Analisi delle distribuzioni doppie: dipendenza

Documenti analoghi
Indipendenza in distribuzione

Caso studio 10. Dipendenza in media. Esempio

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

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

Variabilità = Informazione

MEDIA DI Y (ALTEZZA):

Esercitazione 3 del corso di Statistica (parte 1)

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

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

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

I percentili e i quartili

Variabili casuali doppie

La distribuzione statistica doppia (o bivariata)

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

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

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

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

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

Voti Diploma Classico Scientifico Tecn. E Comm Altro

Esercitazione 6 del corso di Statistica (parte 1)

Tabelle Statistiche. Massimo Alfonso Russo Dipartimento di Scienze Economiche, Matematiche e Statistiche Università di Foggia

Esercitazione 4 del corso di Statistica (parte 1)

Capitolo 6 Gli indici di variabilità

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

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

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

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

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

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

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

ELEMENTI DI STATISTICA

L analisi bivariata. L analisi bivariata. L analisi bivariata. Tabelle di contingenza. Corso di. docente: Cristina Davino. a.a.

Caso studio 12. Regressione. Esempio

Statistica. Maura Mezzetti Sono indipendenti i caratteri X e Y? Y Totale. Totale

LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA

LA REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE

CENNI DI STATISTICA DESCRITTIVA BIVARIATA DISTRIBUZIONI MARGINALI RETTA DI REGRESSIONE. Angela Donatiello 1

INDICI DI VARIABILITA

Prof. Massimiliano Giacalone

II Esercitazione: Sintesi delle distribuzioni semplici secondo un carattere di qualsiasi natura.

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

La regressione lineare. Rappresentazione analitica delle distribuzioni

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

ESERCITAZIONE NUMERO 4

Statistica descrittiva Campioni vettoriali

Lezione 4. La Variabilità. Lezione 4 1

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

Compito A1- Soluzioni

Le modalità con cui si esprime la grandezza Ysaranno:

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

Esercitazione 5 del corso di Statistica (parte 1)

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

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA

Correlazione. Obiettivo: studiare la dipendenza fra due fenomeni quantitativi

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

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

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

Var iabili aleatorie continue

Esercizi su Rappresentazioni di Dati e Statistica

DATA MINING PER IL MARKETING (63 ore)

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

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

SECONDA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA gennaio 2005 COMPITO C2

Soluzione degli esercizi sulla statistica descrittiva e gli intervalli di confidenza

ANALISI DELLA REGRESSIONE ANALISI BIVARIATA DELLA REGRESSIONE

Analisi della Dipendenza. Analisi della Dipendenza

Le modalità con cui si esprime la grandezza Ysaranno:

Sommario. Facoltà di Economia francesco mola. Distribuzioni (cont.) Distribuzioni di frequenza. Distribuzioni Distribuzioni di quantità

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

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

Statistica descrittiva per l Estimo

Capitolo 17. Suggerimenti agli esercizi a cura di Elena Siletti. Esercizio 17.1: Suggerimento

Esame di Statistica del 20 Giugno 2014 Corso di Laurea in Economia Docente: S. Giordano

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

Regressione e Correlazione

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

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

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

Daniela Tondini

frazione 1 n dell ammontare complessivo del carattere A x

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

D e f i n i z i o n e d i S t a t i s t i c a

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

2 Le elaborazioni statistiche

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

Analisi di regressione con SAS. Ci interessa. Matrice di covarianza. Esempio: due test su 31 individui PROC CORR PROC GPLOT PROC REG

D e f i n i z i o n e d i S t a t i s t i c a

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

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

Francesco Ciatara ELEMENTI STATISTICA

Le misure di variabilità

Analisi statistiche bivariate

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

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

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

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( A C) Calcolo combinatorio. disposizioni semplici D =n n-1 n-2 L n- k+1 o in alternativa D = n! permutazioni semplici D =P =n!

Approfondimenti Lezione 3. Mara Bruzzi

Associazione tra due variabili quantitative

Come cambia la distribuzione se consideriamo 5 classi equiampie (k=5)? Freq. relativa. Freq. Ass. n i

Transcript:

Varabl statstche bvarate Aals delle dstrbuzo doppe: dpedeza Ccchtell Cap. 9 Utà statstche u u : : : u : : : v.s. bvarata quattatva (, ) : U R, soo le COMPONENT d (,) u uvola d put (scatter plot) u Statstca / Statstca / Dstrbuzo bvarate Supporto (v.s. quattatva) {(, ) R : ( u), ( u u U} S, ), Dstrbuzoe d requeza bvarata {(,, ),,, K,,, K} (, ) : Frequeze cogute { u U : ( u), ( u) } pr(, N ) % protee 6 8 Rappresetazoe graca d ua successoe bvarata Nuvola d put o scatter-plot 5 kcal almeto eerga kcal %protee pzza 7 pae 76 8. pasta 56.8 rso 6 7 ette. bscott 8 6.6 crackers 8 9. grss. Totale 9 69.5 N Frequeze assolute cogute Statstca / Statstca /

_.9.8.7.6.5..... Rappresetazoe graca d ua sere bvarata S S S S S5 Altezza proporzoale alle requeze cogute 5 6 TOT.8.9..7.57.6.87.9..7.9.8....7.8.7.7..5.7.9. 6..85.5 9. 5.57.8.6.85 8. 7.7.8 TOTALE 9.6.8.6 9.9 9..9. Per (,) quattatve: stereogramma co volume proporzoale alle requeze cogute Fuzoe d rpartzoe coguta Dstrbuzoe margale S F { R : (, ) S, per qualche R} ( ) (, ) pr(, ) S + (, ) d (, ) v.s. cotua v.s. dscreta Statstca / 5 Statstca / 6 Dstrbuzo codzoate / Σ : {(, ),,,,} req. assolute codzoate. req. relatve codzoate Aalogamete possoo essere costrute le dstrbuzo codzoate d. Statstca / 7 dpedeza dstrbuzoe S : ~ ' TEOREMA Codzoe ecessara e sucete perché sa dpedete da.. Oppure: ( ).. / Statstca / 8

Dpedeza uzoale uvoca dpede uzoalmete da quado tutte le dstrbuzo codzoate d soo degeer, co. modaltà d. modaltà d TOT TOT 7 9 Vceversa, dpede uzoalmete da quado tutte le dstrbuzo codzoate d soo degeer, co Statstca / 9 Dpedeza uzoale buvoca caratter e dpedoo uzoalmete uo dall altro, co TOT 5 5 TOT 5 9 Statstca / dce d cotgeza quadratca meda (Pearso) ψ.. tabelle * ψ + sego d ( - ) tabelle * ψ m[(-),(-)] Statstca / Dpedeza uzoale esatta () ~D( ),,,, Tot.. Tot... N () ~D( ),,,, ψ - ψ - Tot... Tot.. N Statstca /

C C dce C d Cramèr m ψ [( ), ( ) ] χ dce χ d Pearso ( ) *.. / * ( ) * χ Nψ C dpedeza dstrbuzoe C dpedeza uzoale esatta χ se e soo dpedet χ per N Statstca / Statstca / N χ Formula per l calcolo N χ se e soo dpedet χ per N.. 6 5 Relazoe tra caratter Al varare d S, s osserva ua varazoe sstematca della dstrbuzoe d? costate.5.5.5.5 M() No varazo lear 9 8 7 6 5 ρ 5 6 7 8 9 M( ) costate Statstca / 5 6

Studo della relazoe tra caratter Studo della dpedeza d da : come vara al varare d S? dc d poszoe Varabltà Quatl Pccolo D. (999) 7. (pagg. 89-9) Statstca / 7 Dpedeza meda U U sottoseme rutta gruppo protee mede per gruppo rutta,67 verdura,78 cereal 8,69 TOTALE, v.s. codzoata Statstca / almeto gruppo %protee mele. uva.5 lmo.6 arace.7 pesche.8 baae. pomodor carote. zucche. lattuga.8 patate. spac. pzza bscott 6.6 rso 7 pae 8. crackers 9. pasta.8 ette bsc. grss. Meda margale e mede codzoate M ( ) M( ) M( ).9.8.7.6.5... N M(), / N... Calcolo della meda margale attraverso le mede codzoate Frequeze relatve. gl NORD CENTRO SUD TOTALE...........5......5...8 5.5..5. TOTALE..... 5 5..... *. gl NORD CENTRO SUD TOTALE...........5....9..... 5.5..5. TOTALE.5.5.5.65. 5 5........ - - - - 5 M().5.+.5.+.5..65 M( ) Statstca / 9 Statstca /

dpedeza meda Msura dell dpedeza meda Msura della dverstà tra le mede codzoate dato N Cosderamo la devaza. M ( ), M ( ) ( ). D. dpedete meda da se M( )c, S D sse tutte le mede codzoate soo ugual tra loro Covee ormalzzare la devaza per otteere u dce che vara tra e Statstca / Statstca / Scomposzoe della devaza Dev totmeda dev codzoate+dev mede ( ) ( ) + ( ). D D + R D S Scomposzoe della varaza V( ) M[ σ ( )] + V[ μ ( )] Varaza resdua Varaza spegata M( ) Statstca / M( ) V()M(σ ()) dpedeza meda: μ ()~D(μ ) V()V(μ ()) dped. uz. esatta: ~D(μ ())

Rapporto d correlazoe η V(M( )), η V( ) dpedeza meda se M( )M() S η Dpedeza uzoale esatta se V( ) S η Statstca / 5 dag STAT el 98 secodo l'area d studo e l umero d questoar per dage Area d studo < - 5 5- - 5 >5 TOT M( ) V( ) Demograca 6 8 76. 68.56 Socale 59.7 568. Ecoomca 9 8 97 8.8 6.8 Altre 5 6 5.67 8. Totale 56 7 9 6 7 5.7 95. η η V ( M ( )) V ( ) η.55 76. 95..6 Rapporto d correlazoe Statstca / 6