Introduzione. La regressione logistica

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Introduzione. La regressione logistica"

Transcript

1 Aals statstca multvarata La rgrsso logstca Autor Alsado Lubsco Stfaa Mga Marla Pllat

2 La rgrsso logstca Itroduzo S vuol dscrvr la rlazo d dpdza dl posssso d u attrbuto dcotomco da ua o pù varabl dpdt (X, X 2,, X p )X, d atura qualsas (coè, dffrtmt, quattatv o qualtatv). Alcu smp d attrbut dcotomc: pr u soggtto ch ha ottuto u prstto, la rsttuzo/o-rsttuzo dl prstto; pr ua baca, l fallmto/sopravvvza dopo u dato prodo d tmpo, pr u clt, l rscotro postvo/gatvo ad u offrta promozoal, pr u pazt sotto ossrvazo, la prsza/assza d ua data malatta.

3 La rgrsso logstca Itroduzo Gl obttv possoo ssr moltplc: dvduar tra l varabl dpdt qull a maggor potr splcatvo, ch vao qud trprtat com dtrmat dl posssso o mo dll attrbuto: a scoda ch sao corrlat postvamt o gatvamt co l fomo studato possoo ssr cosdrat rspttvamt com fattor d rscho o com fattor d protzo; rcrcar la combazo lar dll varabl dpdt ch mglo dscrma fra l gruppo dll utà ch possdoo l attrbuto qullo dll utà ch o lo possdoo; stmar la probabltà dl posssso dll attrbuto pr ua uova utà statstca su cu è stato ossrvato l vttor d varabl X, fssato pr tal probabltà u valor sogla, classfcar l utà alla catgora dll utà ch possdoo l attrbuto o a qullo dll utà ch o lo possdoo.

4 La rgrsso logstca Assuzo spcfcazo dl modllo S tratta d costrur u modllo d rgrsso pr Y, varabl rsposta dov Y dcotomca a valor, corrspodt rspttvamt all assza alla prsza dll attrbuto. I u modllo d rgrsso la quattà ch s potzza fuzo d X è l valor mdo artmtco dlla varabl dpdt Y codzoato ad u dato, E(Y ). Nl caso dl modllo d rgrsso logstca, qusto valor mdo codzoato corrspod a P(Y ), coè alla probabltà d possdr l attrbuto sam codzoata al fatto ch l vttor dll varabl dpdt assum valor. S vuol dscrvr la fuzo ch lga tal probabltà, ch dchrmo co π(), alla combazo dll varabl dpdt. Il modllo d rgrsso pr Y è duqu: ( ) ε Y π U modllo d rgrsso lar sarbb dl tutto approprato a qusto scopo. Ua fuzo lar d X, ssdo o lmtata (é frormt, é suprormt), potrbb dar luogo a valor stmat d π() str all trvallo [, ], qud prv d sso.

5 La rgrsso logstca Assuzo spcfcazo dl modllo Nl modllo d rgrsso lar l rror s dstrbusc ormalmt, co mda ulla varaza costat. Qusta assuzo o è valda quado Y è ua varabl dcotomca, prché tal caso l rror può assumr solo 2 valor: co mda ε Y π ( ) π π ( ) co probabltà π ( ) ( ) co probabltà π ( ), E ( ε ) [ π ( ) ] π ( ) π ( ) [ π ( ) ] varaza 2 2 ( ε ) [ π ( ) ] π ( ) π ( ) [ π ( ) ] π ( ) [ π ( ) ] V, ch dpd dal valor d X, qud o è costat. La varabl alatora Y sgu qud la dstrbuzo d Broull Br( π ()) co ( ) ( ) y [ ( )] ( f y π π y) co E Y π V ( Y) π ( ) [ π ( ) ] ( ) ( )

6 La rgrsso logstca Il modllo Pr dscrvr la rlazo d dpdza dlla probabltà ( ) P ( Y da valor d X(X, X 2,, X p ) S può usar la dstrbuzo logstca : π ) ( ) p j j pp j pp p j j j π. Il grafco d tal fuzo dscrv ua curva mootoa a forma d S allugata (dtta sgmod ), lmtata suprormt dalla rtta y frormt dalla rtta y, all qual td astotcamt. S cosdro sgut du smp rfrt al caso, pù smplc, cu v è ua sola varabl splcatva, X, cotua:

7 La rgrsso logstca Il modllo S cosdro sgut du smp rfrt al caso, pù smplc, cu v è ua sola varabl splcatva, X, cotua: grafco dlla fuzo π ( ) (qud, ) grafco dlla fuzo π ( ) (qud, 2 2 )

8 La rgrsso logstca Il modllo S cosdr, ora, la sgut fuzo d π (), dtta logt, π ( ) log t( π ( ) ) l π ( ) ; (3) Ch è l logartmo atural dl rapporto dlla probabltà codzoata d possdr l attrbuto alla probabltà codzoata d o possdrlo. Il rapporto fra probabltà assocat ad ua dcotoma, coè fra probabltà complmtar, è dtto odds Sosttudo è possbl dmostrar ch p logt j ( π )) ( j j Qud, mtr ) ( π è fuzo o lar dll varabl X, X 2,, X p, l logartmo dll odds, dtto logt, è fuzo lar dll stss.

9 La rgrsso logstca I modll lar gralzzat Il modllo logstco appart alla famgla d modll lar gralzzat ( gls GLM, gralzd lar modls). U modllo lar gralzzato mtt rlazo ua fuzo dl valor attso dlla varabl dpdt Y co l varabl splcatv attravrso u quazo lar. Esso è spcfcato da tr compot: la compot alatora: Y, Y 2, Y,, Y, costtuta da u sm d varabl alator assut rcprocamt dpdt co dstrbuzo d probabltà appartt alla famgla spozal, la compot sstmatca: p j, j j ch spcfca ua combazo lar dll varabl splcatv l modllo la fuzo lgam: g p ( E )) ( Y, j j j ch mtt rlazo la compot alatora la compot sstmatca dl modllo, spcfcado qual fuzo g dl valor attso d Y dpd larmt dall varabl splcatv.

10 La rgrsso logstca I modll lar gralzzat Spcfcado dvrs fuzo com fuzo lgam s ottgoo sgut cas partcolar d modllo lar gralzzato: prddo com fuzo lgam la fuzo dttà, g ( E Y )) E( Y ), s ott p ( ) E Y j j j ch è l tradzoal modllo d rgrsso lar ( E( Y ) prddo com fuzo lgam la fuzo logt, g ( E( Y )) l, s ha p E( Y ) l j E( Y ) j j E( Y ) ch, posto Y dcotomca a valor, è l modllo d rgrsso logstca prddo com fuzo lgam la fuzo logartmo, ( E Y )) l[ E( Y )] p [ E( )] l Y j j j ch è domato modllo log-lar. g, s ha (

11 La rgrsso logstca Stma d paramtr Poché o val l omoschdastctà d rsdu o è possbl adottar l mtodo d stma d mm quadrat. S può usarl mtodo dlla massma vrosmglaza. Cosdramo, pr smplctà l modllo co ua sola varabl dpdt, X,, ( ) π trm d logt ( ) π π ( ) ( ) g l Rcordado l pots d dpdza rcproca dll varabl campoar dl campo ossrvato y,..., y,..., y s scrv: Y,..., Y,..., Y, la fuzo d vrosmglaza L [ ] ( ) y (, ) f ( y ) π ( ) π ( ) y

12 La rgrsso logstca La stma d paramtr Rcavamo la fuzo d log-vrosmglaza: ( ) ( ) [ ] ( ) ( ) [ ] { } y y l l l, π π ( ) ( ) ( ) [ ] y l l π π π ( ) y l ( ) y l ( ) [ ] { } y l.

13 La rgrsso logstca La stma d paramtr Calcolado l drvat parzal dlla (4) rsptto a paramtr, podol ugual a, s rcava l sstma dll quazo d vrosmglaza, la cu soluzo rsttusc l stm d massma vrosmglaza, ch dchamo rspttvamt co b b : b b b b b b b b y y L quazo ottut o soo lar ll cogt b b, qud la loro soluzo o è mmdata, ma rchd l mpgo d mtod umrc tratv comumt mplmtat softwar d aals statstca d dat.

14 La rgrsso logstca La stma d paramtr Gl stmator d massma vrosmglaza godoo dlla proprtà d quvaraza rsptto a trasformazo fuzoal dffrzabl la stma d π ( ) rsulta qud: b b ˆ π ( ) b b, rapprsta l valor d Y stmato dal modllo d rgrsso logstca corrspodza d X. Astotcamt, sotto codzo o partcolarmt rstrttv, gl stmator d massma vrosmglaza soo corrtt, ormodstrbut d ffct.

15 La rgrsso logstca Vrfca d pots Qust proprtà prmttoo d costrur opportu statstch-tst pr l cotrollo d pots su paramtr d costrur trvall d cofdza pr paramtr cogt. G vrosm. modllo sza la varabl 2l 2l vrosm. modllo co la varabl ˆ π ( ) [ ( )] ( y y ) ˆ π Tal statstca-tst è dtta tst rapporto d vrosmglaza (llhood rato tst). Sotto l pots zro H: ch l srmto dlla varabl X l modllo o apport u cotrbuto sgfcatvo, ll uvrso d campo la varabl campoara G s dstrbusc astotcamt com ua varabl alatora 2 χ () ; cofrotado l p-valu corrspodt al valor gcalc d G, calcolato sul campo ossrvato, co u prfssato lvllo d sgfcatvtà α è possbl cocludr crca l pots H : 2 () P( χ >gcalc)< α rfuto H 2 P( χ () >gcalc)> α o rfuto H

16 La rgrsso logstca Itrprtazo d paramtr Nl modllo smplc d rgrsso lar l valor d rapprsta la varazo mda d Y al crscr d u utà d X. Nl modllo smplc d rgrsso logstca, ( ) π trm d logt ( ) ( ) π ( ) l π, g s ha ch g ( ) g( ) ( ) sprm la varazo dl logt corrspodt ad u crmto utaro d X. Pr l trprtazo umrca s dvoo dstgur dvrs stuazo

17 La rgrsso logstca Varabl dpdt dcotomca X dca l assza o la prsza d u dato attrbuto, assumdo rspttvamt valor. Allora ach l odds assumrà solo du valor, qu d sguto rportat: P Y P Y ( X ) P( Y X ) ( X ) P( Y X ) π π ( ), π ( ) ( ). π ( ) Il rapporto d du valor d odds, dtto odds rato, è ugual a π ( ) ( ) odds rato π ( ) π ( ) π Qud, applcado ad tramb trm dll uguaglaza la trasformata logartmca, s ha π ( ) π ( ) π ( ) ( ) ( ) l π π π ( ) ( ( ) ) logt( ( ) ) g( ) g( ) l π l logt π π. ( ) π ( ) Ovvro, msura la varazo l logt dovuta al posssso dll attrbuto dscrtto da X..

18 La rgrsso logstca Varabl dpdt catgorca o ordal Sa X ua varabl catgorca o ordal a modaltà. S rcord l modaltà d X attravrso varabl dummy. S l calcolo dgl odds rato l gruppo dll utà portatrc dlla modaltà corrspodt all aullamto d tutt l dummy v prso com gruppo d rfrmto qul tpo d codfca garatsc ch l logartmo dll odds rato dl gruppo dll utà ch portao l -sma modaltà d X rsptto al gruppo d rfrmto è (pr,, -): odds pr l odds pr X X modaltà - sma modaltà d rfrmto ( odds pr X modaltà - sma) l( odds pr X modaltà d rfrmt ) l o ( D,..., D,..., D ) g( D,..., D,..., D ) g (,...,..., ),...,...,, Qud, l odds rato d qusto gruppo rsptto al gruppo d rfrmto è ugual a, ;

19 La rgrsso logstca Varabl dpdt cotua Pr X cotua, sprssa ua data utà d msura, s ha ch odds pr X l l odds pr X ( odds pr X ) l( odds pr X ) ( ) g( ) ( ) ( ) g ; qud l odds rato corrspodt ad u crmto utaro d X è ugual a. S, a f trprtatv, è pù trssat cosdrar u crmto d c utà (c ) puttosto ch u crmto utaro d X, allora l logartmo dll odds rato corrspodt è ugual a odds pr X c l odds pr X ( c) ( ) c qud l odds rato pr u crmto d X par a c utà val c.

20 La rgrsso logstca Valutazo dlla bota d adattamto Voglamo valutar quato l modllo adattato sa ffcac l dscrvr la varabl dpdt Y, ovvro valutar la botà d adattamto (goodss of ft). Occorr dfr cosa sgfca ch u modllo è adatto o adguato a dscrvr l fomo sam. Sclta u opportua msura sttca dlla dffrza tra valor d Y ossrvat, y, qull stmat dal modllo, ŷ (,..., ), u modllo è adguato s produc valor pccol d qusta msura s l cotrbuto dll -smo cofroto a tal msura rtra lmt dlla varabltà trsca dl fomo, dscrtta dal trm d rror dl modllo. Qud ua valutazo complta dl grado d adguatzza dl modllo rchd: Il calcolo d opportu msur d sts su rsdu dl modllo (dcatv dll adattamto global dl modllo) u sam accurato d sgol rsdu, spsso attravrso u spzo grafca

21 La rgrsso logstca Msur sttch dlla qualtà dll adattamto Dao u dcazo dll adattamto global dl modllo sul complsso dll utà statstch ossrvat: valor grad sgalao ua bassa qualtà dl modllo, ma valor pccol o scludoo la possbltà ch pr qualch utà s vrfch u adattamto partcolarmt scarso Esstoo mod altratv d msurar la dvrgza tra l valor ossrvato pr la varabl rsposta l corrspodt valor stmato dal modllo, coè d msurar rsdu. I partcolar, rsdu pù comumt mpgat soo: l rsduo d Parso l rsduo d dvac. Sa J l umro d combazo dvrs (covarat pattr),d valor dll varabl dpdt ossrvat ll utà statstch ( J < ), ch corrspod al umro d logt stmat dal modllo d rgrsso logstca. Sa l umro d utà statstch ch portao ua grca combazo d valor,,, J. Sao y ŷ rspttvamt l umro ossrvato l umro stmato d utà statstch pr cu Y corrspodza dl suddtto covarat pattr, coè yˆ ˆ( π ) gˆ ( ) gˆ ( )

22 La rgrsso logstca Msur sttch dlla qualtà dll adattamto Poché oguo d J valor y corrspod a ua umrostà dffrt ad ua dffrt probabltà d succsso ˆ π ( ) πˆ, rsdu ( y ŷ ) soo dffcl da trprtar. La cofrotabltà può ssr ottuta dvddo cascu rsduo pr l corrspodt scarto quadratco mdo, ottdo l rsduo d Parso. Tal rsduo pr l grco covarat pattr è così dfto: r ( y, ˆ π ) y ˆ π. ˆ π ( ˆ π ) Il corrspodt rsduo d dvac s dfsc com sgu: ( ) 2 y l ( y ) d y y y,ˆπ l ˆ ( ˆ ), π π dov l sgo è qullo d ( y ˆ ). y 2

23 La rgrsso logstca Msur sttch dlla qualtà dll adattamto L msur sttch d adattamto global ch s basao su qust du tp d rsdu soo costrut com somma d quadrat d rsdu. Nl caso d rsdu d Parso s ha la statstca ch-quadrato d Parso: (,πˆ ) 2 χ r y 2, S s adoprao rsdu d dvac, la somma d loro quadrat è la dvac: D d ( ˆ ) 2 y,π, La dstrbuzo astotca d qust du statstch ll uvrso d campo ll pots ch l modllo adattato 2 rapprst adguatamt dat è qulla d u χ ( J ( p )) La dstrbuzo astotca d qust du statstch ll uvrso d campo ll pots ch l modllo adattato 2 rapprst adguatamt dat è qulla d u χ ( J ( p )) Valor pccol dlla statstca dcao u buo adattamto, mtr valor grad suggrscoo ch l dvaro tra l ossrvato l attso o è da attrbur al solo rror d campoamto. Qud s l valor calcolato dlla statstcatst o è sgfcatvo, ovvro ch l corrspodt p-valu è maggor d u lvllo α prfssato, l pots zro d

24 La rgrsso logstca Dagostch su rsdu L spzo d rsdu cost prmo luogo d cotrollar la valdtà dll assuzo dall qual l aals ha prso l moss. Pr smpo, è possbl cotrollar l pots d lartà dlla rlazo fra l logt(p[y X]) u dato rgrssor cotuo X attravrso la rapprstazo grafca d put d coordat (, ˆ ), pr,, J (co J ). S la umrostà campoara o è troppo lvata, può ssr utl aalzzar u smplc grafco d rsdu ( ordata) corrspodt all var utà statstch (lcat ascssa). Dato ch u buo modllo rsdu dovrbbro ssr prossm allo, l utltà d qusto grafco sta lla possbltà d vdzar la prsza d rsdu grad ( valor assoluto; d solto str all trvallo [-2, 2]), coè d valor ch l modllo o è grado d spgar. U altro grafco utl pr valutar l adguatzza dl modllo è qullo cott valor stmat ascssa rsdu ordata: u buo modllo tal put dovrbbro ssr dspost casualmt toro all ass dll ascss. S vc s vdzao adamt partcolar potrbb o ssr corrtta la sclta dl logt com fuzo lgam. Qusta vtualtà può rapprstar ua spgazo ach pr comportamt dfform dall attso l grafco ch cotrolla la ormaltà d rsdu. La rcrca d valor aomal può ssr ffttuata ach valutado la dffrza lla stma d paramtr cosgut all scluso dal data st d u utà alla volta y

Bisogna innanzitutto calcolare le variazioni annue: loro o per riassumere distribuzioni che hanno andamento

Bisogna innanzitutto calcolare le variazioni annue: loro o per riassumere distribuzioni che hanno andamento La mda omtrca Pr ua dstrbuzo utara d u carattr quattatvo d trm, la mda omtrca è dfta com: K usata pr sttzzar dat ch ha sso moltplcar fra loro o pr rassumr dstrbuzo ch hao adamto omtrco S applca pr dtrmar

Dettagli

CAP. 6 INFERENZA STATISTICA BAYESIANA

CAP. 6 INFERENZA STATISTICA BAYESIANA Corso d laura magstral SCIENZE STATISTICHE (Not ddattch) Bruo Chadotto Vrso 4 Cap 6 Ifrza statstca baysaa Itroduzo CAP 6 BAYESIANA N captol prcdt s è stata affrotata, modo quas sclusvo, la problmatca dll

Dettagli

Ciò infine permette di classificare le unità secondo una graduatoria di rango della distribuzione mediante la matrice R di uguale dimensione.

Ciò infine permette di classificare le unità secondo una graduatoria di rango della distribuzione mediante la matrice R di uguale dimensione. I mtod d sts Data ua matrc d dat comosta d rgh colo, dov rarsta l umro d utà trrtoral da classfcar (ad smo l 03 rovc rarsta l umro d dcator trrtoral. Il rocsso d lavorazo uò ssr così rarstato forma matrcal:

Dettagli

LIUC ebook. Analisi Matematica. Anna Maria Mascolo Vitale

LIUC ebook. Analisi Matematica. Anna Maria Mascolo Vitale LIUC Boo Aals Matmatca Aa Mara Mascolo Vtal LIUC Boo Aals Matmatca Aa Mara Mascolo Vtal LIUC Uvrstà Cattao Castllaza Aals matmatca Aa Mara Mascolo Vtal Coprght Uvrstà Carlo Cattao - LIUC Cso Mattott

Dettagli

Limiti di successioni - svolgimenti

Limiti di successioni - svolgimenti Limiti di succssioi - svolgimti Scrivrmo a b quado a b =. Calcoliamo qusto it, raccoglido il fattor al umrator al domiator. Si ha 2 + 2 4 = + 2 2 3! 4 3!. Iazitutto, ricordiamo ch Ioltr, si ha utilizzado

Dettagli

Le soluzioni della prova scritta del 17 Dicembre 2014

Le soluzioni della prova scritta del 17 Dicembre 2014 L soluzo dlla prova scrtta dl 7 Dcmbr 04 Sa data la fuzo f a Trova l domo d f b Scrv, splctamt pr stso (o soo suffct dsg, qual soo gl trvall cu f è postva qull cu è gatva c Dtrma l vtual trszo co gl ass

Dettagli

Variabili aleatorie una variabile aleatoria ( v.a.)

Variabili aleatorie una variabile aleatoria ( v.a.) Varabl alator ua varabl alatora ( v.a.) ua applcazo ch assoca u umro ral [0,] ad og rsultato dllo spazo dgl vt gral og sprmto alatoro carattrzzabl tramt ua varabl alatora dscrta o cotua Varabl alator dscrt:

Dettagli

LA MODA: Unità: è il valore della variabile X osservato il maggior numero di volte;

LA MODA: Unità: è il valore della variabile X osservato il maggior numero di volte; Apput d Statstca Socal Uvrstà Kor d Ea IDICI DI POSIZIOE O DI TEDEZA CETRALE Gl dc d poszo, o d tdza ctral, soo umr ch sprmoo la sts umrca d ua dstrbuzo ( ) statstca smplc d ua varabl X. I valor ossrvat

Dettagli

S O L U Z I O N I + 100

S O L U Z I O N I + 100 S O L U Z I O N I Nl 00 un farmaco vnva vnduto a 70 a) Nll pots ch ogn anno l przzo aumnt dl 3% rsptto all anno prcdnt quanto vrrbb a costar lo stsso farmaco nl 0? b) Supponamo ch l przzo dl farmaco nl

Dettagli

EffePi Srl. Valore immobiliare: gestire ed amministrare per creare il valore degli immobili. EffePi S.r.l. Valore Immobiliare. EffePi S.r.l.

EffePi Srl. Valore immobiliare: gestire ed amministrare per creare il valore degli immobili. EffePi S.r.l. Valore Immobiliare. EffePi S.r.l. EffP Srl Valor mmoblar: gstr d ammstrar pr crar l valor dgl mmobl 1 Il Il U mmobl è u valor ch va prsrvato, curato, gstto matuto l tmpo. EffP è u azda ata pr forr srvz ch sostgoo l vostro. Il Valor dlla

Dettagli

Definizione e proprietà dei numeri complessi

Definizione e proprietà dei numeri complessi umr complss Dfo proprtà d umr complss Rapprstao gomtrca d umr complss Espoal d u umro complsso Cougao d u umro complsso Radc -sm dll utà Dfo proprtà d umr complss U umro complsso é ua coppa ordata d umr

Dettagli

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

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

Dettagli

frazione 1 n dell ammontare complessivo del carattere A x

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

Dettagli

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

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

Dettagli

DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II

DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II FACOLTA DI INGEGNERIA Laurea Specalstca Igegera Cvle NO Guseppe T Aroca CORSO DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II Aals e prevsoe statstca delle varabl drologche Lezoe X: Scelta d u modello probablstco Aals e

Dettagli

L equazione del reticolo cristallino

L equazione del reticolo cristallino Chmc sc supror Modulo L quzo dl rtcolo crstllo Srgo Brutt Rchmo d mtmtc: l sr d ourr U quluqu uzo () può ssr rpprstt spso d Tylor purchè l uzo () s drzbl - volt : ( )!... Nl cso cu ()=g() s u uzo prodc

Dettagli

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

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

Dettagli

LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA

LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA A FUNZIONE DI VEROSIMIGIANZA HA UN RUOO IMPORTANTE NEA PROCEDURE DI INFERENZA STATISTICA COME: ) METODO DI COSTRUZIONE DI STIMATORI (IN SITUAZIONI COMPESSE) ) METODO DI INDIVIDUAZIONE DI TEST UNIFORMEMENTE

Dettagli

L soluzon Data la funzon ln( ) f ( ) 3 a trova l domno d f b scrv, splctamnt pr stso, qual sono gl ntrvall n cu f() rsulta postva qull n cu rsulta ngatva c dtrmna l vntual ntrszon con gl ass d studa l

Dettagli

Indici di Posizione. Gli indici si posizione sono misure sintetiche ( valori caratteristici ) che descrivono la tendenza centrale di un fenomeno

Indici di Posizione. Gli indici si posizione sono misure sintetiche ( valori caratteristici ) che descrivono la tendenza centrale di un fenomeno Idc d Poszoe Gl dc s poszoe soo msure stetche ( valor caratterstc ) che descrvoo la tedeza cetrale d u feomeo La tedeza cetrale è, prma approssmazoe, la modaltà della varable verso la quale cas tedoo a

Dettagli

Lezione 4. La Variabilità. Lezione 4 1

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

Dettagli

Indipendenza in distribuzione

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

Dettagli

Esercitazione 4 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 4 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazoe 4 del corso d Statstca (parte ) Dott.ssa Paola Costat Febbrao 0 Eserczo Data la dstrbuzoe del carattere Reddto d cu all eserczo precedete se e msur l grado d cocetrazoe. La cocetrazoe d u carattere

Dettagli

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

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

Dettagli

Elementi di Statistica descrittiva Parte III

Elementi di Statistica descrittiva Parte III Elemet d Statstca descrttva Parte III Paaa Idce d asmmetra (/) Idce d forma che esprme l grado d asmmetra (skewess) d ua dstrbuzoe. Sao u, u,,u osservazo umerche. Chamamo dce d asmmetra l espressoe: c

Dettagli

Interferenza e diffrazione con gli esponenziali complessi. Nota

Interferenza e diffrazione con gli esponenziali complessi. Nota Intrfrnza dffrazon con gl sponnzal complss ota on s fanno commnt sul sgnfcato d rsultat ottnut, n su qullo dll pots d volta n volta assunt: lo scopo solo qullo d mostrar com funzon n pratca l formalsmo

Dettagli

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

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

Dettagli

Caso studio 4. La media geometrica. Esempio

Caso studio 4. La media geometrica. Esempio Caso studo 4 U vsttor dv dcdr s vstr l suo captal d 0.000 uro obblazo a tasso sso o a tasso varabl. Il tasso sso d trss ch l v proposto è dl 4% auo, pr u vstmto a 5 a. Pr l obblazo a tasso varabl l v vc

Dettagli

Il modello di regressione lineare semplice (1) Studio della dipendenza riepilogo

Il modello di regressione lineare semplice (1) Studio della dipendenza riepilogo Studo della dpedeza replogo Abbamo vsto due msure d assocazoe tra caratter: ) msure d assocazoe basate sull dpedeza dstrbuzoe ( χ, V d Cramer) possoo essere applcate a coppe d caratter qualuque (ache etrambe

Dettagli

MEDIA DI Y (ALTEZZA):

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

Dettagli

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE DATA MINING PER IL MARKETING 63 or Mrco R mr@upr.t Sto wb dl corso http://www.r.t/dmm LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE LA REGRESSIONE LINEARE Esst u rlzo lr tr X? I cso ffrmtvo: Com vr u vrbl dpdt fuzo

Dettagli

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

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

Dettagli

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

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

Dettagli

LE SOLUZIONI. [Per definizione la concentrazione di una soluzione è il rapporto

LE SOLUZIONI. [Per definizione la concentrazione di una soluzione è il rapporto LE SOLUZIONI. Una soluzon (d un crto soluto n un crto solvnt dl pso d kg è concntrata al 0%. Calcolar la quanttà d solvnt (n kg ch s dv aggungr alla soluzon pr ottnr una nuova soluzon, concntrata al 0%.

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

Si possono distuguere due casi: a) molecole distinguibili: il numero di modi è dato da

Si possono distuguere due casi: a) molecole distinguibili: il numero di modi è dato da ESISTE UA OTEOLE DIFFEEA TA LE SOLUIOI DEI POLIEI E QUELLE DELLE OLECOLE PICCOLE DOUTA ALLA DIFFEEA DI DIESIOI TA LE OLECOLE POLIEICHE E QUELLE DEL SOLETE. Pr qusto motvo trattrmo l soluzon polmrch attravrso

Dettagli

Abbiamo a disposizione i seguenti pattern appartenenti a tre classi A, B e C B C A

Abbiamo a disposizione i seguenti pattern appartenenti a tre classi A, B e C B C A RICONOSCIMENO DI FORME Mtod No Paramtrc pr la Classfcazo Suprvsoata Captolo 5 ESERCIZIO Abbamo a dsposzo sgut pattr appartt a tr class A, B C. A..3.7.4..0.6.9 B.7.4 C.4.5.6...4..0.8.6..3.5.9 C propoamo

Dettagli

CENNI SULL USO DEL METODO SIMBOLICO PER IL CALCOLO DELLA

CENNI SULL USO DEL METODO SIMBOLICO PER IL CALCOLO DELLA ENN SU USO DE METODO SMBOO PE AOO DEA SPOSTA N EGME PEMANENTE SNUSODAE DE UT osdramo u crcuo composo da ua r d lm lar pass com rssor, codsaor, duor a cu è applcao u graor d forza lromorc l qual forsc ua

Dettagli

COMPLEMENTI DI STATISTICA. L. Greco, S. Naddeo

COMPLEMENTI DI STATISTICA. L. Greco, S. Naddeo COMPLEMENTI DI STATISTICA L. Greco, S. Naddeo INDICE. GENERALITA SULLA VERIFICA DI IPOTESI. Itroduzoe 4. I test d sgfcatvtà 5.3 Gl tervall d cofdeza 7.4 Le potes alteratve.5 La poteza del test 5.6 Il test

Dettagli

FONDAMENTI DI STATISTICA 1

FONDAMENTI DI STATISTICA 1 FONDAMENTI DI TATITICA Lug Musso () Vcza Torator () Poltcco d Mlao DICA Pazza Loardo da Vc, 3 33 Mlao Tl -399-65 Fa -399-66 -mal lugmusso@polmt () Poltcco d Mlao DICA Pazza Loardo da Vc, 3 33 Mlao Tl -399-65

Dettagli

I percentili e i quartili

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

Dettagli

Problemi di routing di veicoli: 2 Modelli e rilassamenti per il TSP

Problemi di routing di veicoli: 2 Modelli e rilassamenti per il TSP Problm d routg d vcol: Modll rlassamt pr l TP Dal Vgo DEI, Uvrstà d Bologa dvgo@ds.ubo.t Problma dl Commsso Vaggator (TP) caso partcolar: dposto vcolo d capactà llmtata mmzzar l costo pr srvr tutt clt

Dettagli

Diodo: V D > 0. n p = N. p n0. x n. -x p 0. Figura 1

Diodo: V D > 0. n p = N. p n0. x n. -x p 0. Figura 1 CORREI E IOO Pr l calcolo dlla corrt l dodo rsza d ua tso d olarzzazo stra faccamo l sgut ots smlfcatv: 1. cotatt mtallo-smcoduttor co l zo d soo d to ohmco, ovvrosa ad ss è assocata ua caduta d tso roorzoal

Dettagli

Esercitazione 5 del corso di Statistica (parte 1)

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

Dettagli

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

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

Dettagli

Esercizio 1. Costruire un esempio di variabili casuali X ed Y tali che Cov(x,y) = 0, ma X ed Y siano dipendenti.

Esercizio 1. Costruire un esempio di variabili casuali X ed Y tali che Cov(x,y) = 0, ma X ed Y siano dipendenti. srcz d conomtra: sr srczo Costrur un smpo d varabl casual d tal ch Cov(,), ma d sano dpndnt. Soluzon Dobbamo vrcar l sgunt condzon: σ [ ] [ ] [ ] covaranza nulla ) ( ) ( ) dpndnza non lnar Prma cosa da

Dettagli

3 - Trasformata di Fourier discreta Discrete Fourier Transform ( DFT)

3 - Trasformata di Fourier discreta Discrete Fourier Transform ( DFT) 3 - rasormata d orr dscrta Dscrt orr rasorm D - Dscrtzzazo dlla sr d orr - Dzo rortà dlla D - D d sgal traslat - U smo d D - ormla d vrso dlla D - Egaglaza d Parsval - D ral 3 - Dscrtzzazo dlla sr d orr

Dettagli

( ) ε > 0, δ 0. +, con 1. ) si può centrare in c prendendo δ = min { δ1, , δ > 0. I c. c R un punto di I e f una funzione definita in \{ }

( ) ε > 0, δ 0. +, con 1. ) si può centrare in c prendendo δ = min { δ1, , δ > 0. I c. c R un punto di I e f una funzione definita in \{ } Alcu cosidrazioi sulla dfiizio di limit Alcu cosidrazioi sui limiti di fuzioi Itori di u puto U itoro (complto) di u puto è u qualsiasi itrvallo aprto cui il puto apparti Esmpi: (,3) è u itoro di [,3)

Dettagli

La media aritmetica. La sua individuazione si basa sulla logica della trasferibilità di un carattere. Se la funzione f( ) corrisponde alla somma:

La media aritmetica. La sua individuazione si basa sulla logica della trasferibilità di un carattere. Se la funzione f( ) corrisponde alla somma: La meda artmetca La sua dvduazoe s basa sulla logca della trasferbltà d u carattere. ( ) = ( µ µ ) f,, f,, volte Se la fuzoe f( ) corrspode alla somma: + + + = µ + µ + + µ volte + + + = µ µ X= = La meda

Dettagli

b) Relativamente alla variabile PREZZO, fornire una misura della variabilità della distribuzione attraverso

b) Relativamente alla variabile PREZZO, fornire una misura della variabilità della distribuzione attraverso ESERCIZIO Co rfermeto a dvers modell d auto del medesmo segmeto d mercato e cldrata s soo rlevat dat sul prezzo d lsto mglaa d euro (X), la veloctà massma dcharata km/h (Y) ed l peso kg (Z). I dat soo

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

y = α + βx + ε Qui ci soffermeremo su un unica classe di modelli, detti modelli statistici lineari. Si veda la seguente figura:

y = α + βx + ε Qui ci soffermeremo su un unica classe di modelli, detti modelli statistici lineari. Si veda la seguente figura: Il problema della regressoe s poe quado l valore d ua varable aleatora y, chamata varable dpedete, è fuzoe d ua varable o aleatora x, chamata varable dpedete Qu c soffermeremo su u uca classe d modell,

Dettagli

Principi ed applicazioni del metodo degli elementi finiti. Formulazione base con approccio agli spostamenti

Principi ed applicazioni del metodo degli elementi finiti. Formulazione base con approccio agli spostamenti Prncp d applcazon dl mtodo dgl lmnt fnt Formulazon bas con approcco agl spostamnt PRINCIPIO DEI LAVORI VIRTALI Data una crta statca: sforz σ j, forz d volum F forz d suprfc f j ; s dmostra ch mporr la

Dettagli

APPUNTI DI STATISTICA DESCRITTIVA 2 Con applicazioni nell ambiente statistico R Versione preliminare agosto 2006

APPUNTI DI STATISTICA DESCRITTIVA 2 Con applicazioni nell ambiente statistico R Versione preliminare agosto 2006 APPUNTI DI TATITICA DECRITTIVA Co applcazo ll ambt statstco R Vrso prlmar agosto 006 Vttoro Colagrad TUDIO DELLE RELAZIONI TRA DUE CARATTERI TATITICI Nll aals d dat s è spsso trssat a studar s tra du carattr

Dettagli

I motori a COMBUSTIONE INTERNA ALTERNATIVI sono classificati in

I motori a COMBUSTIONE INTERNA ALTERNATIVI sono classificati in M O T O R I A C O M B U S T I O N E I N T E R N A Soo MACCHINE MOTRICI TERMICHE cu l ra trmca (CALORE) v rodotta all tro dlla stssa maccha rucado u comustl assoso o lqudo faclmt ulzzal. L ENERGIA ELASTICA

Dettagli

1 - Numeri complessi. 1.0 Breve cronologia dei simboli Definizione e proprietà dei numeri complessi

1 - Numeri complessi. 1.0 Breve cronologia dei simboli Definizione e proprietà dei numeri complessi - um complss - Dfo poptà d um complss - Rappstao gomtca d um complss - Espoal d u umo complsso - Cougao d u umo complsso - Radc -sm dll utà I matmatca l voluo o s fao dstuggdo mod pcdt ch matao smp la

Dettagli

Sistemi e Tecnologie della Comunicazione

Sistemi e Tecnologie della Comunicazione Sstm olog dll Comuzo Complmt : sr trsformt d Fourr Formul d prostfrs L formul d prostfrs sprmoo l vlor d so o d somm d gol prodott d s d gol gol, vvrs: ( α β ) ( α ) ( β ) ( α ) ( β ) ( α β ) ( α ) ( β

Dettagli

Quale retta? La retta migliore è quella che più si avvicina all insieme dei 115

Quale retta? La retta migliore è quella che più si avvicina all insieme dei 115 Quale retta? Quale retta? Questa? Oppure questa? Questa certamete o! 0 1 0 1 La retta mglore è quella che pù s avvca all seme de 115 put corrspodet alle coppe d valor (x, y ). Per la stma de parametr s

Dettagli

Incertezza di misura

Incertezza di misura Icertezza d msura Itroduzoe e rcham Come gà detto rsultat umerc ottebl dalle msurazo soo trsecamete caratterzzat da aleatoretà è duque sempre ecessaro stmare ua fasca d valor attrbubl come msura al msurado;

Dettagli

MECCANISMI COMBINATI DI SCAMBIO TERMICO: Coefficiente Globale di Scambio Termico U

MECCANISMI COMBINATI DI SCAMBIO TERMICO: Coefficiente Globale di Scambio Termico U MECCANISMI COMBINAI DI SCAMBIO ERMICO: Coffct Global d Scambo rmco U All tro com all stro d u ambt possamo ar: a. Cozo tra l ara l part tra l ara ( a ) gl oggtt b. Irraggamto tra gl oggtt tra qust l part

Dettagli

SIMULAZIONE DI ESAME ESERCIZI. Cattedra di Statistica Medica-Università degli Studi di Bari-Prof.ssa G. Serio 1

SIMULAZIONE DI ESAME ESERCIZI. Cattedra di Statistica Medica-Università degli Studi di Bari-Prof.ssa G. Serio 1 SIMULAZIONE DI ESAME ESERCIZI Cattedra d Statstca MedcaUverstà degl Stud d BarProf.ssa G. Sero ESERCIZIO. Alcu autor hao studato se la depressoe possa essere assocata a dc serologc d process autommutar

Dettagli

Statistica. Statistica descrittiva

Statistica. Statistica descrittiva Statstca La statstca rguarda la raccolta, prstazo, aals laborazo utlzzazo d dat umrc allo scopo d ffttuar frz, strapolazo, d forr dcazo dcsoal stuazo ch prstao u crto grado d alatortà. Essa è utlzzata

Dettagli

5 - IMPORTANTI LEGGI DI DISTRIBUZIONE

5 - IMPORTANTI LEGGI DI DISTRIBUZIONE 5 - IPORTATI LEGGI DI DISTRIBUZIOE 5.. Dstrbuo dscrt 5... Dstrbuo bomal (o d Broull) Pr trodurr la dstrbuo bomal s rcorr ad u smpo. Esmpo S suppoga ch tr prso (Fracsca, arco Vttora) scao cascua dalla propra

Dettagli

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

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

Dettagli

Metodologie progettuali della rete distributiva. Metodologie progettuali della rete distributiva 1

Metodologie progettuali della rete distributiva. Metodologie progettuali della rete distributiva 1 Mtodolog progttual dlla rt dstrbutva Mtodolog progttual dlla rt dstrbutva La guda U quadro d rfrmto stratgco pr l ubcazo dll faclts Rt Mult-chlo Mtod a gravtà pr la sclta dll ubcazo Modll pr l ubcazo d

Dettagli

Trasformatore. Parte 2 Trasformatori trifase (versione del ) Trasformatore trifase (1)

Trasformatore. Parte 2 Trasformatori trifase  (versione del ) Trasformatore trifase (1) Trasformator Part 2 Trasformator trfas www.d.g.ubo.t/prs/mastr/ddattca.htm (vrso dl 0-11-2010) Trasformator trfas Pr trasfrr rga lttrca tra du rt trfas s possoo utlzzar tr trasformator moofas, ugual tra

Dettagli

ρ XY risponde alla domanda esiste un associazione lineare tra le variabili X e Y?

ρ XY risponde alla domanda esiste un associazione lineare tra le variabili X e Y? Relazoe fra varabl casual X e Y cogutamete dstrbute Test d potes due popolazo Coeffcete d Correlazoe ρ XY (9.5.3) Regressoe ρ XY rspode alla domada esste u assocazoe leare tra le varabl X e Y? Costrure

Dettagli

SOMMARIO. I Motori in Corrente Continua

SOMMARIO. I Motori in Corrente Continua SOMMARIO Gralità sull Macchi i Corrt Cotiua...2 quazio dlla forza lttromotric...2 Circuito quivalt...2 Carattristica di ccitazio...3 quazio dlla vlocità...3 quazio dlla Coppia rsa all'albro motor:...3

Dettagli

Variabilità = Informazione

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

Dettagli

ARGOMENTO: MISURA DELLA RESISTENZA ELETTRICA CON IL METODO VOLT-AMPEROMETRICO.

ARGOMENTO: MISURA DELLA RESISTENZA ELETTRICA CON IL METODO VOLT-AMPEROMETRICO. elazoe d laboratoro d Fsca corso M-Z Laboratoro d Fsca del Dpartmeto d Fsca e Astrooma dell Uverstà degl Stud d Cataa. Scala Stefaa. AGOMENTO: MSUA DELLA ESSTENZA ELETTCA CON L METODO OLT-AMPEOMETCO. NTODUZONE:

Dettagli

ANALISI DI FOURIER. Segnali Tempo Discreti:

ANALISI DI FOURIER. Segnali Tempo Discreti: AALISI DI FOURIER Sgali Tmpo Discrti: - Trasformata Discrta di Fourir -Squza priodica - Taratura dgli assi frquziali - TDF di ua squza fiita - Campioamto i Frquza - Algoritmi fft: srcitazioi Matlab -Zro

Dettagli

Le soluzioni della prova scritta di Matematica del 7 Febbraio 2014

Le soluzioni della prova scritta di Matematica del 7 Febbraio 2014 L soluzon dlla prova scrtta d Matmatca dl 7 Fbbrao. Sa data la unzon ln ln a. Trova l domno d. b. Scrv, splctamnt pr stso, qual sono gl ntrvall n cu è postva qull n cu è ngatva c. Dtrmna l vntual ntrszon

Dettagli

Esame di Matematica e Abilità Informatiche - Settembre Le soluzioni

Esame di Matematica e Abilità Informatiche - Settembre Le soluzioni Esam d Matmatca Abltà Informatch - Sttmbr 03 L soluzon. Data la funzon f( ) a. trova l domno d f b. scrv, splctamnt pr stso, qual sono gl ntrvall n cu f() rsulta postva qull n cu rsulta ngatva c. dtrmna

Dettagli

Regressione e Correlazione

Regressione e Correlazione Regressoe e Correlazoe Probabltà e Statstca - Aals della Regressoe - a.a. 4/5 L aals della regressoe è ua tecca statstca per modellare e vestgare le relazo tra due (o pù) varabl. Nella tavola è rportata

Dettagli

Algoritmi e Strutture Dati. Alberi Binari di Ricerca

Algoritmi e Strutture Dati. Alberi Binari di Ricerca Algortm e Strutture Dat Alber Bar d Rcerca Alber bar d rcerca Motvazo gestoe e rcerche grosse quattà d dat lste, array e alber o soo adeguat perché effcet tempo O) o spazo Esemp: Matemeto d archv DataBase)

Dettagli

ESERCIZI - PRIMA PARTE

ESERCIZI - PRIMA PARTE ESERCIZI - PRIM PRTE Gl src d cu s dca umr paa s tratt dal tst SSalsa Squllat Esrc d Matmatca vl d Zachll Prlmar prcp d du 6 a p 7 a p 6 7 8 9 a p 9 7 8 9 a p 8 a p a p Rslvr l sut dsqua: 6 6 Cct bmal

Dettagli

Capitolo 11 Regressione con variabile dipendente binaria

Capitolo 11 Regressione con variabile dipendente binaria Capitolo Rgrssio co variabil dipdt biaria.. (a) La statistica t pr il cofficit di Expric è 0,03/0,009 3,44, sigificativa al livllo dll %. (b) z 0,72 0,030,022; (,022) 0,847 Matthw (c) z 0,72 0,03 0 0,72;

Dettagli

ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE

ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE Corso d Ifereza Statstca Eserctazo A.A. 009/0 ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE Eserczo I cosumator d marmellata ua data popolazoe soo l 40%. Determare la probabltà che, per u campoe beroullao d =

Dettagli

Esercitazioni di Calcolo delle Probabilità (04/04/2012) Soluzioni

Esercitazioni di Calcolo delle Probabilità (04/04/2012) Soluzioni Esrcitazioi di Calcolo dll Probabilità (4/4/) Soluzioi Esrcizio. Si trovi il valor dlla costat pr cui f, (>,

Dettagli

Compito A1- Soluzioni

Compito A1- Soluzioni Compto A- Soluzo Eserczo (4 put) I ua dage statstca codotta presso 0 rstorat s soo raccolt dat rportat tabella, dove l sgfcato delle varabl è l seguete Spesa: Copert: Stelle: esa a persoa meda (escl. bevade)

Dettagli

Le soluzioni della prova scritta di Matematica per il corso di laurea in Chimica e Tecnologie Farmaceutiche (raggruppamento A-L)

Le soluzioni della prova scritta di Matematica per il corso di laurea in Chimica e Tecnologie Farmaceutiche (raggruppamento A-L) L soluzon dlla prova scrtta d Matmatca pr l corso d laura n Chmca Tcnolo Farmacutch raruppamnto A-L. Data la unzon a. trova l domno d b. scrv, splctamnt pr stso, qual sono l ntrvall n cu rsulta postva

Dettagli

Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER ATTRIBUTI

Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER ATTRIBUTI Uverstà degl Stud d Mlao Bcocca CdS ECOAMM Corso d Metod Statstc per l Ammstrazoe delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER ATTRIBUTI 1. Carta d cotrollo per frazoe d o coform (carta U resposable d produzoe,

Dettagli

( ) ( ) ( ) ( ) Mutua variabilità. n n 1. n n 1. n n 1. n n 1

( ) ( ) ( ) ( ) Mutua variabilità. n n 1. n n 1. n n 1. n n 1 Mutua varabltà È ua msura d quato le utà statstche dfferscoo tra d loro (o pù rspetto ad u puto fsso). Il calcolo degl dc s basa sulle dffereze tra tutte le coppe d utà statstche. Dffereze mede (seza rpetzoe)

Dettagli

Matematica elementare art.1 di Raimondo Valeri

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

Dettagli

Modelli equivalenti del BJT

Modelli equivalenti del BJT Modll ulnt dl JT Pr lo studo dll pplczon crcutl dl JT, s è rso opportuno formulr d modll ulnt dl dsposto ch srssro rpprsntr n modo connnt l suo comportmnto ll ntrno d crcut. A scond dl tpo d pplczon (mplfczon

Dettagli

Modelli con varabili binarie (o qualitative)

Modelli con varabili binarie (o qualitative) Modell con varabl bnare (o qualtatve E( Y X α + βx + ε quando Y è una varable benoullana Y 1 0 s ha l modello lneare d probabltà Pr( Y 1 X α + βx + ε dove valor stmat della Y assumono l sgnfcato d probabltà.

Dettagli

ESERCIZI PARTE I SOLUZIONI

ESERCIZI PARTE I SOLUZIONI UNIVR Facoltà di Economia Corso di Matmatica finanziaria 008/09 ESERCIZI PARTE I SOLUZIONI Domini di funzioni di du variabili Esrcizio a f, = log +. L unica condizion di sistnza è data dalla disquazion

Dettagli

Biennio CLEM - Prof. B. Quintieri. Anno Accademico 2012-2013, I Semestre. (Tratto da: Feenstra-Taylor: International Economics)

Biennio CLEM - Prof. B. Quintieri. Anno Accademico 2012-2013, I Semestre. (Tratto da: Feenstra-Taylor: International Economics) CONOMIA INTRNAZIONAL Bnno CLM - Prof. B. Quntr IL TASSO DI CAMBIO Anno Accadmco 2012-2013, I Smstr (Tratto da: Fnstra-Taylor: Intrnatonal conomcs) S propon, d sguto, una brv rassgna d prncp fondamntal

Dettagli

INDICI DI VARIABILITA

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

Dettagli

Istogrammi e confronto con la distribuzione normale

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

Dettagli

Soluzioni. 1. Data la funzione. a) trova il dominio di f

Soluzioni. 1. Data la funzione. a) trova il dominio di f Soluzon Data la funzon a) trova l domno d f f ( ) + b) ndca qual sono gl ntrvall n cu f() rsulta postva qull n cu rsulta ngatva c) dtrmna l vntual ntrszon con gl ass d) studa l comportamnto dlla funzon

Dettagli

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

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

Dettagli

pè via che, lì, la media è sempre eguale risurta che te tocca un pollo all'anno: Me spiego: da li conti che se fanno seconno le statistiche d'adesso

pè via che, lì, la media è sempre eguale risurta che te tocca un pollo all'anno: Me spiego: da li conti che se fanno seconno le statistiche d'adesso La varabltà L utlzzo d ua meda permette d stetzzare effcacemete l formazoe coteuta ua dstrbuzoe statstca dal puto d vsta dell testà del carattere. Tuttava la stes può essere eccessva, el seso s possoo

Dettagli

Facoltà di Economia - STATISTICA - Corso di Recupero a.a Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI di BASE Carattere X [o A ] i = 1

Facoltà di Economia - STATISTICA - Corso di Recupero a.a Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI di BASE Carattere X [o A ] i = 1 Facoltà d Ecooma - STATISTICA - Corso d Recupero a.a. 2012-13 Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI d BASE Carattere X [o A ] caratterstca quattatva [o qualtatva] rappresetatva d u feomeo sottoposto ad dage Popolazoe

Dettagli

Apprendimento per Perceptron: esempio. Apprendimento di Reti di Perceptron. Discesa di Gradiente. gradiente

Apprendimento per Perceptron: esempio. Apprendimento di Reti di Perceptron. Discesa di Gradiente. gradiente / 3 ; J DA E F DA DA I DA $ N 45 2 dov "#$ &'#$, 9? K 9 O L M M K 9L 7 9 AC AC Sstm d Elaborazon dll Informazon 9 Sstm d Elaborazon dll Informazon Apprndmnto pr Prcptron smpo Apprndmnto d Rt d Prcptron

Dettagli

2014-2015 Corso TFA - A048 Matematica applicata. Didattica della matematica applicata all economia e alla finanza

2014-2015 Corso TFA - A048 Matematica applicata. Didattica della matematica applicata all economia e alla finanza Uverstà degl Stud d Ferrara 2014-2015 Corso TFA - A048 Matematca applcata Ddattca della matematca applcata all ecooma e alla faza 11 marzo 2015 Apput d ddattca della Matematca fazara Redte, ammortamet

Dettagli

e k Queste sono funzioni oscillanti, periodiche di periodo N/k.

e k Queste sono funzioni oscillanti, periodiche di periodo N/k. Vr.. ot pr Aalisi di Fourir di Squz co l ausilio dl Matlab Cosidriamo ua squza ifiita priodica di priodo, x[t] tal pr cui x[t+t]x[t]. Pr rapprstar tal squza si possoo utilizzar fuzioi complss dl tipo jπ

Dettagli

I metodi di costruzione degli indici sintetici

I metodi di costruzione degli indici sintetici I mtod d costruzo dgl dc sttc Numros soo mtod dsobl r la sts d dcator lmtar. Gl alcatv ch costoo l calcolo d tal dc d sts soo soltamt lgat alla loro mlmtazo. Pr tal motvo, l cofroto tra rsultat ottut co

Dettagli

1 - Estremo superiore ed estremo inferiore di insiemi Soluzioni 1. arctan(n), n N

1 - Estremo superiore ed estremo inferiore di insiemi Soluzioni 1. arctan(n), n N - Estrmo suprior d strmo ifrior di isimi Soluzioi Dato l isim A = { 7 arcta, N calcolar strmo suprior d strmo ifrior, spcificado s siao rispttivamt massimo miimo. Studiamo sparatamt pr pari d dispari.

Dettagli