Metodi Statistici di Controllo della Qualità Prof. Paolo Cozzucoli

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Metodi Statistici di Controllo della Qualità Prof. Paolo Cozzucoli"

Transcript

1 Programma dell insegnamento di Metodi Statistici di Controllo della Qualità Prof. Paolo Cozzucoli Corso di Laurea in Metodi Quantitativi per l Economia e la Gestione delle Aziende A.A Disciplina Settore Scientifico Disciplinare Metodi Statistici di Controllo della Qualità SECS-S/01 Numero Crediti 5 Propedeuticità eventuali Nessuna Modalità di svolgimento del Lezioni ed esercitazioni corso Modalità di svolgimento Prova Scritta e Orale dell esame e valutazione Definizione di qualità La variabilità dei processi Il miglioramento della qualità Relazione tra variabilità dei processi e miglioramento continuo della qualità Le fonti della variabilità dei processi Il ruolo della metodologia statistica nel miglioramento della qualità Contenuti Il controllo statistico dei processi (SPC: statistical process control) Obiettivi del controllo statistico dei processi I sette strumenti della qualità Le carte di controllo Finalità della metodologia delle carte di controllo Definizione di processo in controllo statistico Definizione di processo fuori controllo statistico

2 Le carte di controllo come strumento per l identificazione della variabilità del processo La struttura generale di una carta di controllo Relazione tra carta di controllo e test di ipotesi La performance di una carta di controllo Errori di prima specie e di seconda specie Potenza del criterio decisionale La funzione di potenza La curva di potenza La funzione caratteristica operativa (Operative characteristic function) La curva caratteristica operativa (Operative characteristic curve) Il modello statistico della carta di controllo alla Shewhart) Determinazione dei limiti di controllo secondo l approccio di Shewhart La carta di controllo per monitorare il processo La carta di controllo per migliorare il processo La carta di controllo per stimare i parametri del processo La carta di controllo per valutare la performance del processo (Studi di capability del processo) Le carte di controllo per variabili Le carte di controllo per attributi La tipologia delle carte di controllo Le carte di controllo unilaterali superiori Le carte di controllo unilaterali inferiori Le carte di controllo bilaterali La progettazione di una carta di controllo La scelta dell ampiezza dei campioni La scelta dei dei limiti di controllo La scelta della frequenza di campionamento Limiti di controllo standard Limiti di controllo probabilistici Limiti di controllo operativi Limiti di controllo di avvertimento Relazioni tra la curva OC ed il disegno di una carta di controllo ARL: average run length ARL in controllo

3 ARL fuori controllo Relazione tra l ARL e la distribuzione geometrica Relazione tra l ARL e la performance della carta di controllo ATS: average time to signal ATS in controllo ATS fuori controllo Le carte di controllo per variabili Obiettivi delle carte di controllo per variabili Relazione tra parametri di locazione e di variabilità e la performance del processo La carta di controllo per le medie campionarie I limiti di controllo standard per la carta di controllo per le medie campionarie I limiti di controllo probabilistici per la carta di controllo per le medie campionarie La costruzione preliminare della carta di controllo per le medie campionarie I campioni preliminari Le medie campionarie preliminari La media generale campionaria La carta di controllo per i ranges campionari La variabile aleatoria range relativo I parametri della v.a. range relativo I ranges campionari preliminari La media generale dei renges campionari Lo stimatore non distorto della media del processo Lo stimatore non distorto della deviazione standard del processo I limiti di controllo della carta per le medie campionarie I limiti di controllo della carta per i ranges campionari processo noti) per le medie campionarie processo noti) per i range campionari del processo ignoti) per le medie campionarie

4 del processo ignoti) per i range campionari Analisi dei campioni preliminari nel processo di determinazione dei limiti di controllo La stima della performance del processo Misure di capability La stima della frazione di difettosità L indice PCR: Process Capability Ratio I limiti di tolleranza naturale I limiti di specificazione La stima dell indice PCR Valutazioni dell indice PCR Relazione tra i limiti di controllo ed i limiti di specificazione La determinazione dei parametri della carta di controllo per le medie campionarie La determinazione dei parametri della carta di controllo per i range campionari La definizione di rational subgroups I criteri per la formazione di sottogruppi omogenei Analisi del pattern delle carte di controllo Analisi dei run delle carte di controllo Le regole di analisi, di sensibilizzazione e di decisione della Western Electric I difetti delle regole di sensibilizzazione in rapporto all ARL Il cambiamento della dimensione dei campioni La revisione dei limiti di controllo della carta per le medie campionarie La revisione dei limiti di controllo della carta per i range campionari La carta di controllo per le medie campionarie con limiti probabilistici La carta di controllo per i range campionari con limiti probabilistici La funzione OC per la carta di controllo per le medie campionarie La curva OC per la carta di controllo per le medie campionarie L ARL per la carta di controllo per le medie campionarie Determinazione dell ARL in controllo per la carta di

5 controllo per le medie campionarie Determinazione dell ARL fuori controllo per la carta di controllo per le medie campionarie La funzione OC per la carta di controllo per i range campionari La curva OC per la carta di controllo per i range campionari La carta di controllo per le deviazioni standard campionarie La carta di controllo per le medie campionarie Lo stimatore non distorto della varianza del processo Lo stimatore non distorto della deviazione standard del processo I limiti di controllo della carta per le medie campionarie I limiti di controllo della carta per le deviazioni standard campionarie processo noti) per le medie campionarie processo noti) per le deviazioni standard campionarie del processo ignoti) per le medie campionarie del processo ignoti) per le deviazioni standard campionarie L estrazione dei campioni preliminari Le deviazioni standard campionarie preliminari La media generale delle deviazioni standard campionarie preliminari Lo stimatore non distorto della deviazione standard del processo Le carte di controllo con ampiezza campionaria variabile La carta di controllo per le varianze campionarie corrette I limiti di controllo probabilistici della carta per le varianze campionarie corrette le varianze campionarie ignoti) per le varianze campionarie

6 Le carte di controllo con campioni unitari I range mobili I range mobili campionari La media generale dei range mobili campionari Lo stimatore non distrorto della deviazione standard del processo La carta di controllo per i range mobili campionari processo noti) per le medie campionarie processo noti) per i range mobili campionari del processo ignoti) per le medie campionarie del processo ignoti) per i range mobili campionari La verifica dell ipotesi di Normalità Il normal probability plot Le carte di controllo per attributi Definizione di unità ispezionata difettosa o non difettosa Definizione di unità ispezionata conforme o non conforme La carta di controllo per le frazioni campionarie di difettosità Relazione tra la distribuzione binomiale e la carta di controllo per le frazioni campionarie di difettosità le frazioni campionarie di difettosità ignoti) per le frazioni campionarie di difettosità L estrazione dei campioni preliminari Le frazioni campionarie di difettosità preliminari La media generale delle frazioni campionarie di difettosità preliminari Lo stimatore non distorto della frazione di difettosità del processo La scelta della dimensione campionaria per le carte di controllo per le frazioni campionarie di difettosità

7 La carta di controllo per il numero di unità campionarie difettose il numero di unità campionarie difettose ignoti) per il numero di unità campionarie difettose La carta di controllo per le frazioni di difettosità in campioni con ampiezza variabile Limiti di controllo con ampiezza variabile Limiti di controllo basati sull ampiezza campionaria media La carta di controllo standardizzata Limiti di controllo standardizzati La funzione OC per la carta di controllo per le frazioni campionarie di difettosità La curva OC per la carta di controllo per le frazioni campionarie di difettosità L ARL per la carta di controllo per le frazioni campionarie di difettosità Definizione di unità di ispezione La carta di controllo per il numero totale di non conformità presenti in una unità di ispezione Relazione tra la distribuzione di Poisson e la carta di controllo per il numero totale di non conformità presenti in una unità di ispezione il numero totale di non conformità presenti in una unità di ispezione ignoti) per il numero totale di non conformità presenti in una unità di ispezione L estrazione dei campioni preliminari Lo stimatore non distorto dei parametri del processo La carta di controllo per il numero totale di non conformità presenti in un campione di unità di ispezione il numero totale di non conformità presenti in un campione di unità di ispezione ignoti) per il numero totale di non conformità presenti in un

8 campione di unità di ispezione La carta di controllo per il numero medio di non conformità in un campione di unità di ispezione La carta di controllo teorica (parametri del processo noti per il numero medio di non conformità in un campione di unità di ispezione ignoti per il numero medio di non conformità in un campione di unità di ispezione La carta di controllo per il numero medio di non conformità in un campione di unità di ispezione con ampiezza variabile il numero medio di non conformità in un campione di unità di ispezione con ampiezza variabile ignoti) per il numero medio di non conformità in un campione di unità di ispezione con ampiezza variabile Tipologia delle possibili soluzioni all ampiezza campionaria variabile: limiti di controllo variabili limiti di controllo basati sull ampiezza campionaria media limiti di controllo standardizzati La carta di controllo per il numero di demeriti per unità di ispezione La classificazione dei difetti secondo l ASQC il numero di demeriti per unità di ispezione ignoti) per il numero di demeriti per unità di ispezione Le carte di controllo CUSUM in generale La carta di controllo CUSUM per le medie campionarie Procedura di costruzione delle carte CUSUM Rappresentazione grafica delle statistiche CUSUM Analisi delle statistiche CUSUM Confronti tra le carte tradizionali e le carte CUSUM per le

9 medie campionarie. La sensibilità delle carte di controllo CUSUM in presenza di piccoli cambiamento del parametro obiettivo I limiti di controllo delle carte CUSUM La CUSUM tabellare per singole osservazioni Le statistiche CUSUM unilaterali superiori Le statistiche CUSUM unilaterali inferiori Il valore di riferimento Il confronto tra le deviazioni campionarie ed il valore di riferimento La determinazione dell intervallo decisionale La rappresentazione grafica della CUSUM tabellare La CUSUM status chart La CUSUM tabellare per le medie campionarie La scelta dei parametri della CUSUM Relazioni tra l ARL in controllo, l ARL fuori controllo ed i parametri dello schema CUSUM Le carte CUSUM standardizzate Confronti in termini di performance tra gli schemi tradizionali tipo Shewhart e gli schemi CUSUM Le procedure combinate CUSUM-Shewhart Lo schema FIR-CUSUM La carta di controllo CUSUM per controllare la variabilità del processo La procedura V-mask Le carte di controllo EWMA in generale Le carte di controllo EWMA per singole osservazioni Richiami di alcuni teoremi sulle serie geometriche Rappresentazione generale in forma ricorsiva della statistica EWMA La carta di controllo EWMA per le medie campionarie Proprietà statistiche delle carte di controllo EWMA I parametri delle carte di controllo EWMA Confronti tra gli schemi di controllo Shewhart e quelli EWMA Criteri generali per la scelta dei parametri delle carte EWMA

10 Le carte di controllo EWMA per le varianze campionarie Le carte di controllo MA in generale Le carte di controllo MA per singole osservazioni La carta di controllo MA per le medie campionarie Proprietà statistiche delle carte di controllo MA I parametri delle carte di controllo MA Criteri generali per la scelta dei parametri delle carte MA Approccio lineare alla costruzione degli schemi di controllo Classificazione delle carte di controllo in riferimento all approccio lineare Il problema del controllo statistico multivariato Stimatore di massima verosimiglianza del vettore delle medie Stimatore di massima verosimiglianza della matrice di varianze e covarianze La carta di controllo chi quadrato La carta di controllo T quadrato di Hotelling Testo consigliato Bibliografia di riferimento Douglas C. Montgomery, Controllo Statistico della Qualità, seconda edizione italiana, McGraw-Hill

I Metodi statistici utili nel miglioramento della qualità 27

I Metodi statistici utili nel miglioramento della qualità 27 Prefazione xiii 1 Il miglioramento della qualità nel moderno ambiente produttivo 1 1.1 Significato dei termini qualità e miglioramento della qualità 1 1.1.1 Le componenti della qualità 2 1.1.2 Terminologia

Dettagli

Prefazione all edizione originale. Prefazione all edizione italiana

Prefazione all edizione originale. Prefazione all edizione italiana Indice Prefazione all edizione originale Prefazione all edizione italiana xiii xv 1 Il miglioramento della qualità nel moderno ambiente produttivo 1 1.1 Significato dei termini qualità e miglioramento

Dettagli

Statistical Process Control

Statistical Process Control Statistical Process Control ESERCIZI Esercizio 1. Per la caratteristica di un processo distribuita gaussianamente sono note media e deviazione standard: µ = 100, σ = 0.2. 1a. Calcolare la linea centrale

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO-BICOCCA A. A. 2008-2009 FACOLTÀ DI ECONOMIA. Programma del modulo di STATISTICA I (6 crediti)

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO-BICOCCA A. A. 2008-2009 FACOLTÀ DI ECONOMIA. Programma del modulo di STATISTICA I (6 crediti) UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO-BICOCCA A. A. 2008-2009 FACOLTÀ DI ECONOMIA Programma del modulo di STATISTICA I (6 crediti) ECOCOM (lettere A-Lh): ECOCOM (lettere Li-Z): ECOBAN: ECOAMM (Lettere A-Lh):

Dettagli

Indice. pag. 15. Prefazione. Introduzione» 17

Indice. pag. 15. Prefazione. Introduzione» 17 Indice Prefazione 15 Introduzione 17 1. Pianificazione della qualità 1.1. Il concetto di 6 sigma 1.1.1. Le aree e le fasi del sei sigma 1.2. I processi produttivi e la variabilità 1.2.1. Cause comuni 1.2.2.

Dettagli

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

Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER VARIABILI Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER VARIABILI 1. L azienda Wood produce legno compensato per costruzioni

Dettagli

INDICE PREFAZIONE VII

INDICE PREFAZIONE VII INDICE PREFAZIONE VII CAPITOLO 1. LA STATISTICA E I CONCETTI FONDAMENTALI 1 1.1. Un po di storia 3 1.2. Fenomeno collettivo, popolazione, unità statistica 4 1.3. Caratteri e modalità 6 1.4. Classificazione

Dettagli

Prelazione. Lista delle Figure. Lista delle Tabelle

Prelazione. Lista delle Figure. Lista delle Tabelle Indice Prelazione Indice Lista delle Figure Lista delle Tabelle VI IX XV XVI 1 Nozioni Introduttive 1 1.1 Inferenza Statistica 1 1.2 Campionamento 5 1.3 Statistica e Probabilità 7 1.4 Alcuni Problemi e

Dettagli

GESTIONE INDUSTRIALE DELLA QUALITÀ A

GESTIONE INDUSTRIALE DELLA QUALITÀ A GESTIONE INDUSTRIALE DELLA QUALITÀ A Lezione 10 CAMPIONAMENTO (pag. 62-64) L indagine campionaria all interno di una popolazione consiste nell estrazione di un numero limitato e definito di elementi che

Dettagli

PRODUZIONE DI LENTI A CONTATTO

PRODUZIONE DI LENTI A CONTATTO 1 PRODUZIONE DI LENTI A CONTATTO Per monitorare il processo di produzione di un determinato tipo di lenti a contatto viene misurato, ad intervalli di tempo regolari di h 15 minuti, il diametro X (in mm)

Dettagli

Statistica Aziendale Avanzata

Statistica Aziendale Avanzata PROGRAMMA del corso, informazioni e fonti bibliografiche Statistica Aziendale Avanzata Modulo A / Modulo B Organizzazione del corso Anno Accademico 2014/15 Codice 91019 Docente responsabile prof.ssa Silvia

Dettagli

A.A. 2014-2015. Obiettivi formativi del CI di Metodologia epidemiologica OBIETTIVO GENERALE

A.A. 2014-2015. Obiettivi formativi del CI di Metodologia epidemiologica OBIETTIVO GENERALE A.A. 2014-2015 Obiettivi formativi del CI di Metodologia epidemiologica OBIETTIVO GENERALE Utilizzare gli strumenti epidemiologici e statistici appropriati per ridurre l'area dell'incertezza nella rilevazione

Dettagli

Riassunto 24 Parole chiave 24 Commenti e curiosità 25 Esercizi 27 Appendice

Riassunto 24 Parole chiave 24 Commenti e curiosità 25 Esercizi 27 Appendice cap 0 Romane - def_layout 1 12/06/12 07.51 Pagina V Prefazione xiii Capitolo 1 Nozioni introduttive 1 1.1 Introduzione 1 1.2 Cenni storici sullo sviluppo della Statistica 2 1.3 La Statistica nelle scienze

Dettagli

Corso di Automazione Industriale 1. Capitolo 4

Corso di Automazione Industriale 1. Capitolo 4 Simona Sacone - DIST 1 Corso di Automazione Corso Industriale di 1 Automazione Industriale 1 Capitolo 4 Analisi delle prestazioni tramite l approccio simulativo Aspetti statistici della simulazione: analisi

Dettagli

DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ

DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ Metodi statistici e probabilistici per l ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Civile A.A. 2009-10 Facoltà di Ingegneria, Università di Padova Docente: Dott. L. Corain 1 LE PRINCIPALI DISTRIBUZIONI

Dettagli

1a) Calcolare gli estremi dell intervallo di confidenza per µ al 90% in corrispondenza del campione osservato.

1a) Calcolare gli estremi dell intervallo di confidenza per µ al 90% in corrispondenza del campione osservato. Esercizio 1 Sia X 1,..., X un campione casuale estratto da una variabile aleatoria normale con media pari a µ e varianza pari a 1. Supponiamo che la media campionaria sia x = 2. 1a) Calcolare gli estremi

Dettagli

Statistical Process Control

Statistical Process Control Statistical Process Control ESERCIZI Esercizio 1. Per la caratteristica di un processo distribuita gaussianamente sono note media e deviazione standard: µ = 100, σ = 0.2. 1a. Calcolare la linea centrale

Dettagli

Sommario. Capitolo 1 Impiego della statistica per la gestione dell azienda 1. Capitolo 2 Disponibilità e produzione delle informazioni statistiche 19

Sommario. Capitolo 1 Impiego della statistica per la gestione dell azienda 1. Capitolo 2 Disponibilità e produzione delle informazioni statistiche 19 Prefazione XI Capitolo 1 Impiego della statistica per la gestione dell azienda 1 1.1 Premessa 1 1.2 Il ruolo della statistica a supporto del processo decisionale del manager 3 1.3 L impiego della statistica

Dettagli

Programmazione Disciplinare: Calcolo Classe: Quarte - Quinte

Programmazione Disciplinare: Calcolo Classe: Quarte - Quinte Istituto Tecnico Tecnologico Basilio Focaccia Salerno Programmazione Disciplinare: Calcolo Classe: Quarte - Quinte Anno scolastico 01-01 I Docenti della Disciplina Salerno, settembre 01 Anno scolastico

Dettagli

Controllo Statistico della Qualità. Qualità come primo obiettivo dell azienda produttrice di beni

Controllo Statistico della Qualità. Qualità come primo obiettivo dell azienda produttrice di beni Controllo Statistico della Qualità Qualità come primo obiettivo dell azienda produttrice di beni Qualità come costante aderenza del prodotto alle specifiche tecniche Qualità come controllo e riduzione

Dettagli

Il corso si colloca nell ambito del corso integrato di scienze quantitative, al primo anno.

Il corso si colloca nell ambito del corso integrato di scienze quantitative, al primo anno. Corso di Statistica Medica Il corso si colloca nell ambito del corso integrato di scienze quantitative, al primo anno. Sono previste 40 ore complessive, di cui almeno 16 di lezione frontale e le restanti

Dettagli

1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario:

1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario: Esempi di domande risposta multipla (Modulo II) 1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario: 1) ha un numero di elementi pari a 5; 2) ha un numero di elementi

Dettagli

LEZIONI DI STATISTICA

LEZIONI DI STATISTICA ez10 l GIOVANNI GIRONE Ordinario nell'università di Bari TOMMASO SALVEMINI Ordinario nel!' Università di Roma LEZIONI DI STATISTICA Volume Secondo CACUCCI EDITORE - BARI - 1992 CENTRO " G. ASTENGO» INVENTARIO

Dettagli

Carte di controllo per attributi

Carte di controllo per attributi Carte di controllo per attributi Il controllo per variabili non sempre è effettuabile misurazioni troppo difficili o costose troppe variabili che definiscono qualità di un prodotto le caratteristiche dei

Dettagli

PROGRAMMA. Borse di studio riservate a elementi con orientamento nelle discipline economico-aziendali lett. A dell art.

PROGRAMMA. Borse di studio riservate a elementi con orientamento nelle discipline economico-aziendali lett. A dell art. PROGRAMMA Borse di studio riservate a elementi con orientamento nelle discipline economico-aziendali lett. A dell art. 1 del bando EVENTUALE TEST PRESELETTIVO su tutte le materie previste per la prova

Dettagli

1. Distribuzioni campionarie

1. Distribuzioni campionarie Università degli Studi di Basilicata Facoltà di Economia Corso di Laurea in Economia Aziendale - a.a. 2012/2013 lezioni di statistica del 3 e 6 giugno 2013 - di Massimo Cristallo - 1. Distribuzioni campionarie

Dettagli

LE CARTE DI CONTROLLO (4)

LE CARTE DI CONTROLLO (4) LE CARTE DI CONTROLLO (4) Tipo di carta di controllo Frazione difettosa Carta p Numero di difettosi Carta np Dimensione campione Variabile, solitamente >= 50 costante, solitamente >= 50 Linea centrale

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Intervalli di confidenza

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Intervalli di confidenza Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in biotecnologia Corso di Statistica Medica Intervalli di confidenza Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in biotecnologia Corso di Statistica

Dettagli

Teoria e metodi del controllo statistico di un processo produttivo. Strumenti base Basi statistiche Problemi pratici

Teoria e metodi del controllo statistico di un processo produttivo. Strumenti base Basi statistiche Problemi pratici Teoria e metodi del controllo statistico di un processo produttivo Strumenti base Basi statistiche Problemi pratici Teoria e metodi del controllo statistico Introduzione Ogni processo produttivo, indipendentemente

Dettagli

PIANO DI LAVORO ANNUALE

PIANO DI LAVORO ANNUALE PIANO DI LAVORO ANNUALE ISTITUTO: liceo scienze applicate liceo classico X Itc I.Enogastronomia/ospitalità Liceo artistico Scuola media annessa INSEGNANTE: MONICA BIANCHI MATERIA DI INSEGNAMENTO: MATEMATICA

Dettagli

Indice Prefazione xiii 1 Probabilità

Indice Prefazione xiii 1 Probabilità Prefazione xiii 1 Probabilità 1 1.1 Origini del Calcolo delle Probabilità e della Statistica 1 1.2 Eventi, stato di conoscenza, probabilità 4 1.3 Calcolo Combinatorio 11 1.3.1 Disposizioni di n elementi

Dettagli

Statistica inferenziale

Statistica inferenziale Statistica inferenziale Popolazione e campione Molto spesso siamo interessati a trarre delle conclusioni su persone che hanno determinate caratteristiche (pazienti, atleti, bambini, gestanti, ) Osserveremo

Dettagli

SCHEDA DI PROGRAMMAZIONE DELLE ATTIVITA EDUCATIVE DIDATTICHE. Disciplina: Matematica Classe: 5A sia A.S. 2014/15 Docente: Rosito Franco

SCHEDA DI PROGRAMMAZIONE DELLE ATTIVITA EDUCATIVE DIDATTICHE. Disciplina: Matematica Classe: 5A sia A.S. 2014/15 Docente: Rosito Franco Disciplina: Matematica Classe: 5A sia A.S. 2014/15 Docente: Rosito Franco ANALISI DI SITUAZIONE - LIVELLO COGNITIVO La classe ha dimostrato fin dal primo momento grande attenzione e interesse verso gli

Dettagli

Il corso si colloca nell ambito del corso integrato di scienze quantitative, al secondo anno, primo semestre.

Il corso si colloca nell ambito del corso integrato di scienze quantitative, al secondo anno, primo semestre. Corso di Statistica Medica 2004-2005 Il corso si colloca nell ambito del corso integrato di scienze quantitative, al secondo anno, primo semestre. Sono previste 30 ore di lezione di statistica e 12 di

Dettagli

APPENDICE A: Tabella Process Sigma (I)

APPENDICE A: Tabella Process Sigma (I) APPENDICE A: Tabella Process Sigma (I) 203 APPENDICE A: Tabella Process Sigma (II) 204 APPENDICE B: Tipologie di variabili Lo schema sottostante è utile per la corretta scelta degli indicatori durante

Dettagli

La categoria «ES» presenta (di solito) gli stessi comandi

La categoria «ES» presenta (di solito) gli stessi comandi Utilizzo delle calcolatrici FX 991 ES+ Parte II PARMA, 11 Marzo 2014 Prof. Francesco Bologna bolfra@gmail.com ARGOMENTI DELLA LEZIONE 1. Richiami lezione precedente 2.Calcolo delle statistiche di regressione:

Dettagli

INCERTEZZA DI MISURA

INCERTEZZA DI MISURA L ERRORE DI MISURA Errore di misura = risultato valore vero Definizione inesatta o incompleta Errori casuali Errori sistematici L ERRORE DI MISURA Errori casuali on ne si conosce l origine poiche, appunto,

Dettagli

Presentazione. Risorse Web. Metodi Statistici 1

Presentazione. Risorse Web. Metodi Statistici 1 I-XVI Romane_ 27-10-2004 14:25 Pagina VII Prefazione Risorse Web XI XIII XVII Metodi Statistici 1 Capitolo 1 Tecniche Statistiche 3 1.1 Probabilità, Variabili Casuali e Statistica 3 1.1.1 Introduzione

Dettagli

Potenza dello studio e dimensione campionaria. Laurea in Medicina e Chirurgia - Statistica medica 1

Potenza dello studio e dimensione campionaria. Laurea in Medicina e Chirurgia - Statistica medica 1 Potenza dello studio e dimensione campionaria Laurea in Medicina e Chirurgia - Statistica medica 1 Introduzione Nella pianificazione di uno studio clinico randomizzato è fondamentale determinare in modo

Dettagli

Università di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica. 18 dicembre 2008

Università di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica. 18 dicembre 2008 Università di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica 18 dicembre 008 Esame sull intero programma: esercizi da A a D Esame sulla seconda parte del programma: esercizi

Dettagli

Il controllo delle prestazioni del provider. IL CONTROLLO DELLE PRESTAZIONI DEL PROVIDER (riferimenti)

Il controllo delle prestazioni del provider. IL CONTROLLO DELLE PRESTAZIONI DEL PROVIDER (riferimenti) del provider IL CONTROLLO DELLE PRESTAZIONI DEL PROVIDER (riferimenti) 1 del provider - premessa (1) in merito alla fase di gestione ordinaria dell outsourcing sono state richiamate le prassi di miglioramento

Dettagli

Temi di Esame a.a. 2012-2013. Statistica - CLEF

Temi di Esame a.a. 2012-2013. Statistica - CLEF Temi di Esame a.a. 2012-2013 Statistica - CLEF I Prova Parziale di Statistica (CLEF) 11 aprile 2013 Esercizio 1 Un computer è collegato a due stampanti, A e B. La stampante A è difettosa ed il 25% dei

Dettagli

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 8

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 8 CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 8 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Test delle ipotesi sulla varianza In un azienda che produce componenti meccaniche, è stato

Dettagli

Statistica. Lezione 6

Statistica. Lezione 6 Università degli Studi del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Infermieristica Corso integrato in Scienze della Prevenzione e dei Servizi sanitari Statistica Lezione 6 a.a 011-01 Dott.ssa Daniela Ferrante

Dettagli

Stima per intervalli Nei metodi di stima puntuale è sempre presente un ^ errore θ θ dovuto al fatto che la stima di θ in genere non coincide con il parametro θ. Sorge quindi l esigenza di determinare una

Dettagli

LICEO DELLE SCIENZE UMANE ECONOMICO SOCIALE PROGRAMMAZIONE DIDATTICA ANNUALE SCIENZE UMANE ECONOMICO SOCIALE CLASSE IV^ AE ANNO SCOLASTICO 2014/2015

LICEO DELLE SCIENZE UMANE ECONOMICO SOCIALE PROGRAMMAZIONE DIDATTICA ANNUALE SCIENZE UMANE ECONOMICO SOCIALE CLASSE IV^ AE ANNO SCOLASTICO 2014/2015 LICEO DELLE SCIENZE UMANE ECONOMICO SOCIALE PROGRAMMAZIONE DIDATTICA ANNUALE SCIENZE UMANE ECONOMICO SOCIALE CLASSE IV^ AE ANNO SCOLASTICO 2014/2015 DOCENTE : FRANCESCA LILLO SITUAZIONE DI PARTENZA DELLA

Dettagli

CORSO DI STATISTICA ED ELEMENTI DI INFORMATICA

CORSO DI STATISTICA ED ELEMENTI DI INFORMATICA ANNO ACCADEMICO 2013-2014 UNIVERSITA DEGLI STUDI DI TERAMO FACOLTA DI MEDICINA VETERINARIA CORSO DI STATISTICA ED ELEMENTI DI INFORMATICA CFU 5 DURATA DEL CORSO : ORE 35 DOCENTE PROF. DOMENICO DI DONATO

Dettagli

Calcolo delle Probabilità A.A. 2013/2014 Corso di Studi in Statistica per l Analisi dei dati Università degli Studi di Palermo

Calcolo delle Probabilità A.A. 2013/2014 Corso di Studi in Statistica per l Analisi dei dati Università degli Studi di Palermo Calcolo delle Probabilità A.A. 2013/2014 Corso di Studi in Statistica per l Analisi dei dati Università degli Studi di Palermo docente Giuseppe Sanfilippo http://www.unipa.it/sanfilippo giuseppe.sanfilippo@unipa.it

Dettagli

STATISTICA 1, metodi matematici e statistici Introduzione al linguaggio R Esercitazione2: 04-03-2005

STATISTICA 1, metodi matematici e statistici Introduzione al linguaggio R Esercitazione2: 04-03-2005 esercitazione 2 p. 1/12 STATISTICA 1, metodi matematici e statistici Introduzione al linguaggio R Esercitazione2: 04-03-2005 Luca Monno Università degli studi di Pavia luca.monno@unipv.it http://www.lucamonno.it

Dettagli

Gestione Industriale della Qualità

Gestione Industriale della Qualità Gestione Industriale della Qualità 8-II-6 esempio A) Si consideri un piano di campionamento doppio con rettifica caratterizzato dai seguenti parametri: n = c = n = c = 4 Si valuti la qualità media risultante

Dettagli

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca Corso di Statistica medica e applicata Dott.ssa Donatella Cocca 1 a Lezione Cos'è la statistica? Come in tutta la ricerca scientifica sperimentale, anche nelle scienze mediche e biologiche è indispensabile

Dettagli

N ORE LEZIONI FRONTALI: STUDIO INDIVIDUALE ( ) N ORE ESERCITAZIONI/LABORATORIO: STUDIO INDIVIDUALE ( )

N ORE LEZIONI FRONTALI: STUDIO INDIVIDUALE ( ) N ORE ESERCITAZIONI/LABORATORIO: STUDIO INDIVIDUALE ( ) Invia modulo Basi di Dati + Laboratorio INSEGNAMENTO 214-215 ANNO ACCADEMICO Informatica Triennale sede di Brindisi CORSO DI LAUREA IN Paolo Buono DOCENTE 2 1 ANNO DI CORSO SEMESTRE 7 N CREDITI LEZIONI

Dettagli

IL CAMPIONAMENTO NELLA REVISIONE CONTABILE

IL CAMPIONAMENTO NELLA REVISIONE CONTABILE Università RomaTre. Facoltà di Economia Federico Caffè Prof. Ugo Marinelli Anno Accademico 07-08 1 PREMESSA RACCOLTA SUFFICIENTI ED APPROPRIATI ELEMENTI PROBATIVI LA È SVOLTA IN BASE A VERIFICHE DI CAMPIONI

Dettagli

Metodologie statistiche per l analisi del rischio CONTROLLO STATISTICO DI PROCESSO PER IL MONITORAGGIO DEL RISCHIO NELL INDUSTRIA ALIMENTARE

Metodologie statistiche per l analisi del rischio CONTROLLO STATISTICO DI PROCESSO PER IL MONITORAGGIO DEL RISCHIO NELL INDUSTRIA ALIMENTARE Corso di Laurea in Sicurezza igienico-sanitaria degli alimenti Metodologie statistiche per l analisi del rischio CONTROLLO STATISTICO DI PROCESSO PER IL MONITORAGGIO DEL RISCHIO NELL INDUSTRIA ALIMENTARE

Dettagli

Il campionamento statistico

Il campionamento statistico Lezione 13 Gli strumenti per il miglioramento della Qualità Il campionamento statistico Aggiornamento: 19 novembre 2003 Il materiale didattico potrebbe contenere errori: la segnalazione e di questi errori

Dettagli

E naturale chiedersi alcune cose sulla media campionaria x n

E naturale chiedersi alcune cose sulla media campionaria x n Supponiamo che un fabbricante stia introducendo un nuovo tipo di batteria per un automobile elettrica. La durata osservata x i delle i-esima batteria è la realizzazione (valore assunto) di una variabile

Dettagli

Metodologie statistiche per l analisi del rischio CONTROLLO STATISTICO DI PROCESSO PER IL MONITORAGGIO DEL RISCHIO NELL INDUSTRIA ALIMENTARE

Metodologie statistiche per l analisi del rischio CONTROLLO STATISTICO DI PROCESSO PER IL MONITORAGGIO DEL RISCHIO NELL INDUSTRIA ALIMENTARE Corso di Laurea in Sicurezza igienico-sanitaria degli alimenti Metodologie statistiche per l analisi del rischio CONTROLLO STATISTICO DI PROCESSO PER IL MONITORAGGIO DEL RISCHIO NELL INDUSTRIA ALIMENTARE

Dettagli

Il confronto fra proporzioni

Il confronto fra proporzioni L. Boni Il rapporto Un rapporto (ratio), attribuendo un ampio significato al termine, è il risultato della divisione di una certa quantità a per un altra quantità b Il rapporto Spesso, in maniera più specifica,

Dettagli

Appunti del corso. Qualità

Appunti del corso. Qualità Appunti del corso Qualità ii INDICE CAPITOLO 1. Termini per la qualità 1.1 Aspetti generali 1.2 Variabilità CAPITOLO 2. Richiami di probabilità 2.1 La distribuzione binomiale 2.2 La distribuzione di Poisson

Dettagli

Tecniche di analisi multivariata

Tecniche di analisi multivariata Tecniche di analisi multivariata Metodi che fanno riferimento ad un modello distributivo assunto per le osservazioni e alla base degli sviluppi inferenziali - tecniche collegate allo studio della dipendenza

Dettagli

COORDINAMENTO PER MATERIE 14/15 SETTEMBRE 2010. AREA DISCIPLINARE: Matematica MATERIA Calcolo delle Probabilità-Statistica-Ricerca Operativa

COORDINAMENTO PER MATERIE 14/15 SETTEMBRE 2010. AREA DISCIPLINARE: Matematica MATERIA Calcolo delle Probabilità-Statistica-Ricerca Operativa COORDINAMENTO PER MATERIE 14/15 SETTEMBRE 2010 AREA DISCIPLINARE: Matematica MATERIA Calcolo delle Probabilità-Statistica-Ricerca Operativa COORDINATORE Ranzani Sono presenti i proff. P Ranzani (coordinatore),

Dettagli

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2014/2015 Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2014/2015 Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2014/2015 Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Nome N. Matricola Ancona, 14 luglio 2015 1. Tre macchine producono gli stessi pezzi

Dettagli

La distribuzione Gaussiana

La distribuzione Gaussiana Università del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Biotecnologie Corso di Statistica Medica La distribuzione Normale (o di Gauss) Corso di laurea in biotecnologie - Corso di Statistica Medica La distribuzione

Dettagli

PLUS. Syllabus rev. 1.04

PLUS. Syllabus rev. 1.04 PLUS Syllabus rev. 1.04 Al fine di facilitare il collegamento tra i Syllabus degli EQDL Start, Plus e quello del EQDL Full, nel testo che segue sotto il numero di codice di ogni sezione, tema e argomento

Dettagli

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 1

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 1 CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 1 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it A.Studio dell interdipendenza tra variabili: riepilogo Concetto relativo allo studio delle relazioni tra

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale. Corso di Statistica e Biometria. Introduzione e Statistica descrittiva

Università del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale. Corso di Statistica e Biometria. Introduzione e Statistica descrittiva Università del Piemonte Orientale Corsi di Laurea Triennale Corso di Statistica e Biometria Introduzione e Statistica descrittiva Corsi di Laurea Triennale Corso di Statistica e Biometria: Introduzione

Dettagli

Esercitazione 1 del corso di Statistica 2 Prof. Domenico Vistocco

Esercitazione 1 del corso di Statistica 2 Prof. Domenico Vistocco Esercitazione 1 del corso di Statistica 2 Prof. Domenico Vistocco Alfonso Iodice D Enza April 26, 2007 1...prima di cominciare Contare, operazione solitamente semplice, può diventare complicata se lo scopo

Dettagli

Il controllo statistico di processo

Il controllo statistico di processo Il controllo statistico di processo Torino, 02 ottobre 2012 Relatrice: Monica Lanzoni QUALITÀ DI DI UN UN PRODOTTO: l'adeguatezza del del medesimo all'uso per per il il quale quale è stato stato realizzato

Dettagli

Incontro Gruppo RAV lettura dati INVALSI. Liceo Scientifico «A. Volta», 19 maggio 2015

Incontro Gruppo RAV lettura dati INVALSI. Liceo Scientifico «A. Volta», 19 maggio 2015 Incontro Gruppo RAV lettura dati INVALSI Liceo Scientifico «A. Volta», 19 maggio 2015 Rilevazione degli apprendimenti- Popolazione di riferimento I livelli scolari coinvolti : classi II e V della scuola

Dettagli

Analisi Statistica per le Imprese (6 CFU) - a.a. 2010-2011 Prof. L. Neri RICHIAMI DI STATISTICA DESCRITTIVA UNIVARIATA

Analisi Statistica per le Imprese (6 CFU) - a.a. 2010-2011 Prof. L. Neri RICHIAMI DI STATISTICA DESCRITTIVA UNIVARIATA Analisi Statistica per le Imprese (6 CFU) - a.a. 2010-2011 Prof. L. Neri RICHIAMI DI STATISTICA DESCRITTIVA UNIVARIATA 1 Distribuzione di frequenza Punto vendita e numero di addetti PUNTO VENDITA 1 2 3

Dettagli

Programmazione didattica di Matematica a. s. 2015/2016 IV I

Programmazione didattica di Matematica a. s. 2015/2016 IV I ISIS Guido Tassinari Programmazione didattica di Matematica a. s. 2015/2016 IV I Prof.ssa Costigliola Analisi della situazione di partenza La classe IV sezione I è costituita da un gruppo di 21 allievi

Dettagli

Esercitazioni di Statistica

Esercitazioni di Statistica Esercitazioni di Statistica Test d ipotesi sul valor medio e test χ 2 di adattamento Prof. Livia De Giovanni statistica@dis.uniroma1.it Esercizio 1 Si supponga che il diametro degli anelli metallici prodotti

Dettagli

Matematica Generale II (5 Cfu) Economia e amministrazione delle imprese (A-Lh)

Matematica Generale II (5 Cfu) Economia e amministrazione delle imprese (A-Lh) Matematica Generale II (5 Cfu) Economia e amministrazione delle imprese (A-Lh) A.A. 2014-2015 Docente Vanda Tulli e-mail: vanda.tulli@unimib.it tel: 0264483164 Edificio U7, quarto piano, stanza 4018 Esercitatore

Dettagli

PLUS Syllabus rev. 1.03

PLUS Syllabus rev. 1.03 PLUS Syllabus rev. 1.03 Syllabus EQDL Rev. 1.03 1 Modulo 1 Concetti di base della Qualità Scopi del modulo: Contenere i complementi al modulo 1 della EQDL START per completare il modulo 1 ed il modulo

Dettagli

Politecnico di Milano

Politecnico di Milano Politecnico di Milano Statistica e Calcolo delle Probabilità prof. Cesare Svelto prof.sa Carla Cattaneo Corso integrato Corso 5+5 = 10 CFU in 2 moduli emisemestrali 1 modulo Statistica 2 modulo Calcolo

Dettagli

Esercitazione #5 di Statistica. Test ed Intervalli di Confidenza (per una popolazione)

Esercitazione #5 di Statistica. Test ed Intervalli di Confidenza (per una popolazione) Esercitazione #5 di Statistica Test ed Intervalli di Confidenza (per una popolazione) Dicembre 00 1 Esercizi 1.1 Test su media (con varianza nota) Esercizio n. 1 Il calore (in calorie per grammo) emesso

Dettagli

Ricerca di outlier. Ricerca di Anomalie/Outlier

Ricerca di outlier. Ricerca di Anomalie/Outlier Ricerca di outlier Prof. Matteo Golfarelli Alma Mater Studiorum - Università di Bologna Ricerca di Anomalie/Outlier Cosa sono gli outlier? L insieme di dati che sono considerevolmente differenti dalla

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale di area tecnica. Corso di Statistica Medica

Università del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale di area tecnica. Corso di Statistica Medica Università del Piemonte Orientale Corsi di Laurea Triennale di area tecnica Corso di Statistica Medica Campionamento e distribuzione campionaria della media Corsi di laurea triennale di area tecnica -

Dettagli

Facciamo qualche precisazione

Facciamo qualche precisazione Abbiamo introdotto alcuni indici statistici (di posizione, di variabilità e di forma) ottenibili da Excel con la funzione Riepilogo Statistiche Facciamo qualche precisazione Al fine della partecipazione

Dettagli

TECNICHE PER LA GESTIONE DELLA QUALITÀ

TECNICHE PER LA GESTIONE DELLA QUALITÀ N E T T U N O TECNICHE PER LA GESTIONE DELLA QUALITÀ G. BARBATO, F. FRANCESCHINI, M. GALETTO, R. LEVI N E T T U N O NETWORK PER L UNIVERSITÀ OVUNQUE Diplomi universitari a distanza in Ingegneria TECNICHE

Dettagli

Un primo passo verso PAT. Un applicazione di controllo preventivo

Un primo passo verso PAT. Un applicazione di controllo preventivo Un primo passo verso PAT Un applicazione di controllo preventivo Sommario Situazione iniziale: linea di produzione con controllo peso off-line Cambiamento vs. una linea con controllo peso automatico on-line

Dettagli

Le Carte di Controllo del Processo

Le Carte di Controllo del Processo ISI MANUALE PER CORSI QUALITÀ dispensa data modifica del livello Q-051 01.06.94 01 25.07.95 BLU Le Carte di Controllo del Processo MANUALE DI UTILIZZO ISI CARTE DI CONTROLLO pagina 2 di 13 Introduzione.

Dettagli

Relazioni tra variabili

Relazioni tra variabili Università degli Studi di Padova Facoltà di Medicina e Chirurgia Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia - A.A. 009-10 Scuole di specializzazione in: Medicina Legale, Medicina del Lavoro, Igiene e Medicina

Dettagli

Esistono differenti tipologie di report aziendali, a seconda della funzione per cui sono redatti e dei soggetti a cui si rivolgono

Esistono differenti tipologie di report aziendali, a seconda della funzione per cui sono redatti e dei soggetti a cui si rivolgono REPORTING INTERNO: PREMESSE Esistono differenti tipologie di report aziendali, a seconda della funzione per cui sono redatti e dei soggetti a cui si rivolgono REPORT ISTITUZIONALI REPORT OPERATIVI REPORT

Dettagli

A.A. 2014/ 15. 4 anno ATTIVITA DI TIROCINIO

A.A. 2014/ 15. 4 anno ATTIVITA DI TIROCINIO A.A. 2014/ 15 4 anno ATTIVITA DI TIROCINIO Il tirocinio del 4 anno è organizzato in attività di tirocinio indiretto tirocinio diretto autoformazione Tirocinio diretto Tirocinio indiretto autoformazione

Dettagli

ISIS G. Tassinari a.s. 2015-2016. Programmazione di Matematica. Classe V I

ISIS G. Tassinari a.s. 2015-2016. Programmazione di Matematica. Classe V I ISIS G. Tassinari a.s. 2015-2016 Programmazione di Matematica Classe V I Prof.ssa C. Pirozzi Analisi della situazione di partenza La classe V sezione I è costituita da un gruppo di 16 allievi non sempre

Dettagli

Istituzioni di Statistica e Statistica Economica

Istituzioni di Statistica e Statistica Economica Istituzioni di Statistica e Statistica Economica Università degli Studi di Perugia Facoltà di Economia, Assisi, a.a. 2013/14 Esercitazione n. 4 A. Si supponga che la durata in giorni delle lampadine prodotte

Dettagli

Governare il processo della sicurezza

Governare il processo della sicurezza Governare il processo della sicurezza Michele Marchini PIACENZA 20 febbraio 2014 SOMMARIO Argomenti trattati Governo del processo gestione della sicurezza I processi aziendali Il processo della sicurezza

Dettagli

Il farmaco generico. Contenuti tecnico-scientifici del farmaco generico: comunicazione a corrente alternata

Il farmaco generico. Contenuti tecnico-scientifici del farmaco generico: comunicazione a corrente alternata Il farmaco generico Contenuti tecnico-scientifici del farmaco generico: comunicazione a corrente alternata Il farmaco generico Cos è un farmaco generico? È un medicinale EQUIVALENZA terapeuticamente equivalente

Dettagli

Nodi concettuali essenziali della disciplina (Saperi essenziali)

Nodi concettuali essenziali della disciplina (Saperi essenziali) MATERIA: ECONOMIA DEGLI INTERMEDIARI FINANZIARI CLASSI: PRIME TERZE SECONDE QUARTE QUINTE INDIRIZZI : SCIENZE BANCARIE, FINANZIARIE ED ASSICURATIVE Nodi concettuali essenziali della disciplina (Saperi

Dettagli

2. Un carattere misurato in un campione: elementi di statistica descrittiva e inferenziale

2. Un carattere misurato in un campione: elementi di statistica descrittiva e inferenziale BIOSTATISTICA 2. Un carattere misurato in un campione: elementi di statistica descrittiva e inferenziale Marta Blangiardo, Imperial College, London Department of Epidemiology and Public Health m.blangiardo@imperial.ac.uk

Dettagli

INGEGNERIA DEL SOFTWARE. Prof. Paolo Salvaneschi

INGEGNERIA DEL SOFTWARE. Prof. Paolo Salvaneschi Università di Bergamo Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Informatica INGEGNERIA DEL SOFTWARE Prof. Paolo Salvaneschi 1 Obiettivi Scopi del corso: - Fornire gli elementi di base della disciplina,

Dettagli

VERIFICA DELLE IPOTESI

VERIFICA DELLE IPOTESI VERIFICA DELLE IPOTESI Nella verifica delle ipotesi è necessario fissare alcune fasi prima di iniziare ad analizzare i dati. a) Si deve stabilire quale deve essere l'ipotesi nulla (H0) e quale l'ipotesi

Dettagli

Come descrivere un fenomeno in ambito sanitario fondamenti di statistica descrittiva. Brugnaro Luca

Come descrivere un fenomeno in ambito sanitario fondamenti di statistica descrittiva. Brugnaro Luca Come descrivere un fenomeno in ambito sanitario fondamenti di statistica descrittiva Brugnaro Luca Progetto formativo complessivo Obiettivo: incrementare le competenze degli operatori sanitari nelle metodiche

Dettagli

I vantaggi del nuovo sistema: qualità dell output e burden sulle imprese

I vantaggi del nuovo sistema: qualità dell output e burden sulle imprese Workshop Nuove informazioni statistiche per misurare la struttura e la performance delle imprese italiane I vantaggi del nuovo sistema: qualità dell output e burden sulle imprese Giampiero Siesto Viviana

Dettagli

Indici (Statistiche) che esprimono le caratteristiche di simmetria e

Indici (Statistiche) che esprimono le caratteristiche di simmetria e Indici di sintesi Indici (Statistiche) Gran parte della analisi statistica consiste nel condensare complessi pattern di osservazioni in un indicatore che sia capace di riassumere una specifica caratteristica

Dettagli

IL TEST CHI QUADRATO χ 2

IL TEST CHI QUADRATO χ 2 IL TEST CHI QUADRATO χ 2 Test parametrici I test studiati nelle lezioni precedenti (test-t, testz) consentono la verifica di ipotesi relative al valore di specifici parametri di popolazione Esempio: differenza

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Analisi dei dati quantitativi :

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Analisi dei dati quantitativi : Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in biotecnologia Corso di Statistica Medica Analisi dei dati quantitativi : Confronto tra due medie Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in

Dettagli

PROGRAMMA CONSUNTIVO

PROGRAMMA CONSUNTIVO PROGRAMMA CONSUNTIVO a.s. 2014/2015 MATERIA MATEMATICA CLASSE DOCENTE 5^ SEZIONE D DI LEO CLELIA Liceo Scientifico delle Scienze Applicate ORE DI LEZIONE 4 **************** OBIETTIVI saper definire e classificare

Dettagli