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

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

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

Transcript

1 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 statstche Trasferble Interessa msurare se e quanto l carattere rsulta equamente suddvso tra le untà del collettvo o nvece rsulta concentrato n poche untà statstche. Es: l reddto è un carattere trasferble (tra gl ndvdu, come lo sono l patrmono, l numero d azon d una certa azenda (tra gl azonst e fnanzament rcevut dalle regon talane (tra le regon stesse. on sono nvece trasferbl caratter come l età o l ntenstà delle precptazon da una zona all altra. Charamente ogn stuazone reale sarà ntermeda tra due stuazon estreme che chameremo d equrpartzone e d concentrazone massma. 3 4

2 Cas estrem Equdstrbuzone: tutte le untà statstche possedono la stessa quanttà del carattere X: Untà statstche:,,, n uanttà posseduta: µ, µ,, µ Massma concentrazone: Tutto l carattere è posseduto da una sola untà statstca: Tre mod per valutare la concentrazone Curva d concentrazone (o d Lorenz-Gn Rapporto d concentrazone rea d concentrazone Untà statstche:,,, n-, n uanttà posseduta:,,,, x µ 5 6 Curva d concentrazone. Ordnamo le quanttà del carattere (ntenstà possedute dalle untà statstche n senso non decrescente: x x... x Curva d concentrazone (, Rappresentamo le coppe n un grafco cartesano e congungamole. La spezzata così ottenuta è la curva d concentrazone.. Defnamo: (frequenze cumulate delle untà pù povere X X (quanttà relatve d carattere delle untà pù povere X µ a.a. 9- statstca-francesco mola 7 Curva d Lorenz,9,8,7,6,5,4,3,,,,4,6,8 8

3 Curva d concentrazone Il rapporto d concentrazone La spezzata parte da (, (, e termna n (, (, Essendo la spezzata è sempre al d sotto della bsettrce. La bsettrce è tale per cu per ogn e rappresenta qund l caso d equrpartzone: quanto pù la curva s dscosta dalla bsettrce tanto maggore è la concentrazone del carattere. Intutvamente la dstanza vertcale tra la bsettrce e la spezzata d concentrazone, par a -, aumenta all aumentare della concentrazone del carattere Il generco punto (, della spezzata s può nterpretare nel seguente modo: l ( % pù povero d carattere possede l ( % del carattere totale. d esempo se l grafco precedente fosse rferto al reddto avremmo che l 6% pù povero della popolazone possede crca l 3% del reddto totale. q,9,8,7,6,5,4,3,, Curva d Lorenz,,4,6,8 Curva d Lorenz,8,6,4,,,4,6,8 Equrpartzone (7 Massma concentrazone (7 9 a.a. 8-9 statstca-francesco mola Il rapporto d concentrazone bbamo vsto che, n generale, vale -,,, Mentre: In caso d equdstrbuzone: -,,, In caso d massma concentrazone: - -,,,- Un modo naturale per msurare la concentrazone è qund quello d costrure un ndce basato sulla somma d tal dfferenze... Il rapporto d concentrazone la somma delle dfferenze (-, dvsa per l valore massmo che tal dfferenze possono assumere è nota come rapporto d concentrazone d Gn: ( R ( R S ha n partcolare vale nel caso d equrpartzone ed nel caso d massma concentrazone. Osservazone: esste un legame ntutvo tra concentrazone e la dspersone d un carattere. Infatt pù un carattere è concentrato maggore è la sua dspersone. l contraro nel caso d equrpartzone l carattere presenta una sola modaltà: dspersone nulla. In effett s può mostrare che vale la seguente relazone: R R µ µ und R può essere vsto anche come un ndce d varabltà relatva, n quanto corrsponde alla dfferenza semplce meda dvsa per l suo massmo (µ.

4 Data la successone d modaltà d X: Esempo Pe calcolare R anztutto s ordnano le x n senso non decrescente ( ad esempo X 6 perché l untà pù povera possede 6 e po s trovano corrspondent valor d e (ad esempo /7.49 e 6/34,494 ovvero: l untà pù povera rappresenta l 4% del totale e possede crca l 5% del carattere totale. S not che: Esempo (contnua ( R ( e qund s può calcolare l valore d R a partre dalle sole ntenstà cumulate x ( - 6,49,494,935,857,4,75, ,486,85,434 R, ,574,84, ,743,4753,39 6 8,857,7, Totale 34 3,698 x 6,494,4 3 3,85 4 3,84 5 6, ,7 7 9, 34,83 R q,9,8,7,6,5,4,3,, rea d concentrazone Dagramma d Lorenz Retta d equdstrbuzone rea d concentrazone Spezzata d concentrazone,,4,6,8 p L area tra la curva d concentrazone e la retta d equdstrbuzone prende l nome d area d concentrazone rea d concentrazone Una msura dell area d concentrazone può essere ottenuta sottraendo all area del trangolo la somma delle aree degl n trapez delmtat da punt (, per,,,n. q,9,8,7,6,5,4,3,, Dagramma d Lorenz,,4,6,8 p rea del trapezo: ½ x Somma delle bas x altezza q q + p p + ( ( + LTEZZ B. MGG+ B. MIORE el caso d equrpartzone l area è d concentrazone è par a zero; al crescere della concentrazone l area cresce senza ma superare l valore ½. 5 6

5 rea d concentrazone Un ndce d concentrazone s può ottenere dvdendo l area d concentrazone per l valore assunto da tale area nel caso d concentrazone massma: I max Poché s dmostra che: R 4µ ( max max ( + bbamo I R. Ovvero rtrovamo l rapporto d concentrazone d Gn che s può qund calcolare anche dvdendo l area d concentrazone per l suo valore massmo. 7 rea d concentrazone Un altro ndce d concentrazone s può ottenere osservando che l area d concentrazone massma è approssmatvamente uguale ad ½ per grande. Possamo qund rapportare l area d concentrazone a questo valore: n ( ( + Rɶ ( ( n + ~ In generale R < R con due ndc che tendono a concdere per grande. 8 Dat raggruppat nora abbamo consderato dat non raggruppat, supponamo ora d avere una dstrbuzone d frequenza, per cu abbamo k valor dstnt x,..., x k ordnat n modo non decrescente con n,..., nk numerostà. Defnamo: n n p n x k n x n x µ + p p px + px p x µ S tratta charamente delle verson ponderate d e vste n precedenza con la dfferenza che ora l ndce va rferto alle class. Le ultme uguaglanze danno la formula per frequenze relatve. statstca-francesco mola 9 Dat raggruppat Curva d concentrazone: unendo le coppe (, s ottene la stessa curva d concentrazone che s otterrebbe lavorando con dat untar. L unca dfferenza è che ora per ottenere la spezzata s devono congungere k punt e non pù punt. Inoltre usando la formulazone con le frequenze relatve è possble costrure la curva anche nel caso n cu s conoscono solo le frequenze relatve p. rea d concentrazone: la curva d concentrazone è la stessa qund l valore d Ře d R concdono.

6 Dat raggruppat Rapporto d concentrazone d Gn: Calcolando l rapporto d concentrazone con le coppe (, s ottene l ndce: R k ( k Che è, n generale, dverso da R. uesto perché è dversa la stuazone d massma concentrazone ne due cas: usando le frequenze relatve la massma concentrazone s ha quando tutto l carattere è contenuto nella k-esma classe, e qund da n k untà statstche (e non da una sola. Ovvamente se s conoscono solo le frequenze relatve R è l unco ndce calcolable. Dat raggruppat n ntervall S pens ad un carattere contnuo come l reddto: se è grande è poco pratco costrure la curva d concentrazone (o l rapporto o l area a partre da reddt ndvdual: s procede pertanto ad accorpare gl ndvdu n class d reddto. questo punto però sorge l problema d valutare la concentrazone per una varable contnua (per ntervall. Il modo pù semplce d procedere consste nel dscretzzare la varable contnua concentrando tutta la massa su punt med degl ntervall per po procedere come ne cas precedent. el caso n cu s dsponga dell ammontare totale d carattere n un ntervallo s può sfruttare questa nformazone per dscretzzare gl ntervall n modo coerente con tale ammontare totale. Es: nell ntervallo [5,5 d numerostà s sa che l carattere totale è par a 6. E preferble dscretzzare l ntervallo su X 6. S not che devono essere note le numerostà degl ntervall per poter procedere n questo modo. Esempo:Concentrazone per dstrbuzon d frequenze k Rɶ ( ( + Reddto [x, x + umero d dpendent Reddto Dscr. X D X D ( - - ( Total 7 7 D X R ~ Esempo: Concentrazone per dstrbuzon d frequenze k S utlzza la formula: Rɶ ( ( + In questo caso s sfrutta un nformazone agguntva: la conoscenza dell ammontare complessvo del carattere per ogn classe ( X ; atturato zende mmontare fatturato X ' + - X + ( ( Totale R ~

7 Confronto Tra Dstrbuzon S rportano d seguto le dstrbuzon de fnanzament concess da un sttuto bancaro per l acqusto della prma casa a govan coppe resdent n Campana ed n Sardegna: Sardegna nanzament (mglaa d Euro n Totale Campana nanzament (mglaa d Euro n Totale a In quale regone rsulta pù elevata la concentrazone de fnanzament concess? b Confrontare grafcamente dvers lvell d concentrazone de fnanzament nelle due regon Concentrazone de fnanzament n Sardegna Sardegna nanzament (mglaa d Euro n p x x n X q p + - p q + + q (p + - p (q + + q Totale R ~ k ( p p ( q+ + q Concentrazone de fnanzament n Campana Campana nanzament (mglaa d Euro n p x x n X q p + - p q + +q (p + - p (q + +q Totale R ~ k ( p p ( q+ + q R ~ sar.468 R~. 4 La concentrazone è pù cam elevata n Sardegna q p Equdstrbuzone Sardegna Campana La curva d Lorenz conferma questo rsultato 8

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

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

LE FREQUENZE CUMULATE

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

Dettagli

Università 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

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

LA VARIABILITA. Nella metodologia statistica si distinguono due aspetti della variabilità:

LA VARIABILITA. Nella metodologia statistica si distinguono due aspetti della variabilità: LA VARIABILITA LA VARIABILITA E L ATTITUDINE DEL FENOMENO QUANTITATIVO AD ASSUMERE DIVERSE MODALITA, O MEGLIO LA TENDENZA DI OGNI SINGOLA OSSERVAZIONE AD ASSUMERE VALORI DIFFERENTI RISPETTO AL VALORE MEDIO.

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

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

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

Dettagli

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

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

Dettagli

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

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

Dettagli

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

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

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

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

Statistica descrittiva

Statistica descrittiva Statstca descrttva. Indc d poszone. Per ndc d poszone d un nseme d dat, ordnat secondo la loro randezza, s ntendono alcun valor che cadono all nterno dell nseme. Gl ndc pù usat sono: I. eda. II. edana.

Dettagli

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

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

Dettagli

5. Baricentro di sezioni composte

5. Baricentro di sezioni composte 5. Barcentro d sezon composte Barcentro del trapezo Il barcentro del trapezo ( FIURA ) s trova sull asse d smmetra oblqua (medana) della fgura; è suffcente, qund, determnare la sola ordnata. A tal fne,

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

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

Esercitazioni del corso: STATISTICA

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

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL

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

Dettagli

Campo di applicazione

Campo di applicazione Unverstà del Pemonte Orentale Corso d Laurea n Botecnologa Corso d Statstca Medca Correlazone Regressone Lneare Corso d laurea n botecnologa - Statstca Medca Correlazone e Regressone lneare semplce Campo

Dettagli

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI

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

Dettagli

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

REALTÀ E MODELLI SCHEDA DI LAVORO

REALTÀ E MODELLI SCHEDA DI LAVORO REALTÀ E MODELLI SCHEDA DI LAVORO 1 Le tabelle d crescta Nella tabella sono rportat dat relatv alle altezze mede delle bambne dalla nascta fno a un anno d età. Stablsc se esste una relazone lneare tra

Dettagli

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

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

Dettagli

Capitolo 2 Dati e Tabelle

Capitolo 2 Dati e Tabelle Captolo 2 Dat e Tabelle La Descrzone della Popolazone La descrzone d una popolazone passa attraverso due fas: 1. la formazone de dat statstc 2. la sntes de dat La formazone del dato statstco prevede: ()

Dettagli

CORSO DI FISICA TECNICA 2 AA 2013/14 ACUSTICA. Lezione n 2:

CORSO DI FISICA TECNICA 2 AA 2013/14 ACUSTICA. Lezione n 2: CORSO DI FISICA TECNICA AA 013/14 ACUSTICA Lezone n : Lvell sonor: operazon su decbel e lvello sonoro equvalente. Anals n requenza de segnal sonor, bande d ottava e terz d ottava. Rumore banco e rumore

Dettagli

Analisi bivariata con variabili quantitative

Analisi bivariata con variabili quantitative Anals bvarata con varabl quanttatve Regressone lneare Correlazone lneare LA REGRESSIONE LINEARE In un campone d 33 donne, d età compresa tra 22 e 81 ann, è stata msurata la pressone sstolca (n mm d mercuro).

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

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

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE

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

Dettagli

Esercitazione 8 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 8 del corso di Statistica (parte 1) Eserctazone 8 del corso d Statstca (parte ) Dott.ssa Paola Costantn Eserczo Marzo 0 Un urna rossa contene 3 pallne banche, nere e galla. S consder l estrazone d due pallne. S calcol la probabltà d estrarre:.

Dettagli

Studente estratto Esami sostenuti voto Frequenza Pos.ne lavor.va sesso rendimento si No M B si No M O no No F S

Studente estratto Esami sostenuti voto Frequenza Pos.ne lavor.va sesso rendimento si No M B si No M O no No F S Esercz del corso d Statstca A.A 00-0 a cura d : Gulana Satta Eserczo E stato estratto un campone d 5 student tra frequentant l secondo semestre e s sono osservate le seguent caratterstche: esam sostenut

Dettagli

Analisi di mercurio in matrici solide mediante spettrometria di assorbimento atomico a vapori freddi

Analisi di mercurio in matrici solide mediante spettrometria di assorbimento atomico a vapori freddi ESEMPIO N. Anals d mercuro n matrc solde medante spettrometra d assorbmento atomco a vapor fredd 0 Introduzone La determnazone del mercuro n matrc solde è effettuata medante trattamento termco del campone

Dettagli

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

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

Dettagli

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

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

Dettagli

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

Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /2e S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill

Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /2e S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill Statstca - metodologe per le scenze economche e socal /e S Borra, A D Cacco - McGraw Hll Es Soluzone degl esercz del captolo 7 In base agl arrotondament effettuat ne calcol, s possono rscontrare pccole

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

CORRETTA RAPPRESENTAZIONE DI UN RISULTATO: LE CIFRE SIGNIFICATIVE

CORRETTA RAPPRESENTAZIONE DI UN RISULTATO: LE CIFRE SIGNIFICATIVE CORRETT RPPREETZIOE DI U RIULTTO: LE CIFRE IGIFICTIVE Defnamo cfre sgnfcatve quelle cfre che esprmono realmente l rsultato d una msura, o del suo errore, coè che non sono completamente ncluse nell ntervallo

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II FACOLTÀ DI INGEGNERIA

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II FACOLTÀ DI INGEGNERIA UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II FACOLTÀ DI INGEGNERIA CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA PER L AMBIENTE E IL TERRITORIO METODI DI LOCALIZZAZIONE DEL RISALTO IDRAULICO RELATORE Ch.mo Prof. Ing.

Dettagli

3 (solo esame 6 cfu) Elementi di Analisi Numerica, Probabilità e Statistica, modulo 2: Elementi di Probabilità e Statistica (3 cfu)

3 (solo esame 6 cfu) Elementi di Analisi Numerica, Probabilità e Statistica, modulo 2: Elementi di Probabilità e Statistica (3 cfu) lement d Anals Numerca, Probabltà e Statstca, modulo 2: lement d Probabltà e Statstca ( cfu) Probabltà e Statstca (6 cfu) Scrtto del 06 febbrao 205. Secondo Appello Id: A Nome e Cognome: same da 6 cfu

Dettagli

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

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

Dettagli

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

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

Dettagli

{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo

{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo Element d teora de goch Govann D Bartolomeo Unverstà degl Stud d Teramo 1. Descrzone d un goco Un generco goco, Γ, che s svolge n un unco perodo, può essere descrtto da una Γ= NSP,,. Ess sono: trpla d

Dettagli

CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM

CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM I segnal random o stocastc rvestono una notevole mportanza poché sono present, pù che segnal determnstc, nella maggor parte de process fsc real. Esempo d segnale random:

Dettagli

RAPPRESENTAZIONE DI MISURE. carta millimetrata

RAPPRESENTAZIONE DI MISURE. carta millimetrata carta mllmetrata carta mllmetrata non è necessaro rportare sul foglo la tabella (ma auta; l mportante è che sta da qualche parte) carta mllmetrata 8 7 6 5 4 3 smbolo della grandezza con untà d msura!!!

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

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

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

Lezione n. 7. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità. Antonino Polimeno 1

Lezione n. 7. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità. Antonino Polimeno 1 Chmca Fsca Botecnologe santare Lezone n. 7 Legge d Raoult Legge d Henry Soluzon deal Devazon dall dealt dealtà Antonno Polmeno 1 Soluzon / comportamento deale - Il dagramma d stato d una soluzone bnara,

Dettagli

Esame di Statistica Corso di Laurea in Economia

Esame di Statistica Corso di Laurea in Economia Esame d Statstca Corso d Laurea n Economa 9 Gennao 0 Cognome Nome atr. Teora S dmostr la propretà d lneartà della meda artmetca. Eserczo Una casa edtrce è nteressata a valutare se tra lettor d lbr esste

Dettagli

Ettore Limoli. Lezioni di Matematica Prof. Ettore Limoli. Sommario. Calcoli di regressione

Ettore Limoli. Lezioni di Matematica Prof. Ettore Limoli. Sommario. Calcoli di regressione Sto Personale d Ettore Lmol Lezon d Matematca Prof. Ettore Lmol Sommaro Calcol d regressone... 1 Retta d regressone con Ecel... Uso della funzone d calcolo della tendenza... 4 Uso della funzone d regressone

Dettagli

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari Captolo 3 Covaranza, correlazone, bestft lnear e non lnear ) Covaranza e correlazone Ad un problema s assoca spesso pù d una varable quanttatva (es.: d una persona possamo determnare peso e altezza, oppure

Dettagli

Introduzione al Machine Learning

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

Dettagli

B - ESERCIZI: IP e TCP:

B - ESERCIZI: IP e TCP: Unverstà d Bergamo Dpartmento d Ingegnera dell Informazone e Metod Matematc B - ESERCIZI: IP e TCP: F. Martgnon Archtetture e Protocoll per Internet Eserczo b. S consder l collegamento n fgura A C =8 kbt/s

Dettagli

Analisi dei flussi 182

Analisi dei flussi 182 Programmazone e Controllo Anals de fluss Clent SERVIZIO Uscta Quanto al massmo produce l mo sstema produttvo? Quanto al massmo produce la ma macchna? Anals de fluss 82 Programmazone e Controllo Teora delle

Dettagli

RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2

RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2 RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A La rappresentazone n Complemento a Due d un numero ntero relatvo (.-3,-,-1,0,+1,+,.) una volta stablta la precsone che s vuole ottenere (coè l numero d

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

Integrazione numerica dell equazione del moto per un sistema lineare viscoso a un grado di libertà. Prof. Adolfo Santini - Dinamica delle Strutture 1

Integrazione numerica dell equazione del moto per un sistema lineare viscoso a un grado di libertà. Prof. Adolfo Santini - Dinamica delle Strutture 1 Integrazone numerca dell equazone del moto per un sstema lneare vscoso a un grado d lbertà Prof. Adolfo Santn - Dnamca delle Strutture 1 Introduzone 1/2 L equazone del moto d un sstema vscoso a un grado

Dettagli

Luciano Battaia. Versione del 22 febbraio L.Battaia. Condensatori e resistenze

Luciano Battaia. Versione del 22 febbraio L.Battaia. Condensatori e resistenze Lucano attaa Versone del 22 febbrao 2007 In questa nota presento uno schema replogatvo relatvo a condensator e alle, con partcolare rguardo a collegament n sere e parallelo. Il target prncpale è costtuto

Dettagli

Sommario. Corso di Statistica Economia e Commercio. Distribuzioni (cont Distribuzioni di frequenza. Distribuzioni

Sommario. Corso di Statistica Economia e Commercio. Distribuzioni (cont Distribuzioni di frequenza. Distribuzioni Corso d Statstca Ecooma e Commerco Lezoe a.a. - Fracesco Mola z z z Sommaro Dstrbuzo d frequeza Rappresetazo grafche Dagramm a barre Istogramm Fuzoe d rpartzoe emprca a.a. - statstca-fracesco mola Dstrbuzo

Dettagli

PERDITE DI POTENZA NEI TRASFORMATORI Prof.

PERDITE DI POTENZA NEI TRASFORMATORI    Prof. EDITE DI OTENZA NEI TASFOATOI www.elettrone.altervsta.org www.proessore.mypoast.com www.marcochrzz.blogspot.com ro. arco Chrzz EESSA Il trasormatore è una mchna elettrca statca, coè prva d part n movmento.

Dettagli

PARTE II LA CIRCOLAZIONE IDRICA

PARTE II LA CIRCOLAZIONE IDRICA PARTE II LA CIRCOLAZIONE IDRICA La acque d precptazone atmosferca che gungono al suolo scorrono n superfce o penetrano n profondtà dando orgne alla crcolazone, la quale subsce l nfluenza d molt fattor

Dettagli

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

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

Dettagli

Condensatori e resistenze

Condensatori e resistenze Condensator e resstenze Lucano attaa Versone del 22 febbrao 2007 Indce In questa nota presento uno schema replogatvo relatvo a condensator e alle resstenze, con partcolare rguardo a collegament n sere

Dettagli

4.6 Dualità in Programmazione Lineare

4.6 Dualità in Programmazione Lineare 4.6 Dualtà n Programmazone Lneare Ad ogn PL n forma d mn (max) s assoca un PL n forma d max (mn) Spaz e funzon obettvo dvers ma n genere stesso valore ottmo! Esempo: l valore massmo d un flusso ammssble

Dettagli

INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA

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

Dettagli

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

La teoria del consumo

La teoria del consumo La teora del consumo La funzone d domanda ndvduale e l denttà d Slutsky. Maro Sportell Dpartmento d Matematca Unverstà degl Stud d Bar Va E. Orabona, 4 I 70125 Bar (Italy) (Tel.: +39 (0)99 7720 626; fa:

Dettagli

Algebra 2. 6 4. Sia A un anello commutativo. Si ricorda che in un anello commutativo vale il teorema binomiale, cioè. (a + b) n = a i b n i i.

Algebra 2. 6 4. Sia A un anello commutativo. Si ricorda che in un anello commutativo vale il teorema binomiale, cioè. (a + b) n = a i b n i i. Testo Fac-smle 2 Durata prova: 2 ore 8 1. Un gruppo G s dce semplce se suo unc sottogrupp normal sono 1 e G stesso. Sa G un gruppo d ordne pq con p e q numer prm tal che p < q. (a) Il gruppo G può essere

Dettagli

COSTRUIRE UN PICCOLO SET DI DATI

COSTRUIRE UN PICCOLO SET DI DATI COSTRUIRE UN PICCOLO SET DI DATI Indvduazone degl obettv dello studo Indvduazone delle varabl che possono autare l raggungmento degl obettv dello studo Preparazone degl strument d rlevazone PATNO Numero

Dettagli

Regressione Multipla e Regressione Logistica: concetti introduttivi ed esempi

Regressione Multipla e Regressione Logistica: concetti introduttivi ed esempi Regressone Multpla e Regressone Logstca: concett ntroduttv ed esemp I Edzone ottobre 014 Vncenzo Paolo Senese vncenzopaolo.senese@unna.t Indce Note prelmnar alla I edzone 1 Regressone semplce e multpla

Dettagli

lxmi.mi.infn.it/~camera/silsis/laboratorio-1/2-statistica.ppt http://www2.dm.unito.it/paginepersonali/zucca/index.htm Misura:

lxmi.mi.infn.it/~camera/silsis/laboratorio-1/2-statistica.ppt http://www2.dm.unito.it/paginepersonali/zucca/index.htm Misura: Elaborazone de dat geochmc e cenn d statstca lm.m.nfn.t/~camera/slss/laboratoro-1/-statstca.ppt http://www.dm.unto.t/pagnepersonal/zucca/nde.htm Msura: Espressone quanttatva del rapporto fra una grandezza

Dettagli

Probabilità cumulata empirica

Probabilità cumulata empirica Probabltà cumulata emprca Se s effettua un certo numero d camponament da una popolazone con dstrbuzone cumulata F(y), s avranno allora n campon y, y,, y n. E possble consderarne la statstca d ordne, coè

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

CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI

CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI Cenn sulle macchne seuenzal CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI 4.) La macchna seuenzale. Una macchna seuenzale o macchna a stat fnt M e' un automatsmo deale a n ngress e m uscte defnto da: )

Dettagli

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

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

Dettagli

5: Strato fisico: limitazione di banda, formula di Nyquist; caratterizzazione del canale in frequenza

5: Strato fisico: limitazione di banda, formula di Nyquist; caratterizzazione del canale in frequenza 5: Strato fsco: lmtazone d banda, formula d Nyqust; caratterzzazone del canale n frequenza Larghezza d banda d un segnale La larghezza d banda d un segnale è data dall ntervallo delle frequenze d cu è

Dettagli

MODELLO MONOINDICE. R = a + β R. R M = è variabile aleatoria di rendimento del mercato (in Italia può essere usato il MIB 30).

MODELLO MONOINDICE. R = a + β R. R M = è variabile aleatoria di rendimento del mercato (in Italia può essere usato il MIB 30). ODELLO ONOINDICE Il rendmento d un ttolo uò essere scrtto come: R = a + β R (1) dove: R = rendmento dell -mo ttolo; a = comonente aleatora del rendmento, ndendente dall andamento del mercato; R = è varable

Dettagli

Appunti di Econometria

Appunti di Econometria Appunt d Econometra ARGOMENTO [4]: VARIABILI DIPENDENTI BINARIE Mara Lusa Mancus Unverstà Boccon Novembre 200 Introduzone Ne modell econometrc studat fno ad ora la varable dpendente, y, è sempre stata

Dettagli

MACROECONOMIA A.A. 2014/2015

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

Dettagli

ELEMENTI DI STATISTICA PARTE 1

ELEMENTI DI STATISTICA PARTE 1 ELEMETI DI STATISTICA PARTE. ITRODUZIOE. La parola statstca. Cenn storc.3 Gl studos.4 La statstca moderna.5 Le font statstche. DEFIIZIOI 3. Una defnzone d statstca 3. I fenomen collettv 3.3 Untà statstche,

Dettagli

La t di Student. Per piccoli campioni si definisce la variabile casuale. = s N. detta t di Student.

La t di Student. Per piccoli campioni si definisce la variabile casuale. = s N. detta t di Student. Pccol campon I parametr della dstrbuzone d una popolazone sono n generale ncognt devono essere stmat dal campone de dat spermental per pccol campon (N N < 30) z = (x µ)/ )/σ non ha pù una dstrbuzone gaussana

Dettagli

Economie di scala, concorrenza imperfetta e commercio internazionale

Economie di scala, concorrenza imperfetta e commercio internazionale Sanna-Randacco Lezone n. 14 Econome d scala, concorrenza mperfetta e commerco nternazonale Non v è vantaggo comparato (e qund non v è commerco nter-ndustrale). S vuole dmostrare che la struttura d mercato

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

- Riproduzione riservata - 1

- Riproduzione riservata - 1 Razze: Setter Inglese Bracco Francese tpo Prene D Franco Barsottn Va Bugallo 1b 56040 Crespna (PI) www.allevamentodelbugallo.t nfo@allevamentodelbugallo.t Parentela e consangunetà; Parentela; genetcamente

Dettagli

MOBILITA DI CAPITALI

MOBILITA DI CAPITALI Poltca Economca dell'unone Europea MOBILITA DI CAPITALI Prof. Roberto Lombard Prof. Roberto Lombard 1 Le Econome moderne hanno un elevato grado d nterazone ed ntegrazone de Mercat Fnanzar ed de Captal

Dettagli

Newsletter "Lean Production" Autore: Dott. Silvio Marzo

Newsletter Lean Production Autore: Dott. Silvio Marzo Il concetto d "Produzone Snella" (Lean Producton) s sta rapdamente mponendo come uno degl strument pù modern ed effcac per garantre alle azende la flessbltà e la compettvtà che l moderno mercato rchede.

Dettagli

Propagazione degli errori statistici. Test del χ 2 per la bontà di adattamento. Metodo dei minimi quadrati.

Propagazione degli errori statistici. Test del χ 2 per la bontà di adattamento. Metodo dei minimi quadrati. Propagazone degl error statstc. Test del χ per la bontà d adattamento. Metodo de mnm quadrat. Eserctazone 14 gennao 004 1 Propagazone degl error casual Sano B 1,..., B delle varabl casual con valor attes

Dettagli

STATISTICA APPLICATA Prof.ssa Julia Mortera. Concentrazione

STATISTICA APPLICATA Prof.ssa Julia Mortera. Concentrazione STATISTICA APPLICATA Prof.ssa Julia Mortera Concentrazione Questo materiale non sufficiente per la conoscenza/preparazione dell argomento per il quale si rimanda al testo: Cicchitelli (2012) Statistica:

Dettagli

PARENTELA e CONSANGUINEITÀ di Dario Ravarro

PARENTELA e CONSANGUINEITÀ di Dario Ravarro Introduzone PARENTELA e CONSANGUINEITÀ d Daro Ravarro 1 gennao 2010 Lo studo della genealoga d un ndvduo è necessaro al fne d valutare la consangunetà dell ndvduo stesso e la sua parentela con altr ndvdu

Dettagli

Rappresentazione dei numeri PH. 3.1, 3.2, 3.3

Rappresentazione dei numeri PH. 3.1, 3.2, 3.3 Rappresentazone de numer PH. 3.1, 3.2, 3.3 1 Tp d numer Numer nter, senza segno calcolo degl ndrzz numer che possono essere solo non negatv Numer con segno postv negatv Numer n vrgola moble calcol numerc

Dettagli

Matematica II: Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica

Matematica II: Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Matematca II: Calcolo delle Probabltà e Statstca Matematca ELT A-Z Docente: dott. F. Zucca Eserctazone # 8 Gl esercz contrassegnat con (*) sono tratt da Eserc. 2002-2003- Prof. Secch # 0 - Statstca Matematca

Dettagli

Intorduzione alla teoria delle Catene di Markov

Intorduzione alla teoria delle Catene di Markov Intorduzone alla teora delle Catene d Markov Mchele Ganfelce a.a. 2014/2015 Defnzone 1 Sa ( Ω, F, {F n } n 0, P uno spazo d probabltà fltrato. Una successone d v.a. {ξ n } n 0 defnta su ( Ω, F, {F n }

Dettagli

Soluzione esercizio Mountbatten

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

Dettagli

Misure Topografiche Tradizionali

Misure Topografiche Tradizionali Msure Topografche Tradzonal Grandezze da levare ngol Dstanze Gonometr Dstanzometro Stazone Totale Prsma Dslvell Lvello Stada Msure Strettamente Necessare Soluzone geometrca Msure Sovrabbondant Compensazone

Dettagli

Concetti principale della lezione precedente

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

Dettagli

MORFOMETRIA DEI BACINI IDROGRAFICI

MORFOMETRIA DEI BACINI IDROGRAFICI MORFOMETRI DEI BCINI IDROGRFICI BCINO IDROGRFICO CURV IPSOGRFIC α(z) area elementare avente quota z a area cumulata progressva area totale del bacno Data la quota Z, fornsce l area complessva a posta a

Dettagli