Compito A1- Soluzioni

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Compito A1- Soluzioni"

Transcript

1 Compto A- Soluzo Eserczo (4 put) I ua dage statstca codotta presso 0 rstorat s soo raccolt dat rportat tabella, dove l sgfcato delle varabl è l seguete Spesa: Copert: Stelle: esa a persoa meda (escl. bevade) capeza del rstorate (umero d post) valutazoe del crtco d u oto quotdao Tpo Spesa Copert Stelle Spesa Copert Spesa * Copert Etco - Afrcao Tradzoale Pzzera Tradzoale Lusso Self Servce Pzzera Gappoese Tradzoale Lusso a) S stetzz co u opportua statstca d poszoe l carattere Stelle ( puto) Stelle è u carattere qualtatvo ordale. La sua dstrbuzoe d frequeze è data da: La medaa è par a 3. Stelle Frequeze relatve 0,0 3 0,40 4 0,30 5 0,0 b) S calcol la retta d regressoe d Spesa su Copert (3 put) Post YSpesa e Copert Y N.B. M()55.5, M(Y)39.4, Var()7.45, Cov(Y) Eserczo ( put) Perché l dpedeza statstca mplca l dpedeza regressva? Due varabl e Y s dcoo regressvamete dpedet se le mede delle dstrbuzo codzoate dell ua a valor dstt dell altra soo tutte egual. Se e Y soo statstcamete dpedet, le dstrbuzo codzoate d Y () dat valor dstt d (Y) soo tutte egual, qud avrao tutte la medesma meda.

2 Eserczo 3 (4 put) Il 35% d ua classe d matematca provee dal Lceo Classco, metre l rmaete 65% ha frequetato l Lceo Scetfco. Sapedo che la probabltà d superare l esame al prmo tetatvo per l prmo tpo d studet è del 47%, metre per ch ha frequetato lo Scetfco tale probabltà sale al 56%, s determ a) la probabltà che uo studete scelto al caso all tero della classe super l esame ( put) Sa C l eveto lo studete provee dal Lceo Classco e sa C l eveto lo studete provee dal Lceo Scetfco. S ha C)0.35 e C )0.65. Sa S l eveto lo studete supera l esame al prmo tetatvo. S ha S C)0.47 e S C )0.56. La probabltà da determare è data da: S) S C)C)+ S C ) C ) b) la probabltà che uo studete che ha superato l esame provega dal Lceo Classco ( put). S C) C) P ( C S) 0.3. S) Eserczo 4 ( put) Sa Y ua varable aleatora beroullaa d parametro 0.3. Sa, oltre, ua varable aleatora tale che la dstrbuzoe d Y ( 0,) è beroullaa d parametro 0.4. a) S scrva la dstrbuzoe del vettore aleatoro (,Y). ( puto) Poché le dstrbuzo codzoate d soo tutte ugual tra loro, le due varabl aleatore soo dpedet. Pertato, teedo coto della codzoe d dpedeza, p ( xy, ) p ( x) p( y), s ha Y 0 Total Totale b) S calcol la dstrbuzoe d Z Y. ( puto) Y y Nella prossma tabella vee rportato, per og cella, l valore assuto dalla varable aleatora Z: Y Pertato la dstrbuzoe d Z è la seguete 0 Z

3 Eserczo 5 (6 put) U gruppo d studet d Astrooma ha come obettvo la msurazoe della dstaza fra due corp celest. Gl studet sao ache che l telescopo amatorale loro dotazoe ha (come aturale) u errore d msurazoe, che secodo l mauale delle struzo può essere così quatfcato: og osservazoe dpedete effettuata co l telescopo dffersce dal dato reale per u errore casuale che s dstrbusce ormalmete co meda 0 e varaza 6. Ne segue che la sgola osservazoe è ua varable casuale dstrbuta ormalmete co meda par al valore reale della quattà che s vuole msurare, e varaza par a 6. A questo puto gl studet decdoo d effettuare 8 osservazo dpedet allo scopo d stmare la dstaza fra due corp celest, rportado seguet rsultat: a) I cosderazoe d quato detto sull errore d msurazoe, s stm co u tervallo d cofdeza al 95% la dstaza fra due corp celest. ( put) Le osservazo computo costtuscoo u campoe..d da ua varable Normale co valore atteso µ o oto e varaza eguale a 6. La dstaza cocde co l valore atteso o oto. L tervallo d cofdeza per µ a lvello 0.95 è dato σ σ 4 4 da: z α /, + z α /.96, L tervallo stmato corrodete è dato da: ,38.96,4004, ( 400.6,4007.5). 8 8 b) Determare l umero d osservazo ecessare affché l ampezza dell tervallo d cofdeza al 95% sa more d 0, ( put) La lughezza dell tervallo d cofdeza d lvello 0.95 è data da l.96 4 /, da cu:.96 4 / < 0, > S dovrebbero compere 4587 osservazo. c) Sarebbe stato possble rodere al puto b) el caso d popolazoe co varaza o ota? Motvare la rosta. ( put) Nel caso d varaza o ota, la varaza dovrebbe essere stmata a partre dalle realzzazo sc campoare. La lughezza dell tervallo d cofdeza è data da l t α /. No s potrebbe pervere ad u rsultato esatto.

4 Eserczo 6 (4 put) Sa ua popolazoe ormale co meda cogta e varaza 9. S vuole testare l potes ulla H 0 : µ 5 cotro H : µ 3 Dato u campoe beroullao d ampezza e la regoe d rfuto: R ( x,..., x ) : x < 40 s determo: a) la probabltà d errore d prma ece ( put) P R H P 40 5 < µ P Z < φ ( ) ( ) b) la probabltà d errore d secoda ece ( put) P R H P 40 3 µ P Z φ ( ) ( ) Eserczo 7 (3 put) S cosdero due popolazo e Y che rappresetao le durate ( mut) d due dfferet tp d lampade e s suppoga che e Y sao ormalmete dstrbute co valor attes µ e µ Y cogt e varaze o oteσ e σ Y che suppoamo essere ugual. S cosderao due campo estratt da e da Y, (,,, 5 ) e (Y, Y,.., Y ) che hao dato luogo alle realzzazo: 5 5 x 565 ( x x) y 4344 ( y y) S scrva la regoe d rfuto per verfcare l potes ulla H 0 : µ µ Y cotro l potes alteratva H : µ µ Y suppoedo α0.05 e s decda se accettare o o accettare H 0 sulla base della realzzazoe osservata. Sappamo che la regoe crtca per l problema questoe ha la seguete forma: x y ( + ) R ( x, y): > t α / + Nel ostro caso, 5, e α 0.05, duque ( + t ) (5) α / t Pertato la regoe crtca è x y R ( x, y) : > I corrodeza delle realzzazo campoare forte, s ha oltre

5 pertato x y s p ; x y e duque l potes ulla vee accettata. Eserczo 8 ( put) Nell ambto della regressoe leare, s rport l eressoe aaltca della scomposzoe della devaza e s llustr l dce ad essa collegato. La somma totale de quadrat s scompoe ella somma della somma de quadrat del modello e della somma de quadrat dell errore. ( y y) ( yˆ y) + ( y yˆ ). Il coeffcete d determazoe del modello R è dato dal rapporto tra la somma de quadrat del modello e la somma de quadrat totale e rappreseta la percetuale della varabltà totale egata dal modello. R vara tra 0 e, quato pù è vco a tato mglore è l modello.

6 Compto A-Soluzo Eserczo (4 put) I ua dage statstca codotta presso 0 rstorat s soo raccolt dat rportat tabella, dove l sgfcato delle varabl è l seguete Spesa: Copert: Stelle: esa a persoa meda (escl. bevade) capeza del rstorate (umero d post) valutazoe del crtco d u oto quotdao Tpo Spesa Copert Stelle Spesa Copert Spesa * Copert Etco - Afrcao Tradzoale Pzzera Tradzoale Lusso Self Servce Pzzera Gappoese Tradzoale Lusso a) S stetzz co u opportua statstca d poszoe l carattere Stelle ( puto) Stelle è u carattere qualtatvo ordale. La sua dstrbuzoe d frequeze è data da: La medaa è par a 3. Stelle Frequeze relatve 0,0 0,0 3 0,30 4 0,30 5 0,0 b) S calcol la retta d regressoe d Spesa su Copert (3 put) Post YSpesa e Copert Y N.B. M()59, M(Y)40.5, Var()500, Cov(Y) Eserczo ( put) Perché l dpedeza statstca mplca l dpedeza regressva? Due varabl e Y s dcoo regressvamete dpedet se le mede delle dstrbuzo codzoate dell ua a valor dstt dell altra soo tutte egual. Se e Y soo statstcamete dpedet, le dstrbuzo codzoate d Y () dat valor dstt d (Y) soo tutte egual, qud avrao tutte la medesma meda.

7 Eserczo 3 (4 put) Il 30% d ua classe d matematca provee dal Lceo Classco, metre l rmaete 70% ha frequetato l Lceo Scetfco. Sapedo che la probabltà d superare l esame al prmo tetatvo per l prmo tpo d studet è del 39%, metre per ch ha frequetato lo Scetfco tale probabltà sale al 73%, s determ a) la probabltà che uo studete scelto al caso all tero della classe super l esame ( put) Sa C l eveto lo studete provee dal Lceo Classco e sa C l eveto lo studete provee dal Lceo Scetfco. S ha C)0.3 e C )0.7. Sa S l eveto lo studete supera l esame al prmo tetatvo. S ha S C)0.39 e S C )0.73. La probabltà da determare è data da: S) S C)C)+ S C ) C ) b) la probabltà che uo studete che ha superato l esame provega dal Lceo Classco. ( put) S C) C) 0.7 P ( C S) S) 0.68 Eserczo 4 ( put) Sa Y ua varable aleatora beroullaa d parametro 0.4. Sa, oltre, ua varable aleatora tale che la dstrbuzoe d Y ( 0,) è beroullaa d parametro 0.7. a) S scrva la dstrbuzoe del vettore aleatoro (,Y). ( puto) Poché le dstrbuzo codzoate d soo tutte ugual tra loro, le due varabl aleatore soo dpedet. Pertato, teedo coto della codzoe d dpedeza, p ( xy, ) p ( x) p( y), s ha Y 0 Total Totale b) S calcol la dstrbuzoe d Z Y. ( puto) Y y Nella prossma tabella vee rportato, per og cella, l valore assuto dalla varable aleatora Z: Y Pertato la dstrbuzoe d Z è la seguete 0 Z

8 Eserczo 5 (6 put) U gruppo d studet d Astrooma ha come obettvo la msurazoe della dstaza fra due corp celest. Gl studet sao ache che l telescopo amatorale loro dotazoe ha (come aturale) u errore d msurazoe, che secodo l mauale delle struzo può essere così quatfcato: og osservazoe dpedete effettuata co l telescopo dffersce dal dato reale per u errore casuale che s dstrbusce ormalmete co meda 0 e varaza 6. Ne segue che la sgola osservazoe è ua varable casuale dstrbuta ormalmete co meda par al valore reale della quattà che s vuole msurare, e varaza par a 6. A questo puto gl studet decdoo d effettuare 8 osservazo dpedet allo scopo d stmare la dstaza fra due corp celest, rportado seguet rsultat: a) I cosderazoe d quato detto sull errore d msurazoe, s stm co u tervallo d cofdeza al 90% la dstaza fra due corp celest. ( put) Le osservazo computo costtuscoo u campoe..d da ua varable Normale co valore atteso µ o oto e varaza eguale a 6. La dstaza cocde co l valore atteso o oto. L tervallo d cofdeza per µ a lvello 0.95 è dato da: σ σ 4 4 z α /, + z α /.645, L tervallo stmato corrodete è dato da: ,75.645,3406, ( , ). 8 8 b) Determare l umero d osservazo ecessare affché l ampezza dell tervallo d cofdeza al 90% sa more d 0,05 ( put) La lughezza dell tervallo d cofdeza d lvello 0.90 è data da l /, da cu: / < 0,05 > 6974,4. S dovrebbero compere 6975 osservazo. c) Sarebbe stato possble rodere al puto b) el caso d popolazoe co varaza o ota? Motvare la rosta. ( put) Nel caso d varaza o ota, la varaza dovrebbe essere stmata a partre dalle realzzazo sc campoare. La lughezza dell tervallo d cofdeza è data da l t α /. No s potrebbe pervere ad u rsultato esatto.

9 Eserczo 6 (4 put) Sa ua popolazoe ormale co meda cogta e varaza 9. S vuole testare l potes ulla H 0 : µ 3 cotro H : µ 5 Dato u campoe beroullao d ampezza e la regoe d rfuto: R ( x,..., x ) : x > 40 s determo: a) la probabltà d errore d prma ece ( put) P R H P 40 3 > µ P Z > φ ( ) ( ) b) la probabltà d errore d secoda ece ( put) P R H P 40 5 µ P Z φ ( ) ( ) Eserczo 7 (3 put) S cosdero due popolazo e Y che rappresetao le durate ( mut) d due dfferet tp d lampade e s suppoga che e Y sao ormalmete dstrbute co valor attes µ e µ Y cogt e varaze o oteσ e σ Y che suppoamo essere ugual. S cosderao due campo estratt da e da Y, (,,, 5 ) e (Y, Y,.., Y ), che hao dato luogo alle realzzazo: 5 5 x 8 ( x x) y 7 ( y y) S scrva la regoe d rfuto per verfcare l potes ulla H 0 : µ µ Y cotro l potes alteratva H : µ µ Y suppoedo α0. e s decda se accettare o o accettare H 0 sulla base della realzzazoe osservata. Sappamo che la regoe crtca per l problema questoe ha la seguete forma: x y ( + ) R ( x, y): > t α / + Nel ostro caso, 5, e α 0., duque ( + t ) (5) α / t Pertato la regoe crtca è x y R ( x, y) : > I corrodeza delle realzzazo campoare forte, s ha oltre

10 pertato x y s p ; x y e duque l potes ulla vee accettata. Eserczo 8 ( put) Nell ambto della regressoe leare, s rport l eressoe aaltca della scomposzoe della devaza e s llustr l dce ad essa collegato. La somma totale de quadrat s scompoe ella somma della somma de quadrat del modello e della somma de quadrat dell errore. ( y y) ( yˆ y) + ( y yˆ ). Il coeffcete d determazoe del modello R è dato dal rapporto tra la somma de quadrat del modello e la somma de quadrat totale e rappreseta la percetuale della varabltà totale egata dal modello. R vara tra 0 e, quato pù è vco a tato mglore è l modello.

SECONDA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA gennaio 2005 COMPITO C2

SECONDA 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

Dettagli

LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA

LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA A FUNZIONE DI VEROSIMIGIANZA HA UN RUOO IMPORTANTE NEA PROCEDURE DI INFERENZA STATISTICA COME: ) METODO DI COSTRUZIONE DI STIMATORI (IN SITUAZIONI COMPESSE) ) METODO DI INDIVIDUAZIONE DI TEST UNIFORMEMENTE

Dettagli

PROVA SCRITTA DI STATISTICA (COD ) 4 Febbraio 2004 MODALITÀ A APPROSSIMARE TUTTI I CALCOLI ALLA QUARTA CIFRA DECIMALE

PROVA SCRITTA DI STATISTICA (COD ) 4 Febbraio 2004 MODALITÀ A APPROSSIMARE TUTTI I CALCOLI ALLA QUARTA CIFRA DECIMALE PROVA SCRITTA DI STATISTICA (COD 08-07-7-77) Febbrao 00 MODALITÀ A APPROSSIMARE TUTTI I CALCOLI ALLA QUARTA CIFRA DECIMALE ESERCIZIO (6 put) Da ua classfca del sto teret IBS rsulta che 0 flm pù vedut vdeocassetta

Dettagli

Esercitazione 6 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 6 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazoe del corso d Statstca parte Dott.ssa aola Costat 8 Marzo 0 Eserczo S ha motvo d rteere che u uovo farmaco A abba la propretà d abbassare l lvello d glcema el sague. I cascuo de pazet dabetc osservat,

Dettagli

Seconda Prova Parziale di STATISTICA Modalità A

Seconda Prova Parziale di STATISTICA Modalità A Secoda Prova Parzale d STATISTICA 0..07 Modaltà A (A) a f della valutazoe verrao cosderate solo le rsposte rportate dallo studete egl appost rquadr bach. (B) ello svolgmeto del compto s utlzzo almeo quattro

Dettagli

Soluzione degli esercizi sulla statistica descrittiva e gli intervalli di confidenza

Soluzione degli esercizi sulla statistica descrittiva e gli intervalli di confidenza Soluzoe degl esercz sulla statstca descrttva e gl tervall d cofdeza. Il campoe casuale d tagla 35 ha meda 0.866 e medaa 0.6490. Il coeffcete d asmmetra rsulta essere.57, pertato samo preseza d ua asmmetra

Dettagli

Regressione e Correlazione

Regressione e Correlazione Regressoe e Correlazoe Probabltà e Statstca - Aals della Regressoe - a.a. 4/5 L aals della regressoe è ua tecca statstca per modellare e vestgare le relazo tra due (o pù) varabl. Nella tavola è rportata

Dettagli

DATA MINING PER IL MARKETING (63 ore)

DATA MINING PER IL MARKETING (63 ore) DATA MINING PER IL MARKETING (63 ore) Marco Ra mra@upr.t Sto web del corso http://www.ra.t/dmm REGRESSIONE INFERENZIALE 1 Itroduzoe agl elemet aleator N. dpedet (X) Vedte mlo d (Y) A 10 1,9 B 18 3,1 C

Dettagli

Università egli Studi di Bergamo Corso di laurea in Ingegneria Edile STATISTICA Stima di massima verosimiglianza

Università egli Studi di Bergamo Corso di laurea in Ingegneria Edile STATISTICA Stima di massima verosimiglianza Uverstà egl Stud d Bergamo Corso d laurea Igegera dle STATISTICA Stma d massma verosmglaza Sao,, varabl aleatore d Posso dpedet, cascua co valore atteso λ S determ lo stmatore d massma verosmglaza d λ

Dettagli

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 26 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 26 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua Uverstà d Casso Eserctazo d Statstca del 26 Febbrao 200 Dott. Mrko Bevlacqua ESERCIZIO Cosderado le class d altezza 60 6; 6 70; 70 78; 78 86 per u collettvo d 20 persoe, s può affermare che l ALTEZZA dpede

Dettagli

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

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

Dettagli

Stima puntuale Quando un parametro della popolazione incognito è valutato (stimato) da una sola statistica (parametro) tratto da un campione

Stima puntuale Quando un parametro della popolazione incognito è valutato (stimato) da una sola statistica (parametro) tratto da un campione STIMA PARAMTRICA TST DLL IPOTSI L fereza Statstca rguarda affermazo crca I parametr d ua popolazoe sulla base della metodologa statstca e del calcolo delle probabltà Stma putuale Quado u parametro della

Dettagli

12/11/2015 STATISTICA 1. Esercitazione 4. Dott.ssa Vera Gurtovaya

12/11/2015 STATISTICA 1. Esercitazione 4. Dott.ssa Vera Gurtovaya STATISTICA Eserctazoe 4 Dott.ssa Vera Gurtovaa //5 Eserczo. La seguete tabella a doppa etrata rporta dat relatv al umero d SMS vat u mese e all'età de mttet. S calcolo covaraza e correlazoe della varable

Dettagli

Lezione 4. La Variabilità. Lezione 4 1

Lezione 4. La Variabilità. Lezione 4 1 Lezoe 4 La Varabltà Lezoe 4 1 Defzoe U valore medo, comuque calcolato, o è suffcete a rappresetare l seme delle osservazo effettuate (o l seme de valor assut dalla varable statstca); è ecessaro qud affacare

Dettagli

MEDIA DI Y (ALTEZZA):

MEDIA 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:

Dettagli

Caso studio 10. Dipendenza in media. Esempio

Caso studio 10. Dipendenza in media. Esempio 09/03/06 Caso studo 0 S cosder la seguete dstrbuzoe degl occupat Itala secodo l umero d ore settmaal effettvamete lavorate e l settore d attvtà (cfr. Itala cfre, Ao 008, pag. 7 ): Ore lavorate Settore

Dettagli

Istogrammi e confronto con la distribuzione normale

Istogrammi e confronto con la distribuzione normale Istogramm e cofroto co la dstrbuzoe ormale Suppoamo d effettuare per volte la msurazoe della stessa gradezza elle stesse codzo (es. la massa d u oggetto, la tesoe d ua pla, la lughezza d u oggetto, ecc.):

Dettagli

TEST CHI DI INDIPENDENZA STOCASTICA

TEST CHI DI INDIPENDENZA STOCASTICA Comad cel: Test Ch d dpedeza, pag. Test F a due campo per varaze, pag. Materale ddattco per eserctazo cel pro. R. D Ago, Castellaza, Dcembre, 4 TST CHI DI INDIPNDNZA STOCASTICA Per due pop. stat. e s vuole

Dettagli

Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 9: Covarianza e correlazione

Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 9: Covarianza e correlazione Corso d laurea Sceze Motore Corso d Statstca Docete: Dott.ssa Immacolata Scacarello Lezoe 9: Covaraza e correlazoe Altr tp d dpedeza L dce Ch-quadro presetato ella lezoe precedete stablsce l grado d dpedeza

Dettagli

Caso studio 12. Regressione. Esempio

Caso studio 12. Regressione. Esempio 6/4/7 Caso studo Per studare la curva d domada d u bee che sta per essere trodotto sul mercato, s rlevao dat rguardat l prezzo mposto e l umero d pezz vedut 7 put vedta plota, ell arco d ua settmaa. I

Dettagli

Università di Cassino Esercitazioni di Statistica 1 del 5 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Università 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,

Dettagli

Esercizi su Rappresentazioni di Dati e Statistica

Esercizi su Rappresentazioni di Dati e Statistica Esercz su Rappresetazo d Dat e Statstca Eserczo Esprmete forma percetuale e traducete u aerogramma dat della seguete tabella: Nord Cetro Sud Isole Totale 5 58 866 0 95 36 4 35 30 6 79 56 57 399 08 Soluzoe

Dettagli

y = α + βx + ε Qui ci soffermeremo su un unica classe di modelli, detti modelli statistici lineari. Si veda la seguente figura:

y = α + βx + ε Qui ci soffermeremo su un unica classe di modelli, detti modelli statistici lineari. Si veda la seguente figura: Il problema della regressoe s poe quado l valore d ua varable aleatora y, chamata varable dpedete, è fuzoe d ua varable o aleatora x, chamata varable dpedete Qu c soffermeremo su u uca classe d modell,

Dettagli

Variabilità = Informazione

Variabilità = Informazione Varabltà e formazoe Lo studo d u feomeo ha seso solo se esso s preseta co modaltà/testà varabl da u soggetto all altro. Ad esempo, se dobbamo studare l reddto ua certa regoe è ecessaro osservare utà statstche

Dettagli

Voti Diploma Classico Scientifico Tecn. E Comm Altro

Voti Diploma Classico Scientifico Tecn. E Comm Altro 4 Data la seguete dstrbuzoe doppa de vot rportat ad u esame secodo l Dploma posseduto: Vot 8-3-5 6-8 9-30 Dploma Classco 8 4 5 Scetfco 5 7 7 5 Tec E Comm 8 0 0 Altro 3 a) s calcol la meda artmetca de vot

Dettagli

Indipendenza in distribuzione

Indipendenza in distribuzione Marlea Pllat - Semar d Statstca (SVIC) "Lo studo delle relazo tra due caratter" Aals delle relazo tra due caratter Dpedeza dstrbuzoe s basa sul cofroto delle dstrbuzo codzoate Dpedeza meda s basa sul cofroto

Dettagli

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione?

Due 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,

Dettagli

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma Qualche cosderazoe Tedeza cetrale La scelta dell dce d tedeza cetrale/poszoe dpede dal tpo e dalle caratterstche della dstrbuzoe; Pù che dvduare l dce mglore assoluto (che o esste), è mportate ache valutare

Dettagli

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA LEZIONI DI STATISTICA MEDICA A.A. 00/0 - Idc d dspersoe Sezoe d Epdemologa & Statstca Medca Uverstà degl Stud d Veroa La dspersoe o varabltà è la secoda mportate caratterstca d ua dstrbuzoe d dat. Essa

Dettagli

Capitolo 6 Gli indici di variabilità

Capitolo 6 Gli indici di variabilità Captolo 6 Gl dc d varabltà ommaro. Itroduzoe. -. Il campo d varazoe. - 3. La dffereza terquartle. - 4. Gl scostamet med. -. La varaza, lo scarto quadratco medo e la devaza. - 6. Le dffereze mede. - 7.

Dettagli

Quale retta? La retta migliore è quella che più si avvicina all insieme dei 115

Quale retta? La retta migliore è quella che più si avvicina all insieme dei 115 Quale retta? Quale retta? Questa? Oppure questa? Questa certamete o! 0 1 0 1 La retta mglore è quella che pù s avvca all seme de 115 put corrspodet alle coppe d valor (x, y ). Per la stma de parametr s

Dettagli

La media aritmetica. Le medie. Esempio. Esempio. Media aritmetica Mediana. Medie analitiche Medie di posizione. x 1

La media aritmetica. Le medie. Esempio. Esempio. Media aritmetica Mediana. Medie analitiche Medie di posizione. x 1 Le mede Mede: permettoo d stetzzare ua dstrbuzoe sulla base d u solo valore. Possoo essere classcate : Mede aaltche: calcolate tramte operazo algebrche su valor del carattere solo per caratter quattatv

Dettagli

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione?

Due 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,

Dettagli

Statistica descrittiva Campioni vettoriali

Statistica descrittiva Campioni vettoriali Statstca Descrttva Capo vettoral Statstca descrttva Capo vettoral Itroduzoe el caso cu s osserv ua varable statstca ultdesoale, s assoca al sgolo esto dell espereza u vettore d rsultat e o pù u seplce

Dettagli

pè via che, lì, la media è sempre eguale risurta che te tocca un pollo all'anno: Me spiego: da li conti che se fanno seconno le statistiche d'adesso

pè via che, lì, la media è sempre eguale risurta che te tocca un pollo all'anno: Me spiego: da li conti che se fanno seconno le statistiche d'adesso La varabltà L utlzzo d ua meda permette d stetzzare effcacemete l formazoe coteuta ua dstrbuzoe statstca dal puto d vsta dell testà del carattere. Tuttava la stes può essere eccessva, el seso s possoo

Dettagli

Gli indici sintetici Forma. Gli indici sintetici. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Gli indici sintetici Forma. Gli indici sintetici. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma Uverstà d Macerata Facoltà d Sceze Poltche - Ao accademco 01-013013 Gl dc d varabltà Crsta Davo Gl dc stetc Qualche cosderazoe Tedeza cetrale Varabltà La scelta dell dce d tedeza cetrale/poszoe dpede dal

Dettagli

Stim e puntuali. Vocabolario. Cambiando campione casuale, cambia l istogramma e cambiano gli indici

Stim e puntuali. Vocabolario. Cambiando campione casuale, cambia l istogramma e cambiano gli indici Stm e putual Probabltà e Statstca I - a.a. 04/05 - Stmator Vocabolaro Popolazoe: u seme d oggett sul quale s desdera avere Iformazo. Parametro: ua caratterstca umerca della popolazoe. E u Numero fssato,

Dettagli

Caso studio 2. Le medie. Esercizio. La media aritmetica. Esempio

Caso studio 2. Le medie. Esercizio. La media aritmetica. Esempio 8/02/20 Caso studo 2 U vesttore sta valutado redmet d due ttol del settore Petrolo e Gas aturale. Sulla base de redmet goraler della settmaa passata vuole cercare d prevedere l redmeto per la prossma settmaa

Dettagli

ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE

ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE Corso d Ifereza Statstca Eserctazo A.A. 009/0 ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE Eserczo I cosumator d marmellata ua data popolazoe soo l 40%. Determare la probabltà che, per u campoe beroullao d =

Dettagli

I percentili e i quartili

I 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

Dettagli

( ) 2 i 1 X. n(n + 1) a) si determini se sono corretti; b) per quelli non corretti, si calcoli la distorsione d;

( ) 2 i 1 X. n(n + 1) a) si determini se sono corretti; b) per quelli non corretti, si calcoli la distorsione d; ESERCIZIO 5. Sa (X, X,, X ) u campoe casuale geerato da ua v.c. X f(x; θ) per la quale è oto che E(X) θ e Var(X). S cosdero 3 stmator d θ: X ; X ; ( ) X 3 a) s determ se soo corrett; b) per quell o corrett,

Dettagli

dei quali si conoscono solo la media x e la deviazione standard σ e dato un valore reale positivo K, possiamo affermare che:

dei 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

Dettagli

Esercitazione 3 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 3 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazoe 3 del corso d Statstca parte ) Dott.ssa Paola Costat 7 Febbrao 0 Eserczo. A partre dalla dstrbuzoe class della varable Altezza rpartta 3 class equfrequet, calcolare medaa, prmo e terzo quartle.

Dettagli

Variabili casuali doppie

Variabili casuali doppie Varabl casual doppe Ua varable casuale doppa (,) è ua fuzoe defta sullo spazo campoaro che assoca ad og possble rsultato dell espermeto ua coppa d umer real (x,y) S y ω ω 3 ω y y 3 (x, y ) (x, y ) (x 3,

Dettagli

Facoltà di Economia - STATISTICA - Corso di Recupero a.a Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI di BASE Carattere X [o A ] i = 1

Facoltà di Economia - STATISTICA - Corso di Recupero a.a Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI di BASE Carattere X [o A ] i = 1 Facoltà d Ecooma - STATISTICA - Corso d Recupero a.a. 2012-13 Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI d BASE Carattere X [o A ] caratterstca quattatva [o qualtatva] rappresetatva d u feomeo sottoposto ad dage Popolazoe

Dettagli

Analisi dei Dati. La statistica è facile!!! Correlazione

Analisi dei Dati. La statistica è facile!!! Correlazione Aals de Dat La statstca è facle!!! Correlazoe A che serve la correlazoe? Mettere evdeza la relazoe esstete tra due varabl stablre l tpo d relazoe stablre l grado d tale relazoe stablre la drezoe d tale

Dettagli

INDICI DI VARIABILITA

INDICI DI VARIABILITA INDICI DI VARIABILITA Defzoe d VARIABILITA': la varabltà s può defre come l'atttude d u carattere ad assumere dverse modaltà quattatve. La varabltà è la quattà d dspersoe presete e dat. Idc d varabltà

Dettagli

Calcolo delle Probabilità: esercitazione 4

Calcolo delle Probabilità: esercitazione 4 Argometo: Probabltà classca Lbro d testo pag. 1-7 e 7-77 e varable casuale uforme dscreta NB: asscurars d cooscere le defzo, le propretà rchamate e le relatve dmostrazo quado ecessaro Eserczo 1 S cosder

Dettagli

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma Uverstà d Macerata Dpartmeto d Sceze Poltche, della Comucazoe e delle Relaz. Iterazoal Gl dc d varabltà Crsta Davo Gl dc stetc Qualche cosderazoe Tedeza cetrale Varabltà La scelta dell dce d tedeza cetrale/poszoe

Dettagli

Daniela Tondini

Daniela Tondini Daela Tod dtod@ute.t Facoltà d Medca Veterara C.L. Tutela e Beessere Amale Uverstà degl Stud d Teramo INDICI STATISTICI La moda o orma M O d ua dstrbuzoe d frequeza X, calcolable per caratter sa quattatv

Dettagli

Dai dati osservati mediante scelta campionaria si giunge ad affermazioni i che riguardano la popolazione da cui essi sono stati prescelti

Dai dati osservati mediante scelta campionaria si giunge ad affermazioni i che riguardano la popolazione da cui essi sono stati prescelti e l fereza Popolazoe Campoe Da dat osservat medate scelta campoara s guge ad affermazo che rguardao la popolazoe da cu ess soo stat prescelt e l fereza S defsce campoameto u procedmeto attraverso l quale

Dettagli

Esercitazioni di Calcolo delle Probabilità (16/12/2011) Soluzioni

Esercitazioni di Calcolo delle Probabilità (16/12/2011) Soluzioni Eserctazo d Calcolo delle Probabltà (16/1/011) Soluzo Eserczo 1 1. S trov l valore del parametro θ per cu la tabella seguete defsce la fuzoe d probabltà d ua v.c. udmesoale X e la s rappreset grafcamete.

Dettagli

Il campionamento e l inferenza

Il campionamento e l inferenza e l fereza Popolazoe Campoe Da dat osservat medate scelta campoara s guge ad affermazo che rguardao la popolazoe da cu ess soo stat prescelt Uverstà d Macerata Facoltà d Sceze Poltche - Ao accademco Ao

Dettagli

ρ XY risponde alla domanda esiste un associazione lineare tra le variabili X e Y?

ρ XY risponde alla domanda esiste un associazione lineare tra le variabili X e Y? Relazoe fra varabl casual X e Y cogutamete dstrbute Test d potes due popolazo Coeffcete d Correlazoe ρ XY (9.5.3) Regressoe ρ XY rspode alla domada esste u assocazoe leare tra le varabl X e Y? Costrure

Dettagli

La media aritmetica. La sua individuazione si basa sulla logica della trasferibilità di un carattere. Se la funzione f( ) corrisponde alla somma:

La media aritmetica. La sua individuazione si basa sulla logica della trasferibilità di un carattere. Se la funzione f( ) corrisponde alla somma: La meda artmetca La sua dvduazoe s basa sulla logca della trasferbltà d u carattere. ( ) = ( µ µ ) f,, f,, volte Se la fuzoe f( ) corrspode alla somma: + + + = µ + µ + + µ volte + + + = µ µ X= = La meda

Dettagli

Dott.ssa Marta Di Nicola

Dott.ssa Marta Di Nicola RELAZIONE TRA DUE VARIABILI QUANTITATIVE Quado s cosderao due o pù caratter (varabl) s possoo esamare ache l tpo e l'testà delle relazo che sussstoo tra loro. http://www.bostatstca.uch.tt Nel caso cu per

Dettagli

Il termine regressione fu introdotto da Francis Galton ( ), antropologo (promotore dell eugenetica).

Il termine regressione fu introdotto da Francis Galton ( ), antropologo (promotore dell eugenetica). Regressoe leare Il terme regressoe fu trodotto da Fracs Galto (8-9), atropologo (promotore dell eugeetca). I u suo famoso studo (877-885), Galto scoprì che, sebbee c fosse ua tedeza de getor alt ad avere

Dettagli

Indici di asimmetria. Elementi di Statistica descrittiva Parte IV. Simmetria di una distribuzione di frequenze. Primo indice di asimmetria (1/3)

Indici di asimmetria. Elementi di Statistica descrittiva Parte IV. Simmetria di una distribuzione di frequenze. Primo indice di asimmetria (1/3) Smmetra d ua dstrbuzoe d frequeze Ua dstrbuzoe s dce asmmetrca se o è possble dvduare (aalzzado u stogramma) u asse vertcale che tagl la dstrbuzoe due part specularmete ugual Idc d asmmetra Rferedoc a

Dettagli

Ellissi di densità costante. Distribuzione normale multivariata. Ellissoidi di isodensità. Esempio isodensità: X~N 2 (μ,σ) Consideriamo

Ellissi di densità costante. Distribuzione normale multivariata. Ellissoidi di isodensità. Esempio isodensità: X~N 2 (μ,σ) Consideriamo Dstrbuzoe ormale multvarata / f ( ) π = Σ exp ( )' ( ) μ Σ μ Ellss d destà costate Cosderamo c = % ' Σ % = ( μ)' Σ ( μ) S dca co N p (μ,σ) Relazoe tra ormale multvarata e ormale multvarata stadard N p

Dettagli

Classi di reddito % famiglie Fino a 15 5.3 15-25 16.2 25-35 21.1 35-45 18.6 45-55 13.6 Oltre 55 25.2 Totale 100

Classi di reddito % famiglie Fino a 15 5.3 15-25 16.2 25-35 21.1 35-45 18.6 45-55 13.6 Oltre 55 25.2 Totale 100 ESERCIZIO Data la seguete dstrbuzoe percetuale delle famgle talae per class d reddto, espresso mlo d lre, (ao 995, fote Istat): Class d reddto % famgle Fo a 5 5.3 5-5 6. 5-35. 35-45 8.6 45-55 3.6 Oltre

Dettagli

Esercitazione 4 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 4 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazoe 4 del corso d Statstca (parte ) Dott.ssa Paola Costat Febbrao 0 Eserczo Data la dstrbuzoe del carattere Reddto d cu all eserczo precedete se e msur l grado d cocetrazoe. La cocetrazoe d u carattere

Dettagli

Università degli Studi di Napoli Parthenope. Facoltà di Scienze Motorie a.a. 2011/2012. Statistica. Lezione IV

Università degli Studi di Napoli Parthenope. Facoltà di Scienze Motorie a.a. 2011/2012. Statistica. Lezione IV Uverstà degl Stud d Napol Partheope Facoltà d Sceze Motore a.a. 011/01 Statstca Lezoe IV E-mal: paolo.mazzocch@upartheope.t Webste: www.statmat.upartheope.t Fuzoe d regressoe Attraverso la fuzoe d regressoe

Dettagli

Correlazione. Obiettivo: studiare la dipendenza fra due fenomeni quantitativi

Correlazione. Obiettivo: studiare la dipendenza fra due fenomeni quantitativi Correlazoe Obettvo: studare la dpedeza fra due feome quattatv Tasso d cambo dell euro rspetto al dollaro e allo e Redmeto d due ttol Idc de prezz all grosso e al dettaglo Etc. La popolazoe è descrtta da

Dettagli

Analisi delle distribuzioni doppie: dipendenza

Analisi delle distribuzioni doppie: dipendenza Varabl statstche bvarate Aals delle dstrbuzo doppe: dpedeza Ccchtell Cap. 9 Utà statstche u u : : : u : : : v.s. bvarata quattatva (, ) : U R, soo le COMPONENT d (,) u uvola d put (scatter plot) u Statstca

Dettagli

( ) ( ) ( ) ( ) Mutua variabilità. n n 1. n n 1. n n 1. n n 1

( ) ( ) ( ) ( ) 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)

Dettagli

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE L ANALISI DI REGRESSIONE La regressoe è volta alla rcerca d u modello atto a descrvere la relazoe esstete tra ua varable Dpedete e ua varable dpedete (regressoe semplce)

Dettagli

CALCOLO DEGLI INDICI STATISTICI

CALCOLO DEGLI INDICI STATISTICI CALCOLO DEGLI INDICI STATISTICI Premessa Le formule d calcolo de prcpal dc statstc (parlamo sostazalmete d meda campoara e varaza campoara) dpedoo dal caso esame qud zamo col fare luce sulla possble casstca.

Dettagli

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) 1 STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI. Esercitazione n 3

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) 1 STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI. Esercitazione n 3 ORSO I STTISTI I (Prof.ssa S. Terz) STUIO ELLE ISTRIUZIONI SEMPLII Eserctazoe 3 3. ata la seguete dstrbuzoe de reddt: lass d reddto Reddter Reddto medo 6.500-7.500 4 6.750 7.500-8.500 7.980 8.500-9.500

Dettagli

Formulario e tavole. Complementi per il corso di Statistica Medica

Formulario e tavole. Complementi per il corso di Statistica Medica Complemet per l corso d Statstca Medca Formularo e tavole Ne è cosetto l uso all esame scrtto, ma og Studete deve cosultare solo l propro formularo, e essu altro materale! Statstca Descrttva destà ampea

Dettagli

Var iabili aleatorie continue

Var iabili aleatorie continue Var abl aleatore cotue Probabltà e Statstca I - Varabl aleatore cotue - a.a. 04/05 Per ua varable aleatora dscreta, la fuzoe massa d probabltà ) f f è tale che ( x ) ) a 3) x f :,..., ( x Defzoe { x, x,,

Dettagli

ANALISI DELLA REGRESSIONE ANALISI BIVARIATA DELLA REGRESSIONE

ANALISI DELLA REGRESSIONE ANALISI BIVARIATA DELLA REGRESSIONE ANALISI DELLA REGRESSIONE L Aals della Regressoe rguarda lo studo delle relazo esstet fra o pù caratter quattatv o varal. La rcerca de lega esstet fra pù varal s poe coe rcerca delle relazo fuzoal che

Dettagli

exp("# (al posto di n) var Ca Coefficiente di asimmetria, indipendente dal valore dei parametri. f X DISTRIBUZIONE EV1 o DI GUMBEL.

exp(# (al posto di n) var Ca Coefficiente di asimmetria, indipendente dal valore dei parametri. f X DISTRIBUZIONE EV1 o DI GUMBEL. DISTRIBUZIONE EV o DI GUMBEL. x x [ $ e ] exp[ e ] F x exp co: Sgfcato de parametr: f exp al posto d : Numero medo d evet dpedet [ 0,t], ad esempo u ao. / :Valore medo della gradezza dell eveto, esempo

Dettagli

Funzioni di più variabili Massimi e Minimi una funzione definita in un insieme E. Un punto ( x0, y0)

Funzioni di più variabili Massimi e Minimi una funzione definita in un insieme E. Un punto ( x0, y0) Massm e Mm Fuzo d pù varabl Massm e Mm Dezoe: Sa z = (, ) ua uzoe deta u seme E U puto (, E s dce puto d massmo (rsp mmo) relatvo per (, ) se esste δ > tale che ((, ) B((, ), δ ) E (, ) (, ) (rsp (, )

Dettagli

SIMULAZIONE DI ESAME ESERCIZI. Cattedra di Statistica Medica-Università degli Studi di Bari-Prof.ssa G. Serio 1

SIMULAZIONE DI ESAME ESERCIZI. Cattedra di Statistica Medica-Università degli Studi di Bari-Prof.ssa G. Serio 1 SIMULAZIONE DI ESAME ESERCIZI Cattedra d Statstca MedcaUverstà degl Stud d BarProf.ssa G. Sero ESERCIZIO. Alcu autor hao studato se la depressoe possa essere assocata a dc serologc d process autommutar

Dettagli

Contenuti. Facoltà di Economia. Scatterplot o diagramma a dispersione Analisi grafica della relazione tra due. francesco mola.

Contenuti. Facoltà di Economia. Scatterplot o diagramma a dispersione Analisi grafica della relazione tra due. francesco mola. Coteut Corso d Statstca Facoltà d Ecooma a.a. - fracesco mola Lezoe 9 Correlazoe leare Scatterplot e aals grafca L uso delle varabl stadardzzate La covaraza Il coeffcete d correlazoe leare d Bravas-Pearso

Dettagli

Università degli Studi di Napoli Parthenope. STATISTICA per il Turismo. IV Lezione

Università degli Studi di Napoli Parthenope. STATISTICA per il Turismo. IV Lezione Uverstà degl Stud d Napol Partheope Corso d Laurea Maagemet per le Imprese Turstche STATISTICA per l Tursmo IV Lezoe Docete: Sergo Logobard sergo.logobard@upartheope.t Cosderazo sulla moda La moda forsce

Dettagli

Incertezza di misura

Incertezza di misura Icertezza d msura Itroduzoe e rcham Come gà detto rsultat umerc ottebl dalle msurazo soo trsecamete caratterzzat da aleatoretà è duque sempre ecessaro stmare ua fasca d valor attrbubl come msura al msurado;

Dettagli

4 CAMPIONE DI n UNITA STATISTICHE (lettere latine)

4 CAMPIONE DI n UNITA STATISTICHE (lettere latine) 4 CAMPIONE DI UNITA TATITICHE (lettere late) Meda campoara x meda solo per dat quattatv m 1 x = modaltà assuta dall -esma utà statstca Devaza campoara solo per dat quattatv 1 ( x m) 1 x 1 x dev.q Varaza

Dettagli

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13 La Legge de Grad Numer Cosderata ua sere d prove rpetute co p par alla probabltà d successo ua sgola prova, l rapporto tra l umero d success K ed l umero d prove tede a p quado tede ad fto: K P p ε per

Dettagli

ESERCIZI DI STATISTICA

ESERCIZI DI STATISTICA ESERCIZI DI STATISTICA Soluzo degl esercz sugl stmator putual. A cura d Nazareo Maro Soluzoe dell'eserczo. Trovamo, come prmo passo, la fuzoe d verosmglaza che è: L( f(x, {

Dettagli

Statistica descrittiva per l Estimo

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

Dettagli

ESAME DI STATISTICA cdl in ECONOMIA 13 GIUGNO Cognome Nome Matr.

ESAME DI STATISTICA cdl in ECONOMIA 13 GIUGNO Cognome Nome Matr. ESAE DI STATISTICA cdl ECONOIA 3 GIUGNO 0 Cogome Nome atr. Teora S dmostr la propretà d leartà della varaza. Eserczo Alcu comu tala soo classfcat secodo le scelte merto alla raccolta de rfut (X) e l umero

Dettagli

x... Gli indici sintetici La media aritmetica Gli indici sintetici Indici assoluti Indici relativi Indici normalizzati Forma

x... Gli indici sintetici La media aritmetica Gli indici sintetici Indici assoluti Indici relativi Indici normalizzati Forma Gl dc stetc Tedeza cetrale Forma Varabltà Cosetoo l passaggo da ua pluraltà d formazo ad u uca msura umerca; Stetzzao l tera dstrbuzoe u sgolo valore, cosetedo così cofrot el tempo, ello spazo o tra crcostaze

Dettagli

DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II

DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II FACOLTA DI INGEGNERIA Laurea Specalstca Igegera Cvle NO Guseppe T Aroca CORSO DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II Aals e prevsoe statstca delle varabl drologche Lezoe X: Scelta d u modello probablstco Aals e

Dettagli

Costruzione di macchine. Modulo di: Progettazione probabilistica e affidabilità. Marco Beghini e Leonardo Bertini. Lezione 2:

Costruzione di macchine. Modulo di: Progettazione probabilistica e affidabilità. Marco Beghini e Leonardo Bertini. Lezione 2: Costruzoe d macche Modulo d: rogettazoe probablstca e affdabltà Marco Begh e Leoardo Bert Lezoe : robabltà codzoata e varabl casual robabltà codzoata ((A/B)): La probabltà che s verfch u eveto A, assumedo

Dettagli

Capitolo 13 Il modello di regressione lineare

Capitolo 13 Il modello di regressione lineare Captolo 3 Il modello d regressoe leare La fase pù operatva della statstca è dretta alla costruzoe d modell e coè d rappresetazo semplfcate, aalogche e ecessare della realtà attraverso le qual provare a

Dettagli

valido se i dati E dato da max(x i )-min(x i )

valido se i dati E dato da max(x i )-min(x i ) Idc d Dspersoe o d Varabltà: Rage e DIQ No basta la coosceza d quale è la poszoe meda de dat statstc, serve ache cooscere quale è la varabltà de dat raccolt attoro al valore medo. Allo scopo d troducoo

Dettagli

casuale tra 1 e 100; il campione sarà formato dalle unità con le 8, 100, 88, 39, 29 potrà essere più selezionato).

casuale tra 1 e 100; il campione sarà formato dalle unità con le 8, 100, 88, 39, 29 potrà essere più selezionato). Ifereza Statstca Cosste el trarre delle cocluso (fare fereza) relatvamete a ua certa popolazoe sulla base d u campoe. Popolazoe: totaltà de cas (utà statstche) su qual s mafesta l feomeo oggetto d studo.

Dettagli

Francesco Ciatara ELEMENTI STATISTICA

Francesco Ciatara ELEMENTI STATISTICA Fracesco Catara ELEMENTI d STATISTICA 0 La dstrbuzoe statstca Per llustrare e defre gl uvers, per assemblare le utà grupp, sosttuedo a soggett class equvalet, o meglo, costrure collettv mor costtut da

Dettagli

Sommario. Corso di Statistica Facoltà di Economia. Indici Statistici di posizione o locazione Medie (cont.) Moda Mediana. Lezione n 5.

Sommario. Corso di Statistica Facoltà di Economia. Indici Statistici di posizione o locazione Medie (cont.) Moda Mediana. Lezione n 5. Corso d Statstca Facoltà d Ecooma Lezoe 5 a.a. 000-00 00 Fracesco Mola z z z z Sommaro Idc Statstc d poszoe o locazoe Mede (cot. Moda Medaa a.a. 000-000 statstca-fracesco mola 4 a Propretà della meda artmetca

Dettagli

Esercitazione 5 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 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

Dettagli

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13 La Legge de Grad Numer Cosderata ua sere d prove rpetute co p par alla probabltà d successo ua sgola prova, l rapporto tra l umero d success K ed l umero d prove tede a p quado tede ad fto: K P p per co

Dettagli

Sommario. Facoltà di Economia. Generalità sulla variabilità A B C. francesco mola. Lezione n 4. Variabilità e Dispersione. Concetto di variabilità

Sommario. Facoltà di Economia. Generalità sulla variabilità A B C. francesco mola. Lezione n 4. Variabilità e Dispersione. Concetto di variabilità Corso d Statstca Facoltà d Ecooma a.a.. 00-00 fracesco mola Lezoe 4 Sommaro Campo d varazoe Varaza Scarto uadratco medo Coeffcete d varazoe Scostamet dalla Meda e dalla Medaa Mutua Varabltà Mutabltà lez4

Dettagli

Indici di Posizione. Gli indici si posizione sono misure sintetiche ( valori caratteristici ) che descrivono la tendenza centrale di un fenomeno

Indici di Posizione. Gli indici si posizione sono misure sintetiche ( valori caratteristici ) che descrivono la tendenza centrale di un fenomeno Idc d Poszoe Gl dc s poszoe soo msure stetche ( valor caratterstc ) che descrvoo la tedeza cetrale d u feomeo La tedeza cetrale è, prma approssmazoe, la modaltà della varable verso la quale cas tedoo a

Dettagli

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE Nello studo delle relazo tra due (o pù) varabl, oltre a msurare l testà del legame esstete, s è ache teressat ad accertare come vara ua d esse (dpedete) al varare dell altra

Dettagli

III Esercitazione: Sintesi delle distribuzioni semplici secondo un carattere qualitativo ordinale.

III 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,

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA

STATISTICA DESCRITTIVA COSIDERAZIOI PRELIMIARI SULLA STATISTICA La Statstca trae suo rsultat dall osservazoe de feome che c crcodao. Gl stess feome per essere oggetto d statstca devoo essere adeguatamete umeros modo tale che

Dettagli

Facoltà di Farmacia Corso di Matematica con elementi di Statistica Docente: Riccardo Rosso

Facoltà di Farmacia Corso di Matematica con elementi di Statistica Docente: Riccardo Rosso Facoltà d Farmaca Corso d Matematca co elemet d Statstca Docete: Rccardo Rosso Statstca descrttva: l coeffcete d cocetrazoe d G Quado s vuole rpartre ua certa somma d dearo, v soo due suddvso che soo,

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 3 VARIABILI QUANTITATIVE Indici di centralità, dispersione e forma

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 3 VARIABILI QUANTITATIVE Indici di centralità, dispersione e forma Matematca e statstca: da dat a modell alle scelte www.dma.uge/pls_statstca Resposabl scetfc M.P. Rogat e E. Sasso (Dpartmeto d Matematca Uverstà d Geova) STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 3 VARIABILI

Dettagli