ALCUNI ELEMENTI DI TEORIA DELLA STIMA

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "ALCUNI ELEMENTI DI TEORIA DELLA STIMA"

Transcript

1 ALCUNI ELEMENTI DI TEORIA DELLA STIMA Quado s vuole valutare u parametro θ ad esempo: meda, varaza, proporzoe, oeffete d regressoe leare, oeffete d orrelazoe leare, e) d ua popolazoe medate u ampoe asuale, la stma del parametro può essere espressa medate u uo valore stma putuale) desuto dal ampoe osderato oppure da u tervallo d valor stma tervallare) etro u, o u dato lvello d fdua, s rtee ada l valore vero del parametro θ della popolazoe Per Stmatore T d u parametro ϑ s tede ua statsta alolata sul ampoe meda ampoara X, varaza ampoara S, peretuale ampoara P, e) l u valore s hama stma Il valore della stmatore stma) vara orrspodeza del ampoe estratto Stma Putuale Stma putuale d ua meda La stma putuale d ua meda osste el valutare, per mezzo d u ampoe, l valore µ meda) della popolazoe Come stmatore s prede la meda ampoara X quato esso è uo orretto, osstete ed effete Ad X s assoa la sua devazoe stadard σ ello spazo ampoaro, detta errore medo d ampoameto o Errore Stadard ES): ES =, dove σ è la varaza della popolazoe L ES è versamete proporzoale alla rade quadrata della umerostà ampoara, maggore è e more è l'errore d ampoameto Stma putuale della varaza Uo stmatore orretto della varaza σ della popolazoe è: X X) S =, essedo X 1,X,,X ) l ampoe 1 Stma putuale d ua proporzoe Uo stmatore orretto d ua proporzoe π della X popolazoe è la frequeza relatva P = del ampoe, essedo X =1 oppure =0 a seoda se l eveto d u s vuole stmare la proporzoe s è verfato o meo La devazoe stadard della proporzoe ES) rsulta: p1 p) ES = 1) Stma Itervallare Ua volta ote le dstrbuzo d probabltà degl stmator putual de parametr d ua popolazoe, è possble studare la botà della stma ampoara d u parametro ogto Stma tervallare d ua meda S suppoga, ad esempo, d voler stmare l valor medo µ d ua popolazoe he s dstrbuse ormalmete o devazoe stadard σ = S effettua u ampoameto d = 36 osservazo dpedet È oto he questo aso lo stmatore X è ua varable aleatora dstrbuta ormalmete, 1 S rorda he, el aso d ampoameto da popolazoe fta d umerostà N, la formula dell errore stadard va orretta moltplado per l fattore N N 1 1

2 he ha valor medo µ e devazoe stadard σ = 1 3 Estratto u ampoe asuale, s potzz d aver otteuto u valore x = 13 8 per la meda ampoara Come s usa questa formazoe? Ua varable aleatora X dstrbuta seodo la ormale ha ua probabltà ota 1 α d trovars u tervallo etrato attoro al suo valor medo e d ampezza data par ad a: Rsolvedo rspetto a µ, s può ahe srvere: Prob µ a < X < µ a) = 1 α Prob X a < µ < X a) = 1 α *) he esprme l fatto he l tervallo asuale X a, X a) otee al suo tero la meda µ o probabltà par a 1 α S ottee, tal modo, u tervallo d fdua per la meda µ L approo lasso al problema è duque l seguete: fssato u valore d probabltà, ad esempo 1 α =095, s determa l valore a = a 095 modo he sa soddsfatta la *) Così faedo possamo affermare he l vero medo µ s trova, o probabltà 1 α = 95, ell tervallo X a, X a ) 0 95 Ua volta effettuato l ampoameto e alolato x = 13 8, l tervallo d ofdeza assoato a tale ampoe è 138 a, 138 a ) : ma o è orretto dre he la probabltà he µ ada tale tervallo è I realtà, vsto he la probabltà he la meda appartega a X a, X a ) è 095, s ha fdua 0 95 he l tervallo otteuto della meda ampoara x = 13 8 otega l valore vero e ogto della meda µ I term operatv ò sgfa he estraedo potetamete 100 ampo della stessa umerostà, s aspetta he per 95 d ess la meda µ appartega all tervallo x a 0 95, x a ) della meda x otteuta asu ampoe Il grado d fdua he s attrbuse alla stma è espresso dal lvello d probabltà 1 α, detto lvello d fdua Resta da alolare l valore d a 095 Per fare questo basta rordare l proedmeto d Z = X µ ) σ s dstrbuse seodo la stadardzzazoe d ua varable ormale La varable ) ormale stadard e la dsuguaglaza X a 095 < µ < X a è equvalete alla a 0 95 σ < z < a σ Qud s ha: a 095 = z σ, essedo z l valore della varable ormale stadard per u Prob-z < z < z ) = 095 I realtà l valore z detto valore rto) è tale he le due ode rspettvamete a destra d z e a sstra d z abbamo etrambe probabltà uguale a 1 095) / = 0 05, ossa del 5% Utlzzado la tabella della dstrbuzoe ormale stadard Appede Dspesa Dstrbuzoe Normale) s ottee he z 196 S può allora oludere o dat del ostro esempo he: l vero valore del valor medo µ s trova, o u lvello d ofdeza del 95%, ell tervallo / 9, / 9 ) 1315, 1445) S osserv he per og estrazoe d ampoe s ottee u tervallo d ofìdeza dverso Oguo d ess è u tervallo d ofdeza leto C è u modo u pò dverso d terpretare lo stesso alolo Seodo questo puto d vsta dremo he l valor medo µ appartee all tervallo appea ostruto al lvello d errore del 5% Questo sgfìa he se s assume he l valor medo appartee all tervallo s può ommettere u errore oè µ può ahe o apparteere all tervallo), ma la probabltà d sbaglare è solo del 5% Esempo1 S vuole stmare l vero valore medo µ dell urema ua popolazoe mashle; è oto he tale popolazoe la dspersoe dell urema è σ = 11 mg/dl S assume u lvello d ofdeza del 95%

3 S suppoga d estrarre u ampoe asuale d 40 soggett dalla popolazoe mashle, d determare l valore d urema per oguo de 40 soggett e d otteere u valore della meda par a 555 mg/dl L tervallo d ofdeza della meda al 95% è par a: *11/ 40, *11/ 40 ) 51, 589) Pertato l parametro ogto µ è ompero tra 51 e 589 e s ha quas la ertezza ofdeza del 95%) he ò è vero Naturalmete l affermazoe potrebbe ahe essere falsa fatt è ua probabltà del 5% he l tervallo o luda l parametro), ma s rtee he tale depreable evetualtà sa osì poo probable da o aptare Esempo S vuole stmare la pressoe arterosa PAS) d mash d età S è msurata la PAS a 36 uom ella fasa d età d teresse selezoat a aso a partre dalla lsta de pazet d u medo d base S è trovato he la PAS meda sul ampoe è par a 144 mmhg S potzz d oosere he σ = 40 mmhg S tede alolare l tervallo d ofdeza al 95% della PAS e stablre se la PAS meda de mash d età possa essere par a 150 mmhg L tervallo d ofdeza della meda al 95% è par a: *4/ 36, *4/ 36 ) 13616, 15184) Pertato la PAS meda è ompresa o u lvello d fdua del 95%) tra e 15164; pohé l valore 150 è ompreso ell tervallo esso è uo de valor plausble per la pressoe sstola Esempo3 I u ampoe d 11 uom estratt a aso da ua data popolazoe soo stat rlevat seguet valor d olesterolo mg/100ml): 65, 08, 361, 143, 310, 5, 39, 5, 184, 0, 33 Assumedo he l lvello d olesterolo abba dstrbuzoe ormale o σ = 65 mg/100ml, s vuole determare l tervallo d ofdeza al 99% per l valor medo del olesterolo ella popolazoe d rfermeto Utlzzado la tabella della dstrbuzoe ormale stadard Appede) s ottee he l valore z della varable ormale stadard per u Prob-z < z < z ) = 099 è par a 58 Osservato he l valore medo ampoaro è par a 49, u tervallo d ofdeza per la meda è: 49 ± 58 65/ ,9956 ) Se s effettua u ampoameto a partre da ua popolazoe dstrbuta ormalmete, ma d u s gora sa l valor medo he la devazoe stadard, s può proedere ome sopra semplemete sosttuedo la devazoe stadard ampoara s a quella della popolazoe σ e la dstrbuzoe t d Studet o opportu grad d lbertà) alla dstrbuzoe ormale stadard D osegueza, al posto de valor rt z, s avrao valor rt t, 1, dpedet questa volta o solo dalla probabltà he l tervallo deve avere d oteere l valor medo della popolazoe, ma ahe dalla dmesoe del ampoe S suppoga, ad esempo, d dsporre d u ampoe d 16 valor e d aver otteuto ua meda ampoara x = 3 e ua varaza ampoara s = 4 Per ostrure l tervallo d ofdeza al 95% per µ s deve sfruttare l fatto he la varable aleatora X µ ) s ) è dstrbuta seodo ua t d Studet o 1 = 15 grad d lbertà e he, qud, al 95% orrspode l valore rto t, 1 è par a t 0 95, 15 = 13 vedere tavola della dstrbuzoe t d Studet Appede alla Dspesa sul Campoameto per α =005) , , ovvero 1935, 4065) L tervallo d ofdeza è qud dato da ) Stma tervallare d ua frequeza o proporzoe Il problema della stma tervallare d ua frequeza relatva d ua modaltà d u arattere osste ell dvduazoe, sulla base d u ampoe, d u tervallo reale etro u l valore della frequeza ella popolazoe d rfermeto o oto) ada o u dato lvello d fdua Come stma putuale della frequeza relatva π della popolazoe s prede la frequeza relatva p del ampoe, quato stma orretta d π Per ostrure l tervallo d ofdeza per π oorre oosere la dstrbuzoe della frequeza relatva F ampoara P = Per ua umerostà ampoara abbastaza grade, P s dstrbuse seodo ua 3

4 π 1 π ) urva ormale o meda π e devazoe stadard DS P) = Pertato, attraverso l utlzzo della dstrbuzoe ormale stadard, può essere determata la probabltà he la frequeza relatva P π stadardzzata: Z = appartega ad u dato tervallo reale: -a, a) Se allora, s rleva ua DSP) frequeza relatva sul ampoe par a p, s può ostrure l tervallo d fdua per la frequeza relatva della popolazoe: s è fduos al 1 α)% he tale frequeza ada ell tervallo: p1 p) p1 p) p z < π < p z essedo z l valore della varable ormale stadard per u Prob-z < z < z ) = 1 α) Esempo I u ampoe asuale semple d 400 dvdu estratto da ua popolazoe d fumator, rsulta he 80 soo fort fumator fumao pù d u pahetto d sgarette al goro) S vuole stmare la proporzoe π d fort fumator ella popolazoe d rfermeto medate u tervallo d ofdeza al 95% Osservato he p = 80/400 = 0, α = 0 05 e z = 1 96, l tervallo d ofdeza è dato da: < π < ovvero: 016; 04) = 16%; 4%) QUESITI 1) I ua popolazoe d uom fartuat al moardo, l lvello d olesterolo medo è par a 40 mg/dl o ua devazoe stadard d 40 mg/dl Estraedo asualmete u ampoe d 100 soggett s è trovata ua meda d 35 mg/dl Qual è la probabltà he l lvello medo d olesterolo sa maggore o uguale a 60 mg/dl? Qual è l tervallo d ofdeza per la meda µ della popolazoe al lvello del 95%? Rsposte: Pr obx > 60) = Pr ob z > = P z > = Pz > 5) = 0 ; 40 / ± / ,484) ) L de d massa orporea BMI kg/m ) msura l grado d soprappeso d u soggetto Per la popolazoe d uom d mezza età he svlupperao dabete mellto, la dstrbuzoe d BMI ha forma approssmatvamete ormale o meda µ o ota è devazoe stadard σ =7 kg/m U ampoe asuale d 58 soggett selezoat da questo gruppo ha fatto regstrare ua meda d 5 kg/m Determare l tervallo d ofdeza al 99% per la meda della popolazoe d dabet Rsposta: 5 ± 58 7 / 58 41,59) 4

5 3) S suppoga d aver alolato l'tervallo d ofdeza al 95% della meda d ua popolazoe L'tervallo al 99% sarà pù grade o pù polo? 4) Il peso medo d u ampoe d 81 adult è rsultato par a 80 kg Sapedo he la devazoe stadard della popolazoe è par a 5, ostrure l'tervallo d ofdeza al 90% e 95% per la meda della popolazoe 5) L età meda d u gruppo d 10 studet he hao appea oseguto u dploma d laurea treale è a Costrure u tervallo d ofdeza al 95% per la meda della popolazoe degl studet srtt al orso d laurea sapedo he tale popolazoe s dstrbuse ormalmete o varaza par a 45 6) I u ampoe d 50 dvdu a u era stato sommstrato u vao at-fluezale, 35 dvdu otraggoo la malatta Calolare l'tervallo d ofdeza della proporzoe d dvdu ammalat 7) U omtato vuole stmare la proporzoe d persoe he utlzzao u persoal omputer Vegoo tervstate 370 persoe e s stablse he 14 d queste utlzzao u PC S determ la stma per tervall o ofdeza al 95% per la frequeza relatva d utlzzator d PC 8) Da ua popolazoe grade d studet è stato estratto u ampoe asuale o rsultat d tabella: Class d peso kg) Frequeza assoluta a) stmare la devazoe stadard de pes degl alu della suola; b) stmare, medate tervall d ofdeza ad u lvello d fdua del 95%, l peso medo degl alu della suola 5

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

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

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

ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE

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

Dettagli

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

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

Dettagli

Apparecchi di sollavamento. Classificazione apparecchi di sollevamento a

Apparecchi di sollavamento. Classificazione apparecchi di sollevamento a Appareh d sollavameto A moto otuo: Nastr trasportator Sollevator a tazze Forze d erza lmtate; trastor d avvameto e arresto poo rlevat A moto dsotuo: Gru a torre Forze d erza rlevat Classfazoe appareh d

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

CONCETTI BASE DI STATISTICA

CONCETTI BASE DI STATISTICA CONCETTI BASE DI STATISTICA DEFINIZIONI Probabilità U umero reale compreso tra 0 e, associato a u eveto casuale. Esso può essere correlato co la frequeza relativa o col grado di credibilità co cui u eveto

Dettagli

Parte I (introduzione)

Parte I (introduzione) arte I (trodzoe) Espressoe dell ertezza d msra (UNI CEI 9) L ertezza rappreseta geerale dbbo. Il dbbo ra la valdtà del rsltato d a msrazoe vee espresso medate l ertezza d msra. Iertezza d msra arametro,

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

Incertezza di misura

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

Dettagli

Design of experiments (DOE) e Analisi statistica

Design of experiments (DOE) e Analisi statistica Desg of epermets (DOE) e Aals statstca L utlzzo fodametale della metodologa Desg of Epermets è approfodre la coosceza del sstema esame Determare le varabl pù sgfcatve; Determare l campo d varazoe delle

Dettagli

LA VERIFICA DELLE IPOTESI SUI PARAMETRI

LA VERIFICA DELLE IPOTESI SUI PARAMETRI LA VERIFICA DELLE IPOTESI SUI PARAMETRI E u problema di ifereza per molti aspetti collegato a quello della stima. Rispode ad u esigeza di carattere pratico che spesso si preseta i molti campi dell attività

Dettagli

4 CAMPIONE DI n UNITA STATISTICHE (lettere latine)

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

Dettagli

DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II

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

Dettagli

COMPLEMENTI DI STATISTICA. L. Greco, S. Naddeo

COMPLEMENTI DI STATISTICA. L. Greco, S. Naddeo COMPLEMENTI DI STATISTICA L. Greco, S. Naddeo INDICE. GENERALITA SULLA VERIFICA DI IPOTESI. Itroduzoe 4. I test d sgfcatvtà 5.3 Gl tervall d cofdeza 7.4 Le potes alteratve.5 La poteza del test 5.6 Il test

Dettagli

Indagine Sperimentale di Calibrazione del Metodo Combinato SonReb

Indagine Sperimentale di Calibrazione del Metodo Combinato SonReb dage Spermetale d Calrazoe del Metodo Comato Soe Maurzo Lez, Dalo ersar, oerta Zamr 3 Premessa Nell amto delle prove o dstruttve utlzzal per l otrollo opera del alestruzzo trova da tempo mpego l metodo

Dettagli

Elementi di Matematica Finanziaria. Rendite e ammortamenti. Università Parthenope 1

Elementi di Matematica Finanziaria. Rendite e ammortamenti. Università Parthenope 1 Elemet d Matematca Fazara Redte e ammortamet Uverstà Partheope 1 S chama redta ua successoe d captal da rscuotere (o da pagare) a scadeze determate S chamao rate della redta sgol captal da rscuotere (o

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

SUCCESSIONI E SERIE NUMERICHE

SUCCESSIONI E SERIE NUMERICHE SUCCESSIONI E SERIE NUMERICHE. Successioi umeriche a. Defiizioi: successioi aritmetiche e geometriche Cosideriamo ua sequeza di umeri quale ad esempio:,5,8,,4,7,... Tale sequeza è costituita mediate ua

Dettagli

DEFINIZIONE PROCESSO LOGICO E OPERATIVO MEDIANTE IL QUALE, SULLA BASE

DEFINIZIONE PROCESSO LOGICO E OPERATIVO MEDIANTE IL QUALE, SULLA BASE DEFINIZIONE PROCESSO LOGICO E OPERATIVO MEDIANTE IL QUALE, SULLA BASE DI UN GRUPPO DI OSSERVAZIONI O DI ESPERIMENTI, SI PERVIENE A CERTE CONCLUSIONI, LA CUI VALIDITA PER UN COLLETTIVO Più AMPIO E ESPRESSA

Dettagli

LA COMPATIBILITA tra due misure:

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

Dettagli

Soluzione La media aritmetica dei due numeri positivi a e b è data da M

Soluzione La media aritmetica dei due numeri positivi a e b è data da M Matematica per la uova maturità scietifica A. Berardo M. Pedoe 6 Questioario Quesito Se a e b soo umeri positivi assegati quale è la loro media aritmetica? Quale la media geometrica? Quale delle due è

Dettagli

Un problema! La letteratura riporta che i pazienti affetti da cancro. = mesi

Un problema! La letteratura riporta che i pazienti affetti da cancro. = mesi CONFRONTO TRA DUE MEDIE U problema! La letteratura riporta che i pazieti affetti da cacro hao ua sopravviveza media di 38.3 mesi e deviazioe stadard di 43.3 mesi: µ 38.3mesi σ 43.3mesi (la distribuzioe

Dettagli

ESERCIZI SULLE SERIE

ESERCIZI SULLE SERIE ESERCIZI SULLE SERIE Studiare la atura delle segueti serie. ) cos 4 + ; ) + si ; ) + ()! 4) ( ) 5) ( ) + + 6) ( ) + + + 7) ( log ) 8) ( ) + 9) log! 0)! Studiare al variare di x i R la atura delle segueti

Dettagli

Relazioni tra variabili: Correlazione e regressione lineare

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

Dettagli

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

UNI CEI ENV 13005 (GUIDA ALL ESPRESSIONE DELL INCERTEZZA DI MISURA)

UNI CEI ENV 13005 (GUIDA ALL ESPRESSIONE DELL INCERTEZZA DI MISURA) UI CEI EV 3005 (GUIDA ALL ESPRESSIOE DELL ICERTEZZA DI MISURA Uverstà degl Stud d Bresca Corso d Fodamet della Msurazoe A.A. 00-03 Apput a cura d Gorgo Cor 3835 UI CEI EV 3005 0. ITRODUZIOE 0. COCETTO

Dettagli

SERIE NUMERICHE Esercizi risolti. 2 b) n=1. n n 2 +n

SERIE NUMERICHE Esercizi risolti. 2 b) n=1. n n 2 +n SERIE NUMERICHE Esercizi risolti. Applicado la defiizioe di covergeza di ua serie stabilire il carattere delle segueti serie, e, i caso di covergeza, trovare la somma: = + b) = + +. Verificare utilizzado

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

Numerazione binaria Pagina 2 di 9 easy matematica di Adolfo Scimone

Numerazione binaria Pagina 2 di 9 easy matematica di Adolfo Scimone Numerazioe biaria Pagia di 9 easy matematica di Adolfo Scimoe SISTEMI DI NUMERAZIONE Sistemi di umerazioe a base fissa Facciamo ormalmete riferimeto a sistemi di umerazioe a base fissa, ad esempio el sistema

Dettagli

Statistica (Prof. Capitanio) Alcuni esercizi tratti da prove scritte d esame

Statistica (Prof. Capitanio) Alcuni esercizi tratti da prove scritte d esame Statistica (Prof. Capitaio) Alcui esercizi tratti da prove scritte d esame Esercizio 1 Il tempo (i miuti) che Paolo impiega, i auto, per arrivare i ufficio, può essere modellato co ua variabile casuale

Dettagli

ESERCIZI DI STATISTICA DESCRITTIVA ALCUNI TRATTI DA PROVE D ESAME DA REALIZZARE ANCHE CON L AUSILIO DI UN FOGLIO DI CALCOLO. Angela Donatiello 1

ESERCIZI DI STATISTICA DESCRITTIVA ALCUNI TRATTI DA PROVE D ESAME DA REALIZZARE ANCHE CON L AUSILIO DI UN FOGLIO DI CALCOLO. Angela Donatiello 1 ESERCIZI DI STATISTICA DESCRITTIVA ALCUNI TRATTI DA PROVE D ESAME DA REALIZZARE ANCHE CON L AUSILIO DI UN FOGLIO DI CALCOLO Agela Doatiello 1 Esercizio. E stato tabulato il peso di ua certa popolazioe

Dettagli