Appendice metodologica

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Appendice metodologica"

Transcript

1 Appendce metodologca

2 340 Premessa Gl obettv dell ndagne e la popolazone d rfermento sono stat descrtt nel captolo I. L attuale rapporto come del resto gl stud degl ann precedent - presenta un grado d complesstà non rrlevante per la presenza d dat relatv ad altre ndagn sml condotte da altre unverstà talane, ce vengono ntegrat con l ndagne STELLA. Per tale motvo, d seguto, vengono nuovamente descrtte tutte le procedure e le scelte metodologce adottate per garantre qualtà e rgore scentfco a tale mportante ntegrazone. In rfermento a laureat trennal questa edzone dell ndagne a vsto una snerga fra le unverstà del gruppo STELLA e le altre unverstà lombarde (IULM e l Unverstà Cattolca del Sacro Cuore) nteressate ad analzzare comparatvamente dat relatv al placement de laureat trennal ad un anno dal consegumento del ttolo. La trattazone congunta d tal dat è presentata nel secondo captolo. Ance rsultat rguardant laureat magstral, data la convergenza nella defnzone e nell dentfcazone della popolazone obettvo, sono presentat n un unco captolo, l terzo. Sa per l secondo sa per l terzo captolo s è resa però necessara un ntegrazone ce a rguardato alcune nformazon deducbl da questonar e, laddove necessaro, è stata effettuata la normalzzazone delle rsposte fornte dagl ntervstat. Il captolo de laureat a cclo unco, l quarto, rguarda solo laureat della popolazone degl atene ce aderscono all nzatva nterunverstara STELLA. Gl Atene d Bresca, Mlano, Pava e Sant Anna d Psa anno delberato d ntervstare tutt propr laureat (effettuando così un censmento). Gl Atene d Bergamo, Mlano-Bcocca, Palermo e Psa anno scelto d effettuare un camponamento. Il dsegno camponaro - Modaltà d rlevazone La popolazone d rfermento è costtuta da laureat nel 2010 ntervstat a crca un anno dal consegumento del ttolo d studo. Il gruppo STELLA a ntervstato laureat n tre moment successv dell anno per tenere conto delle dverse sesson d laurea e mantenere pù o meno costante e par a 12 mes, l ntervallo d tempo dalla laurea all ntervsta. La modaltà d rlevazone adottata è stata CATI. - Pano d camponamento 340

3 Il gruppo STELLA, ad eccezone delle Unverstà degl Stud d Mlano, Bresca, Pava e la Scuola Superore Sant Anna ce anno scelto d ntervstare tutt loro laureat, a adottato un pano d camponamento d tpo stratfcato non proporzonale (con estrazone casuale delle untà da ogn strato). Gl strat relatv alle class d laurea 21 Scenze e tecnologe cmce, 25, L-30 Scenze e tecnologe fsce e 32, L-35 Scenze matematce, mentre per laureat magstral alle class 20/S, LM-17 Fsca, 45/S, LM-40 Matematca, 62/S, LM-54 Scenze cmce e 81/S Scenze e tecnologe della cmca ndustrale le cosddette Scenze Dure e tutt quell con dmensone complessva nferore a 30 sono stat censt. Le varabl d stratfcazone scelte sono: Ateneo, Tpo d Corso, Classe d Laurea e Corso d Studo. L obettvo è stato quello d proporre stme sgnfcatve ance a lvell Ateneo, Tpo d Corso, Classe d Laurea e Corso d studo. Le modaltà delle varabl d stratfcazone rappresentano qund domn d studo. Il numero d strat da cu è stato estratto l campone è determnato dalle modaltà congunte delle varabl d stratfcazone ntrodotte. Il montoraggo della numerostà degl strat, è stato fondamentale per tenere sotto controllo la sgnfcatvtà de rsultat camponar. Lo stmatore del totale del carattere y assocato a questo pano d camponamento è dato da: tˆ L N y y 1 dove N 1,2,..., L sono le dmenson degl strat nella popolazone obettvo ( L 1 N N ). y rappresenta la meda camponara calcolata sulle n untà statstce camponate all nterno dello strato ed è qund defnta come n 1 j j 1 y n y. 341 Possamo qund scrvere: tˆ y j 1 j1 w L N n n w y Ovvamente, per gl strat censt pes sono par a

4 342 In prevsone della possbltà d mancate rsposte, e qund d ottenere un campone effettvo pù pccolo d quello programmato, con conseguente dmnuzone della qualtà de rsultat, è stato estratto per cascuno strato un campone d rserva d numerostà uguale a quella del campone obettvo. Per gl strat censt, ovvamente non esste alcuna possbltà d ndvduare rserve e qund le untà non rspondent non possono essere sosttute. Per strat d modeste dmenson, noltre, n alcun cas le rserve rappresentano semplcemente l complemento alla numerostà complessva, meno ce doppa rspetto alla dmensone complessva del campone. Per l pano d camponamento relatvo alla popolazone de laureat trennal della Lbera Unverstà d Lngue e Comuncazone s rnva alle note metodologce del rapporto Almalaurea. L Unverstà Cattolca del Sacro Cuore a scelto d ntervstare tutt laureat trennal e specalstc, con la modaltà CAWI. Date le scelte metodologce effettuate da sngol atene, la popolazone base per l ndagne è costtuta da laureat, d cu l 60,6% compost da laureat trennal e l 30,1% da laureat specalstc. I resdu, par al 9,3%, costtuscono la popolazone de laureat a cclo unco. - Tass d rsposta e dmensone del campone La dmensone del campone teorco rsultante dalla procedura descrtta è par a laureat, ovvero l 81% della popolazone. Il tasso d rsposta all ndagne è rsultato par all 80,1,% (per laureat STELLA pur s raggunge l 87,1%) con percentual vcne al 100% per gl atene ce anno applcato la modaltà del camponamento per corso d studo (come Bergamo e Mlano-Bcocca) (Tabella VI.1.1.). I tass d rsposta d IULM sono tratt dal sto 342

5 VI.1.1 Tass d rsposta per atene e corso d studo STELLA, Cattolca e IULM Ateneo LT LM CU Totale Unv. Stud d Bergamo 100,0% 91,9% 93,3% 98,2% Unv. Stud d Bresca (**) 86,8% 83,2% 85,9% 85,8% Unv. Cattolca del S. Cuore 53,1% 61,2% 52,8% 55,5% Unv. IULM (*) 87,6% 91,4% 88,5% Unv. Stud d Mlano-Bcocca 99,8% 89,2% 95,0% 95,3% Unv. Stud d Mlano (**) 84,4% 80,8% 81,8% 83,1% Unv. Stud d Palermo 92,9% 85,7% 96,5% 91,2% Unv. d Psa 95,1% 86,9% 92,0% 91,4% Unv. Stud d Pava (**) 82,6% 81,7% 75,7% 81,3% Sc. Sup. Unv. S.Anna Psa (**) 92,9% 68,4% 75,0% 82,4% Totale STELLA 89,2% 84,3% 84,2% 87,1% TOTALE 80,6% 79,7% 78,4% 80,1% 343 (*) Dat tratt dal sto Almalaurea (**) Vene effettuato l censmento de laureat Per una nformazone pù completa, utle soprattutto per gl atene ce anno scelto d effettuare l censmento s rporta ance l tasso d contatto, ovvero l numero d laureat effettvamente raggunt (contattat) - ndpendentemente dall esto dell ntervsta stessa - sul numero totale d laureat. La tabella successva mostra qund quanta parte della popolazone d laureat è stata comunque raggunta: VI.1.2 Tass d contatto per atene e corso d studo STELLA Ateneo LT LM CU Totale Unv. Stud d Bergamo 66,0% 76,5% 82,4% 91,2% Unv. Stud d Bresca (**) 92,9% 95,4% 85,9% 92,5% Unv. Stud d Mlano-Bcocca 61,7% 81,0% 34,1% 43,9% Unv. Stud d Mlano (**) 92,0% 91,7% 81,8% 90,4% Unv. Stud d Palermo 73,0% 83,8% 44,4% 61,5% Unv. d Psa 70,1% 76,2% 46,4% 66,9% Unv. Stud d Pava (**) 90,6% 92,5% 75,7% 90,6% Sc. Sup. Unv. S.Anna Psa (**) 96,4% 73,7% 75,0% 100,0% TOTALE 78,3% 85,0% 65,4% 78,4% (**) Vene effettuato l censmento de laureat 343

6 La normalzzazone e l uso condvso de dat 344 La raccolta delle nformazon delle vare ndagn è avvenuta attraverso l uso d questonar dversfcat a seconda della popolazone d rfermento (alcune unverstà anno decso d adottare questonar dstnt per laureat trennal e per laureat magstral), della popolazone obettvo e delle esgenze conosctve specfce d ogn sngola unverstà. Prma d procedere all elaborazone de rsultat, per garantre la possbltà d un elaborazone congunta, è stato svolto uno studo comparato de dvers questonar adottat nell ntento d ndvduare un nseme d domande specfce ce potessero consentre tramte opportune rclassfcazon d rcostrure varabl omogenee e comparabl. A tal fne s è tenuto conto della struttura delle domande (o sequenze d domande) e de crter d classfcazone delle rsposte utlzzat nelle dverse rlevazon. In alcun cas, per unformare dat raccolt s è proceduto ad una rclassfcazone (sa delle domande sa delle rsposte). Le domande ntegrate s rferscono alle nformazon base sul gruppo dscplnare, sulla facoltà d appartenenza e sulle strade ntraprese dopo l consegumento del ttolo. Per gl occupat, n partcolare, s è proceduto a normalzzare le nformazon relatve alla tpologa d lavoro svolto (prevalentemente rferte al contratto d lavoro, al settore, all area funzonale, al numero d addett nell azenda). Per quanto rguarda coloro ce sono n cerca d lavoro la normalzzazone delle nformazon a rguardato prevalentemente l tpo d lavoro cercato e la modaltà d rcerca del lavoro. Per coloro ancora n fase d formazone la normalzzazone a puntato a standardzzare le nformazon relatve al tpo d percorso formatvo scelto. I rsultat del presente rapporto sono frutto del cambamento d una parte delle domande del questonaro effettuato nel 2010 allo scopo d unformare la rlevazone STELLA (ce n quest ann a seguto un approcco pù funzonale alle Unverstà e a laureat) con quella d Almalaurea (ce a seguto un ottca sttuzonale) e qund fornre al Mnstero dell Unverstà, Istruzone e Rcerca dat equparabl e confrontabl. Partendo dalle defnzon usate dall ISTAT nelle rlevazon sulle forze lavoro e sull nsermento professonale de laureat, sono state nserte nel questonaro STELLA alcune domande atte ad ndvduare e dstnguere meglo l collettvo de laureat occupat ce nclude, n questa nuova ottca, coloro ce svolgono ance un attvtà n formazone 1. Cò a comportato, come è ovvo, un aumento degl occupat e un calo delle altre NFL. 1 Laureato occupato secondo l ndagne sull nsermento professonale de laureat: sono occupat coloro ce svolgono una qualsas attvtà lavoratva ad esclusone d quant sono n attvtà d formazone seppure retrbuta. Laureato occupato secondo l ndagne ISTAT sulle Forze d lavoro (rlevazone contnua): sono consderat occupat tutt coloro ce dcarano d svolgere un attvtà, ance d formazone, purcé retrbuta. 344

7 Pù specfcatamente, al fne d calcolare tass d occupazone e dsoccupazone n manera analoga a quanto prodotto da Almalaurea, s è provveduto alla modfca del questonaro STELLA ncludendo le domande per l ndvduazone rgda d coloro n cerca d occupazone (domande C2.1a, C2.1b), d coloro ce studano (domande C3.1) ma ce potrebbero essere ance occupat (domanda C3.1.a). La procedura d normalzzazone delle domande e delle relatve rsposte è stata realzzata prevalentemente medante la collaborazone del Comtato Scentfco STELLA con la IULM (unverstà aderente al consorzo ALMALAUREA). La capactà d anals congunta del questonaro, se necessaro, può presentare amp margn d mgloramento. Con le dovute cautele rsultat pubblcat nel presente volume, pertanto, possono essere trattat conguntamente con quell d Almalaurea

8 Classfcazon 346 La varable Lvello socale della famgla Il lvello socale è stato rcavato tenendo conto sa della professone svolta ce del ttolo d studo d entramb gentor. Dopo avere assegnato l lvello socale per cascuno de gentor n base al crtero esplctato nello scema sottostante è stato assegnato come lvello della famgla l lvello massmo tra quello assegnato al padre e alla madre. Il ttolo d studo de gentor è stato trasformato n ann d scolartà total (8 ann per scuola dell obblgo, 13 per dploma scuola meda superore, 17 per laurea), con valor ce andavano qund da 16 (entramb gentor con la sola scuola dell obblgo) a 34 (entramb gentor laureat). Professon dcarate Imprendtor, drgent e legslator Professon ntellettual, scentfce ad elevata specalzzazone Professon tecnce Impegat Professon qualfcate Artgan, opera spec e agrcoltor Conduttor mpant e opera semqualfcat Professon non qualfcate Forze Armate Nessuna Non rsposta Non voglo drlo Lvello assegnato Alto Medo Basso Non assegnable Gl ann d scolartà d entramb gentor sono stat utlzzat per attrbure lvell socal ntermed o assegnare l lvello socale, secondo lo scema seguente: Tabella 1: Lvello assegnato alla professone dcarata Max Lvello tra padre e madre Alto Medo Basso Non assegnable 346 ann d scolartà Lvello assegnato Medo alto < 26 Medo 16 Medo basso > 26 Medo alto > 16 Medo basso >26 Medo Medo 16 Basso Medo basso

9 Indcator CI per la sntes delle valutazon espresse da laureat Come nelle passate edzon dell ndagne STELLA, ance n questo rapporto vengono propost gl ndcator CI per la sntes delle valutazon soggettve espresse da laureat occupat n merto a lvell d soddsfazone del lavoro svolto. Nel questonaro le opnon de laureat vengono raccolte utlzzando una scala a quattro grad, con modaltà 1= molto, 2= abbastanza, 3= poco, 4= per nulla. La consderazone ce una sntes d tal valor attraverso la meda artmetca de puntegg mplcerebbe o l assunzone d equspazatura tra quattro grad o l attrbuzone ad ogn modaltà d rsposta d puntegg scelt pù o meno arbtraramente, untamente ad altre pù strettamente attnent al problema della msurazone, a condotto all utlzzo d ndc basat sulle dstrbuzon osservate delle rsposte. Questa famgla d ndc assegna un punteggo numerco d sntes alla dmensone valutata da parte d ogn gruppo d anals. Esso è ottenuto come somma algebrca d due ndc; l prmo esprme l punteggo conseguto nel sempano delle valutazon postve (modaltà 1 e 2), l secondo, l punteggo conseguto nel sempano delle valutazon negatve (modaltà 3 e 4). Ess assumeranno pertanto valor compres tra -100 (quando tutte le rsposte sono concentrate nella modaltà 4= per nulla e, qund nel caso d valutazone massmamente negatva) a +100 (quando tutte le rsposte sono concentrate nella modaltà 1= molto, e, qund, nel caso d valutazone massma postva). Al generco gruppo d laureat, n conseguenza della dstrbuzone delle rsposte da ess fornte da laureat all tem, corrsponde la dstrbuzone N 1 N 2 N 3 assocate a quattro grad della scala. S ndcno: N 4 delle frequenze 347 x la percentuale d gudz postv per l tem espress da laureat appartenent al gruppo : N 1 N 2100 x 4 N ( j) j1 y la percentuale d gudz molto postv per l tem calcolat sul totale de gudz postv espress da laureat appartenent al gruppo : N y N 1 N 2 347

10 348 x ' la percentuale d gudz negatv sempre per l tem espress da laureat appartenent al gruppo : N 3 N 4100 x' 100 x 4 N ( j) j1 y ' la percentuale d valutazon molto negatve sul totale delle valutazon negatve: N 3100 y' 3 4 N Con rfermento all tem, nel versante delle valutazon postve, N l untà è rappresentata dal punto x y P, appartenente al quadrato d lato 100 stuato nel prmo quadrante (spazo delle valutazon postve); nel versante delle valutazon negatve, nvece, la stessa untà è rappresentata dal punto Q x y ', ' appartenente al quadrato d lato 100 stuato nel terzo quadrante (spazo delle valutazon negatve). Il poszonamento de sngol grupp d anals all nterno delle due aree fornsce una vsualzzazone mmedata del poszonamento d ogn gruppo. Come la fgura sottostante evdenza mmedatamente, al poszonamento del punto x y P, sul vertce superore destro corrsponde un gruppo d laureat ce anno rsposto tutt molto all tem e qund ce anno espresso la valutazone massma. Analogamente, al poszonamento del punto P x, y nell orgne degl ass corrsponderà un gruppo d laureat ce anno rsposto solo poco e/o per nulla e qund l mnmo gudzo. Per qualunque altra stuazone, stablre se al gruppo 1 è assocato un gudzo pù postvo ce al gruppo 2 (e qund un valore numerco dell ndcatore per l gruppo 1 maggore d quello del gruppo 2) dpende dal gudzo d valore dello spermentatore/decson maker, dpende coè dal grado d mportanza ce egl vuole attrbure alla quota d gudz molto postv (e, analogamente, molto negatv). Sulla base d queste consderazon, s è costruto, con rfermento al quadrante delle valutazon postve, l ndce CI +, avente la seguente espressone: 100x ky CI max CI 1001 k max. CI Del tutto analogamente s procede per l quadrante negatvo defnendo l ndce: 348

11 CI dove CI max 1001 k S arrva qund all ndce: CI x' 100 ky' max CI CI con 100 CI k 1 è l parametro, scelto dalla spermentatore, ce esprme appunto l lvello d mportanza da attrbure a gudz molto postv. CI 349 La scelta d k=0, equvale a rdurre la scala a quattro grad a una scala dcotomca e, qund, a sceglere d non attrbure alcun peso alle rsposte molto e per nulla. In questa applcazone s è scelto k=0,5, ce, con rfermento al quadrante delle valutazon postve, mplca l consderare equvalent ad esempo l lvello d coerenza d un prmo gruppo d laureat ce anno tutt rsposto abbastanza con quello d un secondo gruppo n cu solo l 50% a rsposto molto e nessuno abbastanza. Il valore dell ndce de due grupp, ovvamente, dfferrà n dpendenza d come, nel secondo gruppo, a rsposto l restante 50% (ce a fornto rsposte con modaltà negatve). È opportuno rcamare l attenzone sul fatto ce per confrontare correttamente dvers grupp sulla base de valor assunt dall ndce CI è necessaro ce per cascuno d ess la numerostà d rspondent sa molto smle o, quantomeno, ce non c sano grupp con un numero d rspondent molto pccolo. 349

12 350 In questo contesto, pocé l calcolo degl ndc è stato condotto sulle dstrbuzon d rsposte rportate all unverso, l problema su accennato non assume partcolare rlevanza. Nel volume rsultat degl ndc d sntes sono stat rappresentat grafcamente suddvdendo, per ogn aspetto del lavoro consderato, l area de gudz postv e l area de gudz negatv. NOTA Nel rapporto molte tabelle presentano le dstrbuzon d frequenza d un carattere condzonate alle modaltà d un altro. Qualora la dmensone della sottopopolazone ntervstata e ndvduata dal condzonamento sa nferore a 30, valor delle percentual sono stat scrtt n grgo per evdenzare la cautela necessara nell nterpretazone d stme soggette ad un elevata varabltà camponara. In alcune tabelle del presente volume, noltre, total, sa ne valor assolut sa ne valor percentual, potrebbero non corrspondere alla somma de sngol valor pubblcat o, nel secondo caso, potrebbero non essere par a 100. Cò non costtusce un errore ma è semplcemente dovuto alle necessare approssmazon a valor nter de rsultat del coeffcente d espansone calcolato per ottenere la stma del totale della popolazone ndagata. 350

Appendice metodologica

Appendice metodologica Appendce metodologca 334 Premessa Gl obettv dell ndagne e la popolazone d rfermento sono stat descrtt nel captolo I. L attuale rapporto come del resto gl stud degl ann precedent - presenta un grado d complesstà

Dettagli

Appendice metodologica

Appendice metodologica Appendce metodologca Premessa Gl obettv dell ndagne e la popolazone d rfermento sono stat descrtt nel captolo I. L attuale rapporto conclude l esperenza STELLA, comprendendo solo quegl atene ce a partre

Dettagli

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

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

Dettagli

Specifica calcolo soddisfazione discenti

Specifica calcolo soddisfazione discenti INDICE 1 SCOPO CAMPO DI APPLICAZIONE 3 DEFINIZIONI E CALCOLO PER LE DOMANDE INFORMATIVE 4 DEFINIZIONI E CALCOLO PER LE DOMANDE CON GIUDIZI 5 DEVIAZIONE STANDARD PER LE DOMANDE CON GIUDIZI 6 RACCOLTA ED

Dettagli

3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON

3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON 3 CAMPIOAMETO DI ROULLI E DI POISSO 3. ITRODUZIOE In questo captolo esamneremo due schem d camponamento che dversamente dal camponamento casuale semplce non producono campon d dmensone fssa ma varable.

Dettagli

Consorzio AlmaLaurea. XIII Indagine AlmaLaurea sul Profilo dei Laureati. Angelo di Francia (AlmaLaurea) Moira Nardoni (AlmaLaurea)

Consorzio AlmaLaurea. XIII Indagine AlmaLaurea sul Profilo dei Laureati. Angelo di Francia (AlmaLaurea) Moira Nardoni (AlmaLaurea) Qualtà e valutazone del sstema unverstaro XIII Indagne AlmaLaurea sul Proflo de Laureat SODDISFAZIONE PER L ESPERIENZA UNIVERSITARIA Angelo d Franca (AlmaLaurea) Mora Nardon (AlmaLaurea) ALGHERO, 27 MAGGIO

Dettagli

Corso di Teoria dei Campioni Facoltà di Economia Corso di Laurea SIGI

Corso di Teoria dei Campioni Facoltà di Economia Corso di Laurea SIGI A.A. 2006/07 Corso d Teora de Campon Facoltà d Economa Corso d Laurea SIGI M. Govanna Ranall Lezon: Martedì 18:00 19:30; Govedì 12:15 13:45 Oraro d rcevmento: Lunedì 16:00 18:00 (stanza 24) Durata: 9 settmane

Dettagli

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

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

Dettagli

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

Università di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 17/10/2006 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1 Unverstà d Cassno Corso d Statstca Eserctazone del 7/0/006 Dott. Alfonso Psctell Eserczo Il seguente data set rporta la rlevazone d alcun caratter su un collettvo d 0 soggett. Soggetto Sesso Età Reddto

Dettagli

Propagazione delle incertezze

Propagazione delle incertezze Propagazone delle ncertezze In questa Sezone vene trattato l problema della propagazone delle ncertezze quando s msurano pù grandezze dfferent,,,z soggette a error d tpo casuale e po s utlzzano tal grandezze

Dettagli

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

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

Dettagli

Variabili statistiche - Sommario

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

Dettagli

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative

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

Dettagli

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

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

Dettagli

Potenzialità degli impianti

Potenzialità degli impianti Unverstà degl Stud d Treste a.a. 2009-2010 Impant ndustral Potenzaltà degl mpant Impant ndustral Potenzaltà degl mpant 1 Unverstà degl Stud d Treste a.a. 2009-2010 Impant ndustral Defnzone della potenzaltà

Dettagli

Statistiche sui permessi di costruire. Nota metodologica

Statistiche sui permessi di costruire. Nota metodologica Statstche su permess d costrure Nota metodologca - Campo e oggetto della rlevazone La rlevazone ha cadenza mensle e copertura totale e raccogle le nformazon su progett d fabbrcat nuov, resdenzal e non

Dettagli

LA VARIABILITA. IV lezione di Statistica Medica

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

Dettagli

Elementi di statistica

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

Dettagli

INDAGINE ESAUSTIVA O CAMPIONARIA?

INDAGINE ESAUSTIVA O CAMPIONARIA? INDAGINE ESAUSTIVA O CAMPIONARIA? S rcorre certamente all ndagne per campone quando la rlevazone completa è mpossble e quando la determnazone delle modaltà possedute dalle untà n esame ne comporta la dstruzone

Dettagli

REGRESSIONE LINEARE. È caratterizzata da semplicità: i modelli utilizzati sono basati essenzialmente su funzioni lineari

REGRESSIONE LINEARE. È caratterizzata da semplicità: i modelli utilizzati sono basati essenzialmente su funzioni lineari REGRESSIONE LINEARE Ha un obettvo mportante: nvestgare sulle relazon emprche tra varabl allo scopo d analzzare le cause che possono spegare un determnato fenomeno È caratterzzata da semplctà: modell utlzzat

Dettagli

Modello del Gruppo d Acquisto

Modello del Gruppo d Acquisto InVMall - Intellgent Vrtual Mall Modello del Gruppo d Acqusto Survey L attvtà svolta per la realzzazone dell attvtà B7 Defnzone del Gruppo d Acqusto e de Relatv Algortm d Inferenza, prevsta dal captolato

Dettagli

ANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI

ANALISI STATISTICA DELLE INCERTEZZE CASUALI AALISI STATISTICA DELLE ICERTEZZE CASUALI Consderamo l caso della msura d una grandezza fsca che sa affetta da error casual. Per ottenere maggor nformazone sul valore vero della grandezza rpetamo pù volte

Dettagli

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

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

Dettagli

Lezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative

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

Dettagli

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca

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

Dettagli

ELEMENTI DI STATISTICA

ELEMENTI DI STATISTICA ELEMENTI DI STATISTICA POPOLAZIONE STATISTICA E CAMPIONE CASUALE S chama popolazone statstca l nseme d tutt gl element che s voglono studare (ndvdu, anmal, vegetal, cellule, caratterstche delle collettvtà..)

Dettagli

Lezione 2 le misure di sintesi: le medie

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

Dettagli

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

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

Dettagli

* PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE *

* PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE * * PROBABILITÀ - SCHEDA N. LE VARIABILI ALEATORIE *. Le varabl aleatore Nella scheda precedente abbamo defnto lo spazo camponaro come la totaltà degl est possbl d un espermento casuale; abbamo vsto che

Dettagli

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

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

Dettagli

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

PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD /6045/5047/4038/371/377) 26 ottobre 2015 COMPITO D FIRMA DELLO STUDENTE Cognome PRIMA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA (COD. 3000/6045/5047/4038/37/377) 26 ottobre 20 Nome Numero d matrcola Corso d Laurea Cod. corso COMPITO D A fn della valutazone s terrà

Dettagli

Definizione di campione

Definizione di campione Defnzone d campone S consder una popolazone fnta U = {1, 2,..., N}. Defnamo campone ordnato d dmensone n qualsas sequenza d n etchette della popolazone anche rpetute. s = ( 1, 2,..., n ), dove j è l etchetta

Dettagli

Capitolo 3. Cap. 3-1

Capitolo 3. Cap. 3-1 Statstca Captolo 3 Descrzone Numerca de Dat Cap. 3-1 Obettv del Captolo Dopo aver completato l captolo, sarete n grado d: Calcolare ed nterpretare la meda, la medana e la moda d un set tdd dat Trovare

Dettagli

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

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

Dettagli

LE FREQUENZE CUMULATE

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

Dettagli

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

L ANALISI MONOVARIATA: Variabilità e mutabilità. Prof. Maria Carella L AALISI MOOVARIATA: Varabltà e mutabltà Prof. Mara Carella Varabltà Le msure d tendenza centrale non sono suffcent alla comprensone de fenomen. Una sntes approprata deve tener conto del modo n cu s dstrbuscono

Dettagli

La verifica delle ipotesi

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

Dettagli

Scheda metodologica. MeDeC Centro Demoscopico Metropolitano Provincia di Bologna

Scheda metodologica. MeDeC Centro Demoscopico Metropolitano Provincia di Bologna MeDeC Centro Demoscopco Metropoltano Provnca d Bologna Indagne su consum delle famgle bolognes I bolognes e l carovta Commssonata dall Assessorato Attvtà produttve della Provnca d Bologna, nell ambto del

Dettagli

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

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

Dettagli

Università di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 28/01/2008 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1

Università di Cassino Corso di Statistica 1 Esercitazione del 28/01/2008 Dott. Alfonso Piscitelli. Esercizio 1 Unverstà d Cassno Corso d Statstca Eserctazone del 28/0/2008 Dott. Alfonso Psctell Eserczo Il seguente data set rporta la rlevazone d alcun caratter su un collettvo d 20 soggett. Soggetto Età Resdenza

Dettagli

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI TECNICHE DI ANALISI DEI DATI AA 017/018 PROF. V.P. SENESE Quest materal sono dsponbl per tutt gl student al seguente ndrzzo: https://goo.gl/hxl9zg Unverstà della Campana Lug Vanvtell Dpartmento d Pscologa

Dettagli

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

L ANALISI MONOVARIATA: Variabilità e mutabilità. Prof. Maria Carella L AALISI MOOVARIATA: Varabltà e mutabltà Prof. Mara Carella Varabltà Le msure d tendenza centrale non sono suffcent alla comprensone de fenomen. Una sntes approprata deve tener conto del modo n cu s dstrbuscono

Dettagli

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

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

Dettagli

Indicatori di dimensione e di concentrazione

Indicatori di dimensione e di concentrazione Indcator d dmensone e d concentrazone 1 Indcator d dmensone Lo studo delle caratterstche struttural ed evolutve d un sstema produttvo necessta dell mpego d ndcator per msurare la dmensone delle untà economche

Dettagli

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

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

Dettagli

STATISTICA PSICOMETRICA a.a. 2004/2005 Corsi di laurea. Scienze e tecniche neuropsicologiche Modulo 3 Statistica Inferenziale

STATISTICA PSICOMETRICA a.a. 2004/2005 Corsi di laurea. Scienze e tecniche neuropsicologiche Modulo 3 Statistica Inferenziale STATISTICA PSICOMETRICA a.a. 004/005 Cors d laurea Scenze e tecnche neuropscologche Modulo 3 Statstca Inferenzale Probabltà Dstrbuzon d probabltà Dstrbuzon camponare Stma ntervallare Verfca delle potes

Dettagli

Il procedimento può essere pensato come una ricerca in un insieme ordinato, il peso incognito può essere cercato con il metodo della ricerca binaria.

Il procedimento può essere pensato come una ricerca in un insieme ordinato, il peso incognito può essere cercato con il metodo della ricerca binaria. SCELTA OTTIMALE DEL PROCEDIMENTO PER PESARE Il procedmento può essere pensato come una rcerca n un nseme ordnato, l peso ncognto può essere cercato con l metodo della rcerca bnara. PESI CAMPIONE IN BASE

Dettagli

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

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

Dettagli

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

Esercitazioni del corso di Relazioni tra variabili. Giancarlo Manzi Facoltà di Sociologia Università degli Studi di Milano-Bicocca Eserctazon del corso d Relazon tra varabl Gancarlo Manz Facoltà d Socologa Unverstà degl Stud d Mlano-Bcocca e-mal: gancarlo.manz@statstca.unmb.t Terza eserctazone Mlano, 8 febbrao 7 SOMMARIO TERZA ESERCITAZIONE

Dettagli

Matematica Computazionale(6cfu) Ottimizzazione(8cfu)

Matematica Computazionale(6cfu) Ottimizzazione(8cfu) Docente: Marco Gavano (e-mal:gavano@unca.t) Corso d Laurea n Infomatca Corso d Laurea n Matematca Matematca Computazonale(6cfu) Ottmzzazone(8cfu) (a.a. 205-6, lez.8) Matematca Computazonale, Ottmzzazone,

Dettagli

Il campionamento casuale semplice

Il campionamento casuale semplice Il camponamento casuale semplce Metod d estrazone del campone. robabltà d nclusone. π = n N π j = n N n 1 N 1 Stmatore corretto del totale e della meda. Ŷ = Nȳ e ˆȲ = ȳ Varanza degl stmator corrett. V

Dettagli

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI

TECNICHE DI ANALISI DEI DATI MODELLI LINEARI TECNICHE DI ANALISI DEI DATI AA 16/17 PROF. V.P. SENESE Quest materal sono dsponbl per tutt gl student al seguente ndrzzo: https://goo.gl/rwabbd Seconda Unverstà d Napol (SUN) Dpartmento d Pscologa TECNICHE

Dettagli

Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 23 e 30 marzo 2017

Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 23 e 30 marzo 2017 Tutorato d Complement d Anals Matematca e Statstca 23 e 30 marzo 2017 Gl esercz con l smbolo eo sono tratt da prove d esame del 2016 ( eo gorno/mese eo) Esercz dagl ncontr precedent 3. Una varable X può

Dettagli

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia

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

Dettagli

APPENDICE B. La dinamica delle distribuzioni dimensionali delle maggiori imprese mondiali

APPENDICE B. La dinamica delle distribuzioni dimensionali delle maggiori imprese mondiali APPENDICE B La dnamca delle dstrbuzon dmensonal delle maggor mprese mondal Consderamo le dstrbuzon delle maggor mprese ndustral mondal (fonte Fortune 5, var ann) dal 1959 al 199, n termn d fatturato a

Dettagli

Incertezza di sensibilità < fluttuazione intrinseca delle misure.

Incertezza di sensibilità < fluttuazione intrinseca delle misure. Error casual no ad ora abbamo correlato la bontà d una msura alla sensbltà degl strument utlzzat. Samo partt da una stuazone n cu effettuata una sere d msure rpetute, le msure hanno tutte dato lo stesso

Dettagli

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

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

Dettagli

y. E' semplicemente la media calcolata mettendo

y. E' semplicemente la media calcolata mettendo COME FUNZIONA L'ANOVA A UN FATTORE: SI CONFRONTANO TANTE MEDIE SCOMPONENDO LA VARIABILITA' TOTALE Per testare l'potes nulla che la meda d una varable n k popolazon sa la stessa, s suddvde la varabltà totale

Dettagli

Lezione n La concentrazione

Lezione n La concentrazione 1 La concentrazone Corso d Laurea: Economa Azendale Nello studo de fenomen economc e socal descrtt attraverso caratter quanttatv d tpo trasferble può essere nteressante analzzare la cosddetta concentrazone

Dettagli

Sorgenti Numeriche - Soluzioni

Sorgenti Numeriche - Soluzioni Sorgent umerche - Soluzon *) L anals delle frequenze con cu compaono le vare lettere n un documento n talano, comprendente 5975 caratter, ha fornto seguent dat: Lettera umero Frequenza relatva A 666. B

Dettagli

= = = = = 0.16 NOTA: X P(X) Evento Acquisto PC Intel Acquisto PC Celeron P(X)

= = = = = 0.16 NOTA: X P(X) Evento Acquisto PC Intel Acquisto PC Celeron P(X) ESERCIZIO 3.1 Una dtta vende computer utlzzando on-lne, utlzzando sa processor Celeron che processor Intel. Dat storc mostrano che l 80% de clent preferscono acqustare un PC con processore Intel. a) Sa

Dettagli

MODELLO DI SCELTA MODALE PER LA VALUTAZIONE DELL ESCLUSIONE SOCIALE DALL ALTA VELOCITÀ FERROVIARIA

MODELLO DI SCELTA MODALE PER LA VALUTAZIONE DELL ESCLUSIONE SOCIALE DALL ALTA VELOCITÀ FERROVIARIA UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II SCUOLA POLITECNICA E DELLE SCIENZE DI BASE Corso d Laurea n Ingegnera per l Ambente e l Terrtoro Percorso per la magstrale n Dfesa del Suolo MODELLO DI SCELTA

Dettagli

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

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

Dettagli

IL MODELLO DI MACK. Materiale didattico a cura di Domenico Giorgio Attuario Danni di Gruppo Società Cattolica di Assicurazioni

IL MODELLO DI MACK. Materiale didattico a cura di Domenico Giorgio Attuario Danni di Gruppo Società Cattolica di Assicurazioni IL MODELLO DI MACK Materale ddattco a cura d Domenco Gorgo Attuaro Dann d Gruppo Socetà Cattolca d Asscurazon CHAIN-LADDE CLASSICO Metodo pù utlzzato per la stma della rserva snstr. Semplctà. Dstrbuton-ree

Dettagli

Laboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica

Laboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica Laboratoro B A.A. 01/013 Elaborazone Dat Lab B CdL Fsca Lab B CdL Fsca Elaborazone dat spermental Prncpo della massma verosmglanza Quando eseguamo una sere d msure relatve ad una data grandezza fsca, quanto

Dettagli

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI

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

Dettagli

Valutazione dei Benefici interni

Valutazione dei Benefici interni Corso d Trasport Terrtoro prof. ng. Agostno Nuzzolo Valutazone de Benefc ntern Valutazone degl ntervent Indvduazone degl effett rlevant La defnzone degl effett rlevant per un ntervento sul sstema d trasporto

Dettagli

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

1) Le medie e le varianze calcolate su n osservazioni relative alle variabili quantitative X ed Y sono tali che. σ x TEORIA 1) Le mede e le varanze calcolate su n osservazon relatve alle varabl quanttatve X ed Y sono tal che 1 e. Consderando le corrspondent varabl standardzzate delle seguent affermazon rsulta vera 1

Dettagli

Analisi degli errori. Introduzione J. R. Taylor, Introduzione all analisi degli errori, Zanichelli, Bo 1986

Analisi degli errori. Introduzione J. R. Taylor, Introduzione all analisi degli errori, Zanichelli, Bo 1986 Anals degl error Introduzone J. R. Taylor, Introduzone all anals degl error, Zanchell, Bo 1986 Sstem d untà d msura, rappresentazone numerca delle quanttà fsche e cfre sgnfcatve Resnck, Hallday e Krane

Dettagli

Esercitazioni del corso di relazioni tra variabili

Esercitazioni del corso di relazioni tra variabili Eserctazon del corso d relazon tra varabl Gancarlo anz Facoltà d Socologa Unverstà degl Stud d lano Bcocca gancarlomanz@statstcaunmbt Eserctazone n lano, ebbrao 7 Sommaro seconda eserctazone sure dell

Dettagli

PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI

PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Unverstà d Caglar DICAAR Dpartmento d Ingegnera Cvle, Ambentale e archtettura Sezone Trasport PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Eserctazone su modell d generazone A.A. 2016-2017 Ing. Francesco Pras Ing. Govann

Dettagli

Sistemi Intelligenti Stimatori e sistemi lineari - III

Sistemi Intelligenti Stimatori e sistemi lineari - III Sstem Intellgent Stmator e sstem lnear - III Alberto Borghese Unverstà degl Stud d Mlano Laboratory of Appled Intellgent Systems (AIS-Lab) Dpartmento d Informatca borghese@d.unm.t /6 http:\\borghese.d.unm.t\

Dettagli

una variabile casuale è continuase può assumere un qualunque valore in un intervallo

una variabile casuale è continuase può assumere un qualunque valore in un intervallo Varabl casual contnue Se samo nteressat alla temperatura massma gornaleraquesta è una varable casuale msurata n un ntervallo contnuoe qund è una v.c. contnua una varable casuale è contnuase può assumere

Dettagli

si utilizzano per confrontare le distribuzioni

si utilizzano per confrontare le distribuzioni Dspersone o Varabltà Defnzone: Le Msure d Dspersone: sono par a zero n caso d dspersone nulla s utlzzano per confrontare le dstrbuzon permettono d valutare la rappresentatvtà delle msure d centraltà. 89

Dettagli

Direzione regionale per l Emilia Romagna Ufficio P.O.C. organizzazione -

Direzione regionale per l Emilia Romagna Ufficio P.O.C. organizzazione - Drezone regonale per l Emla Romagna Uffco P.O.C. organzzazone - Elaborato a gugno 2013 INDICE INTRODUZIONE... 3 Obettv dell ndagne... 4 Strumento e metodo... 4 Canal attvat e Descrzone del campone.5 CS

Dettagli

Modelli descrittivi, statistica e simulazione

Modelli descrittivi, statistica e simulazione Modell descrttv, statstca e smulazone Master per Smart Logstcs specalst Roberto Cordone (roberto.cordone@unm.t) Statstca descrttva Cernusco S.N., govedì 28 gennao 2016 (9.00/13.00) 1 / 15 Indc d poszone

Dettagli

Correlazione lineare

Correlazione lineare Correlazone lneare Varable dpendente Mortaltà per crros 50 45 40 35 30 5 0 15 10 5 0 0 5 10 15 0 5 30 Consumo d alcool Varable ndpendente Metodologa per l anals de dat spermental L anals d stud con varabl

Dettagli

Distribuzioni di frequenza

Distribuzioni di frequenza Dstrbuzon d frequenza Varabl qualtatve e quanttatve dscrete Essenzal per la sntes, l confronto e l nterpretazone degl aspett rlevant d un fenomeno oggetto d studo S tratta d un organzzazone de dat n forma

Dettagli

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

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

Dettagli

Contenuti: o Specificazione del modello. o Ipotesi del modello classico. o Stima dei parametri. Regressione semplice Roberta Siciliano 2

Contenuti: o Specificazione del modello. o Ipotesi del modello classico. o Stima dei parametri. Regressione semplice Roberta Siciliano 2 Corso d STATISTICA Prof. Roberta Sclano Ordnaro d Statstca, Unverstà d Napol Federco II Professore supplente, Unverstà della Baslcata a.a. 0/0 Contenut: o Specfcazone del modello o Ipotes del modello classco

Dettagli

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

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

Dettagli

C.I. di Metodologia clinica

C.I. di Metodologia clinica C.I. d Metodologa clnca I metod per la sntes e la comuncazone delle nformazon sulla salute Come possamo trarre concluson attendbl su parametr a partre dalle stme camponare? I metod per la produzone delle

Dettagli

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

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

Dettagli

Esercizi di econometria: serie 1

Esercizi di econometria: serie 1 Esercz d econometra: sere Eserczo E data la popolazone dell Abruzzo classcata n se categore d reddto ed n tre class d età come segue: Reddto: () L... 4.. () L. 4.. 8.. () L. 8.... (4) L..... () L.....

Dettagli

PROBLEMA DI SCELTA FRA DUE REGIMI DI

PROBLEMA DI SCELTA FRA DUE REGIMI DI PROBLEMA DI SCELTA FRA DUE REGIMI DI CAPITALIZZAZIONE Prerequst: legge d captalzzazone semplce legge d captalzzazone composta logartm e loro propretà dervate d una funzone pendenza d una curva n un punto

Dettagli

Energia e Lavoro. In pratica, si determina la dipendenza dallo spazio invece che dal tempo

Energia e Lavoro. In pratica, si determina la dipendenza dallo spazio invece che dal tempo Energa e Lavoro Fnora abbamo descrtto l moto de corp (puntform) usando le legg d Newton, tramte le forze; abbamo scrtto l equazone del moto, determnato spostamento e veloctà n funzone del tempo. E possble

Dettagli

Economia del turismo

Economia del turismo Unverstà degl Stud d Caglar Facoltà d Economa Corso d Laurea n Economa e Gest. de Serv. Turstc A.A. 2013-2014 Economa del tursmo Prof.ssa Carla Massdda Sezone 5 ANALISI MICROECONOMICA DEL TURISMO Argoment

Dettagli

Strada B. Classe Velocità valore frequenza Frequ. ass Frequ. % hi Freq. Cum

Strada B. Classe Velocità valore frequenza Frequ. ass Frequ. % hi Freq. Cum Eserczo SINTESI S supponga d avere eseguto 70 msure della veloctà stantanea de vecol che transtano nelle sezon d due strade A e B. S supponga che tal msure sano state eseguta n corrspondenza d valor modest

Dettagli

SERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete

SERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete SERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete Una sere storca o temporale è un nseme d dat costtut da una sequenza d osservazon su un fenomeno d nteresse X, effettuate n stant (per le

Dettagli

ANALISI ESPLORATIVA DI SERIE DI OSSERVAZIONI

ANALISI ESPLORATIVA DI SERIE DI OSSERVAZIONI ANALISI ESPLORATIVA DI SERIE DI OSSERVAZIONI Rappresentazone tabellare della sere storca Sequenza cronologca Sequenza ordnata Osservazon d massmo annuo d pogga n un gorno 2 Rappresentazone grafca della

Dettagli

Corso di Teoria dei Campioni Facoltà di Economia Corso di Laurea SIGI

Corso di Teoria dei Campioni Facoltà di Economia Corso di Laurea SIGI Corso d Teora de Campon Facoltà d Economa Corso d Laurea SIGI M. Govanna Ranall emal: govanna@stat.unpg.t sto web: www.stat.unpg.t/ govanna ddattca 1/39? Il programma del corso opolazon fnte; concett base

Dettagli

MATERIALE PER IL CORSO DI INDAGINI E STATISTICHE PER IL TURISMO NON DIFFONDERE DA PERCORSI DI RICERCA SOCIALE (a cura di L.

MATERIALE PER IL CORSO DI INDAGINI E STATISTICHE PER IL TURISMO NON DIFFONDERE DA PERCORSI DI RICERCA SOCIALE (a cura di L. MATERIALE PER IL CORSO DI INDAGINI E STATISTICHE PER IL TURISMO NON DIFFONDERE DA PERCORSI DI RICERCA SOCIALE (a cura d L.Bernard) 3.3. Dsegn d camponamento d Lorenzo Bernard 3.3.1. Una defnzone per ntrodurre

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Facoltà di Ingegneria. Corso di Sistemi di Controllo di Gestione SCG-E04

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Facoltà di Ingegneria. Corso di Sistemi di Controllo di Gestione SCG-E04 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO Corso d Allocazone de centr d servzo SCG-E04 Le fas del processo d msurazone de cost Fase 1 Rlevazone de cost Fase 2 Assegnazone de cost Cost drett (Drect cost) Attrbuzone

Dettagli

Misure Ripetute ed Indipendenti

Misure Ripetute ed Indipendenti Msure Rpetute ed Indpendent Una delle metodologe pù semplc per valutare l affdabltà d una msura consste nel rpeterla dverse volte, nelle medesme condzon, ed esamnare dvers valor ottenut. Ovvamente, una

Dettagli

Economia del turismo

Economia del turismo U N I V E R S I T À D E G L I S T U D I D I C A G L I A R I F A C O L T À D I S C I E N Z E E C O N O M I C H E, G I U R I D I C H E E P O L I T I C H E C O R S O D I L A U R E A I N E C O N O M I A E

Dettagli

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC)

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC) 6. Catene d Markov a tempo contnuo (CMTC) Defnzone Una CMTC è un processo stocastco defnto come segue: lo spazo d stato è dscreto: X{x,x 2, }. L nseme X può essere sa fnto sa nfnto numerable. L nseme de

Dettagli

Realizzazione di FSM sincrone. Sommario. Introduzione. Sommario. M. Favalli

Realizzazione di FSM sincrone. Sommario. Introduzione. Sommario. M. Favalli Realzzazone d FSM sncrone M. Favall Engneerng Department n Ferrara Realzzazone d FSM Anals e sntes de sstem dgtal / Introduzone Realzzazone d FSM Anals e sntes de sstem dgtal 2 / Una volta ottenuto l automa

Dettagli