Una distribuzione può essere descritta per mezzo dei suoi frattili.

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Una distribuzione può essere descritta per mezzo dei suoi frattili."

Transcript

1 Frattl d una dstrbuzone Una dstrbuzone può essere descrtta per mezzo de suo frattl. S dce frattle (snonm: centle, percentle e quantle) p-esmo d una dstrbuzone quel valore xp tale che la frequenza relatva cumulata F(x p )= p. Ad esempo, l 5 centle d una dstrbuzone è l valore che, sull'asse de numer real, ha alla sua snstra l 5% de valor della dstrbuzone, e concde con la medana. Il centle è l valore che ha alla snstra l % della dstrbuzone. ALTEZZA(cm) d un campone d 6 neonat. lmt d classe x f(x j ) x f(x j ) Σ 6 3.5

2 Ne grafc cumulat, valor rportat sull'asse vertcale ndcano la frequenza delle rlevazon con valore par o mnore a valor n corrspondenza sull'asse orzzontale La Moda Pù d rado s ncontra una terza msura d poszone, la moda; è l valore che s verfca pù spesso (frequenza assoluta pù elevata); la modaltà della varable n cu s regstra l maggor numero d cas. Quanto sono usualmente lungh bmb alla nascta? Guardando dat a nostra dsposzone, è subto evdente maggor nume ro (6) d bmb è lungo tra 5.3 cm e 5.7 cm. la classe modale è dunque Se la dstrbuzone ha pù d due valor massm o se la frequenza pù alta rscontrata nell nseme consderato non supera d molto le altre la moda non è un buon ndcatore d tendenza centrale.

3 La moda Lunghezza supna (cm) n un campone d 6 neonat. Valor ottenut con l'nfantometro Harpenden. Estrem Valore Freq Semplc Freq cumulate d classe Centrale n % n % Nella classe , pu, ,5+ = 5,583 vcno alla casse con freq= quale msura d poszone usare? A quale msura d tendenza centrale c rferamo? Il propretaro d una dtta afferma "Lo stpendo medo nella nostra dtta è.7 euro" Il sndacato de lavorator dce che lo stpendo mensle è d.7 euro. L'agente delle tasse dce che lo stpendo è stato quas sempre d. euro. Queste rsposte dverse sono state ottenute tutte da dat della seguente tabella. Meda artmetca= lre.7 Medana = lre. Moda = lre.7 Stpendo mensle N d lavorator 3

4 nterpretazone delle msure d poszone La meda artmetca ndca che, se l denaro fosse dstrbuto n modo che cascuno rcevesse la stessa somma, cascun dpendente avrebbe avuto.7 euro La moda c dce che la paga mensle pù comune è d.7.euro La moda s consdera spesso come l valore tpco dell'nseme d dat poché è quello che s presenta pù spesso. Non tene però conto degl altr valor e spesso n un nseme d dat v è pù d un valore che corrsponde alla defnzone d moda. La medana ndca che crca metà degl addett pe rcepscono meno d..euro, e metà d pù. La medana non è nfluenzata da valor estrem eventualmente prese nt ma solo dal fatto che ess sano sotto o sopra l centro dell'nseme de dat. Statstca Descrttva Intervallo d varazone Devanza Varanza Devazone Standard Intervallo nterquartle dspersone d una dstrbuzone 6 frequenza relatva 8 4 dspersone poszone cm 37 4

5 Meda e varanza: Meda uguale Devazone Standard Dversa Istogramma Istogramma Frequenza Frequenza Frequenza Frequenza Classe Classe Meda= Varanza=.33 Meda= Varanza=4 38 dspersone d una dstrbuzone Numero d ore d sonno frequenza Masch Femmne Damo un'occhata alla dstrbuzone d frequenza delle ORE DI SONNO ndotte da un sonnfero, dormte da 4 masch e 4 femmne. 39 5

6 dspersone d una dstrbuzone La msura della varabltà, permette d descrvere n modo pù completo la dstrbuzone d una varable. Le msure d tendenza centrale: meda, medana e moda ndvduano l'elemento centrale della dstrbuzone. Damo, d nuovo, un'occhata alla dstrbuzone d frequenza delle ORE DI SONNO de 4 soggett. üla meda è d 5 ore ma uno sguardo alla tabella mostra che un buon numero d pazent sono molto dvers tra loro. üalcun presentano un perodo d sonno pù breve ed altr pù lungo della meda. La meda non dce n che msura dat sano dspers attorno al valore centrale. 4 dspersone d una dstrbuzone Il numero medo d letture rsulta d 5 ore n entrambe sess Uguale durata del sonno ndotto? Per facltare confront rportamo dat n grafco. frequenza assoluta Masch Femmne DURATA DEL SONNO INDOTTO 4 6

7 L'ntervallo d varazone Mentre nmeda le femmne presentano un durata del sonno uguale a masch, alcune d loro hanno un durata del sonno ancora superore a temp pù elevat de masch. Qund le me de non s ono nsuffcent: pe r completa re l quadro occorrono alcune msure d varabltà. L'ntervallo d varazone o range consste semplcemente nella dfferenza tra l valore massmo e l valore mnmo della dstrbuzone. Mn= Max = 8 Mn= Max5 4 L'ntervallo d varazone Esempo: Gl nsem d valor d VES {A}: { 8, 5, 7, 6, 35, 5, 4} {B}: {, 8,, 9, 7, 8, 7} ma n {A} valor sono pù dspers che n {B}: n {A} valor sono nclus tra 4 e 35 n {B} valor sono nclus tra 7 e 7 La dfferenza tra l massmo e l mnmo valore d un nseme d dat è detto ntervallo d varazone (o range). l range d {A} è R A = 35-4 = 3 l range d {B} è R B = 7-7 = hanno la stessa meda ( =), x Il range è l pù ntutvo fra gl ndc d dspersone, ha però l dfetto d basars solo su due valor estrem, ne qual s manfesta maggormente la varabltà d camponamento e l'errore d msura. 43 7

8 Gl ndc d dspersone d pù largo uso sono basat sugl scart dalla meda: per un campone d dmensone n, {x,x,...x n }, sono così defnt Devanza: Varanza camponara: La devanza D = (x-x) D s= n- Devazone standard: s= s Coeffcente d varazone: s CV% = x La devanza è la somma de quadrat degl scart tra ogn elemento del campone (x ) e la meda camponara ( ). x 44 devanza per dat sngol formule d calcolo della devanza n = D= (x -x) devanza per dat raggruppat n class D = (x -x) f(x ) ( x ) = x- n = xf(x) ( xf(x) ) f(x ) 45 8

9 calcolo degl ndc d dspersone Nell'esempo de due nsem d valor d VES s ha: {A}: { 8, 5, 7, 6, 35, 5, 4} D = ( ) /7 = 44-7=74 s = 74/6 =3.33 s = 3.3 =. ={-.,.} CV%= x (./) = % {B}: {, 8,, 9, 7, 8, 7} D = (+8+ +7) /7 = = 68 s = 68 / 6=.33 s=.33 = 3.4 ={6.6, 3.4} CV% = x (3.4/) = 34% In {A} l'ntervallo ± s nclude anche valor negatv d VES, che ovvamente non sono possbl. L'uso d s per esprmere la dspersone dovrebbe essere qund lmtato alle dstrbuzon smmetrche (o quas). 46 calcolo della devanza ( dat n class ) lmt d classe x f(xj) xf(x j ) Σ

10 calcolo della devanza ( dat n class ) 5d5 Nell'esempo della lunghezza de neonat: (x x) x f(x) x f(x) ( x x) (x x) f(x ) x f(x ) meda= 3.5 /6= D = ( ) x + ( ) x ( ) x = D = (3.5) /6 = = x Var= 365.8/59 =6. Devazone standard = calcolo della varanza ( dat n class ) x f(x ) x x f(x ) x (x x) f(x ) (x x) f(x ) Σ Devanza= 6 ; Varanza=Devanza/(N-)= 6/79 = 4.33 Tornamo all esempo delle ORE DI SONNO Devazone standard=

11 l'ntervallo nterquartle Un ndce d dspersone d uso comune è l'ntervallo nterquartle, dato dalla dfferenza tra 3 e quartle (coè tra 75 e 5 centle): tale ntervallo contene la metà de valor nclus nel campone, ndpendentemente dalla forma della dstrbuzone della varable. Indc d dspersone: x max -x mn n x - µ n n ( x - µ ) n n ( x - ) x n n ( x - ) x n Range (ntrevallo d varazone) Scarto medo assoluto Meda de quadrat degl scart Varanza camponara Devazone standard camponara p_esmo quantle: s consdera np per [ p ] Se np non è ntero, consdero k l ntero successvo e l p_esmo quantle è x k Se np = k è ntero, l p_esmo quantle è (x k + x k+ )/ Q =prmo quartle =5 percentle Q =secondo quartle =5 percentle =medana Q 3 =terzo quartle =75 percentle 5

12 Prncpal ndc statstc I grafc fnora analzzat c danno nformazon qualtatve; possamo quantfcarle rcorrendo a seguent ndc. Sano x, x,..., xn n osservazon numerche d poszone MODA MEDIANA MEDIA INDICI d dspersone SCARTO QUADRATICO MEDIO VARIANZA RANGE d forma ASIMMETRIA (SKEWNESS) CURTOSI ( KURTOSIS) 5 La dstrbuzone normale Johann Carl Fredrch Gauss ( )

13 //7 LA FORMA DELLA DISTRIBUZIONE DEGLI ERRORI DI MISURA All'aumentare del numero d msure, valor tendono ad accentrars attorno alla loro meda e l'stogramma assume una forma a campana sempre pù regolare, che può essere approssmata con una funzone reale nota come funzone d gauss/ funzone normale. Standard Devaton σ Johann Carl Fredrch Gauss ( ) Mean μ.5.5 n=. n= n= n= n= n= n= n= n=

14 La funzone d Gauss f(x) massmo.9 flesso flesso.6 σ.3 µ x = concentrazone d glucoso (mg/dl) f ( x) = π σ e x µ σ ( ) dove: σ è la devazone standard della totaltà delle msure; µ è la meda della totaltà delle msure; La funzone d Gauss Gl error casual d msura. consderat nel loro complesso, mostrano un comportamento tpco che può essere così descrtto: Gl error pccol sono pù frequent d quell grand; Gl error d segno negatvo tendono a manfestars con la stessa frequenza d quell con segno postvo; All'aumentare del numero delle msure s ha che crca /3 de valor tendono ad essere nclus nell'ntervallo meda +/- devazone standard Il 95% de valor tende ad essere ncluso nell'ntervallo meda +/- devazon standard 4

15 La funzone d Gauss f(x).9 µ.6 ± devazone standard.3 ± devazon standard x = concentrazone d glucoso (mg/dl) Rlevanza della dstrbuzone Normale Può essere utle per descrvere molt fenomen Molte dstrbuzon dscrete possono essere approssmate con una dstrbuzone normale al crescere del numero d element Molte dstrbuzon contnue possono essere trasformate n dstrbuzon normal Gl error d una msura s dstrbuscono attorno ad un valore medo seguendo una legge d questo tpo 5

16 Teorema del lmte centrale TLC: la dstrbuzone della somma d varabl aleatore ndpendent e dentcamente dstrbute (d) tende ad una gaussana...d.= se ogn varable ha la stessa dstrbuzone d probabltà delle altre varabl, e sono tutte statstcamente ndpendent. Tale potes può es s ere rlas s ata s e le varanz e delle s ngole varabl s ono dverse da zero, e se valor delle varabl sono superormente lmtat Qual sono I mglor descrttor statstc per un campone? Dat estratt da pdf Gaussana: Meda +/- Devazone Std 6

17 Skewness 6 CURTOSI: leptocurtca 63 7

18 CURTOSI: dstrbuzone platcurtca 64 Skewness Indc d forma INDICE DI ASIMMETRIA > coda a destra < coda a snstra = smmetrca g Kurtoss n 4 n ( x x) m 4 = = = n m n ( x x) = Per la dstrbuzone gaussana γ= Msura quanto la dstrbuzone è appuntta >3 poco appuntta =3 caso della dstrbuzone normale <3 molto appuntta Per la dstrbuzone gaussana g =3 65 8

19 Coeffcent d skewness d Pearson Karl Pearson ha suggerto calcol pù semplc come una msura d asmmetra: La modaltà d asmmetra d Pearson, defnto da (meda - Moda) / devazone standard, Asmmetra prmo coeffcente d Pearson, defnta da 3 (meda - moda) / devazone standard, Asmmetra secondo coeffcente d Pearson, defnto da 3 (meda - medana) / devazone standard. 66 Qual sono mglor descrttor statstc per un campone? Dat estratt da pdf Gaussana: Meda +/- Devazone Std Dat estratt da pdf Non-Gaussana: [Medana +/- Int. Interq, 3 msura] (range, skewness, kurtoss, etc) 9

20 Applcazon La smmetra ha benefc n molt settor. In molt modell è semplcstco supporre che dat abbano una dstrbuzone [normale] smmetrca ntorno alla meda. La dstrbuzone normale ha una asmmetra d zero. Ma n realtà, spesso punt dat non sono perfettamente smmetrc. La comprensone dell asmmetra della sere d dat real ndca che le devazon dalla meda stanno pù nel verso postvo o pù nel verso negatvo. Il test K (D'Agostno) è un Goodness-of-ft test d normaltà basato sulla asmmetra e curtos camponara. 68 d poszone d dspersone d d forma Indc: Schema rassuntvo x meda: x = N moda: punto d max della dstrbuzone medana: valore sotto al quale cadono la metà de valor camponar. S dspongono dat n ordne crescente e s prende quello che occupa la poszone centrale (N dspar) o la meda de valor n poszone centrale (N par) varanza devazone standard range s = skewness (coeff. d asmmetra) ( x ) x N curtos: msura quanto la dstrbuzone è appuntta s R = x max x mn x x σ N >3 poco appuntta <3 molto appuntta 3 x x σ N > coda a ds < coda a sn = smmetrca 4 69

Statistica Descrittiva ed Inferenziale

Statistica Descrittiva ed Inferenziale Statstca Descrttva ed Inferenzale 1 Why Statstcs? A? A B Descrpton and Predcton Samples Analyss A1 A A B C Pared Samples Analyss MultSamples Analyss 1 Why Statstcs? Formal defnton of Probablty σ-feld 3

Dettagli

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

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

Dettagli

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Dettagli

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

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

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

Dettagli

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

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

* 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 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

Esercitazioni del corso: STATISTICA

Esercitazioni del corso: STATISTICA A. A. 0-0 Eserctazon del corso: STATISTICA Sommaro Eserctazone : Moda Medana Meda Artmetca Varabltà: Varanza, Devazone Standard, Coefcente d Varazone ESERCIZIO : UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO BICOCCA

Dettagli

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

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

Dettagli

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 19 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 19 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua Unverstà d Cassno Eserctazon d Statstca del 9 Febbrao 00 Dott. Mro Bevlacqua DATASET STUDENTI N SESSO ALTEZZA PESO CORSO NUMERO COLORE COLORE (cm) (g) LAUREA SCARPA OCCHI CAPELLI M 79 65 INFORMAICA 43

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

= = = = = 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

lxmi.mi.infn.it/~camera/silsis/laboratorio-1/2-statistica.ppt http://www2.dm.unito.it/paginepersonali/zucca/index.htm Misura:

lxmi.mi.infn.it/~camera/silsis/laboratorio-1/2-statistica.ppt http://www2.dm.unito.it/paginepersonali/zucca/index.htm Misura: Elaborazone de dat geochmc e cenn d statstca lm.m.nfn.t/~camera/slss/laboratoro-1/-statstca.ppt http://www.dm.unto.t/pagnepersonal/zucca/nde.htm Msura: Espressone quanttatva del rapporto fra una grandezza

Dettagli

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

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

Dettagli

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

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

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

Dettagli

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

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

Dettagli

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

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

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

Dettagli

Statistica descrittiva

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

Dettagli

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

Variabili aleatorie discrete. Probabilità e Statistica I - a.a. 04/05-1

Variabili aleatorie discrete. Probabilità e Statistica I - a.a. 04/05-1 Varabl aleatore dscrete Probabltà e Statstca I - a.a. 04/05 - Defnzone Una varable aleatora è una funzone che assoca ad ogn esto dello spazo campone d un espermento casuale un numero. L nseme de possbl

Dettagli

Statistica Matematica

Statistica Matematica 1 Statstca Matematca Lo studo de fenomen compless, tpc della realtà ndustrale moderna, comporta l adozone d opportun modell matematc che ne descrvano caratter essenzal, funzonal agl obettv che l suddetto

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

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

INDICI DI VARIABILITÀ. Proprietà essenziali

INDICI DI VARIABILITÀ. Proprietà essenziali INDICI DI VARIABILITÀ Valor che ono calcolat per eprmere ntetcamente la varabltà d un fenomeno, o meglo la ua atttudne ad aumere valor dfferent tra loro Propretà eenzal. NON NEGATIVITÀ Una quala mura d

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

Campo di applicazione

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

Dettagli

3 (solo esame 6 cfu) Elementi di Analisi Numerica, Probabilità e Statistica, modulo 2: Elementi di Probabilità e Statistica (3 cfu)

3 (solo esame 6 cfu) Elementi di Analisi Numerica, Probabilità e Statistica, modulo 2: Elementi di Probabilità e Statistica (3 cfu) lement d Anals Numerca, Probabltà e Statstca, modulo 2: lement d Probabltà e Statstca ( cfu) Probabltà e Statstca (6 cfu) Scrtto del 06 febbrao 205. Secondo Appello Id: A Nome e Cognome: same da 6 cfu

Dettagli

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

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

Dettagli

Esercizio statistica applicata all ingegneria stradale pag. 1

Esercizio statistica applicata all ingegneria stradale pag. 1 ESERCIZIO STATISTICA APPLICATA ALLA PROGETTAZIONE STRADALE SINTESI S supponga d avere eseguto 70 sure della veloctà stantanea de vecol che transtano nelle sezon d due strade A e B. S supponga che tal sure

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

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

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

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

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

Esercitazione 8 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 8 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazone 8 del corso d Statstca (parte ) Dott.ssa Paola Costantn Eserczo Marzo 0 Un urna rossa contene 3 pallne banche, nere e galla. S consder l estrazone d due pallne. S calcol la probabltà d estrarre:.

Dettagli

Il campionamento casuale semplice

Il campionamento casuale semplice Il camponamento casuale semplce Metod d estrazone del campone. robabltà d nclusone. π = n N π j = n N n 1 N 1 Stmatore corretto del totale e della meda. Ŷ = Nȳ e ˆȲ = ȳ Varanza degl stmator corrett. V

Dettagli

COSTRUIRE UN PICCOLO SET DI DATI

COSTRUIRE UN PICCOLO SET DI DATI COSTRUIRE UN PICCOLO SET DI DATI Indvduazone degl obettv dello studo Indvduazone delle varabl che possono autare l raggungmento degl obettv dello studo Preparazone degl strument d rlevazone PATNO Numero

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

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

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

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

Dettagli

Misure di dispersione. Introduzione. Statistica descrittiva. Distribuzioni di probabilità e funzioni di ripartizione. Indici di posizione

Misure di dispersione. Introduzione. Statistica descrittiva. Distribuzioni di probabilità e funzioni di ripartizione. Indici di posizione UNIVERSITA DEL SALENTO CORSO DI LAUREA IN FISICA (a.a. 007/008) Corso d Laboratoro II (Prof. Antono D INNOCENZO) ESERCITAZIONE DI STATISTICA * Lo scopo d questa eserctazone è quello d comncare ad utlzzare

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

Studio grafico-analitico di una funzioni reale in una variabile reale

Studio grafico-analitico di una funzioni reale in una variabile reale Studo grafco-analtco d una funzon reale n una varable reale f : R R a = f ( ) n Sequenza de pass In pratca 1 Stablre l tpo d funzone da studare es. f ( ) Determnare l domno D (o campo d esstenza) della

Dettagli

Il trattamento dei dati a fini descrittivi

Il trattamento dei dati a fini descrittivi Il trattamento de dat a fn descrttv Rappresentazone de dat: Dstrbuzon d frequenza Rappresentazon grafche Dstrbuzon doppe Sntes de dat Calcolo d ndc: poszone, varabltà, forma Studo delle relazon tra due

Dettagli

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

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

Dettagli

x = 2480.82 sezione 45 0,038 48 0,077 49 0,115 50 0,192 52 0,231 54 0,308 55 0,346 58 0,385 60 0,615 63 0,654 65 0,885 66 0,923 83 0,962 84 1,000

x = 2480.82 sezione 45 0,038 48 0,077 49 0,115 50 0,192 52 0,231 54 0,308 55 0,346 58 0,385 60 0,615 63 0,654 65 0,885 66 0,923 83 0,962 84 1,000 Gennao 006 classe A VERIFICA DI STATISTICA fla A )Nel Lceo scentfco G.Bruno c sono 5 class seconde, cu alunn sono dstrbut per sezone e per sesso n base alla seconda tabella: Sesso\ A B D E F sezone Calcola

Dettagli

Modelli di variabili casuali

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

Dettagli

RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2

RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2 RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A La rappresentazone n Complemento a Due d un numero ntero relatvo (.-3,-,-1,0,+1,+,.) una volta stablta la precsone che s vuole ottenere (coè l numero d

Dettagli

INDICI DI DISPERSIONE

INDICI DI DISPERSIONE Pcometra (8 CFU) Coro d Laurea trennale IDICI DI DISPERSIOE IDICI DI DISPERSIOE Conentono d decrvere la varabltà all nterno della dtrbuzone d frequenza tramte un unco valore che ne ntetzza le carattertche

Dettagli

Correlazione lineare

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

Dettagli

LE FREQUENZE CUMULATE

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

Dettagli

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

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI IL LEGAME TRA DUE VARIABILI I METODI DELLA CORRELAZIONE Prof.ssa G. Sero, Prof. P. Trerotol, Cattedra d Statstca Medca, Unverstà d Bar 1/19 IL PROBLEMA

Dettagli

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

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

Dettagli

Propagazione degli errori statistici. Test del χ 2 per la bontà di adattamento. Metodo dei minimi quadrati.

Propagazione degli errori statistici. Test del χ 2 per la bontà di adattamento. Metodo dei minimi quadrati. Propagazone degl error statstc. Test del χ per la bontà d adattamento. Metodo de mnm quadrat. Eserctazone 14 gennao 004 1 Propagazone degl error casual Sano B 1,..., B delle varabl casual con valor attes

Dettagli

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

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

Dettagli

Statistica per le ricerche di mercato

Statistica per le ricerche di mercato Statstca per le rcerche d mercato a.a. 00/ Prof.ssa Tzana Lauret Prof. Luca Second Introduzone al concetto d probabltà nelle stratege azendal L azenda che vende artcol d abbglamento per govan può essere

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

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

CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM

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

Dettagli

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

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

Dettagli

* * * 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

Tabella 1 concentrazione di alcol in 150 bottiglie di Vital. L'esattezza di misura: 0.001

Tabella 1 concentrazione di alcol in 150 bottiglie di Vital. L'esattezza di misura: 0.001 1A Mede analtche: artmetca, geometrca, armonca, quadratca e la meda d potenze. Formule n modaltà array Vtal è un preparato vtamnco-mnerale per le persone pù anzane, che gl permette d stare n buona salute.

Dettagli

http://www.biostatistica.unich.it 1 STATISTICA DESCRITTIVA Le misure di tendenza centrale 2 OBIETTIVO Individuare un indice che rappresenti significativamente un insieme di dati statistici. 3 Esempio Nella

Dettagli

Regressione lineare con un singolo regressore

Regressione lineare con un singolo regressore Regressone lneare con un sngolo regressore Eduardo Ross 2 2 Unverstà d Pava (Italy) Marzo 2013 Ross Regressone lneare semplce Econometra - 2013 1 / 45 Outlne 1 Introduzone 2 Lo stmatore OLS 3 Esempo 4

Dettagli

ESERCIZI SULLE VARIABILI CASUALI DISCRETE

ESERCIZI SULLE VARIABILI CASUALI DISCRETE ESERCIZI SULLE VARIABILI CASUALI DISCRETE 1) S lanca un dado. Rappresentare la varable casuale: X = " facca mnore d tre ". 2) S lancano due dad. Rappresentare la varable casuale: X = "somma delle facce

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

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

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi)

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terz) 1 STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI Eserctazoe 2 2.1 Da u dage svolta su u campoe d lavorator dpedet co doppo lavoro è stata rlevata la dstrbuzoe coguta del reddto

Dettagli

Cenni di Statistica. AA Corso di Laurea in Biologia Molecolare

Cenni di Statistica. AA Corso di Laurea in Biologia Molecolare AA 009-00 Corso d Laurea n Bologa Molecolare Cenn d Statstca Introduzone Descrvere dat (statstca descrttva) Meda artmetca Varanza Devazone standard Correlazone Dstrbuzon teorche La legge de grand numer

Dettagli

Corso AFFIDABILITÀ DELLE COSTRUZIONI MECCANICHE. Prof. Dario Amodio d.amodio@univpm.it. Ing. Gianluca Chiappini g.chiappini@univpm.

Corso AFFIDABILITÀ DELLE COSTRUZIONI MECCANICHE. Prof. Dario Amodio d.amodio@univpm.it. Ing. Gianluca Chiappini g.chiappini@univpm. Corso AFFIDABILITÀ DELLE COSTRUZIONI MECCANICHE Prof. Daro Amodo d.amodo@unvpm.t Ing. Ganluca Chappn g.chappn@unvpm.t http://www.dpmec.unvpm.t/costruzone/home.htm (Ddattca/Dspense) Testo d rfermento: Stefano

Dettagli

Trattamento delle Osservazioni

Trattamento delle Osservazioni Unverstà d Bresca - Corso d Topografa A Trattamento delle Osservazon Generaltà Scopo: descrzone d fenomen; Metodologa: elaborazone d modell e dotazone d strument per verfcare l grado d approssmazone d

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

La ripartizione trasversale dei carichi

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

Dettagli

Analisi Matenatica Lezione 5 1 ottobre 2013

Analisi Matenatica Lezione 5 1 ottobre 2013 Dpartmento d Scenze Statstche Anals Matenatca Lezone 5 1 ottobre 2013 prof. Danele Rtell danele.rtell@unbo.t 1/13? Fattorale d un numero naturale Sa n N {0}. Il fattorale d n, n! s defnsce nduttvamente

Dettagli

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

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

Dettagli

Studente estratto Esami sostenuti voto Frequenza Pos.ne lavor.va sesso rendimento si No M B si No M O no No F S

Studente estratto Esami sostenuti voto Frequenza Pos.ne lavor.va sesso rendimento si No M B si No M O no No F S Esercz del corso d Statstca A.A 00-0 a cura d : Gulana Satta Eserczo E stato estratto un campone d 5 student tra frequentant l secondo semestre e s sono osservate le seguent caratterstche: esam sostenut

Dettagli

Concetti principale della lezione precedente

Concetti principale della lezione precedente Corso d Statstca medca e applcata 6 a Lezone Dott.ssa Donatella Cocca Concett prncpale della lezone precedente I concett prncpal che sono stat presentat sono: I fenomen probablstc RR OR ROC-curve Varabl

Dettagli

Appunti di Econometria

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

Dettagli

Statistica descrittiva per l Estimo

Statistica descrittiva per l Estimo Statstca descrttva per l Estmo Paolo Rosato Dpartmeto d Igegera Cvle e Archtettura Pazzale Europa 1-34127 Treste. Itala Tel: +39-040-5583569. Fax: +39-040-55835 80 E-mal: paolo.rosato@da.uts.t 1 A cosa

Dettagli

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC)

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

Dettagli

Gli errori nelle misure

Gli errori nelle misure Appunt d Msure Elettrche Gl error nelle msure Classfcazone degl error... Error sstematc...4 Accuratezza e precsone...5 Errore stmato...7 Meda, devazone meda, devazone standard e varanza d un campone d

Dettagli

LE MISURE DI TENDENZA CENTRALE. Dott. Giuseppe Di Martino Scuola di Specializzazione in Igiene e Medicina Preventiva

LE MISURE DI TENDENZA CENTRALE. Dott. Giuseppe Di Martino Scuola di Specializzazione in Igiene e Medicina Preventiva LE MISURE DI TENDENZA CENTRALE Dott. Giuseppe Di Martino Scuola di Specializzazione in Igiene e Medicina Preventiva Individuare un indice che rappresenti significativamente un insieme di dati statistici

Dettagli