LABORATIORIO 3. Taratura statica
|
|
- Aurora Serra
- 6 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 LABORATIORIO 3 Taratura statica Obiettivi dell esercitazioe Obiettivo di questa esercitazioe è lo svolgimeto di ua serie di esperieze di laboratorio per verificare e applicare le coosceze relative alle caratteristiche statiche degli strumeti. I particolare, si impiegao trasduttori di spostameto iduttivi o a correti parassite, e aelli diamometrici. Guida allo svolgimeto dell esercitazioe i laboratorio L esercitazioe si compoe di due parti. Nella prima, prettamete pratica ed operativa, si raccolgoo i dati relativi uo strumeto e si procede alla loro taratura. Lo strumeto a disposizioe è uo tra questi: trasduttore di spostameto iduttivo trasduttore di spostameto a correti parassite aello diamometrico Aalisi dei dati Taratura (cei di teoria) Quado si parla di curva di taratura si itede la legge che esprime il legame tra il valore letto sullo strumeto e il valore della gradezza fisica misurata. Disturbi Misurado (IN) Trasduttore Lettura (OUT) y, OUT lettura lettura Taratura Utilizzo Curva di taratura riferimeto misura x, IN Per la determiazioe della curva di taratura di uo strumeto è ecessario, prima, scegliere il modello aalitico dello strumeto cosiderato; il modello più semplice e più utilizzato è quello lieare; si ipotizza cioè che lo strumeto rispoda ad ua legge del tipo: y mx b dove y è la lettura dello strumeto e x è la gradezza misurata. pag. 1
2 Y, OUT dati lieare poliom. Per tarare uo strumeto che rispoda a ua legge lieare sarebbero ecessari i teoria solo due puti. Nella realtà, proprio per verificare la liearità i tutto il campo di misura e per dimiuire gli ievitabili errori casuali, si acquisiscoo letture sperimetali e si utilizzao i miimi quadrati per l iterpolazioe dei puti. I pratica si miimizza l errore quadratico defiito come y y x dato dalla sommatoria dei quadrati dei residui, ossia delle differeze tra il valore della lettura sperimetale y e il valore della curva iterpolate i corrispodeza dello stesso misurado y(x ). residui lieare poliomiale pag.
3 Otteuti i coefficieti della curva di taratura é utile procedere ad ua verifica del modello scelto; el caso di curva lieare u idice della botà della scelta effettuata è il coefficiete di correlazioe lieare, defiito come: R i1 yi ym i1 y dove y m è il valore medio delle letture effettuate. Se tale coefficiete assume valore pari a 1, tutti i puti giaccioo sulla stessa retta, metre se assume valore 0 i valori soo distribuiti casualmete sul piao. Nell evetualità che il valore del coefficiete R sia prossimo a zero, l iterpolazioe lieare o è valida per lo strumeto cosiderato. Se è comuque palese u adameto di tedeza dei puti misurati e o la pura casualità, per defiire la curva di taratura si può provare ad utilizzare u poliomio di grado superiore. x i y m y =.0588x R = R =0.99 Puti sperimetali Lieare (Puti sperimetali) y = x R = R =0.8 Puti sperimetali Lieare (Puti sperimetali) Esempio di valori di R per diverse iterpolazioi Nel caso si vogliao cofrotare due diverse curve di taratura per decidere quale sia la migliore, u parametro utile per valutare il grado di approssimazioe è l errore quadratico medio, defiito come: yi y xi i1 Eqm dove è l ordie (grado + 1) del poliomio usato per iterpolare i dati sperimetali. L iterpolazioe migliore è quella che preseta u errore quadratico medio miore tra quelle cosiderate. Si richiede agli allievi di calcolare la curva di taratura, il diagramma dei residui, il coefficiete di correlazioe el caso di curva di taratura lieare e l'errore quadratico medio. Nel caso i dati presetio adameto visibilmete o lieare si richiede l iterpolazioe mediate curva di ordie superiore. Programmi a disposizioe MATLAB: fuzioe di riferimeto polyfit oppure polyval: digita help+ome fuzioe. EXCEL: fuzioe di riferimeto regr.li (vedere l'help per visualizzare ache r ed Eqm), oppure evidezia sul grafico l isieme dei puti misurati, clicca col tasto destro del mouse e scegli "liea di tedeza": provare le diverse possibilità. pag. 3
4 Icertezza di taratura Nelle operazioi di taratura bisoga cosiderare tutte le foti di icertezza che ifluiscoo sulle misure effettuate, trae quelle dovute a fattori ambietali. I geerale si cosiderao le segueti foti di icertezza: E idicata el certificato di taratura del campioe stesso e solitamete viee espressa co distribuzioe ormale a livello di cofideza del 95% ovvero a scarti tipo, oppure si tratta cosiderado ua distribuzioe rettagolare attoro al valore omiale letto sullo strumeto. Si può scegliere di esprimerlo i due modi: come errore medio stadard rispetto alla curva iterpolate e tiee coto sia degli errori dello strumeto che di quelli di risoluzioe della lettura. Per otteere l'errore medio stadard come scarto tipo σ Em bisoga calcolare la radice quadrata dell'errore quadratico medio. Come cotributo di due errori: o o itriseco dello strumeto, come valore massimo degli errori rilevati come differeza tra la curva iterpolate scelta e le misure effettuate. Questo cotributo è perciò cosiderato co distribuzioe di probabilità rettagolare. di risoluzioe del sistema di lettura, cosiderado acora ua distribuzioe di probabilità rettagolare. Em Eitr Questo modo di esprimere l'errore può però essere utilizzato solamete quado si è i grado di separare i due cotributi. I caso cotrario questa trattazioe sovrastima l'errore di misura perchè cosidera due volte il cotributo dell'errore di risoluzioe. Pertato l icertezza di misura composta dello strumeto (u c ) è pari alla somma i quadratura degli scarti tipo equivaleti di tutti i fattori che determiao l icertezza ( fare attezioe alla coereza delle uità di misura delle due icertezze!): u c Eris Ic Em Da cui l icertezza di misura estesa dello strumeto (U) co fattore di copertura di, ovvero al livello di cofideza ormalizzato del 95%, risulta la seguete: U u c Y, OUT curva di taratura bade di ic. tipo bade di ic. est. bade di ic. tipo bade di ic. est. pag. 4
5 Acquisizioe dei dati Effettuare almeo 3 serie di misurazioi ciascua composta sia da ua salita che ua discesa dallo 0 al 100% del fodo scala. Suddividere il campo di misura i circa 10 step ed effettuare le letture. Svolgimeto della relazioe: - Descrizioe del sistema utilizzato per la propria esperieza di laboratorio. (Facoltativo: aggiugere ua breve relazioe che approfodisce il pricipio di fuzioameto dello strumeto -massimo pagie-, utilizzado materiale da Iteret o preso dai testi reperibili i biblioteca) - Descrizioe del procedimeto di taratura effettuato i laboratorio - Disegare: o il diagramma di taratura dello strumeto o il grafico dei residui (=iterpolazioe-dati) o diagramma di taratura co le bade di icertezza - Calcolare: o parametri della curva iterpolate (evideziado i particolare la sesibilità statica) o coefficiete di correlazioe lieare R o errore quadratico medio (o errore medio) o icertezza estesa della taratura - Commetare i diagrammi di taratura dello strumeto studiati, otado particolarmete la preseza di errori (liearità, isteresi,...). - Idicare i tabella riassutiva le caratteristiche salieti degli strumeti (sesibilità, icertezza di taratura, fodo scala,...). pag. 5
Università degli Studi di Cassino, Anno accademico Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno
Uiversità degli Studi di Cassio, Ao accademico 004-005 Corso di Statistica, Prof.. uro Esercitazioe del 01/03/005 dott. Claudio Coversao Esercizio 1 Si cosideri il seguete campioe casuale semplice estratto
DettagliLA INTERPOLAZIONE Appartamenti venduti nel 2006 da un agenzia immobiliare di Treviso.
LA INTERPOLAZIONE Appartameti veduti el 006 da u agezia immobiliare di Treviso. superficie (mq) prezzo (k ) segue 10 160 45 70 80 95 85 110 64 98 106 140 10 170 50 80 100 150 90 15 115 165 140 165 98 145
DettagliIntervalli di Fiducia
di Fiducia Itroduzioe per la media Caso variaza ota per la media Caso variaza o ota per i coefficieti di regressioe per la risposta media i per i coefficieti i di regressioe multilieare - Media aritmetica
DettagliAlcuni concetti di statistica: medie, varianze, covarianze e regressioni
A Alcui cocetti di statistica: medie, variaze, covariaze e regressioi Esistoo svariati modi per presetare gradi quatità di dati. Ua possibilità è presetare la cosiddetta distribuzioe, raggruppare cioè
DettagliCosto manutenzione (euro)
Esercitazioe 05 maggio 016 ESERCIZIO 1 Ua società di servizi possiede u parco auto di diverse età. I dirigeti ritegoo che il costo degli iterveti di mautezioe per le auto più vecchie sia geeralmete più
DettagliTaratura statica. Laboratorio n. 3 a.a. 2004-2005. Sito di Misure: http://misure.mecc.polimi.it
Laboratorio n. 3 a.a. 2004-2005 Taratura statica Prof. Alfredo Cigada 02-2399.8487 alfredo.cigada@polimi.it Ing. Alessandro Basso 02-2399.8488 alessandro.basso@polimi.it Ing. Massimiliano Lurati 02-2399.8448
DettagliStatistica 1 A.A. 2015/2016
Corso di Laurea i Ecoomia e Fiaza Statistica 1 A.A. 2015/2016 (8 CFU, corrispodeti a 48 ore di lezioe frotale e 24 ore di esercitazioe) Prof. Luigi Augugliaro 1 / 21 Misura della dipedeza di u carattere
DettagliUNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA. Prof.ssa Donatella Siepi tel:
UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA Prof.ssa Doatella Siepi doatella.siepi@uipg.it tel: 075 5853525 05 dicembre 2014 6 LEZIONE Statistica descrittiva STATISTICA DESCRITTIVA Rilevazioe dei
DettagliPompa di calore a celle di Peltier. ( 3 ) Analisi dei dati
Pompa di calore a celle di Peltier ( 3 ) Aalisi dei dati Scuola estiva di Geova 2 6 settembre 2008 1 Primo esperimeto : riscaldameto per effetto Joule Come descritto ella guida, misuriamo tesioe di alimetazioe
DettagliStatistica. Esercitazione 12. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Statistica. A. Iodice
Esercitazioe 12 Alfoso Iodice D Eza iodicede@uicas.it Uiversità degli studi di Cassio () 1 / 15 Outlie 1 () 2 / 15 Outlie 1 2 () 2 / 15 Outlie 1 2 3 () 2 / 15 Outlie 1 2 3 4 () 2 / 15 Outlie 1 2 3 4 5
DettagliLa correlazione e la regressione. Antonello Maruotti
La correlazioe e la regressioe Atoello Maruotti Outlie 1 Correlazioe 2 Associazioe tra caratteri quatitativi Date due distribuzioi uitarie secodo caratteri quatitativi X e Y x 1 x 2 x y 1 y 2 y associate
DettagliLezione 5. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 5. A. Iodice.
La Statistica Alfoso Iodice D Eza iodicede@uicas.it Uiversità degli studi di Cassio () Statistica 1 / 26 Outlie La 1 2 La 3 4 () Statistica 2 / 26 Trimmed mea - La aritmetica risete della preseza di valori
DettagliES 1.3. Data la distribuzione unitaria di una variabile quantitativa X. la media aritmetica di X è data dal rapporto tra il totale n
ES 1.3 1 Media e variaza Data la distribuzioe uitaria di ua variabile quatitativa X x 1... x i... x, la media aritmetica di X è data dal rapporto tra il totale x i e il umero delle uità rilevate: x = 1
DettagliINTERPOLAZIONE INTERPOLAZIONE
INTERPOLAZIONE Il problema dell'approssimazioe di ua fuzioe èdi importaza fodametale i diverse disciplie dell'igegeria Cosiste ella sostituzioe di ua fuzioe ota per puti (o troppo complicata) co ua più
DettagliEsercitazioni di Statistica Dott. Danilo Alunni Fegatelli
Esercitazioi di Statistica Dott. Dailo Alui Fegatelli dailo.aluifegatelli@uiroma.it Esercizio. Su 0 idividui soo stati rilevati la variabile X (geere) e (umero di auto possedute) X F F M F M F F M F M
DettagliLaboratorio di onde II anno CdL in Fisica
Laboratorio di ode II ao CdL i Fisica Itroduzioe Oda stazioaria di spostameto Quado u oda soora stazioaria si stabilisce i u tubo a fodo chiuso i cui la lughezza del tubo è molto maggiore del suo diametro,
DettagliQuesito 1. I seguenti dati si riferiscono ai tempi di reazione motori a uno stimolo luminoso, espressi in decimi di secondo, di un gruppo di piloti:
Quesito. I segueti dati si riferiscoo ai tempi di reazioe motori a uo stimolo lumioso, espressi i decimi di secodo, di u gruppo di piloti: 2, 6 3, 8 4, 8 5, 8 2, 6 4, 0 5, 0 7, 2 2, 6 4, 0 5, 0 7, 2 2,
Dettagli( 4) ( ) ( ) ( ) ( ) LE DERIVATE ( ) ( ) (3) D ( x ) = 1 derivata di un monomio con a 0 1. GENERALITÀ
LE DERIVATE. GENERALITÀ Defiizioe A) Ituitiva. La derivata, a livello ituitivo, è u operatore tale che: a) ad ua fuzioe f associa u altra fuzioe; b) obbedisce alle segueti regole di derivazioe: () D a
DettagliMetodi statistici per le ricerche di mercato
Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Migo A.A. 2015-2016 Facoltà di Scieze Politiche, Sociologia, Comuicazioe Corso di laurea Magistrale i «Orgaizzazioe e marketig per la comuicazioe
DettagliANALISI DI FOURIER. Analisi di Fourier di sequenze bidimensionali o Immagini
AALISI DI FOURIER Aalisi di Fourier di sequeze bidimesioali o Immagii -Defiizioi di Sequeze Bidimesioali o Immagii -Trasformata Discreta di Fourier D -Iterpretazioe Piao di Fourier -Esempi I seguito prederemo
DettagliLibri T ablet 1284 47 971 62 1123 75 1047 69 921 103 874 113 889 136
Esercitazioe 0 ESERCIZIO arco e Giulio hao due egozi i viale dei Giardii. arco vede libri, Giulio vede elettroica, tra cui tablet. arco e Giulio, avedo a disposizioe il umero di libri veduti ed il umero
DettagliCaratteristica I-V. di una resistenza
UNESTA DEGL STUD D TENTO SCUOLA D SPECALZZAZONE ALL NSEGNAMENTO SECONDAO NDZZO SCENTFCO MATEMATCO FSCO NFOMATCO classe A049 matematica e fisica elazioe di laboratorio Caratteristica - di ua resisteza Dott.
DettagliSTUDIO DEL LANCIO DI 3 DADI
Leoardo Latella STUDIO DEL LANCIO DI 3 DADI Il calcolo delle probabilità studia gli eveti casuali probabili, cioè quegli eveti che possoo o o possoo verificarsi e che dipedoo uicamete dal caso. Tale studio
DettagliLaboratorio di Fisica per Scienze Naturali Esperienza n 1. Verifica della legge di Hooke Misura dei coefficiente di elasticità di molle di acciaio.
Scopo dell'esperieza Laboratorio di isica per Scieze aturali Esperieza Verifica della legge di Hooe Misura dei coefficiete di elasticità di molle di acciaio. ) verifica del fatto che l allugameto di ua
DettagliIPSAA U. Patrizi Città di Castello (PG) Classe 5A Tecnico Agrario. Lezione di martedì 10 novembre 2015 (4 e 5 ora) Disciplina: MATEMATICA
IPSAA U. Patrizi Città di Castello (PG) Classe A Tecico Agrario Lezioe di martedì 0 ovembre 0 (4 e ora) Disciplia: MATEMATICA La derivata della fuzioe composta Fuzioe composta Df(g())f (g())g () Questa
DettagliEsame di Statistica A-Di Prof. M. Romanazzi
1 Uiversità di Veezia Esame di Statistica A-Di Prof. M. Romaazzi 12 Maggio 2014 Cogome e Nome..................................... N. Matricola.......... Valutazioe Il puteggio massimo teorico di questa
DettagliELEMENTI DI STATISTICA. Giancarlo Zancanella 2015
ELEMENTI DI STATISTICA Giacarlo Zacaella 2015 2 Itroduzioe I termii statistici soo molto utilizzati el liguaggio correte 3 Cos è la STATISTICA STATISTICA = scieza che studia i feomei collettivi o di massa
DettagliEsercitazione parte 1 Medie e medie per dati raggruppati. Esercitazione parte 2 - Medie per dati raggruppati
Esercitazioe parte Medie e medie per dati raggruppati el file dati0.xls soo coteute alcue distribuzioi di dati. Calcolare di ogua. Media aritmetica o Mostrare, co u calcolo automatico, che la somma degli
DettagliStimatori, stima puntuale e intervalli di confidenza Statistica L-33 prof. Pellegrini
Lezioe 3 Stimatori, stima putuale e itervalli di cofideza Statistica L-33 prof. Pellegrii Oggi studiamo le proprietà della stima che ricaviamo da u campioe. Si chiama teoria della stima. La stima statistica
DettagliProposizione 1. Due sfere di R m hanno intersezione non vuota se e solo se la somma dei loro raggi e maggiore della distanza fra i loro centri.
Laboratorio di Matematica, A.A. 009-010; I modulo; Lezioi II e III - schema. Limiti e isiemi aperti; SB, Cap. 1 Successioi di vettori; SB, Par. 1.1, pp. 3-6 Itori sferici aperti. Nell aalisi i ua variabile
DettagliPopolazione e Campione
Popolazioe e Campioe POPOLAZIONE: Isieme di tutte le iformazioi sul feomeo oggetto di studio Viee descritta mediate ua variabile casuale X: X ~ f ( x; ϑ) θ = costate icogita Qual è il valore di θ? E verosimile
DettagliEsercitazioni di Statistica Dott.ssa Cristina Mollica cristina.mollica@uniroma1.it
Esercitazioi di Statistica Dott.ssa Cristia Mollica cristia.mollica@uiroma1.it Cocetrazioe Esercizio 1. Nell'ultima settimaa ua baca ha erogato i segueti importi (i migliaia di euro) per prestiti a imprese:
DettagliLezione 10 - Tensioni principali e direzioni principali
Lezioe 10 - Tesioi pricipali e direzioi pricipali ü [A.a. 2011-2012 : ultima revisioe 23 agosto 2011] I questa lezioe si studiera' cio' che avviee alla compoete ormale di tesioe s, al variare del piao
DettagliEsercitazioni di Statistica
Esercitazioi di Statistica Itervalli di cofideza Prof. Livia De Giovai statistica@dis.uiroma1.it Esercizio 1 La fabbrica A produce matite colorate. Ua prova su 100 matite scelte a caso ha idicato u peso
DettagliRicerca del saggio di capitalizzazione nel mercato immobiliare
AESTIMUM 59, Dicembre 2011: 171-180 Marco Simootti Dipartimeto di Igegeria civile, ambietale e aerospaziale Uiversità degli Studi di Palermo e-mail: m.simootti@ti.it Parole chiave: procedimeto di capitalizzazioe,
DettagliLE MISURE DI TENDENZA CENTRALE
STATISTICA DESCRITTIVA LE MISURE DI TENDENZA CENTRALE http://www.biostatistica.uich.itit OBIETTIVO Esempio: Nella tabella seguete soo riportati i valori del tasso glicemico rilevati su 0 pazieti: Idividuare
DettagliApprofondimento 2.1 Scaling degli stimoli mediante il metodo del confronto a coppie
Approfodimeto 2.1 Scalig degli stimoli mediate il metodo del cofroto a coppie Il metodo del cofroto a coppie di Thurstoe (Thurstoe, 1927) si basa sull assuzioe che la valutazioe di u oggetto o di uo stimolo
DettagliValutazione d Azienda. Lezione 10 IL METODO MISTO REDDITUALE - PATRIMONIALE
Valutazioe d Azieda Lezioe 10 IL METODO MISTO REDDITUALE - PATRIMONIALE 1 Breve ripasso del metodo patrimoiale «Le valutazioi di tipo patrimoiale si propogoo di idividuare il valore effettivo del patrimoio
DettagliAnalisi di bilancio per indici
Esercitazioi svolte 2015 Scuola Duemila 1 Esercitazioe. 9 Aalisi di bilacio per idici Laura Mottii COMPETENZE ABILITÀ CONOSCENZE Compredere i dati del bilacio d esercizio attraverso l aalisi degli idici
DettagliSERIE DI POTENZE Esercizi risolti. Esercizio 1 Determinare il raggio di convergenza e l insieme di convergenza della serie di potenze. x n.
SERIE DI POTENZE Esercizi risolti Esercizio x 2 + 2)2. Esercizio 2 + x 3 + 2 3. Esercizio 3 dove a è u umero reale positivo. Esercizio 4 x a, 2x ) 3 +. Esercizio 5 x! = x + x 2 + x 6 + x 24 + x 20 +....
Dettagli1.6 Serie di potenze - Esercizi risolti
6 Serie di poteze - Esercizi risolti Esercizio 6 Determiare il raggio di covergeza e l isieme di covergeza della serie Soluzioe calcolado x ( + ) () Per la determiazioe del raggio di covergeza utilizziamo
DettagliElementi di calcolo combinatorio
Appedice A Elemeti di calcolo combiatorio A.1 Disposizioi, combiazioi, permutazioi Il calcolo combiatorio si occupa di alcue questioi iereti allo studio delle modalità secodo cui si possoo raggruppare
DettagliPrecorso di Matematica, aa , (IV)
Precorso di Matematica, aa 01-01, (IV) Poteze, Espoeziali e Logaritmi 1. Nel campo R dei umeri reali, il umero 1 e caratterizzato dalla proprieta che 1a = a, per ogi a R; per ogi umero a 0, l equazioe
DettagliParte V La descrizione dei fenomeni attraverso la statistica
64 Parte V La descrizioe dei feomei attraverso la statistica Dai capitoli presedeti è stato possibile verificare l importaza odale che il sistema iformativo detiee elle scelte di piaificazioe territoriale.
DettagliTitolo della lezione. Dal campione alla popolazione: stima puntuale e per intervalli
Titolo della lezioe Dal campioe alla popolazioe: stima putuale e per itervalli Itroduzioe Itrodurre il cocetto di itervallo di cofideza Stima di parametri per piccoli e gradi campioi Stimare la proporzioe
DettagliIl centro di pressione C risulta esterno al nocciolo (e > GX ) (grande eccentricità)
Il cemeto armato: metodo alle tesioi ammissibili Uità 5 Flessioe semplice retta e sforzo ormale Il cetro di pressioe risulta estero al occiolo (e > X ) (grade eccetricità) 0L asse eutro taglia la sezioe,
DettagliPROPRIETA DELLE FUNZIONI ARMONICHE
CAPITOLO PROPRIETA DELLE FUNZIONI ARMONICHE - Defiizioi ed esempi Le fuzioi armoiche vegoo defiite ello spazio euclideo; i questa tesi sarà cosiderato u umero itero positivo maggiore di metre Ω sarà u
DettagliMatematica I, Limiti di successioni (II).
Matematica I, 05102012 Limiti di successioi II) 1 Le successioi elemetari, cioe α, = 0, 1, 2, α R), b, = 0, 1, 2, b R), log b, = 1, 2, b > 0, b 1), si, = 0, 1, 2,, cos, = 0, 1, 2,, per + hao il seguete
DettagliSistemi di Elaborazione delle Informazioni
Sistemi di Elaborazioe delle Iformazioi Uiv. degli studi Federico II di Napoli Prof. Atoio Fratii Caratteristiche statiche e diamiche di u strumeto di misura E importate specificare le caratteristiche
DettagliINTEGRAZIONE NUMERICA
INTEGRAZIONE NUMERICA ANALISI SPERIMENTALE DEGLI ERRORI Prof. Michele Impedovo 1. Itroduzioe Il lavoro seguete è stato svolto i ua quita classe di liceo scietifico tradizioale. Sia data ua fuzioe ƒ cotiua
DettagliMatematica e Statistica: Modulo di Statistica - Prof. Federico Di Palma - Appello del 12 Febbraio
Matematica e Statistica: Modulo di Statistica - Prof. Federico Di Palma - Appello del 1 Febbraio 014 - Esercizio 1) I ua ricerca si è iteressati a verificare le dimesioi i micrometri di u graulocita eutrofilo.
DettagliUNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO - BICOCCA
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO - BICOCCA FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA a. a. 9 Esame del -6- Statistica ESERCIZIO Relazioi tra Variabili (totale puti: ) Ad ua riuioe del circolo Amati dell acquario, i soci preseti
DettagliQuartili. Esempio Q 3. Me Q 1. Distribuzione unitaria degli affitti settimanali in euro pagati da 19 studenti U.S. A G I F B D L H E M C
Quartili Primo quartile Q 1 : modalità che ella graduatoria (crescete o decrescete) bipartisce il 50% delle osservazioi co modalità più piccole o al più uguali alla Me Terzo quartile Q 3 : modalità che
DettagliTitolo della lezione. Campionamento e Distribuzioni Campionarie
Titolo della lezioe Campioameto e Distribuzioi Campioarie Itroduzioe Itrodurre le idagii campioarie Aalizzare il le teciche di costruzioe dei campioi e di rilevazioe Sviluppare il cocetto di distribuzioe
DettagliVERIFICA DI IPOTESI SULLA DIFFERENZA TRA DUE MEDIE. Psicometria 1 - Lezione 12 Lucidi presentati a lezione AA 2000/2001 dott.
VERIFICA DI IPOTESI SULLA DIFFERENZA TRA DUE MEDIE Psicometria - Lezioe Lucidi presetati a lezioe AA 000/00 dott. Corrado Caudek Il caso più comue di disego sperimetale è quello i cui i soggetti vegoo
Dettagli07.XII Laboratorio integrato 3 - Valutazione economica del progetto - Clamarch - Prof. E. Micelli - Aa
Elemeti di matematica fiaziaria 07.XII.2011 La matematica fiaziaria e l estimo Nell ambito di umerosi procedimeti di stima si rede ecessario operare co valori che presetao scadeze temporali differeziate
DettagliArgomenti trattati: Stima puntuale e stimatore Proprietà degli stimatori Stima puntuale della media della
1 La stima putuale Argometi trattati: Stima putuale e stimatore Proprietà degli stimatori Stima putuale della media della popolazioe e sua distribuzioe Stima putuale di ua proporzioe e sua distribuzioe
DettagliCAPITOLO 2 Semplici esperimenti comparativi
Douglas C. Motgomer Progettazioe e aalisi degli esperimeti 006 McGraw-Hill CAPITOLO emplici esperimeti comparativi Metodi statistici e probabilistici per l igegeria Corso di Laurea i Igegeria Civile A.A.
DettagliLa dinamica dei sistemi - intro
La diamica dei sistemi - itro Il puto materiale rappreseta ua schematizzazioe utile o solo per descrivere situazioi di iteresse diretto ma è ache il ecessario presupposto alla meccaica dei sistemi materiali
DettagliStatistica - Esercitazione 1 Dott. Danilo Alunni Fegatelli
Statistica - Esercitazioe 1 Dott. Dailo Alui Fegatelli dailo.aluifegatelli@uiroma1.it Esercizio 1: Distribuzioi di frequeza (a) Religioe (b) Reddito familiare (c) Salario i Euro (d) Classe di reddito (I,
DettagliEsercizi svolti. 1. Calcolare i seguenti limiti: log(1 + 3x) x 2 + 2x. x 2 + 3 sin 2x. l) lim. b) lim. x 0 sin x. 1 e x2 d) lim. c) lim.
Esercizi svolti. Calcolare i segueti iti: a log + + c ± ta 5 + 5 si π e b + si si e d + f + 4 5 g + 6 4 6 h 4 + i + + + l ± + log + log 7 log 5 + 4 log m + + + o cos + si p + e q si s e ta cos e u siπ
DettagliIl calcolo dell indice di aderenza
Il calcolo dell idice di adereza Premessa L adereza riveste u ruolo importate elle strutture i calcestruzzo armato i quato cosete il trasferimeto degli sforzi di trazioe elle barre di armatura al calcestruzzo
DettagliCampionamento casuale da popolazione finita (caso senza reinserimento )
Campioameto casuale da popolazioe fiita (caso seza reiserimeto ) Suppoiamo di avere ua popolazioe di idividui e di estrarre u campioe di uità (co < ) Suppoiamo di studiare il carattere X che assume i valori
DettagliI ndi ce. A02 - Relazionei idrologico-idraulica
I di ce 1. Premessa... Descrizioe dello stato dei luoghi.. 3. Studio Idrologico 3.1. Aalisi degli afflussi (Dati pluviometrici).. 3.. Aalisi degli afflussi (Aalisi Statistica Metodo di Gumbel) 3.3. Aalisi
DettagliEsercizi di Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica
Esercizi di Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Lucio Demeio Dipartimeto di Igegeria Idustriale e Scieze Matematiche Uiversità Politecica delle Marche 1. Esercizio (31 marzo 2012. 1). Al
Dettaglin=400 X= Km; s cor =9000 Km Livello di confidenza (1-α)=0,95 z(0,05)=1,96
STATISTICA A K (60 ore Marco Riai mriai@uipr.it http://www.riai.it : stima della percorreza media delle vetture diesel di u certo modello al primo guasto 400 X34.000 Km; s cor 9000 Km Livello di cofideza
DettagliCaratterizzazione dei consumi energetici (parte I)
ESERCITAZIONE Caratterizzazioe dei cosumi eergetici (parte I). Regresoe elemeti di aali statistica Perché abbiamo bisog di elemeti di statistica? Quado aalizziamo dei dati di cosumo eergetico il stro obiettivo
DettagliNUMERICI QUESITI FISICA GENERALE
UMERICI (Aalisi Dimesioale). Utilizzado le iformazioi ricavabili dalla gradezza fisica che ci si aspetta come risultato e dai valori umerici foriti, idividuare, tra le espressioi riportate, quella/e dimesioalmete
DettagliLezioni di Matematica 1 - I modulo
Lezioi di Matematica 1 - I modulo Luciao Battaia 4 dicembre 2008 L. Battaia - http://www.batmath.it Mat. 1 - I mod. Lez. del 04/12/2008 1 / 28 -2 Sottosuccessioi Grafici Ricorreza Proprietà defiitive Limiti
DettagliTEST STATISTICI. indica l ipotesi che il parametro della distribuzione di una variabile assume il valore 0
TEST STATISTICI I dati campioari possoo essere utilizzati per verificare se ua certa ipotesi su ua caratteristica della popolazioe può essere riteuta verosimile o meo. Co il termie ipotesi statistica si
DettagliEsercitazioni del corso: ANALISI MULTIVARIATA
A. A. 9 1 Esercitazioi del corso: ANALISI MULTIVARIATA Isabella Romeo: i.romeo@campus.uimib.it Sommario Esercitazioe 4: Verifica d Ipotesi Test Z e test T Test d Idipedeza Aalisi Multivariata a. a. 9-1
DettagliScheda n.6: legame tra due variabili; correlazione e regressione
Scheda.6: legame tra due variabili; correlazioe e regressioe October 26, 2008 Covariaza e coefficiete di correlazioe Date due v.a. X ed Y, chiamiamo covariaza il umero Cov (X, Y ) = E [(X E [X]) (Y E [Y
DettagliLa base naturale dell esponenziale
La base aturale dell espoeziale Beiamio Bortelli 7 aprile 007 Il problema I matematica, ci è stato detto, la base aturale della fuzioe espoeziale è il umero irrazioale: e =, 7888... Restao, però, da chiarire
DettagliEvento unione, evento intersezione ed eventi mutuamente esclusivi
INCETEZZA DI MISUA Misurazioe come esperimeto aleatorio. I risultati di ua misurazioe soo, i geere, dei valori aleatori, el seso che o si può prevedere, prima di effettuare l esperimeto, quale di essi
DettagliRISOLUZIONE MODERNA DI PROBLEMI ANTICHI
RISOLUZIONE MODERNA DI PROBLEMI ANTICHI L itelletto, duque, che o è la verità, o comprede mai la verità i modo così preciso da o poterla compredere (poi acora) più precisamete, all ifiito, perché sta alla
DettagliAnemia. Anemia - percentuali
1 emia emoglobia 1-13 Data la distribuzioe dell emoglobia i u gruppo di pazieti maschi sottoposti a trattameto: - Circa u paziete su 3 era fortemete aemico (emogl. meo di 1) - La mediaa era fra 13 e 14
DettagliSTATISTICA 1 ESERCITAZIONE 4
STATISTICA 1 ESERCITAZIONE 4 Dott. Giuseppe Padolfo 21 Ottobre 2013 Percetili: i valori che dividoo la distribuzioe i ceto parti di uguale umerosità. Esercizio 1 La seguete tabella riporta la distribuzioe
DettagliSUCCESSIONI DI FUNZIONI
SUCCESSIONI DI FUNZIONI LUCIA GASTALDI 1. Defiizioi ed esempi Sia I u itervallo coteuto i R, per ogi N si cosideri ua fuzioe f : I R. Il simbolo f } =1 idica ua successioe di fuzioi, cioè l applicazioe
DettagliQuartili. Esempio Q 3 Q 1. Distribuzione unitaria degli affitti settimanali in euro pagati da 19 studenti U.S. A G I F B D L H E M C
Quartili Primo quartile Q 1 : modalità che ella graduatoria (crescete o decrescete) bipartisce il 50% delle osservazioi co modalità più piccole o al più uguali alla Me Terzo quartile Q 3 : modalità che
DettagliConfronto di due misure Campioni indipendenti
Statistica7 /11/015 Cofroto di due misure Campioi idipedeti o meglio.. rispodere al quesito Due serie di misure soo state estratte dalla stessa popolazioe (popolazioe comue o idetica) o soo state estratte
DettagliPROVE SCRITTE DI MATEMATICA APPLICATA, ANNO 2013
PROVE SCRITTE DI MATEMATICA APPLICATA, ANNO 3 Prova scritta del 6//3 Esercizio Suppoiamo che ua variabile aleatoria Y abbia la seguete desita : { hx e 3/x, x > f Y (y) =, x, co h opportua costate positiva.
DettagliEsercizi svolti su successioni e serie di funzioni
Esercizi svolti su successioi e serie di fuzioi Esercizio. Calcolare il limite putuale di f ) = 2 +, [0, + ). Dimostrare che o si ha covergeza uiforme su 0, + ), metre si ha covergeza uiforme su [a, +
DettagliModalità di Calcolo della Quota di Contribuzione al Default Fund Comparto MIC
Modalità di Calcolo della Quota di Cotribuzioe al Default Fud Comparto MIC Versioe 1.3 Settembre 2017 Idice 1.0 Premessa... 3 2.0 Parametri... 4 3.0 Calcolo dell Esposizioe Netta Media (EN t ; EN x )...
DettagliLaboratorio di Elettronica
Uiversità degli Studi di Ferrara Corso di Laurea i Igegeria Elettroica Laboratorio di Elettroica Relazioe di Laboratorio di Tari Gamberii Corso di Laboratorio di Elettroica (Vecchio Ordiameto) Ao Accademico
DettagliSOLLECITAZIONI SEMPLICI
Sussidi didattici per il corso di COSTRUZIONI EDILI Prof. Ig. Fracesco Zaghì SOLLECITAZIONI SEPLICI AGGIORNAENTO 04/10/2011 Corso di COSTRUZIONI EDILI Prof. Ig. Fracesco Zaghì SFORZO NORALE CENTRATO Lo
DettagliPROBABILITÀ SCHEDA N. 6 LE VARIABILI ALEATORIE DI BERNOULLI E BINOMIALE
Matematica e statistica: dai dati ai modelli alle scelte www.dima.uige/pls_statistica Resposabili scietifici M.P. Rogati e E. Sasso (Dipartimeto di Matematica Uiversità di Geova) PROBABILITÀ SCHEDA N.
DettagliCONCETTI BASE DI STATISTICA
CONCETTI BASE DI STATISTICA DEFINIZIONI Probabilità U umero reale compreso tra 0 e, associato a u eveto casuale. Esso può essere correlato co la frequeza relativa o col grado di credibilità co cui u eveto
DettagliAppunti sui modelli lineari
Uiversità degli Studi di Bologa Facoltà di Scieze Statistiche Auti sui modelli lieari Agela Motaari ANNO ACCADEMICO 2004-2005 . INRODUZI ONE AI DAI MUL IVARI AI Esemio (Fote: Quattroruote, Marzo 996 =
DettagliSTATISTICA INFERENZIALE - SCHEDA N. 1 CAMPIONAMENTO E STIMA
Matematica e statistica: dai dati ai modelli alle scelte www.dima.uige/pls_statistica Resposabili scietifici M.P. Rogati e E. Sasso (Dipartimeto di Matematica Uiversità di Geova) STATISTICA INFERENZIALE
DettagliInsiemi numerici. Sono noti l insieme dei numeri naturali: N = {1, 2, 3, }, l insieme dei numeri interi relativi:
Isiemi umerici Soo oti l isieme dei umeri aturali: N {1,, 3,, l isieme dei umeri iteri relativi: Z {0, ±1, ±, ±3, N {0 ( N e, l isieme dei umeri razioali: Q {p/q : p Z, q N. Si ottiee questo ultimo isieme,
Dettagli1.5 - Variabilità, concentrazione e asimmetria
.5 - Variabilità, cocetrazioe e asimmetria G. Alleva - Statistica - Parte.5 Obiettivo: Misura della variabilità di ua distribuzioe statistica Mutabilità, Dispersioe, Variabilità, Eterogeeità E l attitudie
DettagliSTATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 4 VARIABILI QUANTITATIVE (Trasformazioni lineari Indici di covarianza e correlazione)
STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 4 VARIABILI QUANTITATIVE (Trasformazioi lieari Idici di covariaza e correlazioe) ) Trasformazioi lieari di variabili statistiche I varie situazioi si operao trasformazioi
DettagliPROBLEMI DI INFERENZA SU MEDIE
PROBLEMI DI INFERENZA SU MEDIE STIMA PUNTUALE Il problema della stima di ua media si poe allorchè si vuole cooscere, sulla base di osservazioi campioarie, il valore medio μ che u dato carattere preseta
DettagliCARATTERISTICHE MECCANICHE DI PIETRE NATURALI PER FACCIATE VENTILATE. Di seguito verranno utilizzati i seguenti simboli:
PROPOSTA DI UN PROTOCOLLO DI PROVE PER IL CONTROLLO DELLE CARATTERISTICHE MECCANICHE DI PIETRE NATURALI PER FACCIATE VENTILATE FINALITÀ Nel campo edile l utilizzo di rivestimeti esteri da riportare sulle
DettagliPROBLEMI DINAMICI. 6.1 Equazioni di equilibrio dinamico. L'equazione di equilibrio dinamico di un corpo discretizzato in n elementi finiti è:
Corso 202/203 Atoio Patao - Dipartimeto di Meccaica, iversità di Palermo 6. Equazioi di equilibrio diamico L'equazioe di equilibrio diamico di u corpo discretizzato i elemeti fiiti è: 6.)... M C K F dove:
DettagliELEMENTI STATISTICA METODOLOGICA DISTRIBUZIONI DI PROBABILITA STATISTICA INFERENZIALE
ELEMENTI DI STATISTICA METODOLOGICA DISTRIBUZIONI DI PROBABILITA STATISTICA INFERENZIALE SABO STATISTICA Il puto di parteza per la statistica è il: Feomeo: fatto che si verifica e che viee osservato; può
DettagliL INCERTEZZA DI MISURA
Pag 1 di 17 Fraco Sardo L INCERTEZZA DI MISURA UNCERTAINTY IN MEASUREMENT REV. 1 03/09/013 Pag di 17 INDICE Itroduzioe 1 Il cocetto di icertezza Idetificazioe delle foti di icertezza 3 Valutazioe delle
Dettagli12 Metodi per il calcolo di autovalori estremi
2 Metodi per il calcolo di autoalori estremi 2. Premesse Il problema del calcolo degli autoalori di ua matrice A C potrebbe essere i liea teorica affrotato calcolado le radici del poliomio caratteristico
DettagliUnità Didattica N 32 Grandezze geometriche omogenee e loro misura
Uità Didattica N 3 Uità Didattica N 3 01) Classi di gradezze omogeee 0) Multipli e sottomultipli di ua gradezza geometrica 03) Gradezze commesurabili ed icommesurabili 04) Rapporto di due gradezze 05)
DettagliDETERMINANTI (SECONDA PARTE). NOTE DI ALGEBRA LINEARE
DETERMINANTI (SECONDA PARTE). NOTE DI ALGEBRA LINEARE 2010-11 MARCO MANETTI: 21 DICEMBRE 2010 1. Sviluppi di Laplace Proposizioe 1.1. Sia A M, (K), allora per ogi idice i = 1,..., fissato vale lo sviluppo
Dettagli