Università di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 28/01/2008 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1
|
|
- Umberto Savino
- 5 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
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 Reddto (Mglaa d ) Auto Possedute Punteggo quz Km gornaler percors 22 Cantagallo 0, Cantagallo 0, Poggo a Caano, Carmgnano 2, Poggo a Caano 3, Montemurlo 0, Carmgnano 3, Montemurlo, Montemurlo, Carmgnano, Montemurlo, Cantagallo 0, Montemurlo 0, Carmgnano, Carmgnano, Montemurlo 3, Cantagallo 2, Montemurlo 0, Carmgnano, Poggo a Caano 2, a. Determnare la moda per l carattere Comune d Resdenza. b. Determnare la meda artmetca per l carattere Punteggo quz a partre da dat grezz. c. Determnare la moda e la meda per l carattere Auto Possedute a partre sa dalla successone d valor sa dalla dstrbuzone d frequenze. d. Costrure la dstrbuzone d frequenza per l carattere Punteggo quz suddvdendo la dstrbuzone n 4 class equampe e determnare la classe modale e la meda artmetca. e. Verfcare la presenza d valor anomal per l carattere Km gornaler percors. f. Calcolare la meda troncata al 20% per l carattere Km gornaler percors.
2 Soluzon a) La moda è quel valore della varable assocato alla frequenza pù alta, n altre parole è l ntenstà (o la modaltà, nel caso d varabl qualtatve) che s presenta l maggor numero d volte. Nel nostro caso è necessaro da prma calcolars la dstrbuzone d frequenza della varable Comune d Resdenza e solo dopo sarà possble ndvduare la moda. La Moda del carattere Comune d Resdenza è: Montemurlo n Comune d Resdenza Cantagallo 4 Carmgnano 6 Montemurlo 7 Poggo a Caano 3 b) Nella tabella sono rportat valor della varable Punteggo quz, ordnate n modo NON DECRESCENTE. Soggetto Poszone Punteggo quz
3 La meda artmetca d un nseme d N valor osservat x,...,, x2 xn d un carattere quanttatvo è par alla somma de valor osservat dvsa per l loro N numero: µ = ( x + x xn ) = x. N N = µ = 68,55 c) La successone de valor ordnat n senso non decrescente e la corrspondente dstrbuzone d frequenza della varable Auto Possedute sono le seguent: Soggetto Poszone Auto Possedute Auto Possedute n f F 3 0,5 0, ,2 0, ,25 0, ,25 0, ,5 Tot: 20 La meda e la moda della varable Auto Possedute è logcamente la stessa sa nel caso della dstrbuzone per frequenze che nel caso della successone de valor. Per quanto rguarda la meda artmetca, la dfferenza è nel modo d calcolarla. Nel caso della dstrbuzone d frequenza: µ = N N = x n
4 In entramb cas la meda è µ = 3, 05 La moda è quel valore della varable Auto Possedute assocato alla frequenza pù alta. Nel nostro eserczo v sono due ntenstà ( 3 e 4 ) assocate al valore d frequenza assoluta pù alto ( 5 ). Per cu la dstrbuzone della varable Auto Possedute è bmodale d) La dstrbuzone n class d frequenza del carattere Punteggo quz, è: Punteggo quz c d n f F h 58-64,5 6,5 7 6,3 0,35 0,35,08 64,5-7 6,5 6 67,8 0,3 0,65 0, ,5 6,5 5 74,3 0,25 0,9 0,77 77,5-84 6,5 2 80,8 0, 0,3 Tot: 20 Per ndvduare la classe modale è necessaro fare rfermento alla denstà d frequenza (h ). In questo caso, la classe modale è: la prma [58; 64,5], ossa quella assocata alla massma denstà d frequenza. La meda d una dstrbuzone n class s trova dvdendo la somma de prodott tra l valore centrale d ogn classe e la frequenza della classe per l numero totale d osservazon. Nel nostro caso: µ = C N = c x n n c (n * c ) 7 6,3 28, ,8 006,5 5 74,3 87, ,8 36, µ = 3368 = 68,4 20
5 Possamo concludere affermando che l punteggo medo del nostro collettvo è par a 68,4. e) Per verfcare la presenza d eventual valor anomal bsogna ordnare l carattere Km gornaler percors. Km Soggetto Poszone gornaler percors A partre dalla dstrbuzone ordnata del carattere Km gornaler percors, s calcolano valor del prmo e del terzo Quartle. Q =2 Q 3 =26. Il prmo e l terzo Quartle c consentono d calcolarc de valor defnt Lmte Superore e Lmte Inferore.
6 L I = Q,5* ( Q3 Q ) Nel nostro caso L I =3,5 Dal confronto tra L I e mn sarà possble verfcare la presenza d valor troppo pccol. Tutt valor pù pccol d L I sono consderat anomal. Nel nostro eserczo non è presente un valore pù pccolo d L I, qund non samo n presenza d valor troppo bass da essere defnt anomal. L S = Q +,5* ( Q3 ) 3 Q Nel nostro caso L S =33,5 Dal confronto tra L S e max.sarà possble verfcare la presenza d valor troppo grand. Tutt valor che eccedono L S sono consderat anomal. Nel nostro eserczo è presente un solo valore pù grande d L S (35), qund samo n presenza d un valore defnto anomalo.
7 f) La meda troncata è la meda artmetca calcolata su una fssata percentuale d valor central d un nseme d dat. Per calcolare la meda troncata al 20% bsogna ordnare l carattere Km gornaler percors ed escludere l 0% de valor pù pccol ed l 0% de valor pù grand. Km Soggetto Poszone gornaler percors Nel nostro eserczo, la meda troncata al 20% sarà ottenuta escludendo due valor pù pccol e due pù grand. Mt 20% n (0, n) = (0, n) + = n (0, 2 n) 8 = 390 Mt % = = = 24,375 La meda troncata elmna l nfluenza de valor anomal.
Università 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
DettagliESERCITAZIONE 2 DIAGRAMMI A BARRE, COSTRUZIONE DI ISTOGRAMMA. Notazione: x i = i-esima modalità della variabile X
ESERCITAZIONE 2 DIAGRAMMI A BARRE, COSTRUZIONE DI ISTOGRAMMA Notazone: x = -esma modaltà della varable X Nel caso d dstrbuzon n class: x = Lmte superore della classe -esma x -1 = Lmte nferore della classe
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
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
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
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
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
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
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
DettagliEsercitazioni del corso di relazioni tra variabili
Eserctazon del corso d relazon tra varabl Gancarlo anz Facoltà d Socologa Unverstà degl Stud d lano Bcocca gancarlomanz@statstcaunmbt Eserctazone n lano, ebbrao 7 Sommaro seconda eserctazone sure dell
DettagliFACOLTÀ 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* 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
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
DettagliStatistica 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.
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..)
DettagliCORSO 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
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
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
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
Dettagliuna 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
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
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
DettagliIl 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= = = = = 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
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
DettagliSOLUZIONE 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)
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,
DettagliVariabili 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
DettagliUniversità di Cassino Esercitazioni di Statistica 1 del 5 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua
Uverstà d Casso Eserctazo d Statstca del 5 Febbrao 00. Dott. Mrko Bevlacqua ESERCIZIO N A partre dalla dstrbuzoe semplce del carattere peso rlevata su 0 studet del corso d Mcroecooma peso: { 4, 59, 65,
DettagliSTATISTICA 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
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,
DettagliUniversità 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
DettagliIl procedimento può essere pensato come una ricerca in un insieme ordinato, il peso incognito può essere cercato con il metodo della ricerca binaria.
SCELTA OTTIMALE DEL PROCEDIMENTO PER PESARE Il procedmento può essere pensato come una rcerca n un nseme ordnato, l peso ncognto può essere cercato con l metodo della rcerca bnara. PESI CAMPIONE IN BASE
Dettagliy. E' semplicemente la media calcolata mettendo
COME FUNZIONA L'ANOVA A UN FATTORE: SI CONFRONTANO TANTE MEDIE SCOMPONENDO LA VARIABILITA' TOTALE Per testare l'potes nulla che la meda d una varable n k popolazon sa la stessa, s suddvde la varabltà totale
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
DettagliMinistero 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
DettagliIndicatori di dimensione e di concentrazione
Indcator d dmensone e d concentrazone 1 Indcator d dmensone Lo studo delle caratterstche struttural ed evolutve d un sstema produttvo necessta dell mpego d ndcator per msurare la dmensone delle untà economche
DettagliStatistica Descrittiva II
Organzzazone de dat Statstca Descrttva II Indc d poszone Indc d varabltà Indc d asmmetra Indc d normaltà Outler Box-plot Sere statstche monovarate Carattere: Cellular possedut Popolazone: 7 student d Botecnologe
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.
DettagliEsercitazione 5 del corso di Statistica (parte 1)
Eserctazoe 5 del corso d Statstca (parte 1) Dott.ssa Paola Costat 8 Novembre 011 I alcue crcostaze s poe u maggor teresse sullo studo della varabltà tra le sgole utà statstche, puttosto che lo studo della
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
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
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
DettagliEsercizi di Probabilità e Statistica
Esercz d Probabltà e Statstca Samuel Rota Bulò 25 maggo 2007 Funzon d v.a., meda, varanza, moda, medana, quantl e quartl. Vettor aleator, denst condzonata, covaranza, correlazone. Eserczo 1 Sa Y ax + b
DettagliI percentili e i quartili
I percetl e quartl I percetl soo quelle modaltà che dvdoo la dstrbuzoe ceto part d uguale umerostà. I quartl soo quelle modaltà che dvdoo la dstrbuzoe quattro part d uguale umerostà. Il prmo quartle Q
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
DettagliTest delle ipotesi Parte 2
Test delle potes arte Test delle potes sulla dstrbuzone: Introduzone Test χ sulla dstrbuzone b Test χ sulla dstrbuzone: Eserczo Test delle potes sulla dstrbuzone Molte concluson tratte nell nferenza parametrca
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.
DettagliLezione n La concentrazione
1 La concentrazone Corso d Laurea: Economa Azendale Nello studo de fenomen economc e socal descrtt attraverso caratter quanttatv d tpo trasferble può essere nteressante analzzare la cosddetta concentrazone
DettagliDipartimento di Scienze Statistiche Università di Bologna. Matematica finanziaria aa lezione 15: 12 marzo 2014
Dpartmento d Scenze Statstche Unverstà d Bologna Matematca fnanzara aa 2013-2014 lezone 15: 12 marzo 2014 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/15? Calendaro prossme lezon 13 marzo 14
Dettaglidei quali si conoscono solo la media x e la deviazione standard σ e dato un valore reale positivo K, possiamo affermare che:
Eserctazoe VI: Il teorema d Chebyshev Eserczo La statura meda d u gruppo d dvdu è par a 73,78cm e la devazoe stadard a 3,6. Qual è la frequeza relatva delle persoe che hao ua statura superore o ferore
DettagliStudente 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
DettagliIII Esercitazione: Sintesi delle distribuzioni semplici secondo un carattere qualitativo ordinale.
III Eserctazoe: Stes delle dstrbuzo semplc secodo u carattere qualtatvo ordale. Eserczo 3 dvdu ao seguet ttol d studo: Lceza elemetare, Lceza elemetare, ploma, Lceza meda, Lceza elemetare, Lceza meda,
DettagliModelli 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.
DettagliDue distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione?
Prma dstrb. Secoda dstrb. Totale Meda 0 5 8 35 85 63 63/5 =3,6 5 5 38 40 45 63 63/5 =3,6 Due dstrbuzo, stessa meda ma quale delle due la meda rappreseta, stetzza meglo la stuazoe? Le mede stetzzao la dstrbuzoe,
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
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
DettagliDalla sola analisi della tabella dei profili colonna, pensi ci sia un associazione tra le due variabili in tabella? (motiva brevemente la risposta)
Corso d Statstca Docente: Smona Balzano ESERCIZIO 1 La tabella ndagnestudentflorda, dsponble sul sto (n formato pdf e xls), rporta dat d un'ndagne condotta su 60 student laureat presso la Unversty of Florda,
Dettagli1) La seguente tabella riporta la distribuzione congiunta delle variabili affiliazione politica e genere: GENERE donna uomo TOT. AFFILIAZIONE POLITICA
ESERCIZIO La tabella ndagnestudentflorda, dsponble sul sto (n formato pdf e xls), rporta dat d un'ndagne condotta su 60 student laureat presso la Unersty of Florda, relatamente alle seguent arabl: COLONNA
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.
DettagliUniversità di Verona Prof. S. De Marchi Verona, 6 febbraio 2006
LABORATORIO DI CALCOLO NUMERICO : Gruppo A Autovalor d matrc: II Unverstà d Verona Prof. S. De March Verona, 6 febbrao 2006 Data una matrce quadrata A n n, a coeffcent real, cu autovalor possono essere
DettagliEsame di Statistica Corso di Laurea in Economia
Esame d Statstca Corso d Laurea n Economa 9 Gennao 0 Cognome Nome atr. Teora S dmostr la propretà d lneartà della meda artmetca. Eserczo Una casa edtrce è nteressata a valutare se tra lettor d lbr esste
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
DettagliFrequenza nr. medio di quotidiani per settimana. d i r tutti gli intervistati
ESERCIZIO La tabella ndagnestudentflorda, dsponble sul sto (n formato pdf e xls), rporta dat d un'ndagne condotta su 60 student laureat presso la Unversty of Florda, relatvamente alle seguent varabl: COLONNA
DettagliStatistica di Bose-Einstein
Statstca d Bose-Ensten Esstono sstem compost d partcelle dentche e ndstngubl che non sono soggette al prncpo d esclusone. In quest sstem non esste un lmte al numero d partcelle che possono essere osptate
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
DettagliMEDIA DI Y (ALTEZZA):
Uverstà d Casso Eserctazo d Statstca del 4 Marzo 0 Dott. Mrko Bevlacqua ESERCIZIO Su u collettvo d dvdu soo stat rlevat caratter X Peso( kg) e Altezza ( cm) otteamo la seguete dstrbuzoe d frequeza coguta:
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.
DettagliMEDIANA. 1. Numero di termini dispari (s dispari) VARIABILE STATISTICA N.B. Le frequenze della distribuzione devono essere cumulate
MEDIANA SUCCESSIONE N.B. I termn della ucceone devono eere pot n ordne non decrecente 1. Numero d termn dpar ( dpar) Me = x + 1. Numero d termn par ( par) Me = x + x + 1 VARIABILE STATISTICA N.B. Le frequenze
DettagliMedia aritmetica (ponderata)
I calcol che abbamo vsto fnora s ossono effettuare se s dsone d tutte le osservazon relatve alle N untà statstche. Tuttava, sesso accade che s debba oerare con tabelle d dstrbuzon d frequenze. Grado n
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
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
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
DettagliUniversità di Verona Prof. S. De Marchi Verona, 30 gennaio 2007
LABORATORIO DI CALCOLO NUMERICO Autovalor d matrc: II Unverstà d Verona Prof. S. De March Verona, 30 gennao 2007 Data una matrce quadrata A n n, a coeffcent real, cu autovalor possono essere ordnat come
Dettaglidove (nij - ňij) sono le differenze (contingenze) tra le frequenze assolute osservate nij e le frequenze teoriche ňij.
STATISTICA Esertazone 3 05//05 Dott.ssa Vera Gurtovaa Eserzo. Studo dell assoazone tra due varabl qualtatve La seguente tabella doppa rporta dat osservat gornalmente n rermento alle ondzon rologe e al
Dettagli3 (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
DettagliI VALORI MEDI MEDIE COME CENTRI
I VALORI MEDI Valor che vengono calcolat per eprmere ntetcamente l ntentà d un fenomeno e per conentre la comparazone del fenomeno con fenomen analogh MEDIE COME CETRI I numer x R (=,,) poono eere rappreentat
DettagliSERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete
SERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete Una sere storca o temporale è un nseme d dat costtut da una sequenza d osservazon su un fenomeno d nteresse X, effettuate n stant (per le
DettagliEsame del corso di Tecniche Avanzate per il Trattamento delle Immagini
Esame del corso d Tecnche Avanzate per l Trattamento delle Immagn Data: 18 Settembre 2007 1 Es.1 [pt. 5]: Nella fgura (10x10 pxel) rportata a fanco l rettangolo banco è d dmenson 6x4 pxel. Indcando con
DettagliEsercizio. Alcuni esercizi su algoritmi e programmazione. Schema a blocchi. Calcolo massimo, minimo e media
Alcun esercz su algortm e programmazone Fondament d Informatca A Ingegnera Gestonale Unverstà degl Stud d Bresca Docente: Prof. Alfonso Gerevn Scrvere l algortmo e l dagramma d flusso per l seguente problema:
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\
DettagliDistribuzioni di frequenza
Dstrbuzon d frequenza Varabl qualtatve e quanttatve dscrete Essenzal per la sntes, l confronto e l nterpretazone degl aspett rlevant d un fenomeno oggetto d studo S tratta d un organzzazone de dat n forma
DettagliLA 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( ) ( ) ( ) ( ) Mutua variabilità. n n 1. n n 1. n n 1. n n 1
Mutua varabltà È ua msura d quato le utà statstche dfferscoo tra d loro (o pù rspetto ad u puto fsso). Il calcolo degl dc s basa sulle dffereze tra tutte le coppe d utà statstche. Dffereze mede (seza rpetzoe)
DettagliMEDIANA. 1. Numero di termini dispari (s dispari) VARIABILE STATISTICA N.B. Le frequenze della distribuzione devono essere cumulate
MEDIANA SUCCESSIONE N.B. I termn della ucceone devono eere pot n ordne non decrecente 1. Numero d termn dpar ( dpar) Me x + 1. Numero d termn par ( par) Me x + x + 1 VARIABILE STATISTICA N.B. Le frequenze
Dettagli