PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA (COD. 5047/4038/371/377) 3 Novembre 2004 COMPITO A1
|
|
- Nicola Lolli
- 5 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA (COD. 5047/4038/37/377) 3 Novembre 004 Cognome Numero d matrcola Nome COMPITO A A fn della valutazone s terrà conto solo ed esclusvamente d quanto rportato negl appost spaz. Al termne della prova, è OBBLIGATORIO consegnare l presente foglo ed l foglo d brutta (DI CUI NON SI TERRÀ CONTO AI FINI DELLA VALUTAZIONE). APPROSSIMARE TUTTI I CALCOLI ALLA QUARTA CIFRA DECIMALE I prm 8 gran prem della stagone d Formula del 003 hanno dato rsultat che rportamo n tabella (notare che sono anche state rportate le somme de valor e le somme de quadrat de valor): GP Gran Premo dsputato SQUADRA squadra d appartenenza del vnctore del GP GOMME gomme utlzzate dal vnctore del GP TEMP temperatura meda dell asfalto PTI_M punt totalzzat da squadre che utlzzano gomme Mcheln PTI_B punt totalzzat da squadre che utlzzano gomme Brdgestone PTI_F punt totalzzat dalla squadra Ferrar PTI_ML punt totalzzat dalla squadra McLaren GP SQUADRA GOMME TEMP PTI_M PTI_B PTI_F PTI_ML Australa McLaren Mcheln Malesa McLaren Mcheln Brasle Jordan Brdgestone San Marno Ferrar Brdgestone Spagna Ferrar Brdgestone Austra Ferrar Brdgestone Monaco Wllams Mcheln Canada Ferrar Brdgestone 5 4?? Somme Somme de quadrat ( punt) Come s vede nella tabella, c sono alcun dat mancant per l Gran Premo del Canada. a. Sapendo che la meda punt della McLaren (la cu varable d rfermento è PTI_ML) è d 9,5 punt a Gran Premo, rcavare punt conqustat dalla squadra nel GP del Canada. b. Sapendo che la medana de punt Ferrar (PTI_F) regstrat ne prm 8 Gran Prem è d,5 punt, rcavare quant punt ha conqustato nvece la Ferrar. a. ( punto) 9,5=( x)/8, x= Qund x=3 b. ( punto) Ordnamo dat. La Me sarà la meda tra valor corrspondent alla 4 e alla 5 osservazone. (+x)/=,5; qund x=4
2 . ( punt) Rappresentare con un grafco opportuno l carattere SQUADRA e ndcare tutte le msure d sntes calcolabl, l loro valore e sgnfcato. Msure d sntes ( punto) Moda= Ferrar. Ferrar La moda è la modaltà pù frequente ed è l unca Jordan msura d sntes utlzzable per caratter McLaren qualtatv nomnal. Wllams 3. (4 punt) Negl ambent tecnc, s ha l dea che le gomme Brdgestone abbano mglor prestazon a temperature pù basse. Ipotzzando qund una relazone lneare tra TEMP e PTI_B verfcare se punt totalzzat da Brdgestone dpendono dalla temperatura dell asfalto e n che modo. In partcolare: a) Fornre l equazone della retta d regressone, sapendo che la somma de prodott tra PTI_B e TEMP è par a 85. Retta ( punt) PTI_B= 8,886-0,743 TEMP Covaranza(TEMP; PTI_B)=(85/8-5,8754,375) = 356,375-37,953 = -5,578 Varanza(TEMP)= (607/8-5,8755,875) = 758, ,556= 89,3594 b) Se s utlzzasse la retta d regressone appena calcolata, a quale temperatura le squadre che utlzzano le Brdgestone non conqusterebbero nemmeno un punto de 39 n palo? Prevsone ( punto) 08,3534 Infatt s rsolve l equazone: 0 = 8,886-0,743temp. Qund, temp=(-8,886)/(-0,743) c) Valutare con un ndce opportuno la bontà della retta d regressone stmata n a) e dre se s possa rtenere qund affdable la prevsone fatta al punto b). Bontà retta ( punto) ρ = 0,3686 ; R =0,359: l R è basso e qund la prevsone rsulta poco affdable. [Varanza(PTI_B)=9,9844] 4. (4 punt) A partre dalla tabella contenente dat relatv a prm 8 Gran Prem della stagone 003: rcavare una tabella per valutare se esste ndpendenza statstca tra SQUADRA vnctrce del Gran Premo e GOMME scelte da quella squadra, defnre (scrvendone la formula) un ndce d connessone e nfne calcolarne l valore. Tabella ( punto) Indce ( punto) Brdgestone Mcheln McLaren 0 Jordan 0 Ferrar 4 0 Wllams 0 ϕ = ( p X, Y ( x, y ) p X ( x ) py ( y )) ( x ) p X Y ~ p ( y ) ϕ = ϕ / mn( h, k ) dove h, k sono le dmenson della tabella. Valore ( punt) In questo caso ~ ϕ = ϕ =. Infatt, conoscendo la squadra, sappamo con precsone che gomme vengono usate (perfetta connessone unlaterale).
3 5. (3 punt) Osservando punt conqustat da 4 squadre mnor n 4 Gran Prem la stuazone è la seguente. Punt per squadra BAR Sauber Toyota Jordan GP Malesa 0 0 Brasle San Marno Austra Quale squadra presenta l maggor scarto quadratco medo nella dstrbuzone de punt?. Fornre la rappresentazone grafca de puntegg della Sauber ne 4 GP consderat. Maggor sqm ( punt) Grafco( punto) La dstrbuzone con maggor sqm è quella Dstrbuzone puntegg Sauber relatva alla Jordan. σ BAR =,4790 0,6 0,4 σ Sauber =,6394 0, σ = 0 Toyota 0,0 σ Jordan = 4,330 Freq. relatve Punt 6. (3 punt) Valutare con un ndce opportuno la concentrazone della dstrbuzone de 39 punt n palo conqustat dalle vare squadre nel Gran Premo d Australa (ved tabella) e scrvere la formula dell ndce spegando cosa ndcano nella formula le quanttà convolte: Numero Punt squadre Calcolo ndce ( punt) Punt Numero squadre F Formula ndce ( punto) R = k ( = F k = Q ) Dove F rappresenta la frazone d soggett che detene la quota relatva Q, e k è l numero d modaltà osservate. Q 0 4 0,4444 0, ,5556 0, ,6667 0,05 6 0,7778 0, ,8889 0,5897 6,0000,0000 Somma (tranne ultma rga) 3,3334,307 F Qund R 3,3334,307 = = 0,6308 3,3334
4 7. ( punt) La probabltà che la Ferrar resca a salre sul podo è d 0,75. Supponendo che le gare de Gran Prem sano tra loro ndpendent e che le chance della Ferrar sano sempre le stesse per ogn Gran Premo, mpostare calcol per calcolare la probabltà che la Ferrar salga sul podo 0 volte su 6 (senza calcolarne l valore fnale). Probabltà ( punt) P(Ferrar sul podo)=0,75 probabltà d successo costante n ogn prova Prove ndpendent La varable aleatora che rappresenta l numero d vttore su 6 prove ha dstrbuzone bnomale! 6 P ( X = 0) = ) ( 0,75) ( 0,5 8. ( punt) La probabltà che Mchael Schumacher vnca un Gran Premo quando l compagno d squadra Barrchello resce a completare la gara è 0,4. Al contraro, se Barrchello non conclude la gara, la probabltà che Schumacher vnca scende a 0,5. Sapendo che Barrchello resce a portare a termne la corsa l 80% delle volte, qual è la probabltà che Schumacher vnca un determnato Gran Premo? Probabltà ( punt) Defnamo A = Schumacher vnce GP; B = Barrchello fnsce gara P(A B) = 0,4; P(A non B) = 0,5; P(B) = 0,8 e qund P(non B) = 0,. Qund: P(A) = P(A B)P(B) + P(A non B)P(non B) = 0,3 + 0,05 = 0, ( punt) Enuncate l teorema d Bayes, specfcando le potes: Teorema ( punt) S consder uno spazo camponaro Ω e un nseme d event A, A,, A n, partzone d Ω (ovvero: n U A = = Ω e A A B con P(B)>0, s ha che = per ogn, con P(A)>0 per ogn ). Qund, preso un qualsas altro evento P ( A B) P = n = ( B A ) P( A ) P ( B A ) P( A )
5 PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA (COD. 5047/4038/37/377) 3 Novembre 004 Cognome Numero d matrcola Nome COMPITO A A fn della valutazone s terrà conto solo ed esclusvamente d quanto rportato negl appost spaz. Al termne della prova, è OBBLIGATORIO consegnare l presente foglo ed l foglo d brutta (DI CUI NON SI TERRÀ CONTO AI FINI DELLA VALUTAZIONE). APPROSSIMARE TUTTI I CALCOLI ALLA QUARTA CIFRA DECIMALE Gl ultm 8 gran prem della stagone d Formula del 003 hanno dato rsultat che rportamo n tabella (notare che sono anche state rportate le somme de valor e le somme de quadrat de valor): GP Gran Premo dsputato SQUADRA squadra d appartenenza del vnctore del GP GOMME gomme utlzzate dal vnctore del GP TEMP temperatura meda dell asfalto PTI_M punt totalzzat da squadre che utlzzano gomme Mcheln PTI_B punt totalzzat da squadre che utlzzano gomme Brdgestone PTI_F punt totalzzat dalla squadra Ferrar PTI_ML punt totalzzat dalla squadra McLaren GP SQUADRA GOMME TEMP PTI_M PTI_B PTI_F PTI_ML Europa Wllams Mcheln 4 6 3?? Franca Wllams Mcheln Gran Bretagna Ferrar Brdgestone Germana Wllams Mcheln Unghera Renault Mcheln Itala Ferrar Brdgestone Usa Ferrar Brdgestone Gappone Ferrar Brdgestone Somme Somme de quadrat ( punt) Come s vede nella tabella, c sono alcun dat mancant per l Gran Premo d Europa. a. Sapendo che la meda punt della McLaren (la cu varable d rfermento è PTI_ML) è d 8,75 punt a Gran Premo, rcavare punt conqustat dalla squadra nel GP d Europa. b. Sapendo che la medana de punt Ferrar (PTI_F) regstrat negl ultm 8 Gran Prem è d 0 punt, rcavare quant punt ha conqustato nvece la Ferrar. a. ( punto) 8,75=(x )/8; x= Qund x=4 b. ( punto) Ordnamo dat. La Me sarà la meda tra valor corrspondent alla 4 e alla 5 osservazone. (0+x)/=0, qund x=0
6 . ( punt) Rappresentare con un grafco opportuno l carattere SQUADRA e ndcare tutte le msure d sntes calcolabl, l loro valore e sgnfcato. Grafco ( punto) Ferrar Renault Wllams Msure d sntes ( punto) Moda= Ferrar. La moda è la modaltà pù frequente ed è l unca msura d sntes utlzzable per caratter qualtatv nomnal. 3. (4 punt) Negl ambent tecnc, s ha l dea che le gomme Brdgestone abbano mglor prestazon a temperature pù basse. Ipotzzando qund una relazone lneare tra TEMP e PTI_B verfcare se punt totalzzat da Brdgestone dpendono dalla temperatura dell asfalto e n che modo. In partcolare: a) Fornre l equazone della retta d regressone, sapendo che la somma de prodott tra PTI_B e TEMP è par a 988. Retta d regressone ( punt) PTI_B= 8,638 0,649 TEMP Covaranza(TEMP; PTI_B)=(988/8-3, 75, 75) = 48,5 30,85 = -54,35 Varanza(TEMP)= (58/8-3, 753, 75) = 647,75 564,065 = 83,6875 b) Se s utlzzasse la retta d regressone appena calcolata, a quale temperatura le squadre che utlzzano le Brdgestone non conqusterebbero nemmeno un punto de 39 n palo? Prevsone ( punto) 43,3957 Infatt s rsolve l equazone: 0 = 8,638-0,649temp. Qund, temp=(8,638)/(0,649) c) Valutare con un ndce opportuno la bontà della retta d regressone stmata n a) e dre se s possa rtenere qund affdable la prevsone fatta al punto b). Bontà retta ( punto) ρ = 0,7974 ; R =0,6358: l R è relatvamente alto e qund la prevsone rsulta abbastanza affdable. [Varanza(PTI_B)=55,4375] 4. (4 punt) A partre dalla tabella contenente dat relatv agl ultm 8 Gran Prem della stagone 003: rcavare una tabella per valutare se esste ndpendenza statstca tra SQUADRA vnctrce del Gran Premo e GOMME scelte da quella squadra, defnre (scrvendone la formula) un ndce d connessone e nfne calcolarne l valore. Tabella ( punto) Indce ( punto) Brdgestone Mcheln Renault 0 Ferrar 4 0 Wllams 0 3 ϕ = ( p X, Y ( x, y ) p X ( x ) py ( y )) ( x ) p X Y ~ p ( y ) ϕ = ϕ / mn( h, k ) dove h, k sono le dmenson della tabella. Valore ( punt) In questo caso ~ ϕ = ϕ =. Infatt, conoscendo la squadra, sappamo con precsone che gomme vengono usate (perfetta connessone unlaterale).
7 5. (3 punt) Osservando punt conqustat da 4 squadre mnor n 4 Gran Prem la stuazone è la seguente. Punt per squadra BAR Sauber Jaguar Toyota GP Unghera Itala Usa Gappone Quale squadra presenta l maggor scarto quadratco medo nella dstrbuzone de punt? 4. Fornre la rappresentazone grafca de puntegg della BAR ne 4 GP consderat. Maggor sqm ( punt) Grafco( punto) La dstrbuzone con maggor scarto quadratco medo è quella relatva alla Sauber. σ BAR = 3,69 σ Sauber = 4,330 σ = Jaguar,80 σ Toyota = 0 Freq. relatve Dstrbuzone puntegg BAR Punt 6. (3 punt) Valutare con un ndce opportuno la concentrazone della dstrbuzone de 39 punt n palo conqustat dalle vare squadre nel Gran Premo d Unghera (ved tabella qu sotto) e scrvere la formula dell ndce spegando cosa ndcano le quanttà convolte (sa nella formula che nel calcolo). Numero Punt squadre Calcolo ndce ( punt) Formula ndce ( punto) R = k ( = k = Q ) Dove F rappresenta la frazone d soggett che detene la quota relatva Q, e k è l numero d modaltà osservate. F F Punt Numero squadre F 0 4 0,4444 0, ,5556 0, ,6667 0,05 6 0,7778 0, ,8889 0,5897 6,0000,0000 Somma(tranne ultma rga) 3,3334,307 Q Qund R 3,3334,307 = = 0,6308 3,3334
8 7. ( punt) La probabltà che la Ferrar resca a salre sul podo è d 0,6. Supponendo che le gare de Gran Prem sano tra loro ndpendent e che le chance della Ferrar sano sempre le stesse per ogn Gran Premo, mpostare calcol per calcolare la probabltà che la Ferrar salga sul podo 9 volte su 6 (senza calcolarne l valore fnale). Probabltà ( punt) P(Ferrar sul podo)=0,6 probabltà d successo costante n ogn prova Prove ndpendent La varable aleatora che rappresenta l numero d vttore su 6 prove ha dstrbuzone bnomale! 6 P ( X = 9) = 9 ( 0,6) 9 ( 0, 4) 7 8. ( punt) La probabltà che Mchael Schumacher vnca un Gran Premo quando l compagno d squadra Barrchello resce a completare la gara è 0,4. S sa noltre che Barrchello resce a portare a termne la corsa l 80% delle volte, e che Schumacher vnce un Gran Premo con probabltà 0,6. Sapendo che Schumacher ha vnto l Gran Premo, qual è la probabltà che anche Barrchello abba termnato la corsa? Probabltà ( punt) Defnamo A = Schumacher vnce GP; B = Barrchello fnsce gara P(A B) = 0,4; P(B) = 0,8 e P(A) = 0,6. Qund: P(B A) = P(A B)P(B)/P(A) = ( 0,4 0,8) / 0, 6 = 0,3 / 0,6 = 0, ( punt) Enuncate l teorema delle probabltà total, specfcando le potes: Teorema ( punt) S consder uno spazo camponaro Ω e un nseme d event A, A,, A n, partzone d Ω (ovvero: n U A = = Ω e A B, s ha che A = per ogn, con P(A)>0 per ogn ). Qund, preso un qualsas altro evento P n ( B) P( B A ) P( A ) = =
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
Dettagli1) Le medie e le varianze calcolate su n osservazioni relative alle variabili quantitative X ed Y sono tali che. σ x
TEORIA 1) Le mede e le varanze calcolate su n osservazon relatve alle varabl quanttatve X ed Y sono tal che 1 e. Consderando le corrspondent varabl standardzzate delle seguent affermazon rsulta vera 1
DettagliLaboratorio 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= = = = = 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
DettagliEsame 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
DettagliESERCIZIO 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
DettagliUniversità 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
DettagliScienze 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,
DettagliEsame 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
DettagliSOLUZIONE PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA (COD. 5047/4038) 6 Novembre 2002 COMPITO A1
FIRM DELLO STUDENTE SOLUZIONE PRIM PROV INTERMEDI DI STTISTIC CLE (COD. 547/438) 6 Novembre 22 Cognome Numero d matrcola Nome COMPITO 1 fn della valutazone s terrà conto solo ed esclusvamente d quanto
Dettagli* 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
DettagliS 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
DettagliPer calcolare le probabilità di Testa e Croce è possibile risolvere il seguente sistema di due equazioni in due incognite:
ESERCIZIO.1 Sa X la varable casuale che descrve l numero d teste ottenute nella prova lanco d tre monete truccate dove P(Croce)= x P(Testa). 1) Defnrne la dstrbuzone d probabltà ) Rappresentarla grafcamente
Dettagli1) 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
DettagliMisure dirette utilizzate per il calcolo della misura indiretta X:
Propagazone degl error Msure drette utlzzate per l calcolo della msura ndretta X: ( ) a a a = ± Δ b = ( b ± Δ b) Il calcolo dell errore assoluto X ( espresso nella stessa untà d msura della grandezza X
Dettaglisi utilizzano per confrontare le distribuzioni
Dspersone o Varabltà Defnzone: Le Msure d Dspersone: sono par a zero n caso d dspersone nulla s utlzzano per confrontare le dstrbuzon permettono d valutare la rappresentatvtà delle msure d centraltà. 89
DettagliCorso 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
DettagliAd esempio, potremmo voler verificare la legge di caduta dei gravi che dice che un corpo cade con velocità uniformemente accellerata: v = v 0 + g t
Relazon lnear Uno de pù mportant compt degl esperment è quello d nvestgare la relazone tra due varabl. Il caso pù mportante (e a cu spesso c s rconduce, come vedremo è quello n cu la relazone che s ntende
DettagliPRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD /6045/5047/4038/371/377) 26 ottobre 2015 COMPITO D
FIRMA DELLO STUDENTE Cognome PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD. 3000/6045/5047/4038/37/377) 26 ottobre 20 Nome Numero d matrcola Corso d Laurea Cod. corso COMPITO D A fn della valutazone s terrà
DettagliAnalisi degli errori. Introduzione J. R. Taylor, Introduzione all analisi degli errori, Zanichelli, Bo 1986
Anals degl error Introduzone J. R. Taylor, Introduzone all anals degl error, Zanchell, Bo 1986 Sstem d untà d msura, rappresentazone numerca delle quanttà fsche e cfre sgnfcatve Resnck, Hallday e Krane
DettagliLezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative
Lezone 2 a - Statstca descrttva per varabl quanttatve Esempo 5. Nella tabella seguente sono rportat valor del tasso glcemco rlevat su 10 pazent: Pazente Glcema (mg/100cc) 1 1 =103 2 2 =97 3 3 =90 4 4 =119
DettagliREGRESSIONE LINEARE. È caratterizzata da semplicità: i modelli utilizzati sono basati essenzialmente su funzioni lineari
REGRESSIONE LINEARE Ha un obettvo mportante: nvestgare sulle relazon emprche tra varabl allo scopo d analzzare le cause che possono spegare un determnato fenomeno È caratterzzata da semplctà: modell utlzzat
DettagliElementi 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
DettagliCapitolo 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
DettagliEsame di Statistica TEMA B Corso di Laurea in Economia Prof.ssa S. Giordano 15 Febbraio 2013
Esame d Statstca TEMA B Corso d Laurea n Economa Prof.ssa S. Gordano Febbrao 03 Cognome Nome Matr. (n stampatello) Eserczo Nella tabella seguente sono rporta dat rguardant la produzone lorda d energa elettrca
DettagliELEMENTI DI STATISTICA
ELEMENTI DI STATISTICA POPOLAZIONE STATISTICA E CAMPIONE CASUALE S chama popolazone statstca l nseme d tutt gl element che s voglono studare (ndvdu, anmal, vegetal, cellule, caratterstche delle collettvtà..)
DettagliEsame di Statistica Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano 14 Settembre 2012
Esame d Statstca Corso d Laurea n Economa Prof.ssa Gordano 4 Settembre 0 Cognome Nome atr. Eserczo Ad alcun acqurent d smart TV è stata chesta la frequenza con cu s collegano ad nternet con l TV (servzo
DettagliLezioni 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
DettagliSommario. 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
DettagliPropagazione delle incertezze
Propagazone delle ncertezze In questa Sezone vene trattato l problema della propagazone delle ncertezze quando s msurano pù grandezze dfferent,,,z soggette a error d tpo casuale e po s utlzzano tal grandezze
DettagliUniversità di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 28/01/2008 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1
Unverstà d Cassno Corso d Statstca Eserctazone del 28/0/2008 Dott. Alfonso Psctell Eserczo Il seguente data set rporta la rlevazone d alcun caratter su un collettvo d 20 soggett. Soggetto Età Resdenza
DettagliIndici di posizione. Dove si trova la distribuzione? Qual è l ordine di grandezza dei dati?
Indc d poszone Dove s trova la dstrbuzone? Qual è l ordne d grandezza de dat? x La meda X assume n valor x, x 2,, x n n x = ( x ) + x2 + + xn = x n n = La meda ndca qual è l ordne d grandezza de dat Esempo
Dettaglix 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
DettagliANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI
AALISI STATISTICA DELLE ICERTEZZE CASUALI Consderamo l caso della msura d una grandezza fsca che sa affetta da error casual. Per ottenere maggor nformazone sul valore vero della grandezza rpetamo pù volte
DettagliEsercitazione 1 del corso di Statistica 2
Eserctazone del corso d Statstca rof. Domenco Vstocco Dott.ssa aola Costantn 8 Aprle 008 Eserczo n. S consder un campone d 00 student d cu s conoscono le seguent probabltà dstnt secondo l sesso (Mmascho,
DettagliIL MODELLO DI MACK. Materiale didattico a cura di Domenico Giorgio Attuario Danni di Gruppo Società Cattolica di Assicurazioni
IL MODELLO DI MACK Materale ddattco a cura d Domenco Gorgo Attuaro Dann d Gruppo Socetà Cattolca d Asscurazon CHAIN-LADDE CLASSICO Metodo pù utlzzato per la stma della rserva snstr. Semplctà. Dstrbuton-ree
DettagliSorgenti Numeriche - Soluzioni
Sorgent umerche - Soluzon *) L anals delle frequenze con cu compaono le vare lettere n un documento n talano, comprendente 5975 caratter, ha fornto seguent dat: Lettera umero Frequenza relatva A 666. B
DettagliSistemi Intelligenti Stimatori e sistemi lineari - III
Sstem Intellgent Stmator e sstem lnear - III Alberto Borghese Unverstà degl Stud d Mlano Laboratory of Appled Intellgent Systems (AIS-Lab) Dpartmento d Informatca borghese@d.unm.t /6 http:\\borghese.d.unm.t\
DettagliCostruzione di macchine. Modulo di: Progettazione probabilistica e affidabilità. Marco Beghini. Lezione 2:
Costruzone d macchne Modulo d: Progettazone probablstca e affdabltà Marco Beghn Lezone : Probabltà condzonata e varabl casual Probabltà condzonata: La probabltà d un evento A (r)valutata quando è noto
DettagliUniversità di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 17/10/2006 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1
Unverstà d Cassno Corso d Statstca Eserctazone del 7/0/006 Dott. Alfonso Psctell Eserczo Il seguente data set rporta la rlevazone d alcun caratter su un collettvo d 0 soggett. Soggetto Sesso Età Reddto
DettagliLA 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
DettagliNOTE 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
DettagliCorsi di Laurea in Farmacia e CTF Prova di Matematica
Cors d Laurea n Farmaca e CTF Prova d Matematca S O L U Z I O N I Effettua uno studo qualtatvo della funzone 4 f + con partcolare rfermento a seguent aspett: a trova l domno della funzone b trova gl ntervall
DettagliStrada 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
DettagliREALTÀ E MODELLI SCHEDA DI LAVORO
REALTÀ E MODELLI SCHEDA DI LAVORO 1 Le tabelle d crescta Nella tabella sono rportat dat relatv alle altezze mede delle bambne dalla nascta fno a un anno d età. Stablsc se esste una relazone lneare tra
DettagliLezione 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
Dettagli03/03/2012. Campus di Arcavacata Università della Calabria
Campus d Arcavacata Unverstà della Calabra Corso d statstca RENDE a.a 0-00 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 Concentrazone Un altro aspetto d un nseme d dat che s aggunge alla meda e alla varabltà è costtuto
DettagliProbabilità cumulata empirica
Probabltà cumulata emprca Se s effettua un certo numero d camponament da una popolazone con dstrbuzone cumulata F(y), s avranno allora n campon y, y,, y n. E possble consderarne la statstca d ordne, coè
DettagliLEZIONE 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
DettagliPrecisione 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
DettagliUniversità 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
DettagliRAPPRESENTAZIONE DI MISURE. carta millimetrata
carta mllmetrata carta mllmetrata non è necessaro rportare sul foglo la tabella (ma auta; l mportante è che sta da qualche parte) carta mllmetrata 8 7 6 5 4 3 smbolo della grandezza con untà d msura!!!
DettagliPrincipio di massima verosimiglianza
Prncpo d massma verosmglana Sa data una grandea d cu s conosce la unone denstà d probabltà ; che dpende da un nseme de parametr ndcat con d valore sconoscuto. S vuole determnare la mglor stma de parametr.
DettagliPrincipio di massima verosimiglianza
Prncpo d massma verosmglana Sa data una grandea d cu s conosce la unone denstà d probabltà ; che dpende da un nseme de parametr ndcat con d valore sconoscuto. S vuole determnare la mglor stma de parametr.
DettagliTEMA B. Esame di Statistica del 20 Giugno 2014 Corso di Laurea in Economia Docente: S. Giordano
TEA B Esame d Statstca del 0 Gugno 014 Corso d Laurea n Economa Docente: S. Gordano Cognome Nome atr. Eserczo 1 Nel peno svolgmento de camponat mondal d calco non mancano le polemche per gl error arbtral
DettagliL ANALISI MONOVARIATA: Variabilità e mutabilità. Prof. Maria Carella
L AALISI MOOVARIATA: Varabltà e mutabltà Prof. Mara Carella Varabltà Le msure d tendenza centrale non sono suffcent alla comprensone de fenomen. Una sntes approprata deve tener conto del modo n cu s dstrbuscono
DettagliLezione 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
DettagliAlgebra 2. 6 4. Sia A un anello commutativo. Si ricorda che in un anello commutativo vale il teorema binomiale, cioè. (a + b) n = a i b n i i.
Testo Fac-smle 2 Durata prova: 2 ore 8 1. Un gruppo G s dce semplce se suo unc sottogrupp normal sono 1 e G stesso. Sa G un gruppo d ordne pq con p e q numer prm tal che p < q. (a) Il gruppo G può essere
DettagliMisure indipendenti della stessa grandezza, ciascuna con una diversa precisione.
Msure ndpendent della stessa grandezza, cascuna con una dversa precsone. Consderamo d avere due msure o n generale della stessa grandezza, ndpendent, caratterzzate da funzone denstà d probabltà d Gauss.
DettagliLE 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
DettagliFRAME 1.1. Definizione Diciamo variabile aleatoria una funzione definita sullo spazio campionario di un esperimento a valori reali.
FRAME 0.1. Contents 1. Varabl aleatore 1 1.1. Introduzone 1 1.2. Varabl aleatore dscrete 2 1.3. Valore atteso (Meda) e Varanza 3 1.4. Varabl aleatore bnomal e d Posson 4 1.1. Introduzone. 1. Varabl aleatore
DettagliPropagazione degli errori
Propagaone degl error Voglamo rcavare le ncertee nelle msure ndrette. Abbamo gà vsto leone un prma stma degl error sulle grandee dervate valda n generale. Consderamo ora l caso specco d grandee aette da
DettagliTutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 23 e 30 marzo 2017
Tutorato d Complement d Anals Matematca e Statstca 23 e 30 marzo 2017 Gl esercz con l smbolo eo sono tratt da prove d esame del 2016 ( eo gorno/mese eo) Esercz dagl ncontr precedent 3. Una varable X può
DettagliIntorduzione alla teoria delle Catene di Markov
Intorduzone alla teora delle Catene d Markov Mchele Ganfelce a.a. 2014/2015 Defnzone 1 Sa ( Ω, F, {F n } n 0, P uno spazo d probabltà fltrato. Una successone d v.a. {ξ n } n 0 defnta su ( Ω, F, {F n }
DettagliLa 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
DettagliLaboratorio 2B A.A. 2013/2014. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica
Laboratoro B A.A. 013/014 Elaborazone Dat Lab B CdL Fsca Elaborazone dat spermental Come rassumere un nseme d dat spermental? Una statstca è propro un numero calcolato a partre da dat stess. La Statstca
DettagliSTATISTICA A K (63 ore) Marco Riani
STATISTICA A K (63 ore) Marco Ran mran@unpr.t http://www.ran.t Rcham sulla regressone MODELLO DI REGRESSIONE y a + b + e dove: 1,, n a + b rappresenta una retta: a ordnata all orgne ntercetta b coeff.
DettagliDipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna
Dpartmento d Matematca per le scenze economche e socal Unverstà d Bologna Modell 1 lezone 18 1 dcembre 2011 Covaranza, Varabl aleatore congunte professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/19?
DettagliLA 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.
DettagliL ANALISI MONOVARIATA: Variabilità e mutabilità. Prof. Maria Carella
L AALISI MOOVARIATA: Varabltà e mutabltà Prof. Mara Carella Varabltà Le msure d tendenza centrale non sono suffcent alla comprensone de fenomen. Una sntes approprata deve tener conto del modo n cu s dstrbuscono
DettagliUNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TORINO CORSO DI LAUREA IN CHIMICA Dispense ad esclusivo uso introduttivo per il modulo di Fisica C
ELEMETI BASILARI DI TEORIA DEGLI ERRORI. VALOR MEDIO, DEVIAZIOE STADARD E VARIAZA S defnsce valor medo d un nseme d dat,,, la quanttà: () S defnsce varanza emprca dell nseme precedente la quanttà: σ ()
DettagliPropagazione degli errori
Propagazone degl error Msure drette: la grandezza sca vene msurata drettamente (ad es. Spessore d una lastrna). Per questo tpo d msure, la teora dell errore svluppata nelle lezone precedent é sucente per
DettagliModelli 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
DettagliIncertezza di sensibilità < fluttuazione intrinseca delle misure.
Error casual no ad ora abbamo correlato la bontà d una msura alla sensbltà degl strument utlzzat. Samo partt da una stuazone n cu effettuata una sere d msure rpetute, le msure hanno tutte dato lo stesso
DettagliCorrelazione 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
DettagliEsercizi di econometria: serie 1
Esercz d econometra: sere Eserczo E data la popolazone dell Abruzzo classcata n se categore d reddto ed n tre class d età come segue: Reddto: () L... 4.. () L. 4.. 8.. () L. 8.... (4) L..... () L.....
DettagliDefinizione 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
DettagliStatistica Descrittiva
Statstca Descrttva Corso d Davd Vettur Dat osservat Sano note le seguent msure dello spessore d una lastra d materale polmerco espresse n mllmetr 3.71 3.83 3.85 3.96 3.84 3.8 3.94 3.55 3.76 3.63 3.88 3.86
Dettagli3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON
3 CAMPIOAMETO DI ROULLI E DI POISSO 3. ITRODUZIOE In questo captolo esamneremo due schem d camponamento che dversamente dal camponamento casuale semplce non producono campon d dmensone fssa ma varable.
DettagliTIPI DI ANALISI DEI DATI ORGANIZZATI IN MATRICI CASI X VARIABILI
TIPI DI AALISI DEI DATI ORGAIZZATI I MATRICI CASI X VARIABILI A) AALISI MOOVARIATA: prende n esame una sola varable per volta (sngol vettor d colonna della matrce) B) AALISI BIVARIATA: prende n esame l
DettagliPREVEDONO: 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
Dettagli1. La domanda di moneta
1. La domanda d moneta Esercz svolt Eserczo 1.1 (a) S consder l modello della domanda d moneta a scopo speculatvo d Keynes. Un ndvduo può sceglere d allocare la propra rcchezza sottoscrvendo un ttolo rredmble
DettagliCorrelazione, Regressione, Test non parametrici
Correlazone, Regressone, Test non parametrc Correlazone 1 Anals della Correlazone L anals della Correlazone è usata per msurare la forza dell assocazone (relazone lneare) tra due varabl Correlazone rguarda
Dettagli6. 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
DettagliMetodologie informatiche per la chimica
Metodologe nforatche per la chca Dr. Sergo Brutt Anals de dat 6 Y Rcaptolo generale Dato un nsee d sure sperental d una varable dpendente al varare d una varable ndpendente è possble edante l crtero de
Dettagli1 La domanda di moneta
La domanda d moneta Eserczo.4 (a) Keynes elenca tre motv per detenere moneta: Scopo transattvo Scopo precauzonale Scopo speculatvo Il modello d domanda d moneta a scopo speculatvo d Keynes consdera la
DettagliPIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI
Unverstà d Caglar DICAAR Dpartmento d Ingegnera Cvle, Ambentale e archtettura Sezone Trasport PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Eserctazone su modell d generazone A.A. 2016-2017 Ing. Francesco Pras Ing. Govann
Dettagli3) Entropie condizionate, entropie congiunte ed informazione mutua
Argoment della Lezone ) Coppe d varabl aleatore 2) Canale dscreto senza memora 3) Entrope condzonate, entrope congunte ed nformazone mutua 4) Esemp d canal Coppe d varabl aleatore Fno ad ora è stata consderata
DettagliVariabili casuali. Variabili casuali
Varabl casual Assegnato uno spazo d probabltà (S, A, P[.]) s densce varable casuale una unzone avente come domno lo spazo de campon (S) e come codomno la retta reale. S Le varabl casual s ndcano con lettere
DettagliPOLINOMIO MINIMO E FORMA CANONICA DI JORDAN NOTA AGGIUNTIVA PER IL CORSO DI GEOMETRIA ANALITICA E ALGEBRA LINEARE A.A DOCENTE: PAOLO LISCA
POLINOMIO MINIMO E FORMA CANONICA DI JORDAN NOTA AGGIUNTIVA PER IL CORSO DI GEOMETRIA ANALITICA E ALGEBRA LINEARE AA 2009-2010 DOCENTE: PAOLO LISCA 1 Polnomo mnmo Avvertenza: con V ndcheremo uno spazo
DettagliRagionamento probabilistico: rappresentazione
Intellgenza Artfcale II Ragonamento probablstco: rappresentazone Marco astra Intellgenza Artfcale II - A.A. - Rappresentazone robablstca ] Ragonamento probablstco: rappresentazone Mond possbl sottonsem
DettagliAPPENDICE B. La dinamica delle distribuzioni dimensionali delle maggiori imprese mondiali
APPENDICE B La dnamca delle dstrbuzon dmensonal delle maggor mprese mondal Consderamo le dstrbuzon delle maggor mprese ndustral mondal (fonte Fortune 5, var ann) dal 1959 al 199, n termn d fatturato a
DettagliAppunti di Teoria dell Informazione
Corso d Telecomuncazon (Classe Qunta della specalzzazone Elettronca e Telecomuncazon) Pagna - - . La teora dell nformazone La teora dell nformazone descrve l funzonamento de sstem d comuncazone sa analogc
DettagliEsercitazioni 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
DettagliMisure Ripetute ed Indipendenti
Msure Rpetute ed Indpendent Una delle metodologe pù semplc per valutare l affdabltà d una msura consste nel rpeterla dverse volte, nelle medesme condzon, ed esamnare dvers valor ottenut. Ovvamente, una
DettagliSECONDA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA gennaio 2005 COMPITO C2
Cogome Numero d matrcola SECONDA PROVA INERMEDIA DI SAISICA CLEA 07 7-77-08 geao 00 Nome COMPIO C A f della valutazoe s terrà coto solo ed esclusvamete d quato rportato egl appost spaz. Al terme della
DettagliLABORATORIO II. 1 La retta di regressione. NB create un nuovo foglio di lavoro
LABORATORIO II B create un nuovo foglo d lavoro La retta d regressone Eserco. U PRIMO ESEMPIO DI RETTA DI REGRESSIOE LIEARE. Leggere attentamente paragraf.,. e. tutto Costrure la retta d regressone lneare
DettagliLa Regressione X Variabile indipendente o esplicativa. La regressione. La Regressione. Y Variabile dipendente
Unverstà d Macerata Dpartmento d Scenze Poltche, della Comuncazone e delle Relaz. Internazonal La Regressone Varable ndpendente o esplcatva Prezzo n () () 1 1 Varable dpendente 15 1 1 1 5 5 6 6 61 6 1
DettagliStatistica 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