Lezione 3 Cenni di meccanica statistica classica e quantistica

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Lezione 3 Cenni di meccanica statistica classica e quantistica"

Transcript

1 Lezoe Ce d meccaca statstca classca e quatstca Fsca dello Stato Soldo Fsca per la boeera Lezoe. Ce d meccaca statstca classca e quatstca- M. Bruzz Laurea mastrale Ieera Elettroca

2 Itroduzoe Volamo estedere cocett trodott meccaca a sstem compost da u umero molto elevato d partcelle, qual ad esempo as deal che a pressoe e temperatura stadard rsultao compost tpcamete da crca 0 0 atom/molecole. Sappamo che la meccaca s foda su alcu prcp eeral, qual la coservazoe dell'eera, della quattà d moto e del mometo aolare, applcabl al moto d ua o pù partcelle teraet. Nella meccaca statstca quest prcp veoo estes a sstem d molte partcelle modo da otteere propretà collettve valde a lvello macroscopco, qual la temperatura e la pressoe, modo che o sa ecessaro cosderare dvdualmete l moto d cascua partcella. Vedremo che, oltre a o essere pratcamete possble, rsulta fatt ache o ecessaro seure l moto d tutte queste partcelle per dervare le propretà macroscopche del sstema. Il puto d parteza dell'aals statstca è l cocetto d probabltà d ua dstrbuzoe, vale a dre la probabltà che le partcelle s trovo ua partcolare dstrbuzoe tra tat possbl stat damc cu esse possoo trovars. Elettroca

3 Cosderamo u sstema composto da u rade umero d partcelle, N. O partcella può assumere u valore d eera ε, ε, ε,.. quest lvell eeretc possoo essere quatzzat, coè multpl d u valore fto, oppure possoo descrvere u domo d valor cotuo. I u state t eerco le partcelle sao dstrbute tra var stat eeretc così che partcelle s trovao ello stato caratterzzato dall'eera ε, quello a eera ε e così va. Il umero totale d partcelle e l'eera totale del sstema s scrvoo : N U t umero totale partcelle ε eera tera totale del sstema Dcamo che l sstema è chuso se l umero d partcelle N è costate el tempo. Ioltre, se l sstema è solato, la sua eera totale è costate el tempo. Elettroca

4 Equlbro statstco E raoevole pesare che per o sstema fsco cosderato, v sa ua partcolare dstrbuzoe delle N partcelle e var ε che sa pù probable delle altre. Quado l sstema s trova ad assumere la dstrbuzoe pù probable dcamo che ha rauto l'equlbro statstco. Ua volta rauta la codzoe d equlbro statstco l sstema fluttuerà toro ad esso seza che s osservo cambamet elle sue propretà macroscopche e se e allotaerà solo seuto all'applcazoe d ua forza estera. Probabltà d ua dstrbuzoe Per determare la probabltà d ua dstrbuzoe d N partcelle el stat ε devo calcolare l umero d cofurazo possbl co cu tale dstrbuzoe s può otteere. Nel seuto assumeremo che la probabltà d otteere ua partcolare partzoe delle partcelle el stat dspobl sa proporzoale alla molteplctà d tale dstrbuzoe. Elettroca 4

5 Caso classco: Dstrbuzoe d Maxwell - Boltzma Per otteere la dstrbuzoe pù probable occorre partre da alcue assuzo plausbl sul sstema da aalzzare: la lee d dstrbuzoe che e derva dpede ovvamete dalle assuzo fatte. Aalzzeremo zalmete la statstca meccaca classca svluppata da Stefa Boltzma ( ), James C. Maxwell (8-879) ad Josa W. Gbbs (89-90) tra la fe del 800 e l z del 900. James Clerk Maxwell Ludw Boltzma Elettroca 5

6 Per otteere la lee d dstrbuzoe d Maxwell-Boltzma cosderamo u sstema composto da u rade umero d partcelle detche e dstubl. Cosderamo ua partcolare partzoe delle N partcelle el stat ε co..s, come fura, dove o lvello eeretco è rappresetato da ua lea ell'orde d eera crescete. ε ε 4 ε ε ε Elettroca 6

7 Molteplctà del lvello Parto co l sermeto d partcelle el lvello ε. Scelo la prma partcella: v soo N mod per farlo. Po predo la secoda, v soo N- mod per scelerla. Per la terza mod soo N-, per l ultma mod soo N- +. Percò mod co cu possoo essere scelte le partcelle dello stato ad eera ε soo: ' W N ( N )( N )...( N + ) N! ( N )! Così abbamo cosderato come dsposzoe dversa o sequeza separata cu le partcelle potrebbero essere scelte. Tuttava a o serve sapere solo qual partcelle scelamo, o che sequeza appaoo. Percò dobbamo dvdere per l umero d sequeze dverse cu oett possoo essere dspost, coè! W N!!( N )! Lezoe. Ce d meccaca statstca classca e quatstca - M. Bruzz Laurea mastrale Ieera Elettroca 7

8 N 5, 4 5 Esempo 5! W 0!! Soo state cosderate detche le dverse sequeze delle stesse partcelle:! 6. Per l caso : Elettroca 8

9 Per l lvello ε : Molteplctà della dstrbuzoe W ( N )!!( N )! Perchè solo N - partcelle rmaoo lbere d essere scelte. Aaloamete per l terzo lvello: W ( N )!!( N )! Il umero d mod d dstrbure le N partcelle el s stat è percò W N! ( N )! ( N... )!... s!( N )!!( N )!!( N... )! s N! W!!!...! s s Elettroca 9

10 Cosderamo ua scatola co paret adabatche che cotea se molecole detche d u as. I qualsas state o molecola può trovars ella metà d destra o quella d sstra della scatola co uuale probabltà. Il umero d possbl cofurazo è 7, cascua co ua molteplctà data dal umero totale de mcrostat possbl che mostrao tale cofurazoe. I base alla lee d Boltzma rcavamo l valore dell etropa d cascua cofurazoe. Utlzzamo la statstca d Maxwell Boltzma per calcolare le molteplctà d cofurazoe: W Esempo N!!!! Molteplctà massma > Cofurazoe pù probable W I 6 0 II 5 6 III 4 5 IV 0 V 4 5 VI 5 6 VII 0 6 Elettroca 0

11 Deeerazoe dello stato -esmo Osservamo che questo calcolo abbamo cosderato che o cofurazoe abba la stessa probabltà trseca d accadere ( o partcella poteva trovars ella metà d sstra o ella metà d destra della scatola co uuale probabltà). Questa codzoe o è sempre verfcata. Per teere coto della possbltà che l stat posseao probabltà trseche dverse s troduce u fattore detto deeerazoe dello stato -esmo. Se è la probabltà d trovare la partcella ello stato -esmo, la probabltà d trovare due el medesmo stato è e la probabltà d trovare è. W MB s N!! Dstrbuzoe d Maxwell Boltzma Elettroca

12 I lvello II lvello III lvello Esempo : u solo stato eeretco che corrspode a tre lvell d stessa eera. I esso posso dstrbure partcelle 7 mod dvers, : 7 N W 7 I lvello II lvello III lvello Elettroca

13 Determazoe della dstrbuzoe pù probable all equlbro All equlbro le partcelle soo dsposte ella cofurazoe d probabltà massma. I queste codzo a pccole varazo d del umero delle partcelle ello stato -esmo deve corrspodere u dfferezale ullo della radezza P: dp 0. Matematcamete, s prefersce mporre: d(lp) 0. l( P MB ) l + l + l +... l(!) l(!) l(!)... Usado la formula d Strl: l( x!) x l( x) x Assumedo che,, sao rad umer, otteamo: l( P MB ) l + l + l +... ( l( ) ) ( l( ) ) ( l( ) ) l( ) l( ) l( )... + ( ) N l( ) Elettroca

14 d Impoamo: l( ) d d l( ( l P) d l( ) 0 ) d l( ) d dn d ( ) d l( Poché l sstema è chuso ed solato, qud è ecessaro mporre: N costate ed U costate : 0 ; Per mporre queste tre codzo cotemporaeamete s utlzza l metodo de moltplcator d Larae: s troducoo due parametr, per ora determat, α e β, tal che vala la relazoe complessva: du ) d ε 0 d Per o. La codzoe d equlbro dvee: α + βε + l( ) d 0 α + βε + l( ) e α βε 0 Elettroca 4

15 ESEMPIO U sstema è composto da N 4000 partcelle che s possoo dsporre e lvell eeretc ε0, εε e ε ε tutt co stessa deeerazoe : Cofrotamo le molteplctà relatve due cas. Nel prmo la partzoe sa caratterzzata da 000; 700 e 00. La secoda è otteuta mmaado d trasferre due partcelle dal lvello termedo ua a quello pù basso e l altra a quello pù alto. W ! 000! 700!00! 00 W ! 00! 698!0! 0 W W 000! 700!00! 00! 698!0! l semplce trasfermeto d due partcelle da uo stato camba la probabltà ad u valore quas cque volte superore! Questo sfca che le due partzo soo lotae dall equlbro. 4.8 Elettroca 5

16 Calcolamo la partzoe d equlbro per la dstrbuzoe. e α βε e e e α α βε α βε Eera totale del sstema: U 000x xε + 600ε 00ε All equlbro deve valere: e α + e ( x + x ε + ε 00 α βε ) ε α + βε e e βε co Ioltre l sstema è chuso qud: e α + e α βε ( + x + x + e ) + + α βε 4000 x N 4000 Elettroca 6

17 ( + x + x ) 4000 ( x + x ) 00 47x + 7x 0 x Cofurazoe d equlbro: Rpetamo ora l eserczo precedete: spostamo due partcelle dal lvello Itermedo e poszoamole ua sul lvello ferore e ua su quello superore: W ' ! 4000! W ' 77! 46!577! 78! 44!578! 578 W W ' ' 77! 46!577! ! 44!578! Le probabltà de due cas soo qud ora essezalmete le stesse: all equlbro fatt pccol cambamet e valor d o portao apprezzabl cambamet ella probabltà. Elettroca 7

18 Parametr fsc assocat a moltplcator d Larae I due term α e β soo leat al sstema fsco cosderato. I partcolare, s può esprmere α fuzoe del umero totale d partcelle N. Poché: N α βε α βε e e e trodotto l terme Z detto fuzoe d partzoe del sstema: Z e βε Rscrvamo: e N Z N Z α e qud: βε e Che è l espressoe della lee d dstrbuzoe d Maxwell-Boltzma all equlbro. Elettroca 8

19 Cosderamo la relazoe tra parametro β ed eera totale del sstema: U N Z βε ε ε e N Z d dβ ( βε ) Allora: U e N Z co dz N dβ Z e βε d l Z dβ Qud U dpede dalla fuzoe d partzoe del sstema Z ed è fuzoe del parametro β, che a sua volta può essere utlzzato per caratterzzare l eera tera del sstema. S prefersce vece defre l parametro T, temperatura assoluta, tale che: K B T Co k B Costate d Boltzma.8x0 - J/K 8.67x0-5 ev/k Tale relazoe costtusce la defzoe statstca d temperatura assoluta β Elettroca 9

20 Notamo che tale defzoe d temperatura è valda solo all equlbro, poché β è stato trodotto durate l calcolo della partzoe pù probable. Otteamo: U N d l Z KNT dβ d dt ( l Z ) Determamo ora la fuzoe d partzoe Z el caso del as deale, dove l eera è solo cetca traslazoale: ε mv Dobbamo prmo luoo determare la deeerazoe del stat eeretc permess. Elettroca 0

21 Calcolo d (ε) per u as deale u recpete chuso d volume V Cosderamo u as composto da u umero N molto rade d partcelle, coteuto u recpete cubco d lato L. L eera d o partcella è: p p x y p ε mv z x + mvy + mvz + + m m m Abbamo vsto che è possble assocare ad o partcella ella scatola u oda, utlzzado la relazoe d de Brole: h La codzoe perchè la partcella sa el recpete è che essa corrspoda ad u oda stazoara e qud che: L λ o ache p L h co tero per x,y,z h x y z ε 8mL ( + + ) L eera rsulta quatzzata Tutt l stat co stesso x + y + z corrspodoo alla stessa eera: ess s dcoo percò STATI DEGENERI. λ p Elettroca

22 Determamo prm lvell eeretc e la rspettva deeerazoe per ua partcella lbera cofata u cubo d lato L: h h x y z + + ε 0 ε + + ( ) 8mL ( ) ε co: 0 x y z 8mL Gl stat d stessa eera e la relatva deeerazoe soo dcat ella tabella: I lvell eeretc permess rsultao dstat tra loro della quattà : h ε 0 8mL Se le partcelle s trovao cofate u recpete molto pccolo l terme ε 0 avrà u valore tale che lvell rsulterao be dstazat tra loro, se vece l recpete è rade, come el caso d u as deale d volume V codzo stadard, l terme ε 0 è molto pccolo ed lvell rsulterao molto vc tra loro. Elettroca

23 prm lvell eeretc d ua partcella lbera cofata u cubo d lato L molto pccolo: Lvell eeretc d ua partcella lbera cofata u cubo d lato L rade: ε 9ε 0 ε 6ε 0 dε ε ε 0 ε 0 I questo secodo caso possamo cosderare che la ε var modo pratcamete cotuo e qud valutare, vece della deeerazoe dell -esmo lvello, la fuzoe (ε) descrvete la deeerazoe tra valor ε ed ε + dε. Z βε e Z 0 ε K B T ( ε ) e dε Elettroca

24 Valutazoe della fuzoe d deeerazoe (ε) z ζ 4 h ε 8 ( x + y + z ml ) Cosderamo lo spazo rappresetatvo delle tere d umer x, y, z ter. Tutt put sulla superfce della sfera d rao: x Esplctado: ζ 8mL ε h ξ x + y + z y L h soo caratterzzat dallo stesso valore d eera: mε h ξ ε 8mL Se cosderamo sol umer postv x, y, z ter s tratta d cosderare ua porzoe d /8 della sfera totale. Elettroca 4

25 Cosdero dapprma l umero d stat permess ella sfera d rao ζ N Porzoe postv 4 π π L ( ε ) π ζ ζ ε h ( m ) / ( m ) / 4πV ε h Volume sfera d rao ζ Numero d stat detro la porzoe d sfera: L ξ mε h π V N ( ε ) 4 ε h π V / V dn( ε ) 4 m ε dε π h h ( m ) / V L Dfferezado: ( ) ( ) ε ε dn( ) 4π V o ache: ε ( ) ε ε h m / d m / d 4π V ( ε ) m h ( ) / ε Numero d valor permess d eera tra ε ed ε + dε Elettroca 5

26 ( 4πV m ) Otteamo la seuete fuzoe d partzoe: S può dmostrare che l terale è: I 0 Z ε e ε / K B T h dε / π 0 ε e ( K T ) B ε / KT dε da cu: U Z 4πV ( ) m / ( ) h l Z l B + KNT d dt ( K T ) C π K B T T ( l Z ) KNT KNT RT Abbamo qud otteuto l espressoe dell eera tera del as deale fuzoe della temperatura assoluta. Elettroca 6

27 Il umero d partcelle che all equlbro hao eera tra ε ed ε + dε per l as deale è qud dato da: d dε N Z e ε KT N Z ε 4πV m h / ( ) ( ) KT ε e ε Z 4πV Utlzzado l espressoe d Z: ( ) ( ) formula d Maxwell per la dstrbuzoe dell eera m h / π K B T L area ombreata mostra l umero d partcelle co eera superore ad E a d dε πn / ( πkt ) e ε KT ε Elettroca 7

28 Passamo alla dstrbuzoe della veloctà co: ε mv / mv KT d d dε d m mv 4πN v e dv dε dv dε πkt Elettroca 8

29 Etropa e Probabltà Dal puto d vsta statstco la defzoe d etropa è: Equazoe dell etropa d Boltzma S K B lw W è la molteplctà delle possbl cofurazo co cu le N partcelle del sstema s dstrbuscoo ella partcolare partzoe (mcrostato) che corrspode allo stato del sstema (macrostato). S e W soo leat da fuzoe loartmca perché, se cosderamo l esempo d due sstem, l etropa totale è la somma delle sole etrope, metre l umero delle cofurazo possbl (probabltà) de due sstem dpedet è par al prodotto delle loro molteplctà. Osservamo che l evoluzoe spotaea d u sstema solato verso stat d maor etropa corrspode alla sua tedeza a portars ello stato che ha maor probabltà termodamca. Il macrostato cu è assocato l maor umero d mcrostat, macrostato pu probable, vee chamato STATO DI EQUILIBRIO. qud l Elettroca 9

30 W Etropa (0 - J/K) I Ua scatola co paret adabatche che cotee se molecole detche d u as. I base alla lee d Boltzma rcavamo l valore dell etropa d cascua cofurazoe. Utlzzamo la statstca d Maxwell Boltzma per calcolare le molteplctà d cofurazoe. II III IV 0 4. V VI VII Rferedos all esempo W S N!!! K B lw Caso pù probable: etropa massma Elettroca 0

31 Pù eerale calcolamo ora l aumeto d etropa d mol d as deale che raddoppao l loro volume durate u espasoe lbera. Utlzzamo sa la termodamca statstca che la defzoe data dal teorema d Clausus e verfchamo che dao stesso rsultato. zo fe Sa N l umero delle molecole del as. Le molteplctà del stat zale e fale soo: W zo N!! N!! N!0! L etropa de due stat è: S zo K lw 0 B N! N! W fe!! N N!! S fe N K B l N! l! Elettroca

32 Rcordado la formula d Strl: l N! N l N l N Otteamo: S K N l Qud : S R l fe Utlzzamo ora la defzoe d etropa data dall terale : B S S B S A B A δq T Utlzzamo ora l espressoe d Clausus. Poché ella trasformazoe le paret soo adabatche o c è scambo d calore co l ambete, oltre o c è lavoro perché o abbamo preseza d paret mobl, ma solo u setto dvsoro tra le due metà del recpete, che vee rmosso al mometo dell espasoe lbera. Per l prmo prcpo della termodamca qud: poché Q 0 e W 0, abbamo U 0 e percò: T zo T fe T. L espasoe lbera è ua trasformazoe rreversble, devo qud cosderare, per l calcolo d S, ua trasformazoe reversble che abba stess stat fale ed zale. Scelo d utlzzare ua trasformazoe co T costate, dove qud Q W. Perveamo al rsultato: B B B δq δw pdv RdV V B S R l R l T T T V V A rev A A B A Elettroca A rev

33 Assuzo: Dstrbuzoe d Ferm Drac. Le partcelle obbedscoo al prcpo d esclusoe d Paul (sp sem-tero, o possoo avere stess umer quatc). Partcelle INDISTINGUIBILI. Dscede dal prcpo d determazoe d Heseber, pochè o possoo essere determate precsamete le loro traettore Determo l umero delle dstrbuzo dstubl d partcelle tra lvell deeer. Elettroca

34 La prma partcella può essere dsposta uo qualuque de stat, la secoda può essere dsposta -, la terza - e così va fo a - +. I questo modo però cosdero dstte le dstrbuzo che s otteoo permutado le partcelle tra loro, cosa che o posso fare se le partcelle soo tra loro dstubl. Così devo dvdere per! ( )( )...( + )! W!!( )! Nel totale: Erco Ferm W FD s!!( )! Dstrbuzoe d Ferm-Drac Paul Adre Maurce Drac Elettroca 4

35 Determazoe della dstrbuzoe pù probable all equlbro Come per la statstca d Maxwell Boltzma assumamo che all equlbro statstco le partcelle sao dsposte ella cofurazoe d probabltà massma ed mpoamo: d(lp) 0. [ l l ( )l( ] l( P ) ) FD ( l( P )) [ l l( )] d 0 d FD Poché l sstema è chuso ed solato: d d dn 0 du 0 Usado moltplcator d Larae: l l( ) e Che dvee: α βε α + βε e + α βε ε Elettroca 5

36 Acora, s può porre: β k B T Metre l parametro α, determato dalla codzoe : N ella dstrbuzoe d Ferm-Drac vee espresso tramte u parametro detto eera d Ferm secodo la relazoe: ε F α k B T Elettroca 6

37 Dstrbuzoe d Ferm Drac all equlbro ( ε ε )/ k T e F B + Adameto della dstrbuzoe d Ferm Drac per vare temperature / T 0 T meda T alta ε F Elettroca 7

38 Assuzo: Dstrbuzoe d Bose Este. No c soo lmt alla popolazoe d cascu lvello. Partcelle INDISTINGUIBILI. Cosdero l lvello ε come ua scatola co + - palle colorate. - palle ere dvdoo la scatola spaz cu possoo essere serte le palle bache. I spaz soo lvell deeer, le palle bache soo le partcelle. Esempo: 6 palle bache coteute 9 lvell deeer otteut seredo - 8 palle ere. Il umero d possbl permutazo d + - oett dstubl è ( + -)! Per partcelle dstubl devo dvdere tale valore per! e ( -)! Elettroca 8

39 Per l lvello : W ( + )!!( )! Nel totale: W BE s ( + )!!( )! Dstrbuzoe d Bose Este Satyedraath N. Bose Albert Este Elettroca 9

40 Determazoe della dstrbuzoe pù probable all equlbro Come per la statstche precedet assumamo che all equlbro le partcelle sao dsposte ella cofurazoe d probabltà massma ed mpoamo: d(lp) 0. l( P BE ) [( + )l( + ) l ( )l( ) ] ( l( P )) [ l( + ) + l ] d 0 d BE Poché l sstema è chuso ed solato: d dn 0 du 0 d Usado moltplcator d Larae: l l( + ) e Che dvee: α βε α + βε e α βε ε Elettroca 40

41 Lee d dstrbuzoe d Bose Este Adameto della dstrbuzoe d Bose Este co la temperatura α + βε e Il parametro α, determato dalla codzoe : ella dstrbuzoe d Bose Este rmae dcata come α. Acora, s può porre: β N k B T α + ε / k T e B Elettroca 4

42 Osservamo fe che le tre statstche possoo essere rscrtte seme co espressoe: α +ε / k + d e B T co d 0 per la M-B, - per la F-D, + per la B-E. Per / <<, coè per sstem molto rarefatt, ad esempo per alte temperature, le due statstche quatstche soo equvalet a quella classca d Maxwell Boltzma. Elettroca 4

43 Boltzma Bose Ferm 6/F06_Chap_Lect_7_8.pdf 4

Lezione 3 Cenni di meccanica statistica classica e quantistica

Lezione 3 Cenni di meccanica statistica classica e quantistica Lezoe Ce d meccaca statstca classca e quatstca Fsca dello Stato Soldo http://www.de.uf.t/fsca/bruzz/fss.html Lezoe. Ce d meccaca statstca classca e quatstca- M. Bruzz Laurea mastrale Ieera Elettroca Itroduzoe

Dettagli

Approfondimenti Lezione 3. Mara Bruzzi

Approfondimenti Lezione 3. Mara Bruzzi Approfodmet Lezoe 3 Mara Bruzz APPROFONDIMENTO 1 : I BOSONI Partcelle come le a, foto, meso hao vece fuzo d oda smmetrche y S. Esse o obbedscoo al prcpo d esclusoe d Paul. Tal partcelle soo dette BOSONI.

Dettagli

Aritmetica 2016/2017 Esercizi svolti in classe Quarta lezione

Aritmetica 2016/2017 Esercizi svolti in classe Quarta lezione Artmetca 06/07 Esercz svolt classe Quarta lezoe Rcorreze o lear Sa a c a cq ua rcorreza dove {c }, c C e c 0. Sa P C[λ] l polomo caratterstco della rcorreza. Allora ua soluzoe partcolare della rcorreza

Dettagli

Matematica elementare art.1 di Raimondo Valeri

Matematica elementare art.1 di Raimondo Valeri Matematca elemetare art. d Ramodo Valer I questo artcolo voglamo provare che esste ua formula per calcolare l umero de dvsor d u dato umero aturale seza cooscere la scomposzoe fattor prm del umero stesso.

Dettagli

Modulo di Fisica Tecnica. Differenze finite per problemi di conduzione in regime instazionario

Modulo di Fisica Tecnica. Differenze finite per problemi di conduzione in regime instazionario Dpartmeto d Meccaca, Strutture, Ambete e Terrtoro UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CASSINO Laurea Specalstca Igegera Meccaca: Modulo d Fsca Tecca Lezoe d: Dffereze fte per problem d coduzoe regme stazoaro /20

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

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

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

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

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

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

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

( ) 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gas ideali o perfetti

Gas ideali o perfetti Gas deal o perfett le partcelle del gas soo amate da moto peree ed occupao omogeeamete tutto lo spazo a dsposzoe; l movmeto delle partcelle è regolato dalle legg del caso le partcelle hao u volume propro

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

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

frazione 1 n dell ammontare complessivo del carattere A x

frazione 1 n dell ammontare complessivo del carattere A x La Cocetrazoe Il cocetto d cocetrazoe rguarda l modo cu l ammotare totale d u carattere quattatvo trasferble s rpartsce tra utà statstche. Tato pù tale ammotare è addesato u sottoseme d utà, tato pù s

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

Lezione 13. Anelli ed ideali.

Lezione 13. Anelli ed ideali. Lezoe 3 Prerequst: Aell e sottoaell. Sottogrupp. Rfermet a test: [FdG] Sezoe 5.2; [H] Sezoe 3.4; [PC] Sezoe 4.2 Aell ed deal. Rcordamo la seguete defzoe, data el corso d Algebra : Defzoe 3. S dce aello

Dettagli

Descrizione quantomeccanica di un insieme di spin: LA MATRICE DENSITÀ

Descrizione quantomeccanica di un insieme di spin: LA MATRICE DENSITÀ Desrzoe quatomeaa d u seme d sp: LA MATRICE DENITÀ Il valore d aspettazoe d ua gradezza fsa rappresetata dall operatore O su u sstema ello stato Ψ è: O Ψ OΨdτ Ψ O Ψ e s a u umero elevato d sstem (u seme

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

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

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

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

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

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in Le mede Italo Nofro LE MEDIE Le mede (o valor med) soo dc d tedeza cetrale e costtuscoo u modo semplce ed mmedato per stetzzare u solo valore dat eterogee raccolt u collettvo Statstca medca Le mede Le

Dettagli

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in due gruppi

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in due gruppi Le mede Italo Nofro LE MEDIE Statstca medca Le mede (o valor med) soo dc d tedeza cetrale e costtuscoo u modo semplce ed mmedato per stetzzare u solo valore dat eterogee raccolt el collettvo oggetto d

Dettagli

Generalmente sia l ampiezza che il valore medio della sollecitazione sono variabili nel tempo.

Generalmente sia l ampiezza che il valore medio della sollecitazione sono variabili nel tempo. È molto raro che u compoete meccaco sa sollectato a fatca da u carco cclco ad ampezza costate. Geeralmete sa l ampezza che l valore medo della sollectazoe soo varabl el tempo. max a a max m m m m Tempo

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

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

La classe che mostra la distribuzione più elevata è quella 60-90, che corrisponde a un uso elevato dell automobile. f i fr (= f i/n) fr% (=fr*100)

La classe che mostra la distribuzione più elevata è quella 60-90, che corrisponde a un uso elevato dell automobile. f i fr (= f i/n) fr% (=fr*100) ESERCIZIO Il Moblty Maager d u azeda ha rlevato l umero d chlometr percors settmaalmete da 60 mpegat. I dat soo rportat ello schema successvo. 67 4 93 58 66 87 5 53 86 8 7 47 56 70 54 86 48 43 60 58 5

Dettagli

Capitolo 2 Errori di misura: definizioni e trattamento

Capitolo 2 Errori di misura: definizioni e trattamento Captolo Error d msura: )Geeraltà defzo e trattameto I cocett d meda, varaza e devazoe stadard s utlzzao ormalmete per otteere formazo sulla botà d ua msura. I geerale, s assume come msura m della gradezza

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

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

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

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

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

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

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

Calcolo della composizione e della temperatura di uscita da un reattore adiabatico di ossidazione parziale di CH 4.

Calcolo della composizione e della temperatura di uscita da un reattore adiabatico di ossidazione parziale di CH 4. Dpartmeto d Eerga oltecco d Mlao azza Leoardo da Vc - MILANO Eserctazo del corso FONDAMENTI DI ROCESSI IMICI rof. Gapero Gropp ESERCITAZIONE 6 Calcolo della composzoe e della temperatura d uscta da u reattore

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

6. LA CONCENTRAZIONE

6. LA CONCENTRAZIONE UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA DIPARTIMENTO DI FILOSOFIA SCIENZE SOCIALI UMANE E DELLA FORMAZIONE Corso d Laurea Sceze per l'ivestgazoe e la Scurezza 6. LA CONCENTRAZIONE Prof. Maurzo Pertchett Statstca

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

Esercizi sull incertezza di misura

Esercizi sull incertezza di misura Esercz sull certezza d sura Eserczo 1 S vuole deterare l certezza tpo da attrbure al rsultato d ua surazoe d ressteza effettuata co etodo e struetazoe d certezza trascurable rspetto a quella legata alle

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

Corso di Architettura (Prof. Scarano) 06/03/2002

Corso di Architettura (Prof. Scarano) 06/03/2002 Orgazzazoe della lezoe Lezoe Codfca della formazoe Vttoro Scarao Archtettura Corso d Laurea Iformatca Uverstà degl Stud d Salero La codfca della formazoe Notazoe poszoale Rappresetazoe base degl ter Coversoe

Dettagli

FUNZIONI LOGICHE FORME CANONICHE SP E PS

FUNZIONI LOGICHE FORME CANONICHE SP E PS FUNZIONI LOGICHE FORME CANONICHE SP E PS Ua fuzoe logca può essere espressa quattro forme: 1. attraverso ua proposzoe logca; 2. attraverso ua tabella della vertà; 3. attraverso u espressoe algebrca; 4.

Dettagli

Propagazione di errori

Propagazione di errori Propagazoe d error Gl error e dat possoo essere amplfcat durate calcol. Rspetto alla propagazoe degl error s può dstguere: comportameto del problema - codzoameto del problema: vedere come le perturbazo

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

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

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

6. LA CONCENTRAZIONE

6. LA CONCENTRAZIONE UNIVESITA DEGLI STUDI DI PEUGIA DIPATIMENTO DI FILOSOFIA SCIENZE SOCIALI UMANE E DELLA FOMAZIONE Corso d Laurea Sceze per l'ivestgazoe e la Scurezza 6. LA CONCENTAZIONE Prof. Maurzo Pertchett Statstca

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

Soluzione degli esercizi del capitolo 11

Soluzione degli esercizi del capitolo 11 Statstca - metodooge per e sceze ecoomche e soca /e S Borra, A D Cacco - McGraw H s Souzoe deg esercz de captoo a rsposta esatta è a c, fatt daa s ha: da cu rcavamo a corretto Ifatt,,,,,,,,,,,,,,, b Sì,

Dettagli

Lezione 4. Metodi statistici per il miglioramento della Qualità

Lezione 4. Metodi statistici per il miglioramento della Qualità Tecologe Iormatche per la Qualtà Lezoe 4 Metod statstc per l mglorameto della Qualtà Msure d Tedeza Cetrale Ultmo aggorameto: 30 Settembre 2003 Il materale ddattco potrebbe coteere error: la segalazoe

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

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

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

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

Approfondimenti sui diagrammi di Bode

Approfondimenti sui diagrammi di Bode Approfodmet su dagramm d ode L espressoe (4.4) d ua fuoe d trasfermeto m m N( s) ams + am s +... + a = = D( s) b s + b s +... + b può essere rscrtta el seguete modo: ( )( )...( ) ( z)( z)...( ) z z ( p

Dettagli

SIMULAZIONE DI SISTEMI CASUALI 1 parte. Variabili casuali e Distribuzioni di variabili casuali. Calcolo delle probabilità

SIMULAZIONE DI SISTEMI CASUALI 1 parte. Variabili casuali e Distribuzioni di variabili casuali. Calcolo delle probabilità SIMULAZIONE DI SISTEMI CASUALI parte Varabl casual e Dstrbuzo d varabl casual Calcolo delle probabltà Defzo Il calcolo delle probabltà tede a redere razoale l comportameto dell uomo d frote all certezza;

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

ELEMENTI DI STATISTICA

ELEMENTI DI STATISTICA ELEETI DI STATISTICA S desce popolazoe oggetto l seme d tutt quegl elemet che hao comue almeo ua caratterstca (o attrbuto) Lo studo d ua popolazoe è eettuato qud dal puto d vsta d u suo attrbuto: s valuta

Dettagli

Lezione 24. Campi finiti.

Lezione 24. Campi finiti. Lezoe 4 Prerequst: Lezo 0,,, 3 Rfermet a test: [FdG] Sezoe 86; [H] Sezoe 79; [PC] Sezoe 63; Cam ft Nelle lezo recedet abbamo vsto dvers esem d cam ft: ess erao tutt del to oure [ x ]/( f ( x )), dove f

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

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

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

Controlli Automatici A

Controlli Automatici A Cotroll Automatc A Cors d laurea treal Igegera Elettroca, Iformatca, Telecomucazo a.a. 200/2002 Docete: Prof. Aurelo Pazz Emal: aurelo@ce.upr.t http://www.ce.upr.t/people/pazz/ Cotroll Automatc A Prof.

Dettagli

Dimostrazione della Formula per la determinazione del numero di divisori-test di primalità, di Giorgio Lamberti

Dimostrazione della Formula per la determinazione del numero di divisori-test di primalità, di Giorgio Lamberti Gorgo Lambert Pag. Dmostrazoe della Formula per la determazoe del umero d dvsor-test d prmaltà, d Gorgo Lambert Eugeo Amtrao aveva proposto l'dea d ua formula per calcolare l umero d dvsor d u umero, da

Dettagli

La regressione lineare. Rappresentazione analitica delle distribuzioni

La regressione lineare. Rappresentazione analitica delle distribuzioni La regressoe leare Rappresetazoe aaltca delle dstrbuzo Le lee d regressoe Rchamamo l cocetto d dpedeza tra le dstrbuzo d due caratter X e Y. Rcordamo che abbamo defto dpedeza perfetta la relazoe =f() che

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

), mentre l unico intero che divide 0 è 0. Enunciamo alcune proprietà di ovvia dimostrazione.

), mentre l unico intero che divide 0 è 0. Enunciamo alcune proprietà di ovvia dimostrazione. Dvsbltà e umer prm Sao a,b elemet dell seme Z degl ter relatv Dcamo che a dvde b, smbol a b, se b è multplo d a, ossa se esste u tero h Z tale che b ha Og tero a dvde 0 ( 0 0a ), metre l uco tero che dvde

Dettagli

Modelli di accumulo del danno dovuto a carichi ciclici

Modelli di accumulo del danno dovuto a carichi ciclici Modell d accumulo del dao dovuto a carch cclc Modell d accumulo del dao dovuto a carch cclc È molto raro che u compoete meccaco sa sollectato a fatca da u carco cclco ad ampezza costate. Geeralmete sa

Dettagli

Definizione algebrica dello stato di tensione

Definizione algebrica dello stato di tensione Comportameto meccaco de materal Defoe algebrca dello stato d tesoe Stato d tesoe e d deformaoe Defoe algebrca dello stato d tesoe Premessa Tesoe e rapporto bvettorale Il tesore della tesoe Equlbro e relao

Dettagli

Compito A1- Soluzioni

Compito A1- Soluzioni 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)

Dettagli

MISURE DI TENDENZA CENTRALE. Psicometria 1 - Lezione 2 Lucidi presentati a lezione AA 2000/2001 dott. Corrado Caudek

MISURE DI TENDENZA CENTRALE. Psicometria 1 - Lezione 2 Lucidi presentati a lezione AA 2000/2001 dott. Corrado Caudek MISURE DI TENDENZA CENTRALE Pscometra 1 - Lezoe Lucd presetat a lezoe AA 000/001 dott. Corrado Caudek 1 Suppoamo d dsporre d u seme d msure e d cercare u solo valore che, meglo d cascu altro, sa grado

Dettagli

Come descrivere fisicamente con facilità questi eventi?

Come descrivere fisicamente con facilità questi eventi? Come descrvere scamete co acltà quest evet? Quattà d moto Osservazoe: Tato maggore è la massa d u corpo, tato pù è dcle ermarlo ( a partà d veloctà) Data ua partcella d massa m e veloctà v s desce quattà

Dettagli

Lezione 3. Gruppi risolubili.

Lezione 3. Gruppi risolubili. Lezoe 3 Prerequst: Lezo 1 2 Class d cougo e cetralzzat rupp rsolubl I questo captolo troducamo ua ozoe che come vedremo seguto fuge da raccordo tra la teora de grupp e la teora de camp Defzoe 31 Dato u

Dettagli

Numeri complessi Pag. 1 Adolfo Scimone 1998

Numeri complessi Pag. 1 Adolfo Scimone 1998 Numer compless Pag. Adolfo Scmoe 998 NUMERI COMPLESSI Come sappamo, o esstoo el campo de umer real le radc d dce par de umer egatv. Ammettamo pertato l esstea della radce quadrata del umero. Questo uovo

Dettagli

Variabili casuali ( ) 1 2 n

Variabili casuali ( ) 1 2 n Varabl casual &. Valore edo. Data ua varable casuale = ( x,x 2, K,x ) (.) cu valor assuoo le rspettve probabltà P = p,p, K,p (.2) s defsce valore edo la quattà ( ) 2 = [ ] T M = M = P = xp (.3) Sgfcato:

Dettagli

Lezione 3 Cenni di meccanica statistica classica e quantistica

Lezione 3 Cenni di meccanica statistica classica e quantistica Lzo 3 C d mccaca statstca classca quatstca Fsca dllo Stato Soldo http://www.d.uf.t/fsca/bruzz/fss.html Lzo.3 C d mccaca statstca classca quatstca- M. Bruzz Laura magstral Iggra Elttroca 1 Itroduzo Voglamo

Dettagli

12. STATISTICHE CAMPIONARIE

12. STATISTICHE CAMPIONARIE . STATISTICHE CAMPIONARIE. Ce su pa d campoameto Per cooscere le caratterstche gote d ua o pù varabl ua popolazoe s rcorre d solto a u dage campoara e dat raccolt vegoo elaborat per otteere formazo sulla

Dettagli

Analisi dell Hashing a catena aperta

Analisi dell Hashing a catena aperta Aals dell Hashg a catea aperta Data ua tabella d hashg T d gradezza e co elemet memorzzat, s defsce l fattore d carco per la tabella T come: Il fattore d carco rappreseta ud l umero medo o atteso d elemet

Dettagli

Università della Calabria

Università della Calabria Uverstà della Calabra FACOLTA DI INGEGNERIA Corso d Laurea Igegera per l Ambete e l Terrtoro CORSO DI IDROLOGIA Ig. Daela Bod SCHEDA DIDATTICA N 5 ISOIETE E TOPOIETI A.A. 20-2 Calcolo della precptazoe

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

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

Si definisce prodotto di A e B la matrice data da:

Si definisce prodotto di A e B la matrice data da: MRICI Ua matrce Mat(m,) è ua tabella ordata d umer dspost m rghe ed coloe. Idchamo co aj l'elemeto d posto j che può essere reale o complesso. Operazo d matrc: ) (α)j α aj α C 2) (+ B)j aj + bj Propretà

Dettagli

ESERCITAZIONE NUMERO 4

ESERCITAZIONE NUMERO 4 METODI STATISTICI PER L ECONOMIA (PROF.SSA M. R. FERRANTE) Eserczo D seuto soo rportat dat sul umero d mprese attve a uo 00 elle 0 reo talae: -ESERCITAZIONI 0/- Aachara Sauatt (aachara.sauatt@ubo.t) ESERCITAZIONE

Dettagli

LE MEDIE. Le Medie. Medie razionali. Medie di posizione

LE MEDIE. Le Medie. Medie razionali. Medie di posizione LE MEDIE RAZIONALI LE MEDIE Msure stetche trodotte per valutare aspett compless e global d ua dstrbuzoe d u feomeo X medate u solo umero reale costruto modo da dsperdere al mmo le formazo su dat orgar.

Dettagli