone (B). Il gruppo scelto NON E RAPPRESENTATIVO della popolazone Il gruppo scelto NON E UN CAMPIONE CASUALE della popolazone. Per cautelarc ne confront d quest rsch: 1) S formulano delle potes 2) S verfcano statstcamente (lvello d sgnfcatvtà del test) L potes è un affermazone relatva ad un evento futuro, o comunque ad un evento l cu rsultato è sconoscuto al momento n cu l affermazone vene fatta.

6 Introduzone alla Statstca Inferenzale La verfca d una potes è un procedmento logco dove: nzalmente s nega l potes appena formulata; ndchamo con H 0 potes nulla (potes d base coè quella n cu s suppone che non c sano dfferenze tra dvers grupp rspetto al parametro consderato) successvamente s valuta la probabltà che la stessa accada, potes alternatva H 1. Coè, raccolt dat s msurerà la consstenza d quest con l potes nulla. Pù precsamente s determnerà quale delle due potes sa pù plausble tenendo conto che generalmente s vorrebbe rfutare l potes nulla (assenza d effetto o dfferenza) n favore dell potes alternatva.

7 Introduzone alla Statstca Inferenzale A questo proposto Test d sgnfcatvtà consentono d determnare, con una data probabltà, se le caratterstche rscontrate nel campone rappresentano anche caratterstche della popolazone o sono solo fluttuazon casual. Dunque, Test d sgnfcatvtà sono mezz utl per verfcare quanto dat a dsposzone sano o meno a favore della ma potes o d quella nulla (n tale contesto s defnsce l P-value come la probabltà che esprme se sa pù plausble che dat osservat provengano dall potes nulla o da quella alternatva).

8 Test d sgnfcatvtà - Scelta del lvello d sgnfcatvtà p-value Come sempre avvene, rsultat d un Test statstco non hanno un valore assoluto coè non sono matematche certezze, ma sono solo probabltà. Pertanto, una decsone d respngere l potes nulla (presa sulla base del test statstco) è probablmente gusta, ma potrebbe essere errata. La msura d questo rscho d cadere n errore s chama: lvello d sgnfcatvtà del test. Quando s accetta o meno l potes nulla è possble commettere due tp d error: errore d tpo I che consste nel rfutare l potes nulla quando n realtà questa e vera (ndcato con la letteraα) errore d tpo II che consste nell accettare l potes nulla quando n realtà questa è falsa (ndcato con la letteraβ) E' ovvo che pù aumenta l numero delle osservazon e pù s rducono gl error alfa e beta.

9 Test d sgnfcatvtà - Scelta del lvello d sgnfcatvtà p-value Il lvello d sgnfcatvtà del 5% (0.05) e dell' 1 % (0.01) vengono adottat molto frequentemente n quanto suffcentemente pccol da poter concludere che sa puttosto mprobable che la dfferenza trovata sa dovuta al semplce caso. Alle volte è bene non lmtars a fornre una ndcazone sntetca dell'esto dell'espermento (del tpo sgnfcatvtà o non sgnfcatvo), ma dare un'ndcazone pù analtca così da mettere n condzone altre persone, che non hanno eseguto l test, d valutare l perché abbamo rtenuto d rfutare o accettare l test. Il valore p o p-value è appunto un ndcatore della plausbltà dell'potes nulla, e s defnsce come: l mnmo lvello d sgnfcatvtà α del test per l quale s rfuterebbe l'potes nulla. Ecco che s capsce l perché l valore-p venga anche chamato: lvello d sgnfcatvtà osservato (ndcato con α oss ), n quanto concde con

10 Test d sgnfcatvtà - Scelta del lvello d sgnfcatvtà p-value l pù pccolo lvello d sgnfcatvtà n corrspondenza del quale H 0 è rfutata. In defntva l Valore d p (p-value): ndca l esatta probabltà d errore che s rscha d commettere sostenendo che esste una dfferenza; n altr termn, mentreαndca la massma probabltà d errore che s può accettare, p ndca l'esatta probabltà d errore che s commette rfutando H 0.

11 Test d sgnfcatvtà - Scelta del lvello d sgnfcatvtà p-value Interpretazone del P-value Il P-value non fornsce soltanto una regola per l accettazone o l rfuto dell potes nulla, ma esprme la forza dell evdenza a favore o contro tale potes. Infatt, come gà detto, valor pccol, prossm allo 0, fornscono una forte evdenza (crescente) contro l potes nulla, mentre valor grand fornscono un evdenza a favore d questa. In base all approcco del p-value, la regola decsonale per rfutare H 0 è la seguente: Se l p-value è α, l potes nulla non è rfutata. Se l p-value è < α, l potes nulla è rfutata. Pù n dettaglo è consuetudne nterpretare l P-value (P), sulla base d valor sogla convenzonalmente fssat, come segue:

12 Test d sgnfcatvtà - Scelta del lvello d sgnfcatvtà p-value P P < P < P < 0.01 P < Assenza d evdenza contro l potes nulla: dat consstent con l potes nulla; però c s può sbaglare e n tal caso s fa un errore d secondo tpo Debole evdenza contro l potes nulla, n favore d quella alternatva Moderata evdenza contro l potes nulla, n favore d quella alternatva Forte evdenza contro l potes nulla, n favore d quella alternatva Fortssma evdenza contro l potes nulla, n favore d quella alternatva; però c s può sbaglare e n tal caso s fa un errore d prmo tpo

13 Test d sgnfcatvtà - Scelta del lvello d sgnfcatvtà p-value Esempo : Lanco d una moneta - Approcco del p-value alla verfca d potes TEST n.1: Lanco la moneta 100 volte ed l numero d volte n cu esce testa è T73 (valore del test). La probabltà d ottenere un numero d teste maggore o uguale a 73 è dato da: 100 k 100 k P value k 2 2 k 73 Conclusone: Dstrbuzone bnomale, coè la probabltà dell evento k: p n k n k ( k) p q k Essendo P-value < 0.05 concludo che la moneta è truccata, ovvero RIFIUTO H 0

14 Test d sgnfcatvtà - Scelta del lvello d sgnfcatvtà p-value Esempo: Lanco d una moneta - Approcco del p-value alla verfca d potes TEST n.2: Lanco la moneta 100 volte ed l numero d volte n cu esce testa è T48 (valore del test). La probabltà d ottenere un numero d teste maggore o uguale a 48 è dato da: 100 k 100 k P value k 2 2 k 48 Conclusone: Essendo P-value > 0.05 concludo che la moneta NON è truccata, ovvero ACCETTO H 0

15 Esempo potes H 0 Esempo : PROBLEMA: Stud su soggett pertes s sono concentrat sull effetto che una deta posodca può avere su tal soggett. Pertanto s è msurata la dures meda: soggett pertes (senza deta): Dures meda: 1300cc/de - Scarto quadratco medo: 105(cc/de) 2 soggett con deta posodca: Dures meda: 1350cc/de - Scarto quadratco medo: 105(cc/de)2 Tes: L aumento è dovuto ad un effettvo benefco del trattamento oppure è solo l rsultato d fluttuazon casual? H 0 : La deta NON nfluenza la dures, ovvero le fluttuazon sono casual

16 I Test parametrc e non parametrc Nell'ambto statstco, a seconda delle potes s dstngue tra: test parametrco test non parametrco S defnsce test parametrco un test statstco che s può applcare n presenza d una dstrbuzone normale de dat, coè sono que metod che presuppongono che la popolazone d orgne segua una dstrbuzone normale, o comunque nell'ambto della statstca parametrca. Cò avvene effettuando un controllo delle potes sul valore d un parametro, quale la meda, la proporzone, la devazone standard, l uguaglanza tra due mede Usano la curva normale, la bnomale, t-student, F-Fscher.

17 I Test parametrc e non parametrc Al contraro un test non parametrco non presuppone nessun tpo d dstrbuzone della popolazone. S usano quando s hanno campon d pccole dmenson e s è n dubbo sulla forma della popolazone. Pur essendo applcable solo n presenza d dstrbuzon d tpo normale, test parametrc rsultano pù attendbl rspetto a quell non parametrc n quanto assocat ad una maggore probabltà d ruscre a rfutare un potes statstca errata. Infatt una volta formulata l potes l passo successvo è quello d verfcarla e uno de metod per decdere se rfutare l potes (nulla) s basa sul p-value precedentemente esposto.

18 I Test parametrc e non parametrc Un crtero d scelta de test è l seguente: adottare l modello che meglo s approssma a dat emprc caratter CONTINUI e campon d dmenson elevate test PARAMETRICO caratter DISCRETI o pccol campon estratt da una caratter DISCRETI o pccol campon estratt da una popolazone d cu s gnora la dstrbuzone test NON PARAMETRICO.

19 Gl error n medcna Qualunque tpo d ndagne statstca n medcna come n altra dscplna comporta una certa possbltà d commettere un errore. Per cercare d dmnure la possbltà d errore s cerca d soddsfare due condzon: l'accuratezza e la precsone. Per Accuratezza s ntende la capactà d una certa msura d essere l pù vcna possble al valore reale del fenomeno. La Precsone è la capactà d una certa msurazone d fornre rsultat molto sml ad altr valor msurat. La mancanza d precsone determna un aumento della varabltà delle msure.

20 Gl error n medcna L'mprecsone può essere compensata da un maggor numero d msurazon oppure rpetendo la stessa msura pù volte. Un altro tpo d errore assa dffuso e molto dffcle da rconoscere, è l errore d vzo. Questo tpo d essere non produce varabltà ma consste n un'alterazone costante de dat. Può essere causato, ad esempo, da uno strumento non tarato. In assenza d valor standard d rfermento è mpossble da rconoscere e qund da evtare ed ha conseguenze pù grav della semplce mprecsone. Il vzo nfatt determna sottostme e sovra stme e altera confront con dat ottenut n altr laborator facendo apparre dfferenze dove nvece non ce ne sono.

21 Dstrbuzone camponara Abbamo parlato delle potes H 0 e de test ora affrontamo l problema del camponamento. Def: Se da una popolazone s estraggono tutt possbl campon d dmensone n, s calcola per cascuno una determnata statstca e s assoca ad ogn valore ottenuto la frequenza con cu s presenta, s ottene la DISTRIBUZIONE CAMPIONARIA. Ogn dstrbuzone camponara è una dstrbuzone teorca d probabltà e costtusce un modello a cu s fa rfermento ne problem dell nferenza (Gaussana, t-student, F-Fsher).

22 Dstrbuzone camponara Vedamo come effettuare una scelta del campone: o SCELTA RAGIONATA: possedendo nformazon sulla popolazone s scegle l campone n modo da rcostrure al meglo la popolazone (scelta SOGGETTIVA: manca presupposto d casualtà è dffcle fare nferenza sulla popolazone) o SCELTA CASUALE: s assegna una probabltà, fssa e conoscuta, ad ogn componente dell unverso che deve far parte del campone (scelta MATEMATICA). Rsulta evdente che la mglore scelta è quella casuale. Def: L nseme de possbl campon che possono essere estratt da una popolazone vene detto UNIVERSO DEI CAMPIONI.

23 Dstrbuzone camponara Rsulta evdente che la mglore scelta è quella casuale. Il camponamento casuale, per popolazone d numerostà N e campon d ampezza k, può essere del tpo: camponamento casuale senza rentroduzone o esaustvo: ogn elemento, una volta estratto, non vene remmesso nella popolazone per cu, dopo ogn estrazone, la probabltà che gl element restant entrno a far parte del campone vene modfcata. o Probabltà d estrazone d cascun elemento: 1 N, 1, K, ( N 1) ( N k+ 1) o Unverso camponaro: N (N-1) (N-k+1) N! ( N k)! 1

24 Dstrbuzone camponara camponamento casuale con rentroduzone o bernoullano: ogn elemento che vene estratto vene rentrodotto nella popolazone n modo tale che ad ogn estrazone successva non venga alterata la composzone della popolazone ed ogn elemento estratto ha sempre la stessa probabltà d venre scelto o Probabltà d estrazone d cascun elemento:,, K, N N N o Unverso camponaro: N k Vedamo ora un esempo d dstrbuzone camponara con camponamento bernoullano ed esaustvo a confronto.

25 Dstrbuzone camponara Esempo: Dstrbuzone de rcoverat n 5 ospedal Popolazone d N5 ospedal d cu è nota la meda de rcoverat relatvamente ad una settmana. Ospedal Dat: Meda rcover O1 15 O2 20 O3 25 O4 30 O5 35 Calcolamo la meda (µ) e la varanza (σ 2 ) della popolazone: µ N x 1 N σ N ( µ ) x 1 N

26 Dstrbuzone camponara Estraamo campon d ampezza k2 n modo BEROULLIANO.

27 Dstrbuzone camponara Segue che: µµ x e σkσ 2 x ( ) n 1 n x n 1 n 1 x n n x n n x x µ σ µ

28 Dstrbuzone camponara

29 Dstrbuzone camponara Segue che: µµ x e σ 2 σ 2 x ( ) n 1 n x n 1 n 1 x n n x n n x x µ σ µ ( ) k N 1 N k

30 Dstrbuzone camponara Concluson: Nella estrazone bernoullana campon estrabl sono In quella esaustva sono GENERALIZZANDO per popolazone d numerostà N e campon d ampezza k: Estrazone Bernoullana N k campon Estrazone Esaustva N (N-1) (N-2)... (N-k-1) campon

31 Dstrbuzone camponara Statstca campone Sul campone s possono calcolare le statstche camponare (come meda camponara, medana camponara, varanza camponara,.) Le statstche camponare sono stmator delle analoghe statstche calcolate sulla popolazone: x la meda camponara ( ) stma la meda della popolazone (µ) la d.s. (devazone standard) camponara (s) stma la d.s. della popolazone (σ) Sa x sa s sono stmator non dstort. La meda camponara stma qund la meda della popolazone, ma con ncertezza. Il grado d ncertezza dpende da: 1) la dmensone del campone 2) la varabltà nella popolazone Poché le mede camponare sono dverse l una dall altra:

32 Dstrbuzone camponara Statstca campone Qual è la loro dstrbuzone? Supponamo d estrarre da una popolazone un campone casuale e d calcolarne la meda x 1. Dalla stessa popolazone estraamo ora un secondo campone d uguale dmensone rspetto al precedente e calcolamo la meda x 2. Se rpetamo pù volte questa operazone, avremo pù mede che s dstrburanno n una Dstrbuzone delle Mede Camponare, dove consderamo cascuna meda come una sngola osservazone della popolazone. Se calcolamo la meda d questa dstrbuzone (ovvero calcolamo la meda delle mede) tale meda è uguale alla meda della popolazone d orgne. La varanza d questa dstrbuzone delle mede è nvece par a n doveσ 2 è la varanza della popolazone ed n è l numero de campon estratt. Nelle applcazon pratche s rcorre alla selezone d un solo campone e su questo s fanno "nferenze" sulla popolazone. 2 σ

33 Propretà delle dstrbuzon delle mede camponare 1) Il valore medo della dstrbuzone camponara è uguale alla meda µ della popolazone. 2) La devazone standard della dstrbuzone camponara è funzone della numerostà n del campone, sa della d.s. σ della popolazone. Tale quanttà è nota come errore standard: σ ES n 3) La dstrbuzone camponara è approssmatvamente normale, ndpendentemente dalla dstrbuzone della popolazone, posto n suffcentemente grande. Rassumendo l tutto: v sono 3 lvell 1. popolazone (meda µ ; d.s σ) 2. campone (meda µ; d.s. s) σ 3. dstrbuzone camponara (meda µ ; d.s. ES ) n

34 Dstrbuzone camponara Regone Crtca La dstrbuzone camponara della statstca test è dvsa n due regon: regone d rfuto (chamata anche regone crtca) regone d accettazone

35 Dstrbuzone camponara Regone Crtca Se la statstca test cade nella regone d accettazone, l potes nulla non può essere rfutata e se la statstca test cade nella regone d rfuto, l potes nulla deve essere rfutata. La regone d rfuto può essere vsta come l nseme d tutt valor della statstca test che non è probable che s verfchno quando l potes nulla è vera, mentre è probable che quest valor s verfchno quando l potes nulla è falsa. Per prendere una decsone sull potes nulla, dobbamo n prmo luogo defnre le regon d rfuto e d accettazone e questo vene fatto determnando l cosddetto valore crtco della statstca test. La determnazone d questo valore dpende dall ampezza della regone d rfuto, che è legata al rscho comportato dal prendere una decsone sul parametro alla luce delle sole nformazon camponare. In seguto analzzeremo come defnre la regone d accettazone e d rfuto n base al tpo d test statstco utlzzato.

36 Stma puntuale e stma ntervallare de parametr d una popolazone Abbamo vsto che nella realtà s studano le caratterstche general d una popolazone partendo dalle msure effettuate su un campone rappresentatvo d quella popolazone. Le metodologe mpegate per la stma de parametr rlevat dal campone sono d due tp: la stma "puntuale" e quella "ntervallare". Le stme puntual sono quelle che producono un sngolo valore (puntuale) espresso per stmare l parametro preso n consderazone; es. la meda. Possamo utlzzare stmator dvers (ad es. la moda o la medana sono stmator alternatv alla meda). La scelta d un partcolare stmatore vene effettuata sulla base d tre propretà: la correttezza, la consstenza e l'effcaca.

37 Stma puntuale e stma ntervallare de parametr d una popolazone La Correttezza: uno stmatore rsulta corretto quanto pù l suo valore è uguale al parametro da stmare. La Consstenza: ndca che l valore dello stmatore tende a quello del parametro da stmare all'aumentare della numerostà del campone. L'Effcaca: tra pù stmator l pù effcente è quello con mnore varanza. Il problema degl stmator puntual rsede nel fatto che non c dcono quanto s dscostno dal valore vero del parametro da studare. Per ovvare a questo nconvenente s rcorre a stme ntervallar.

38 Stma puntuale e stma ntervallare de parametr d una popolazone Nella stma ntervallare non s fornsce nfatt un valore unco ma bensì due che defnscono un ntervallo all'nterno del quale è ragonevole rtenere che cada l valore vero d quel parametro della popolazone che stamo studando. Questo ntervallo vene defnto "Intervallo d Confdenza". Concluson La statstca nferenzale permette d affrontare PROBLEMI: d decsone n condzon d ncertezza - Test statstco d prevsone/conoscenza del mondo reale basandos su dat spermental camponar - Scelta del campone

39 Concett prncpale della lezone I concett prncpal che sono stat presentat sono: Introduzone alla Statstca Inferenzale Test d sgnfcatvtà Scelta del lvello d sgnfcatvtà p-value I Test parametrc e non parametrc Gl error n medcna Dstrbuzone camponara Stma puntuale e stma ntervallare

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI CONFRONTO DI PIU MEDIE IL METODO DI ANALISI DELLA VARIANZA

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI CONFRONTO DI PIU MEDIE IL METODO DI ANALISI DELLA VARIANZA NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI CONFRONTO DI PIU MEDIE IL METODO DI ANALISI DELLA VARIANZA IL PROBLEMA Supponamo d voler studare l effetto d 4 dverse dete su un campone casuale d 4

Dettagli

La verifica delle ipotesi

La verifica delle ipotesi La verfca delle potes In molte crcostanze l rcercatore s trova a dover decdere quale, tra le dverse stuazon possbl rferbl alla popolazone, è quella meglo sostenuta dalle evdenze emprche. Ipotes statstca:

Dettagli

Statistica e calcolo delle Probabilità. Allievi INF

Statistica e calcolo delle Probabilità. Allievi INF Statstca e calcolo delle Probabltà. Allev INF Proff. L. Ladell e G. Posta 06.09.10 I drtt d autore sono rservat. Ogn sfruttamento commercale non autorzzato sarà perseguto. Cognome e Nome: Matrcola: Docente:

Dettagli

Test delle ipotesi Parte 2

Test delle ipotesi Parte 2 Test delle potes arte Test delle potes sulla dstrbuzone: Introduzone Test χ sulla dstrbuzone b Test χ sulla dstrbuzone: Eserczo Test delle potes sulla dstrbuzone Molte concluson tratte nell nferenza parametrca

Dettagli

LA COMPATIBILITA tra due misure:

LA COMPATIBILITA tra due misure: LA COMPATIBILITA tra due msure: 0.4 Due msure, supposte affette da error casual, s dcono tra loro compatbl quando la loro dfferenza può essere rcondotta ad una pura fluttuazone statstca attorno al valore

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

Relazioni tra variabili: Correlazione e regressione lineare

Relazioni tra variabili: Correlazione e regressione lineare Dott. Raffaele Casa - Dpartmento d Produzone Vegetale Modulo d Metodologa Spermentale Febbrao 003 Relazon tra varabl: Correlazone e regressone lneare Anals d relazon tra varabl 6 Produzone d granella (kg

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

TITOLO: L INCERTEZZA DI TARATURA DELLE MACCHINE PROVA MATERIALI (MPM)

TITOLO: L INCERTEZZA DI TARATURA DELLE MACCHINE PROVA MATERIALI (MPM) Identfcazone: SIT/Tec-012/05 Revsone: 0 Data 2005-06-06 Pagna 1 d 7 Annotazon: Il presente documento fornsce comment e lnee guda sull applcazone della ISO 7500-1 COPIA CONTROLLATA N CONSEGNATA A: COPIA

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

* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1

* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1 APAT Agenza per la Protezone dell Ambente e per Servz Tecnc Dpartmento Dfesa del Suolo / Servzo Geologco D Itala Servzo Tecnologe del sto e St Contamnat * * * Nota nerente l calcolo della concentrazone

Dettagli

Variabili statistiche - Sommario

Variabili statistiche - Sommario Varabl statstche - Sommaro Defnzon prelmnar Statstca descrttva Msure della tendenza centrale e della dspersone d un campone Introduzone La varable statstca rappresenta rsultat d un anals effettuata su

Dettagli

ANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI

ANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI AALISI STATISTICA DELLE ICERTEZZE CASUALI Consderamo l caso della msura d una grandezza fsca che sa affetta da error casual. Per ottenere maggor nformazone sul valore vero della grandezza rpetamo pù volte

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE Matematca e statstca: da dat a modell alle scelte www.dma.unge/pls_statstca Responsabl scentfc M.P. Rogantn e E. Sasso (Dpartmento d Matematca Unverstà d Genova) STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. REGRESSIONE

Dettagli

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari Captolo 3 Covaranza, correlazone, bestft lnear e non lnear ) Covaranza e correlazone Ad un problema s assoca spesso pù d una varable quanttatva (es.: d una persona possamo determnare peso e altezza, oppure

Dettagli

3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON

3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON 3 CAMPIOAMETO DI ROULLI E DI POISSO 3. ITRODUZIOE In questo captolo esamneremo due schem d camponamento che dversamente dal camponamento casuale semplce non producono campon d dmensone fssa ma varable.

Dettagli

a) Individuare l intervallo di confidenza al 90% per la media di popolazione;

a) Individuare l intervallo di confidenza al 90% per la media di popolazione; Eserczo Il responsable marketng d una catena d negoz vuole analzzare l volume delle vendte mensl d un determnato bene d largo consumo. Una socetà che conduce rcerche d mercato è ncarcata d effettuare un

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

Statistica Descrittiva

Statistica Descrittiva Statstca Descrttva Corso d Davd Vettur Dat osservat Sano note le seguent msure dello spessore d una lastra d materale polmerco espresse n mllmetr 3.71 3.83 3.85 3.96 3.84 3.8 3.94 3.55 3.76 3.63 3.88 3.86

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

La retroazione negli amplificatori

La retroazione negli amplificatori La retroazone negl amplfcator P etroazonare un amplfcatore () sgnfca sottrarre (o sommare) al segnale d ngresso (S ) l segnale d retroazone (S r ) ottenuto dal segnale d uscta (S u ) medante un quadrpolo

Dettagli

Analisi degli errori. Introduzione J. R. Taylor, Introduzione all analisi degli errori, Zanichelli, Bo 1986

Analisi degli errori. Introduzione J. R. Taylor, Introduzione all analisi degli errori, Zanichelli, Bo 1986 Anals degl error Introduzone J. R. Taylor, Introduzone all anals degl error, Zanchell, Bo 1986 Sstem d untà d msura, rappresentazone numerca delle quanttà fsche e cfre sgnfcatve Resnck, Hallday e Krane

Dettagli

Macchine. 5 Esercitazione 5

Macchine. 5 Esercitazione 5 ESERCITAZIONE 5 Lavoro nterno d una turbomacchna. Il lavoro nterno massco d una turbomacchna può essere determnato not trangol d veloctà che s realzzano all'ngresso e all'uscta della macchna stessa. Infatt

Dettagli

Fisica Generale I Misure di grandezze fisiche e incertezze di misura Lezione 3 Facoltà di Ingegneria Livio Lanceri

Fisica Generale I Misure di grandezze fisiche e incertezze di misura Lezione 3 Facoltà di Ingegneria Livio Lanceri Fsca Generale I Msure d grandezze fsche e ncertezze d msura Lezone 3 Facoltà d Ingegnera Lvo Lancer Indce Abbamo mparato: Orgne e classfcazone delle ncertezze (error) d msura Rappresentazone delle ncertezze

Dettagli

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI METODI PER LO STUDIO DEL LEGAME TRA VARIABILI IN UN RAPPORTO DI CAUSA ED EFFETTO I MODELLI DI REGRESSIONE Prof.ssa G. Sero, Prof. P. Trerotol, Cattedra

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

Introduzione al Machine Learning

Introduzione al Machine Learning Introduzone al Machne Learnng Note dal corso d Machne Learnng Corso d Laurea Magstrale n Informatca aa 2010-2011 Prof Gorgo Gambos Unverstà degl Stud d Roma Tor Vergata 2 Queste note dervano da una selezone

Dettagli

Fisica Generale I Misure di grandezze fisiche e incertezze di misura Lezione 3 Facoltà di Ingegneria Livio Lanceri

Fisica Generale I Misure di grandezze fisiche e incertezze di misura Lezione 3 Facoltà di Ingegneria Livio Lanceri Fsca Generale I Msure d grandezze fsche e ncertezze d msura Lezone 3 Facoltà d Ingegnera Lvo Lancer Indce Abbamo mparato: Orgne e classfcazone delle ncertezze (error) d msura Rappresentazone delle ncertezze

Dettagli

LEZIONE 2 e 3. La teoria della selezione di portafoglio di Markowitz

LEZIONE 2 e 3. La teoria della selezione di portafoglio di Markowitz LEZIONE e 3 La teora della selezone d portafoglo d Markowtz Unverstà degl Stud d Bergamo Premessa Unverstà degl Stud d Bergamo Premessa () È puttosto frequente osservare come gl nvesttor tendano a non

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

Misure Ripetute ed Indipendenti

Misure Ripetute ed Indipendenti Msure Rpetute ed Indpendent Una delle metodologe pù semplc per valutare l affdabltà d una msura consste nel rpeterla dverse volte, nelle medesme condzon, ed esamnare dvers valor ottenut. Ovvamente, una

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

Norma UNI CEI ENV 13005: Guida all'espressione dell'incertezza di misura

Norma UNI CEI ENV 13005: Guida all'espressione dell'incertezza di misura orma UI CEI EV 3005: Guda all'espressone dell'ncertezza d msura L obettvo d una msurazone è quello d determnare l valore del msurando, n altre parole della grandezza da msurare. In generale, però, l rsultato

Dettagli

ELEMENTI DI STATISTICA

ELEMENTI DI STATISTICA ELEMENTI DI STATISTICA POPOLAZIONE STATISTICA E CAMPIONE CASUALE S chama popolazone statstca l nseme d tutt gl element che s voglono studare (ndvdu, anmal, vegetal, cellule, caratterstche delle collettvtà..)

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

Analisi statistica di dati biomedici Analysis of biologicalsignals

Analisi statistica di dati biomedici Analysis of biologicalsignals Anals statstca d dat bomedc Analyss of bologcalsgnals I Parte Inferenza statstca Agostno Accardo (accardo@unts.t) Master n Ingegnera Clnca LM Neuroscenze 2013-2014 e segg. Altman Practcal statstcs for

Dettagli

PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE. (Metodo delle Osservazioni Indirette) - 1 -

PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE. (Metodo delle Osservazioni Indirette) - 1 - PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE (Metodo delle Osservazon Indrette) - - SPECIFICHE DI CALCOLO Procedura software per la compensazone d una rete d lvellazone collegata

Dettagli

RETI TELEMATICHE Lucidi delle Lezioni Capitolo VII

RETI TELEMATICHE Lucidi delle Lezioni Capitolo VII Prof. Guseppe F. Ross E-mal: guseppe.ross@unpv.t Homepage: http://www.unpv.t/retcal/home.html UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA Facoltà d Ingegnera A.A. 2011/12 - I Semestre - Sede PV RETI TELEMATICHE Lucd

Dettagli

LE CARTE DI CONTROLLO

LE CARTE DI CONTROLLO ITIS OMAR Dpartento d Meccanca LE CARTE DI CONTROLLO Carte d Controllo Le carte d controllo rappresentano uno degl struent pù portant per l controllo statstco d qualtà. La carta d controllo è corredata

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

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

Misure indipendenti della stessa grandezza, ciascuna con una diversa precisione.

Misure indipendenti della stessa grandezza, ciascuna con una diversa precisione. Msure ndpendent della stessa grandezza, cascuna con una dversa precsone. Consderamo d avere due msure o n generale della stessa grandezza, ndpendent, caratterzzate da funzone denstà d probabltà d Gauss.

Dettagli

Calcolo delle Probabilità

Calcolo delle Probabilità alcolo delle Probabltà Quanto è possble un esto? La verosmglanza d un esto è quantfcata da un numero compreso tra 0 e. n partcolare, 0 ndca che l esto non s verfca e ndca che l esto s verfca senza dubbo.

Dettagli

INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA

INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA Lezone 7 - Indc statstc: meda, moda, medana, varanza INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA GRUPPO MAT06 Dp. Matematca, Unverstà d Mlano - Probabltà e Statstca per le Scuole Mede -SILSIS - 2007

Dettagli

CAPITOLO 3 Incertezza di misura Pagina 26

CAPITOLO 3 Incertezza di misura Pagina 26 CAPITOLO 3 Incertezza d msura Pagna 6 CAPITOLO 3 INCERTEZZA DI MISURA Le operazon d msurazone sono tutte nevtablmente affette da ncertezza e coè da un grado d ndetermnazone con l quale l processo d msurazone

Dettagli

GLI ERRORI SPERIMENTALI NELLE MISURE DI LABORATORIO

GLI ERRORI SPERIMENTALI NELLE MISURE DI LABORATORIO GLI ERRORI SPERIMETALI ELLE MISURE DI LABORATORIO MISURA DI UA GRADEZZA FISICA S defnsce grandezza fsca una propretà de corp sulla quale possa essere eseguta un operazone d msura. Msurare una grandezza

Dettagli

IL LEGAME TRA DUE VARIABILI I METODI DELLA CORRELAZIONE

IL LEGAME TRA DUE VARIABILI I METODI DELLA CORRELAZIONE IL LEGAME TRA DUE VARIABILI I METODI DELLA CORRELAZIONE CORRELAZIONE Legame - Assocazone - Accordo Relazone tra varabl valutare l grado d recproca nfluenza tra due varabl; valutare l grado d assocazone

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

Regressione Multipla e Regressione Logistica: concetti introduttivi ed esempi

Regressione Multipla e Regressione Logistica: concetti introduttivi ed esempi Regressone Multpla e Regressone Logstca: concett ntroduttv ed esemp I Edzone ottobre 014 Vncenzo Paolo Senese vncenzopaolo.senese@unna.t Indce Note prelmnar alla I edzone 1 Regressone semplce e multpla

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL Corso d CPS - II parte: Statstca Laurea n Informatca Sstem e Ret 2004-2005 1 Obettv della lezone Introduzone all uso d EXCEL Statstca descrttva Utlzzo dello strumento:

Dettagli

REGRESSIONE LINEARE. È caratterizzata da semplicità: i modelli utilizzati sono basati essenzialmente su funzioni lineari

REGRESSIONE LINEARE. È caratterizzata da semplicità: i modelli utilizzati sono basati essenzialmente su funzioni lineari REGRESSIONE LINEARE Ha un obettvo mportante: nvestgare sulle relazon emprche tra varabl allo scopo d analzzare le cause che possono spegare un determnato fenomeno È caratterzzata da semplctà: modell utlzzat

Dettagli

Trigger di Schmitt. e +V t

Trigger di Schmitt. e +V t CORSO DI LABORATORIO DI OTTICA ED ELETTRONICA Scopo dell esperenza è valutare l ampezza dell steres d un trgger d Schmtt al varare della frequenza e dell ampezza del segnale d ngresso e confrontarla con

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

Corso di Statistica (canale P-Z) A.A. 2009/10 Prof.ssa P. Vicard

Corso di Statistica (canale P-Z) A.A. 2009/10 Prof.ssa P. Vicard Corso d Statstca (canale P-Z) A.A. 2009/0 Prof.ssa P. Vcard VALORI MEDI Introduzone Con le dstrbuzon e le rappresentazon grafche abbamo effettuato le prme sntes de dat. E propro osservando degl stogramm

Dettagli

C.I. di Metodologia clinica

C.I. di Metodologia clinica C.I. d Metodologa clnca I metod per la sntes e la comuncazone delle nformazon sulla salute Come possamo trarre concluson attendbl su parametr a partre dalle stme camponare? I metod per la produzone delle

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

Principio di massima verosimiglianza

Principio di massima verosimiglianza Prncpo d massma verosmglana Sa data una grandea d cu s conosce la unone denstà d probabltà ; che dpende da un nseme de parametr ndcat con d valore sconoscuto. S vuole determnare la mglor stma de parametr.

Dettagli

Principio di massima verosimiglianza

Principio di massima verosimiglianza Prncpo d massma verosmglana Sa data una grandea d cu s conosce la unone denstà d probabltà ; che dpende da un nseme de parametr ndcat con d valore sconoscuto. S vuole determnare la mglor stma de parametr.

Dettagli

Leggere i dati da file

Leggere i dati da file Esempo %soluzon d una equazone d secondo grado dsp('soluzon d a^+b+c') anput('damm l coeffcente a '); bnput('damm l coeffcente b '); cnput('damm l coeffcente c '); deltab^-4*a*c; f delta0 dsp('soluzon

Dettagli

Analisi ammortizzata. Illustriamo il metodo con due esempi. operazioni su di una pila Sia P una pila di interi con le solite operazioni:

Analisi ammortizzata. Illustriamo il metodo con due esempi. operazioni su di una pila Sia P una pila di interi con le solite operazioni: Anals ammortzzata Anals ammortzzata S consdera l tempo rchesto per esegure, nel caso pessmo, una ntera sequenza d operazon. Se le operazon costose sono relatvamente meno frequent allora l costo rchesto

Dettagli

Analisi della Varianza

Analisi della Varianza Anals della Varanza Esempo: Una ndustra d carta usata per buste per salumere vuole mglorare la resstenza alla trazone del propro prodotto. S rtene che resstenza alla trazone = f(concentrazone d legno nella

Dettagli

LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE

LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE Lezone 6 - La statstca: obettv; raccolta dat; le frequenze (EXCEL) assolute e relatve 1 LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE GRUPPO MAT06 Dp. Matematca, Unverstà

Dettagli

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne Metod e Modell per l Ottmzzazone Combnatora Progetto: Metodo d soluzone basato su generazone d colonne Lug De Govann Vene presentato un modello alternatvo per l problema della turnazone delle farmace che

Dettagli

Adattamento di una relazione funzionale ai dati sperimentali

Adattamento di una relazione funzionale ai dati sperimentali Adattamento d una relazone 1 funzonale a dat spermental Sno ad ora abbamo vsto come può essere stmato, con un certo lvello d confdenza, l valore vero d una grandezza fsca (dretta o dervata) con l suo ntervallo

Dettagli

3. Esercitazioni di Teoria delle code

3. Esercitazioni di Teoria delle code 3. Eserctazon d Teora delle code Poltecnco d Torno Pagna d 33 Prevsone degl effett d una decsone S ndvduano due tpologe d problem: statc: l problema non vara nel breve perodo dnamc: l problema vara Come

Dettagli

STATISTICA PSICOMETRICA a.a. 2004/2005 Corsi di laurea. Scienze e tecniche neuropsicologiche Modulo 3 Statistica Inferenziale

STATISTICA PSICOMETRICA a.a. 2004/2005 Corsi di laurea. Scienze e tecniche neuropsicologiche Modulo 3 Statistica Inferenziale STATISTICA PSICOMETRICA a.a. 004/005 Cors d laurea Scenze e tecnche neuropscologche Modulo 3 Statstca Inferenzale Probabltà Dstrbuzon d probabltà Dstrbuzon camponare Stma ntervallare Verfca delle potes

Dettagli

STATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche, a.a. 2007/2008 Esercizi 16 novembre2007

STATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche, a.a. 2007/2008 Esercizi 16 novembre2007 STATISTICA SOCIALE Corso d laurea n Scenze Turstche, a.a. 07/08 Esercz 6 novembre07 Eserczo La Tabella contene alcun dat relatv a 6 lavorator delle azende Alfa e Beta. Tabella Lavorator delle azende Alfa

Dettagli

ANALISI ESPLORATIVA DI SERIE DI OSSERVAZIONI

ANALISI ESPLORATIVA DI SERIE DI OSSERVAZIONI ANALISI ESPLORATIVA DI SERIE DI OSSERVAZIONI Rappresentazone tabellare della sere storca Sequenza cronologca Sequenza ordnata Osservazon d massmo annuo d pogga n un gorno 2 Rappresentazone grafca della

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa 2012-2013 lezione 13: 24 aprile 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa 2012-2013 lezione 13: 24 aprile 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca fnanzara aa 2012-2013 lezone 13: 24 aprle 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/23? reammortamento uò accadere che, dopo l erogazone

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

Lezione 10. L equilibrio del mercato finanziario: la struttura dei tassi d interesse

Lezione 10. L equilibrio del mercato finanziario: la struttura dei tassi d interesse Lezone 1. L equlbro del mercato fnanzaro: la struttura de tass d nteresse Ttol con scadenza dversa hanno prezz (e tass d nteresse) dfferent. Due ttol d durata dversa emess dallo stesso soggetto (stesso

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

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

y. E' semplicemente la media calcolata mettendo

y. E' semplicemente la media calcolata mettendo COME FUNZIONA L'ANOVA A UN FATTORE: SI CONFRONTANO TANTE MEDIE SCOMPONENDO LA VARIABILITA' TOTALE Per testare l'potes nulla che la meda d una varable n k popolazon sa la stessa, s suddvde la varabltà totale

Dettagli

Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 23 e 30 marzo 2017

Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 23 e 30 marzo 2017 Tutorato d Complement d Anals Matematca e Statstca 23 e 30 marzo 2017 Gl esercz con l smbolo eo sono tratt da prove d esame del 2016 ( eo gorno/mese eo) Esercz dagl ncontr precedent 3. Una varable X può

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

I SINDACATI E LA CONTRATTAZIONE COLLETTIVA. Il ruolo economico del sindacato in concorrenza imperfetta, in cui:

I SINDACATI E LA CONTRATTAZIONE COLLETTIVA. Il ruolo economico del sindacato in concorrenza imperfetta, in cui: I IDACATI E LA COTRATTAZIOE COLLETTIVA Il ruolo economco del sndacato n concorrenza mperfetta, n cu: a) le mprese fssano prezz de ben n contest d concorrenza monopolstca (con extra-proftt); b) lavorator

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

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI TECNICHE DI ANALISI DEI DATI AA 16/17 PROF. V.P. SENESE Quest materal sono dsponbl per tutt gl student al seguente ndrzzo: https://goo.gl/rwabbd Seconda Unverstà d Napol (SUN) Dpartmento d Pscologa TECNICHE

Dettagli

Propagazione delle incertezze

Propagazione delle incertezze Propagazone delle ncertezze In questa Sezone vene trattato l problema della propagazone delle ncertezze quando s msurano pù grandezze dfferent,,,z soggette a error d tpo casuale e po s utlzzano tal grandezze

Dettagli

PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD /6045/5047/4038/371/377) 26 ottobre 2015 COMPITO D

PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD /6045/5047/4038/371/377) 26 ottobre 2015 COMPITO D FIRMA DELLO STUDENTE Cognome PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD. 3000/6045/5047/4038/37/377) 26 ottobre 20 Nome Numero d matrcola Corso d Laurea Cod. corso COMPITO D A fn della valutazone s terrà

Dettagli

Analisi statistica degli errori casuali

Analisi statistica degli errori casuali Anals statstca degl error casual error casual: dovut a ncertezze spermental non controllabl che comunque spngono l valore msurato con ugual probabltà n alto od n basso rspetto al valore vero. Quest error

Dettagli

Misure dirette utilizzate per il calcolo della misura indiretta X:

Misure dirette utilizzate per il calcolo della misura indiretta X: Propagazone degl error Msure drette utlzzate per l calcolo della msura ndretta X: ( ) a a a = ± Δ b = ( b ± Δ b) Il calcolo dell errore assoluto X ( espresso nella stessa untà d msura della grandezza X

Dettagli

MATERIALE PER IL CORSO DI INDAGINI E STATISTICHE PER IL TURISMO NON DIFFONDERE DA PERCORSI DI RICERCA SOCIALE (a cura di L.

MATERIALE PER IL CORSO DI INDAGINI E STATISTICHE PER IL TURISMO NON DIFFONDERE DA PERCORSI DI RICERCA SOCIALE (a cura di L. MATERIALE PER IL CORSO DI INDAGINI E STATISTICHE PER IL TURISMO NON DIFFONDERE DA PERCORSI DI RICERCA SOCIALE (a cura d L.Bernard) 3.3. Dsegn d camponamento d Lorenzo Bernard 3.3.1. Una defnzone per ntrodurre

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

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

Tutti gli strumenti vanno tarati

Tutti gli strumenti vanno tarati L'INCERTEZZA DI MISURA Anta Calcatell I.N.RI.M S eseguono e producono msure per prendere delle decson sulla base del rsultato ottenuto, come per esempo se bloccare l traffco n funzone d msure d lvello

Dettagli

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI TECNICHE DI ANALISI DEI DATI AA 017/018 PROF. V.P. SENESE Quest materal sono dsponbl per tutt gl student al seguente ndrzzo: https://goo.gl/hxl9zg Unverstà della Campana Lug Vanvtell Dpartmento d Pscologa

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2012-2013 Esercitazione: 4 aprile 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2012-2013 Esercitazione: 4 aprile 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2012-2013 Eserctazone: 4 aprle 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/41? Aula "Ranzan B" 255 post 1 2 3 4 5 6 7 8 9

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 1 =103 2 2 =97 3 3 =90 4 4 =119

Dettagli

Strutture deformabili torsionalmente: analisi in FaTA-E

Strutture deformabili torsionalmente: analisi in FaTA-E Strutture deformabl torsonalmente: anals n FaTA-E Il comportamento dsspatvo deale è negatvamente nfluenzato nel caso d strutture deformabl torsonalmente. Nelle Norme Tecnche cò vene consderato rducendo

Dettagli

DBMS multimediali A L B E R T O B E L U S S I B A S I D I D A T I A N N O A C C A D E M I C O 2 0 1 1 / 2 0 1 2

DBMS multimediali A L B E R T O B E L U S S I B A S I D I D A T I A N N O A C C A D E M I C O 2 0 1 1 / 2 0 1 2 DBMS multmedal A L B E R T O B E L U S S I B A S I D I D A T I A N N O A C C A D E M I C O 2 0 1 1 / 2 0 1 2 DBMS multmedal Def: Sono DBMS che consentono d memorzzare e recuperare dat d natura multmedale:

Dettagli

Programmazione e Controllo della Produzione. Analisi dei flussi

Programmazione e Controllo della Produzione. Analisi dei flussi Programmazone e Controllo della Produzone Anals de fluss Clent SERVIZIO Uscta Quanto al massmo produce l mo sstema produttvo? Quanto al massmo produce la ma macchna? Lo rsolvo con la smulazone? Sarebbe

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

03/03/2012. Campus di Arcavacata Università della Calabria

03/03/2012. Campus di Arcavacata Università della Calabria Campus d Arcavacata Unverstà della Calabra Corso d statstca RENDE a.a 0-00 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 Concentrazone Un altro aspetto d un nseme d dat che s aggunge alla meda e alla varabltà è costtuto

Dettagli

Contenuti: o Specificazione del modello. o Ipotesi del modello classico. o Stima dei parametri. Regressione semplice Roberta Siciliano 2

Contenuti: o Specificazione del modello. o Ipotesi del modello classico. o Stima dei parametri. Regressione semplice Roberta Siciliano 2 Corso d STATISTICA Prof. Roberta Sclano Ordnaro d Statstca, Unverstà d Napol Federco II Professore supplente, Unverstà della Baslcata a.a. 0/0 Contenut: o Specfcazone del modello o Ipotes del modello classco

Dettagli

= = = = = 0.16 NOTA: X P(X) Evento Acquisto PC Intel Acquisto PC Celeron P(X)

= = = = = 0.16 NOTA: X P(X) Evento Acquisto PC Intel Acquisto PC Celeron P(X) ESERCIZIO 3.1 Una dtta vende computer utlzzando on-lne, utlzzando sa processor Celeron che processor Intel. Dat storc mostrano che l 80% de clent preferscono acqustare un PC con processore Intel. a) Sa

Dettagli

VA TIR - TA - TAEG Introduzione

VA TIR - TA - TAEG Introduzione VA TIR - TA - TAEG Introduzone La presente trattazone s pone come obettvo d analzzare due prncpal crter d scelta degl nvestment e fnanzament per valutare la convenenza tra due o pù operazon fnanzare. S

Dettagli

Analisi dei flussi 182

Analisi dei flussi 182 Programmazone e Controllo Anals de fluss Clent SERVIZIO Uscta Quanto al massmo produce l mo sstema produttvo? Quanto al massmo produce la ma macchna? Anals de fluss 82 Programmazone e Controllo Teora delle

Dettagli