Esercitazioni del corso di Relazioni tra variabili. Giancarlo Manzi Facoltà di Sociologia Università degli Studi di Milano-Bicocca

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Esercitazioni del corso di Relazioni tra variabili. Giancarlo Manzi Facoltà di Sociologia Università degli Studi di Milano-Bicocca"

Transcript

1 Eserctazon del corso d Relazon tra varabl Gancarlo Manz Facoltà d Socologa Unverstà degl Stud d Mlano-Bcocca e-mal: gancarlo.manz@statstca.unmb.t Terza eserctazone Mlano, 8 febbrao 7

2 SOMMARIO TERZA ESERCITAZIONE Mede condzonate Indpendenza n meda Indce η Momento msto Covaranza Correlazone

3 (In)dpendenza n meda RICHIAMI Scema: VARIABILE CONDIZIONANTE AD ESEMPIO VARIABILE CONDIZIONATA AD ESEMPIO S msura attraverso le mede e le varanze condzonate. Almeno uno delle due varabl (quella ce rceve l condzonamento) deve essere quanttatvo. La dpendenza n meda s basa sulla varabltà delle mede condzonate. è ndpendente n meda da se tutte le mede condzonate sono ugual fra loro e ugual alla meda margnale: y x y....

4 Se c è ndpendenza statstca, allora esste ance ndpendenza n meda. Msure della dpendenza n meda Eta quadro. È un ndce ce msura la dpendenza n meda e vale se esste perfetta dpendenza n meda, mentre vale n caso d perfetta ndpendenza n meda. È mportante, per la determnazone dell eta quadro tenere presente la varanza TRA grupp ce msura la varabltà delle mede condzonate della varable statstca (fenomeno condzonato) al varare delle modaltà (grupp) della varable statstca. L eta quadro vale: ( y x - y ) f. ( y x - y ) f. N ( y - y ) f. ( y - y ) f. η N FRA. S vede subto ce esso vale quando c è ndpendenza n meda, coè quando le mede

5 condzonate sono tutte ugual tra loro e par alla meda margnale (supponamo tutte par a y ): ( y - y ) f. ( ) y - y f. η Esso vale nvece quando cascuna meda condzonata è par ad una ed una sola modaltà (quanttatva) della varable. In questo caso s verfcerà la seguente uguaglanza: η ( y y ) - f. - f ( y y ).. Dat due fenomen e entramb quanttatv, una msura della varabltà congunta è costtuta dalla covaranza: ( x x )( y y ) f N Defnzone d momento msto:

6 µ N x y f Formula alternatva per la covaranza: µ x y Correlazone: relazone statstca d tpo lneare fra due varabl quanttatve e. Se >, allora e sono postvamente correlat: al crescere dell uno cresce (lnearmente) ance l altro. Se <, allora e sono negatvamente correlat: al crescere dell uno, l altro decresce (lnearmente). Se, allora e sono ncorrelat: non esste alcuna relazone (.s.) oppure esste una relazone d tpo dverso da quella lneare. La pù utlzzata msura normalzzata della correlazone fra e è detta coeffcente d correlazone lneare d Pearson: ρ

7 ρ assume valor compres fra - e. Infatt è possble dmostrare ce. ρ quando e sono perfettamente e negatvamente correlat: punt sul dagramma a dspersone sono perfettamente allneat lungo una retta con pendenza negatva (decrescente). ρ quando e sono perfettamente e negatvamente correlat: punt sul dagramma a dspersone sono perfettamente allneat lungo una retta con pendenza postva (crescente). ρ quando e sono ncorrelat. I valor ntermed sono nterpretabl come % d correlazone (postva o negatva). RIEPILOGO DELLE RELAZIONI E IMPLICAZIONI Assenza d relazon: Indpendenza statstca: assenza d qualunque relazone fra e, χ Indpendenza n meda d da (d da ): assenza d condzonamento d su (d su ), η ( η )

8 Incorrelazone: assenza d relazone lneare fra e, ρ I.s..m d da e d da ncorrelazone χ η η ρ Dmostrazone: f. f. f I.s. f N f. f f e N f... f N le mede condzonate concdono tutte con la meda margnale y x y,..., e x y x,..., I.s. µ N x y f N x f. y f. x y N N µ x y x y x y ρ ρ / η / η / χ x y f. f N.

9 ESERCIZIO MEDIE CONDIZIONATE (contnuazone dell eserctazone precedente) Da uno studo pubblcato d recente sulla rvsta Annals of Human Bology e rpreso dal quotdano La Repubblca n un artcolo del febbrao 7, rsulta ce la statura meda n centmetr de masc adult rpartt secondo alcune nazonaltà rsulta quella rportata nella seguente tabella, nella quale, nell ultma rga sono rportate gl abtant masc delle rspettve nazon (n mlon senza cfre decmal): Italan Frances Statuntens Tedesc Danes Norveges Olandes 74, , 79, 8, 84, * * Dato del 999 Calcolare la statura meda complessva, supponendo ce: ) la numerostà del collettvo d ndvdu su cu s è effettuato lo studo sa par a 7 e ce sa par a per cascuna nazonaltà; ) la numerostà del collettvo d ndvdu sa approssmatvamente proporzonale alla popolazone complessva de sette paes e, d conseguenza, la numerostà degl ndvdu d cascuna nazonaltà sa proporzonale alla

10 Soluzone rspettva numerostà della popolazone nazonale. ) S ndc con l carattere Nazonaltà e con l carattere Statura. S anno dunque le seguent mede condzonate: x ( talan) 74,58 x ( frances) 75 x ( statuntens) 79 x ( tedesc) 79, x ( danes) 79, x ( norveges) 8, x ( olandes) 84,3 S deve utlzzare la propretà d assocatvtà della meda artmetca. S abbano a dsposzone le mede condzonate x y xf. Pocé la meda totale è data da: f.

11 x N f. f. ( x y ) f. f. x f x f. x f Nel caso n studo s a: ) 7 nazonaltà, dunque 7. ) f.,, 7. 3) x y,, 7, sono le sette stature mede d cascuno de sette paes consderat. Percò: x [( 74,58 ) ( 75 ) 7 ( 79 ) ( 79, ) ( 79, ) ( 8, ) ( 84,3 ) ] 78, 76 3) S possono utlzzare dat contenut nell ultma rga della tabella (l collettvo oggetto d studo sarà costtuto da un abtante masco ogn mlone d abtant masco). Percò: x [( 74,58 9) ( 75 3) , 4 79, 3 ( ) ( ) ( ) ( 8, ) ( 84,3 8 )] 78, 7

12 ESERCIZIO DIPENDENZA IN MEDIA Una socetà telefonca a commssonato un ndagne sull uso del servzo SMS de telefon cellular n dverse fasce d età. Ne è rsultata la seguente dstrbuzone doppa del numero d messagg SMS nvat nel mese d rfermento e dell età degl ntervstat: Età n ann Numero d SMS nvat al mese comput Fno a ) Presentare la dstrbuzone d frequenze relatve del numero d SMS nvat per la classe d età 5-5 e per quella dell età relatva alla classe 5- SMS nvat; ) Calcolare l numero medo e la devazone standard degl SMS nvat al mese;

13 3) Stablre l grado d dpendenza n meda del numero d SMS nvat al mese dall età con un ndce opportuno. Soluzone ) La tabella a doppa entrata, con punt med degl ntervall delle modaltà rsulta la seguente: , , Da questa s rcavano le due dstrbuzon condzonate rceste: y f p 5,5 3 6,3 75 3,65 x f p,5 6,38

14 3,5 35 7,69 67,5 6 ) Bsogna utlzzare la dstrbuzone margnale della : y f p 5 7,45 3 5, ,38 68 Allora: ( 5 7) ( 3 5) ( 75 6) y y y f y N 68 ( ) , ,394 8,47 3) Le mede condzonate sono date da: y (,5) 38,6 677, , ,394

15 y ( ) 58 y ( 35) 4 y ( 67,5) La varanza TRA è data da: FRA ( y x - y ) f. 8, 9 N E qund l eta quadro da: ( y x - y ) f. ( y x - y ) f. N η ( ). ( ) y - y f y - y f. N FRA 8,9,8 8,474 ESERCIZIO 3 CASO DI PIENA INDIPENDENZA IN MEDIA 38 student sono stat classfcat n base a due caratterstce: l sesso ed rsultat n un esame d statstca. I rsultat sono stat seguent: * M F *Compreso 3 e lode

16 ) S costruscano le dstrbuzon delle frequenze relatve condzonate della alla e la dstrbuzone margnale della. ) S rappresentno grafcamente su tre grafc dvers le tre dstrbuzon trovate al punto. 3) S calcol l eta quadro. Soluzone ) * M,3,6,35,7,9 F,3,6,35,7,9,3,6,35,7,9 ) Frequenza,4,35,3,5,,5,,5, Vot all'esame d statstca de masc ESERCIZIO * Voto Vot all'esame d statstca delle femmne Frequenza,4,35,3,5,,5,,5

17 Vot all'esame d statstca n totale Frequenza * Voto 3) Mede condzonate:

18 y ( M) ( 9 ) ( 9,5 4) (,5 3) ( 5,5 6) ( 8,5 8) y ( F ) ( 9 6) ( 9 5, ) ( 5, 6) ( 5 5, 8) ( 8 5, 4) y Meda margnale: ( 9 8) ( 9 5, 36) ( 5, 48) ( 5 5, 4) ( 8 5, ) Qund: η ( y x y ) - ( y y ) - f. f. ( ) 9 ( - ) ( y y ) - f. 46

19 ESERCIZIO 4 CASO DI PIENA DIPENDENZA IN MEDIA Gl stess 38 student sono stat classfcat n base alle seguent caratterstce: l tpo d dploma (rpartto n tre sole modaltà: classco, scentfco e tecnco) ed rsultat n un esame d socologa generale. I rsultat sono stat seguent: * Classco Scentfco 4 4 Tecnco S calcol l eta quadro. Soluzone Le mede condzonate e la meda margnale della varable statstca sono: y ( y ( y ( Classco) Scentfco) Tecnco) (,5 48) 48 ( 5,5 4) ( 9,5 48) ,5 ( 9,5 48) (,5 48) ( 5,5 4) y ,36,5 5,5

20 La varanza totale è data da: ( y y) N f. ( 9,5,36) 48 (,5,36) 48 ( 5,5,36) 38 8,796 48, , ,6,94 44, 87,66 5, La varanza FRA è data da 4 ( 9,5 -,36) 48 (,5 -,36) 48 ( 5,5 -,36) FRA 38 8,796 48, , ,6,94 44, 87,66 5, e qund l eta quadro è par a. 4 ESERCIZIO 5 INDIPENDENZA STATISTICA INDIPENDENZA IN MEDIA; INDIPENDENZA IN MEDIA INDIPENDENZA STATISTICA Sono state classfcat appartament n resdence per le vacanze nvernal nel 5/6 per lungezza n gorn del perodo d afftto (varable statstca ) e per numero d stanze (varable statstca ):

21 ) Valutare se esste ndpendenza statstca. ) Verfcare se esste ance ndpendenza n meda. Consderamo po l caso d 66 lavorator atpc classfcat per sesso () e numero d contratt dverso dal tempo ndetermnato (): 3 Femmne Masc ) Valutare se esste ndpendenza n meda d da. 4) Verfcare se esste ndpendenza statstca. Soluzone ) Calcolamo le frequenze teorce:

22 ()/4 (6)/ ()/4 (3)/6 (63)/8 (3)/6 3 3 (3)/6 (63)/8 (3)/6 3 4 ()/4 (6)/ ()/4 6 Essendo le frequenze teorce tutte ugual alle frequenze rlevate, l c quadro è par a e qund esste ndpendenza statstca. a) Calcolamo le mede condzonate della date le modaltà della : ( 5 4) ( 5 ) ( 5 4) 3 y ( ) 5 ; ( 5 6) ( 5 8) ( 5 6) 45 y ( ) ( 5 6) ( 5 8) ( 5 6) 45 y ( 3 ) ( 5 4) ( 5 ) ( 5 4) 3 y ( 4 ) 5 Le mede condzonate sono tutte ugual e par alla meda margnale: ( 5 ) ( 5 6) ( 5 ) 5 y 5. Dunque esste ndpendenza n meda della dalla..

23 b) Calcolamo le mede condzonate della date le modaltà della : x ( , ) x ( ) 5 5, x ( 5, 3) ( 4) ( 6) ( 3 6) ( 4 4) ( ) ( 8) ( 3 8) ( 4 ) 6 ( 4) ( 6) ( 3 6) ( 4 4) Ance n questo caso le mede condzonate sono tutte ugual e par alla meda margnale: ( ) ( 3) ( 3 3) ( 4 ) 5 x 5, Vene dunque confermato ce l ndpendenza statstca mplca l ndpendenza n meda. 3) Esste ndpendenza n meda n quanto:.

24 y ( fem mn a ) ( ) ( 6) ( 4) ( 3 ) 58 y ( masco ) y ( ) ( ) ( 4) ( 3 ) ( ) ( ) ( 44) ( 3 ) ) Non esste ndpendenza statstca percè la tabella delle frequenze teorce è data da: 3 Femmne (58)/66,76 (588)/667,3 (4458)/6638,67 (58)/66,55 58 Masc 6/66,4 64/66,97 (448)/665,33 96/66, ESERCIZIO 6 CASO INTERMEDIO DI DIPENDENZA IN MEDIA La sequente tabella llustra le opere lbrare scolastce pubblcate n Itala nel classfcate per class d prezzo n euro () e class d numero d pagne () (dat ISTAT):

25 Grats () Stablre se esste dpendenza n meda del prezzo dal numero delle pagne. Soluzone Per rspondere al questo senza calcolare drettamente l eta quadro, basta verfcare ce le mede condzonate x y sano dverse tra loro ed ugual alla meda margnale x. Pocé s a: ( 5) 63, ; ( 5 ) 4 6, ( ) 8 6, ( 3) 66, x x x x x 7,76 s conclude ce esste dpendenza n meda.

26 ESERCIZIO 7 CALCOLO DELL ETA QUADRO.4 famgle ngles sono state classfcate per numero d component () e spesa mensle per ben almentar (, n centnaa d sterlne): Calcolare la dpendenza n meda della spesa mensle dal numero d component e commentare l rsultato. Soluzone Dopo aver ndvduato valor central delle class d spesa s calcolano le mede condzonate e quella margnale della : ( ) 35, ( ) 3 634, ( 3 ) 4 73, ( 4 ) 5, x x x x x 3,94

27 S rcava dunque: η ( x y x ) - f , ,. FRA ( x x ) f , S a dunque una dscreta dpendenza n meda (5% crca d dpendenza perfetta). ESERCIZIO 8 DIAGRAMMI A DISPERSIONE (SCATTER PLOTS) E CORRELAZIONE In uno studo sull acquszone della lngua nglese come seconda lngua è stato fatto un test d traduzone dall talano all nglese d un testo d. parole. ndvdu anno preso parte al test. In partcolare rcercator erano nteressat agl error d accordo tra le forme del presente del verbo e l soggetto grammatcale (esemp d errore: He now, Tey nows, People nows, ecc.). Sono stat regstrat, per cascun partecpante al test: ) Gl ann d studo dell nglese nelle scuole pubblce.

28 ) Il numero d cors d nglese frequentat n sttuzon prvate. 3) Il numero d error del tpo sopra descrtto fatt nel test. I rsultat sono rportat nelle seguent due tabelle a doppa entrata: Ann d studo dell nglese () e numero d error () Totale Totale Frequenza d cors d nglese () e numero d error () Totale Totale

29 ) Rappresentare grafcamente le due tabelle a doppa entrata e confrontare grafc. ) Sulla base d quest dat, qual concluson s possono rcavare sull utltà de cors prvat d nglese? Soluzone a) Per la prma tabella s ottene l seguente dagramma a bolle, nel quale dametr delle bolle sono proporzonal alle frequenze. Error n nglese e lvello d studo 4 6 Error Ann d studo della lngua nglese Per la seconda tabella s ottene l seguente dagramma (sempre a bolle ):

30 Error n nglese e lvello d studo 4 6 Error Numero d cors d'nglese frequentat b) Attraverso le mede condzonate, s ottengono seguent grafc: Error n nglese e lvello d studo 5 Error Ann d studo della lngua nglese

31 Error n nglese e lvello d studo 5 Error Numero d cors d'nglese frequentat ) C aspettamo una correlazone nversa per tutte e due le sere d dat, ma, ad occo, dovrebbe essere maggore la correlazone nversa tra error e numero d ann d studo dell nglese, puttosto ce tra error e numero d cors d nglese frequentat. Vedamo se è così. Calcolo del coeffcente d correlazone nella prma tabella: Dopo aver trovato punt med degl ntervall delle modaltà delle varabl e, calcolamo l momento msto:

32 74,59 857,5 4) ,5 65 3,5 (337,5 ) , , ,5 35 5,5 5 5 (,5 f y x N µ Calcolamo po le mede e le varanze margnal margnal e qund la covaranza: 5,63 4) ,5 5 (,5 x 6, ) (5 y ( ) 4,6 3,794 64,6 3, ,5 5,5. x f x N

33 N 375 y f. y ( ) 7,75 66,976 7,75 µ x y 8,57 74,59 5,63 6,4545 Qund l coeffcente d correlazone lneare è dato da: 8,57 ρ.46 4,6 66,976 Per la seconda tabella s a, per l momento msto: µ xy f ( N ) ( ) 63 5,773 Calcolamo po le mede e le varanze margnal margnal e qund la covaranza:

34 x ( 7,48 y -,34 5 ( x f. x N N 74,34 3 3) 5 46) 6,4545 ( ) y f y 66,976. µ x y -,55 5,773,443,48 6,4545 Qund l coeffcente d correlazone lneare è dato da: -,55 ρ,,443 66,976 ) Evdentemente convene studare pù ann n cors regolar scolastc puttosto ce effettuare pù cors d nglese per fare meno error del tpo d quell ndcate nel testo dell eserczo.

35 ESERCIZIO 9 CORRELAZIONE famgle, tutte con lo stesso numero d component, sono state classfcate secondo l numero d van della loro abtazone () e l numero d apparecc televsv possedut (). I rsultat della rlevazone sono stat seguent: l 4% delle famgle possede una abtazone d 4 van. D questo l 95% possede un televsore mentre l restante 5% ne possede due; l 3% delle famgle abta n una casa d 5 van. D questo l 9% possede due televsor mentre l restante % ne possede tre; l 3% delle famgle possede una casa d 6 van. D questo l % possede due televsor mentre l restante 9% ne possede tre. ) S costrusca la tabella a doppa entrata relatva a fenomen e. ) S calcol ed nterpret l coeffcente d correlazone lneare.

36 Soluzone ) ) x x f. N y y f. N ( ) 4. 9 ( ). 9

37 x f N. x ( ) N y f. y Momento msto: µ N x y f ( ). 5 Covaranza: x y µ.64 Coeffcente d correlazone lneare: ρ

38 Samo vcn ad una stuazone d perfetta correlazone postva. ESERCIZIO CORRELAZIONE E DIPENDENZA IN MEDIA S consder la seguente tabella a doppa entrata relatva a due fenomen e S dca, senza effettuare calcol, se è possble ce ρ. η Soluzone La tabella a doppa entrata è una tabella d massma connessone e questo mplca la perfetta dpendenza n meda d da, qund s a ce η.

39 5 5 5,5,5,5 3 3,5 Il dagramma a dspersone evdenza una relazone d tpo non lneare, come era gà rlevable da dat. Non può essere qund ρ.

Esercitazioni del corso: STATISTICA

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

Dettagli

La verifica delle ipotesi

La verifica delle ipotesi La verfca delle potes In molte crcostanze l rcercatore s trova a dover decdere quale, tra le dverse stuazon possbl rferbl alla popolazone, è quella meglo sostenuta dalle evdenze emprche. Ipotes statstca:

Dettagli

Esame di Statistica Corso di Laurea in Economia

Esame 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

Dettagli

La regressione. La Regressione. La Regressione. min. min. Var X. X Variabile indipendente (data) Y Variabile dipendente

La regressione. La Regressione. La Regressione. min. min. Var X. X Variabile indipendente (data) Y Variabile dipendente Unverstà d Macerata Facoltà d Scenze Poltche - Anno accademco - La Regressone Varable ndpendente (data) Varable dpendente Dpendenza funzonale (o determnstca): f ; Da un punto d vsta analtco, valor della

Dettagli

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

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

Dettagli

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

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

Dettagli

FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA CdL in SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME di STATISTICA 17/09/2012

FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA CdL in SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME di STATISTICA 17/09/2012 CdL n SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME d STATISTICA ESERCIZIO 1 (+.5+.5+3) La tabella seguente rporta la dstrbuzone d frequenza del peso X n gramm d una partta d mele provenent da un certo frutteto. X=peso

Dettagli

Ministero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA

Ministero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA Mnstero della Salute D.G. della programmazone santara --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA La valutazone del coeffcente d varabltà dell mpatto economco consente d ndvduare gl ACC e DRG

Dettagli

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia Unverstà degl Stud d Urbno Facoltà d Economa Lezon d Statstca Descrttva svolte durante la prma parte del corso d corso d Statstca / Statstca I A.A. 004/05 a cura d: F. Bartolucc Lez. 8/0/04 Statstca descrttva

Dettagli

STATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche, a.a. 2007/2008 Esercizi 16 novembre2007

STATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche, a.a. 2007/2008 Esercizi 16 novembre2007 STATISTICA SOCIALE Corso d laurea n Scenze Turstche, a.a. 07/08 Esercz 6 novembre07 Eserczo La Tabella contene alcun dat relatv a 6 lavorator delle azende Alfa e Beta. Tabella Lavorator delle azende Alfa

Dettagli

Esercitazioni del corso di relazioni tra variabili

Esercitazioni 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

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE Matematca e statstca: da dat a modell alle scelte www.dma.unge/pls_statstca Responsabl scentfc M.P. Rogantn e E. Sasso (Dpartmento d Matematca Unverstà d Genova) STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. REGRESSIONE

Dettagli

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

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

Dettagli

LA COMPATIBILITA tra due misure:

LA COMPATIBILITA tra due misure: LA COMPATIBILITA tra due msure: 0.4 Due msure, supposte affette da error casual, s dcono tra loro compatbl quando la loro dfferenza può essere rcondotta ad una pura fluttuazone statstca attorno al valore

Dettagli

Scienze Geologiche. Corso di Probabilità e Statistica. Prove di esame con soluzioni

Scienze Geologiche. Corso di Probabilità e Statistica. Prove di esame con soluzioni Scenze Geologche Corso d Probabltà e Statstca Prove d esame con soluzon 004-005 1 Corso d laurea n Scenze Geologche - Probabltà e Statstca Appello del 1 gugno 005 - Soluzon 1. (Punt 3) In una certa zona,

Dettagli

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca Corso d Statstca medca e applcata 3 a Lezone Dott.ssa Donatella Cocca Concett prncpale della lezone I concett prncpal che sono stat presentat sono: Mede forme o analtche (Meda artmetca semplce, Meda artmetca

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL Corso d CPS - II parte: Statstca Laurea n Informatca Sstem e Ret 2004-2005 1 Obettv della lezone Introduzone all uso d EXCEL Statstca descrttva Utlzzo dello strumento:

Dettagli

Variabili statistiche - Sommario

Variabili statistiche - Sommario Varabl statstche - Sommaro Defnzon prelmnar Statstca descrttva Msure della tendenza centrale e della dspersone d un campone Introduzone La varable statstca rappresenta rsultat d un anals effettuata su

Dettagli

Risoluzione quesiti I esonero 2011

Risoluzione quesiti I esonero 2011 Rsoluzone quest I esonero 011 1) Compto 1 Q3 Un azenda a a dsposzone due progett d nvestmento tra d loro alternatv. Il prmo prevede l pagamento d un mporto par a 100 all epoca 0 e fluss par a 60 all epoca

Dettagli

Relazioni tra variabili: Correlazione e regressione lineare

Relazioni tra variabili: Correlazione e regressione lineare Dott. Raffaele Casa - Dpartmento d Produzone Vegetale Modulo d Metodologa Spermentale Febbrao 003 Relazon tra varabl: Correlazone e regressone lneare Anals d relazon tra varabl 6 Produzone d granella (kg

Dettagli

Test delle ipotesi Parte 2

Test 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

Dettagli

Corso di Statistica (canale P-Z) A.A. 2009/10 Prof.ssa P. Vicard

Corso di Statistica (canale P-Z) A.A. 2009/10 Prof.ssa P. Vicard Corso d Statstca (canale P-Z) A.A. 2009/0 Prof.ssa P. Vcard VALORI MEDI Introduzone Con le dstrbuzon e le rappresentazon grafche abbamo effettuato le prme sntes de dat. E propro osservando degl stogramm

Dettagli

LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE

LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE Lezone 6 - La statstca: obettv; raccolta dat; le frequenze (EXCEL) assolute e relatve 1 LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE GRUPPO MAT06 Dp. Matematca, Unverstà

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2012-2013 Esercitazione: 4 aprile 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2012-2013 Esercitazione: 4 aprile 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2012-2013 Eserctazone: 4 aprle 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/41? Aula "Ranzan B" 255 post 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Dettagli

Soluzione esercizio Mountbatten

Soluzione esercizio Mountbatten Soluzone eserczo Mountbatten I dat fornt nel testo fanno desumere che la Mountbatten utlzz un sstema d Actvty Based Costng. 1. Calcolo del costo peno ndustrale de tre prodott Per calcolare l costo peno

Dettagli

1) Le medie e le varianze calcolate su n osservazioni relative alle variabili quantitative X ed Y sono tali che. σ x

1) 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

Dettagli

IL LEGAME TRA DUE VARIABILI I METODI DELLA CORRELAZIONE

IL LEGAME TRA DUE VARIABILI I METODI DELLA CORRELAZIONE IL LEGAME TRA DUE VARIABILI I METODI DELLA CORRELAZIONE CORRELAZIONE Legame - Assocazone - Accordo Relazone tra varabl valutare l grado d recproca nfluenza tra due varabl; valutare l grado d assocazone

Dettagli

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI METODI PER LO STUDIO DEL LEGAME TRA VARIABILI IN UN RAPPORTO DI CAUSA ED EFFETTO I MODELLI DI REGRESSIONE Prof.ssa G. Sero, Prof. P. Trerotol, Cattedra

Dettagli

dove (nij - ňij) sono le differenze (contingenze) tra le frequenze assolute osservate nij e le frequenze teoriche ňij.

dove (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

Dettagli

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative Lezone 2 a - Statstca descrttva per varabl quanttatve Esempo 5. Nella tabella seguente sono rportat valor del tasso glcemco rlevat su 10 pazent: Pazente Glcema (mg/100cc) 1 1 =103 2 2 =97 3 3 =90 4 4 =119

Dettagli

Lezioni di Statistica (25 marzo 2013) Docente: Massimo Cristallo

Lezioni di Statistica (25 marzo 2013) Docente: Massimo Cristallo UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BASILICATA FACOLTA DI ECONOMIA Corso d laurea n Economa Azendale Lezon d Statstca (25 marzo 2013) Docente: Massmo Crstallo QUARTILI Dvdono la dstrbuzone n quattro part d uguale

Dettagli

Dipartimento di Economia Aziendale e Studi Giusprivatistici. Università degli Studi di Bari Aldo Moro. Corso di Macroeconomia 2014

Dipartimento di Economia Aziendale e Studi Giusprivatistici. Università degli Studi di Bari Aldo Moro. Corso di Macroeconomia 2014 Dpartmento d Economa Azendale e Stud Gusprvatstc Unverstà degl Stud d Bar Aldo Moro Corso d Macroeconoma 2014 1.Consderate l seguente grafco: LM Partà de tass d nteresse LM B A IS IS Y E E E Immagnate

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa 2012-2013 lezione 13: 24 aprile 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa 2012-2013 lezione 13: 24 aprile 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca fnanzara aa 2012-2013 lezone 13: 24 aprle 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/23? reammortamento uò accadere che, dopo l erogazone

Dettagli

Corsi di Laurea in Farmacia e CTF Prova di Matematica

Corsi 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

Dettagli

3. Esercitazioni di Teoria delle code

3. Esercitazioni di Teoria delle code 3. Eserctazon d Teora delle code Poltecnco d Torno Pagna d 33 Prevsone degl effett d una decsone S ndvduano due tpologe d problem: statc: l problema non vara nel breve perodo dnamc: l problema vara Come

Dettagli

Lezione n La concentrazione

Lezione 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

Dettagli

si utilizzano per confrontare le distribuzioni

si 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

Dettagli

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

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

Dettagli

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

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

Dettagli

Esame di Statistica Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano

Esame di Statistica Corso di Laurea in Economia Prof.ssa Giordano Esame d Statstca Corso d Laurea n Economa Prof.ssa Gordano 6 Febbrao 0 Cognome Nome atr. Eserczo I dat seguent s rferscono al numero d mmatrcolat nel gruppo d cors d studo n Economa n 5 ann accademc. Calcolare

Dettagli

Capitolo 7. La «sintesi neoclassica» e il modello IS-LM. 2. La curva IS

Capitolo 7. La «sintesi neoclassica» e il modello IS-LM. 2. La curva IS Captolo 7 1. Il modello IS-LM La «sntes neoclassca» e l modello IS-LM Defnzone: ndvdua tutte le combnazon d reddto e saggo d nteresse per le qual l mercato de ben (curva IS) e l mercato della moneta (curva

Dettagli

LEZIONE 2 e 3. La teoria della selezione di portafoglio di Markowitz

LEZIONE 2 e 3. La teoria della selezione di portafoglio di Markowitz LEZIONE e 3 La teora della selezone d portafoglo d Markowtz Unverstà degl Stud d Bergamo Premessa Unverstà degl Stud d Bergamo Premessa () È puttosto frequente osservare come gl nvesttor tendano a non

Dettagli

Indicatori di dimensione e di concentrazione

Indicatori 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

Dettagli

PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD /6045/5047/4038/371/377) 26 ottobre 2015 COMPITO D

PRIMA 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

Dettagli

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione 1 La Regressone Lneare (Semplce) Relazone funzonale e statstca tra due varabl Modello d regressone lneare semplce Stma puntuale de coeffcent d regressone Decomposzone della varanza Coeffcente d determnazone

Dettagli

Università di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 17/10/2006 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1

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

Dettagli

Statistica e calcolo delle Probabilità. Allievi INF

Statistica e calcolo delle Probabilità. Allievi INF Statstca e calcolo delle Probabltà. Allev INF Proff. L. Ladell e G. Posta 06.09.10 I drtt d autore sono rservat. Ogn sfruttamento commercale non autorzzato sarà perseguto. Cognome e Nome: Matrcola: Docente:

Dettagli

Elementi di statistica

Elementi di statistica Element d statstca Popolazone statstca e campone casuale S chama popolazone statstca l nseme d tutt gl element che s voglono studare (ndvdu, anmal, vegetal, cellule, caratterstche delle collettvtà..) e

Dettagli

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

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

Dettagli

Università di Cassino. Esercitazione di Statistica 1 del 4 dicembre Dott.ssa Simona Balzano

Università di Cassino. Esercitazione di Statistica 1 del 4 dicembre Dott.ssa Simona Balzano Unverstà d Cassno Eserctazone d Statstca del 4 dcembre 6 Dott.ssa Smona Balzano Eserczo Sa la varable casuale che descrve l rsultato del lanco d dad, sulle cu facce v sono numer: 5, 5, 7, 7, 9, 9. a) Defnre

Dettagli

Esercitazione 1 del corso di Statistica 2

Esercitazione 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,

Dettagli

LE CARTE DI CONTROLLO

LE CARTE DI CONTROLLO ITIS OMAR Dpartento d Meccanca LE CARTE DI CONTROLLO Carte d Controllo Le carte d controllo rappresentano uno degl struent pù portant per l controllo statstco d qualtà. La carta d controllo è corredata

Dettagli

ELEMENTI DI STATISTICA

ELEMENTI 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..)

Dettagli

REALTÀ E MODELLI SCHEDA DI LAVORO

REALTÀ 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

Dettagli

a) Individuare l intervallo di confidenza al 90% per la media di popolazione;

a) Individuare l intervallo di confidenza al 90% per la media di popolazione; Eserczo Il responsable marketng d una catena d negoz vuole analzzare l volume delle vendte mensl d un determnato bene d largo consumo. Una socetà che conduce rcerche d mercato è ncarcata d effettuare un

Dettagli

La Regressione X Variabile indipendente o esplicativa. La regressione. La Regressione. Y Variabile dipendente

La 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

Dettagli

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI CONFRONTO DI PIU MEDIE IL METODO DI ANALISI DELLA VARIANZA

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI CONFRONTO DI PIU MEDIE IL METODO DI ANALISI DELLA VARIANZA NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI CONFRONTO DI PIU MEDIE IL METODO DI ANALISI DELLA VARIANZA IL PROBLEMA Supponamo d voler studare l effetto d 4 dverse dete su un campone casuale d 4

Dettagli

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

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

Dettagli

L analisi della correlazione lineare

L analisi della correlazione lineare L anals della correlazone lneare Corso d STATISTICA Prof. Roberta Sclano Ordnaro d Statstca, Unverstà d apol Federco II Professore supplente, Unverstà della Baslcata a.a. 20/202 Prof. Roberta Sclano Statstca

Dettagli

Macchine. 5 Esercitazione 5

Macchine. 5 Esercitazione 5 ESERCITAZIONE 5 Lavoro nterno d una turbomacchna. Il lavoro nterno massco d una turbomacchna può essere determnato not trangol d veloctà che s realzzano all'ngresso e all'uscta della macchna stessa. Infatt

Dettagli

Appunti di Matematica 3 - Statistica - Statistica. Introduzione

Appunti di Matematica 3 - Statistica - Statistica. Introduzione Statstca Introduzone Il termne statstca derva da Stato perché è lo Stato che conduce censment coè delle ndagn per conoscere l numero degl abtant, la composzone della popolazone per età, sesso,condzon economche

Dettagli

03/03/2012. Campus di Arcavacata Università della Calabria

03/03/2012. 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

Dettagli

ANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI

ANALISI 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

Dettagli

ESERCIZIO 4.1 Si consideri una popolazione consistente delle quattro misurazioni 0, 3, 12 e 20 descritta dalla seguente distribuzione di probabilità:

ESERCIZIO 4.1 Si consideri una popolazione consistente delle quattro misurazioni 0, 3, 12 e 20 descritta dalla seguente distribuzione di probabilità: ESERCIZIO. S consder una popolazone consstente delle quattro msurazon,, e descrtta dalla seguente dstrbuzone d probabltà: X P(X) ¼ ¼ ¼ ¼ S estrae casualmente usando uno schema d camponamento senza rpetzone

Dettagli

Università di Napoli Parthenope Facoltà di Ingegneria

Università di Napoli Parthenope Facoltà di Ingegneria Unverstà d Napol Parthenope acoltà d Ingegnera Corso d Metod Probablstc Statstc e Process Stocastc docente: Pro. Vto Pascazo 20 a Lezone: /2/2003 Sommaro Dstrbuzon condzonate: CD, pd, pm Teorema della

Dettagli

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

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

Dettagli

Trigger di Schmitt. e +V t

Trigger di Schmitt. e +V t CORSO DI LABORATORIO DI OTTICA ED ELETTRONICA Scopo dell esperenza è valutare l ampezza dell steres d un trgger d Schmtt al varare della frequenza e dell ampezza del segnale d ngresso e confrontarla con

Dettagli

TITOLO: L INCERTEZZA DI TARATURA DELLE MACCHINE PROVA MATERIALI (MPM)

TITOLO: L INCERTEZZA DI TARATURA DELLE MACCHINE PROVA MATERIALI (MPM) Identfcazone: SIT/Tec-012/05 Revsone: 0 Data 2005-06-06 Pagna 1 d 7 Annotazon: Il presente documento fornsce comment e lnee guda sull applcazone della ISO 7500-1 COPIA CONTROLLATA N CONSEGNATA A: COPIA

Dettagli

Esame di Statistica TEMA B Corso di Laurea in Economia Prof.ssa S. Giordano 15 Febbraio 2013

Esame 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

Dettagli

MACROECONOMIA A.A. 2014/2015

MACROECONOMIA A.A. 2014/2015 MACROECONOMIA A.A. 2014/2015 ESERCITAZIONE 2 MERCATO MONETARIO E MODELLO /LM ESERCIZIO 1 A) Un economa sta attraversando un perodo d profonda crs economca. Le banche decdono d aumentare la quota d depost

Dettagli

A. AUMENTO DELLA SPESA PUBBLICA FINANZIATO ESCLUSIVAMENTE TRAMITE INDEBITAMENTO

A. AUMENTO DELLA SPESA PUBBLICA FINANZIATO ESCLUSIVAMENTE TRAMITE INDEBITAMENTO 4. SCHMI ALTRNATIVI DI FINANZIAMNTO DLLA SPSA PUBBLICA. Se l Governo decde d aumentare la Spesa Pubblca G (o Trasferment TR), allora deve anche reperre fond necessar per fnanzare questa sua maggore spesa.

Dettagli

Valore attuale di una rendita. Valore attuale in Excel: funzione VA

Valore attuale di una rendita. Valore attuale in Excel: funzione VA Valore attuale d una rendta Nella scorsa lezone c samo concentrat sul problema del calcolo del alore attuale d una rendta S che è dato n generale da V ( S) { R ; t, 0,,,..., n,... } n 0 R ( t ), doe (t

Dettagli

RETI TELEMATICHE Lucidi delle Lezioni Capitolo VII

RETI TELEMATICHE Lucidi delle Lezioni Capitolo VII Prof. Guseppe F. Ross E-mal: guseppe.ross@unpv.t Homepage: http://www.unpv.t/retcal/home.html UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA Facoltà d Ingegnera A.A. 2011/12 - I Semestre - Sede PV RETI TELEMATICHE Lucd

Dettagli

Norma UNI CEI ENV 13005: Guida all'espressione dell'incertezza di misura

Norma UNI CEI ENV 13005: Guida all'espressione dell'incertezza di misura orma UI CEI EV 3005: Guda all'espressone dell'ncertezza d msura L obettvo d una msurazone è quello d determnare l valore del msurando, n altre parole della grandezza da msurare. In generale, però, l rsultato

Dettagli

McGraw-Hill. Tutti i diritti riservati. Caso 11

McGraw-Hill. Tutti i diritti riservati. Caso 11 Caso Copyrght 2005 The Companes srl Stma d un area fabbrcable n zona ndustrale nella cttà d Ferrara. La stma è effettuata con crter della comparazone e quello del valore d trasformazone. Indce Confermento

Dettagli

Economia del Settore Pubblico 97. Economia del Settore Pubblico 99. Quale indice di diseguaglianza usare? il rapporto interdecilico PROBLEMA:

Economia del Settore Pubblico 97. Economia del Settore Pubblico 99. Quale indice di diseguaglianza usare? il rapporto interdecilico PROBLEMA: Economa del Settore Pubblco Laura Vc laura.vc@unbo.t www.dse.unbo.t/lvc/edsp_.htm LEZIONE 4 Rmn, 9 aprle 008 Economa del Settore Pubblco 96 I prncpal ndc d dseguaglanza: ndc d entropa generalzzata Isprata

Dettagli

Lezione 2 le misure di sintesi: le medie

Lezione 2 le misure di sintesi: le medie Lezone le msure d sntes: le mede Cattedra d Bostatstca Dpartmento d Scenze spermental e clnche, Unverstà degl Stud G. d Annunzo d Chet-Pescara Prof. Enzo Ballone Lezone a- Statstca descrttva per varabl

Dettagli

* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1

* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1 APAT Agenza per la Protezone dell Ambente e per Servz Tecnc Dpartmento Dfesa del Suolo / Servzo Geologco D Itala Servzo Tecnologe del sto e St Contamnat * * * Nota nerente l calcolo della concentrazone

Dettagli

y. E' semplicemente la media calcolata mettendo

y. 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

Dettagli

TEMA B. Esame di Statistica del 20 Giugno 2014 Corso di Laurea in Economia Docente: S. Giordano

TEMA 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

Dettagli

La retroazione negli amplificatori

La retroazione negli amplificatori La retroazone negl amplfcator P etroazonare un amplfcatore () sgnfca sottrarre (o sommare) al segnale d ngresso (S ) l segnale d retroazone (S r ) ottenuto dal segnale d uscta (S u ) medante un quadrpolo

Dettagli

La taratura degli strumenti di misura

La taratura degli strumenti di misura La taratura degl strument d msura L mportanza dell operazone d taratura nasce dall esgenza d rendere l rsultato d una msura rferble a campon nazonal od nternazonal del msurando n questone affnché pù msure

Dettagli

Ricerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili. Modelli per la Logistica: Single Flow One Level Model Multi Flow Two Level Model

Ricerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili. Modelli per la Logistica: Single Flow One Level Model Multi Flow Two Level Model Rcerca Operatva e Logstca Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentl Modell per la Logstca: Sngle Flow One Level Model Mult Flow Two Level Model Modell d localzzazone nel dscreto Modell a Prodotto Sngolo e a Un

Dettagli

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative Lezone 2 a - Statstca descrttva per varabl quanttatve Esempo 5. Nella tabella seguente sono rportat valor del tasso glcemco rlevat su 10 pazent: Pazente Glcema (mg/100cc) 1 x 1 =103 2 x 2 =97 3 x 3 =90

Dettagli

INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA

INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA Lezone 7 - Indc statstc: meda, moda, medana, varanza INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA GRUPPO MAT06 Dp. Matematca, Unverstà d Mlano - Probabltà e Statstca per le Scuole Mede -SILSIS - 2007

Dettagli

LA VARIABILITA. IV lezione di Statistica Medica

LA VARIABILITA. IV lezione di Statistica Medica LA VARIABILITA IV lezone d Statstca Medca Sntes della lezone Il concetto d varabltà Campo d varazone Dfferenza nterquartle La varanza La devazone standard Scostament med Il concetto d varabltà S defnsce

Dettagli

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne Metod e Modell per l Ottmzzazone Combnatora Progetto: Metodo d soluzone basato su generazone d colonne Lug De Govann Vene presentato un modello alternatvo per l problema della turnazone delle farmace che

Dettagli

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI

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

Dettagli

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

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

Dettagli

Università degli Studi di Cassino, Anno accademico 2004-2005 Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno

Università degli Studi di Cassino, Anno accademico 2004-2005 Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno Unverstà degl Stud d Cassno, Anno accademco 004-005 Corso d Statstca, Pro. M. Furno Eserctazone del 5//005 dott. Claudo Conversano Eserczo Ad un certo tavolo d un casnò s goca lancando un dado. Il goco

Dettagli

Introduzione al Machine Learning

Introduzione al Machine Learning Introduzone al Machne Learnng Note dal corso d Machne Learnng Corso d Laurea Magstrale n Informatca aa 2010-2011 Prof Gorgo Gambos Unverstà degl Stud d Roma Tor Vergata 2 Queste note dervano da una selezone

Dettagli

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

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

Dettagli

LE FREQUENZE CUMULATE

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

Dettagli

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

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

Dettagli

CAPITOLO 3 Incertezza di misura Pagina 26

CAPITOLO 3 Incertezza di misura Pagina 26 CAPITOLO 3 Incertezza d msura Pagna 6 CAPITOLO 3 INCERTEZZA DI MISURA Le operazon d msurazone sono tutte nevtablmente affette da ncertezza e coè da un grado d ndetermnazone con l quale l processo d msurazone

Dettagli

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

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

Dettagli

L ANALISI MONOVARIATA: Variabilità e mutabilità. Prof. Maria Carella

L 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

Dettagli

Il trattamento dei dati a fini descrittivi

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

Dettagli

Soluzione esercizi seconda settimana

Soluzione esercizi seconda settimana Soluzone esercz seconda settmana Es. 7 famgle Spesa per manfestazo n cultural (Z) A 00,9 B 40 4,0 C 50,5 D 70,6 E 80, F 300,8 G 00,5 Reddto mensle del capofamgla (x 000 Euro) (Y) Costrure l dagramma d

Dettagli

Concetti principale della lezione precedente

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

Dettagli