Variabilità = Informazione

Documenti analoghi
Le misure di variabilità

Classi di reddito % famiglie Fino a Oltre Totale 100

Indipendenza in distribuzione

Indici di Posizione. Gli indici si posizione sono misure sintetiche ( valori caratteristici ) che descrivono la tendenza centrale di un fenomeno

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)

frazione 1 n dell ammontare complessivo del carattere A x

b) Relativamente alla variabile PREZZO, fornire una misura della variabilità della distribuzione attraverso

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

Elementi di Statistica descrittiva Parte II

Stim e puntuali. Vocabolario. Cambiando campione casuale, cambia l istogramma e cambiano gli indici

Formulario e tavole. Complementi per il corso di Statistica Medica

Elementi di Statistica descrittiva Parte III

TRATTAMENTO STATISTICO DEI DATI ANALITICI

ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE

DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II

ALCUNI ELEMENTI DI STATISTICA DESCRITTIVA

Modelli descrittivi, statistica e simulazione

Design of experiments (DOE) e Analisi statistica

STATISTICA DESCRITTIVA

CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metodi Statistici per le decisioni d impresa (Note didattiche) Bruno Chiandotto

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

La volatilità storica, le misure di rischio asimmetrico e la tracking error volatility

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 4 VARIABILI QUANTITATIVE Trasformazioni lineari Indici di covarianza e correlazione

17. FATICA AD AMPIEZZA VARIABILE

STUDIO DEL LANCIO DI 3 DADI

ALCUNI ELEMENTI DI TEORIA DELLA STIMA

Incertezza di misura

Il modello di regressione lineare semplice (1) Studio della dipendenza riepilogo

CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metodi Statistici per le decisioni d impresa (Note didattiche) Bruno Chiandotto

ammontare del carattere posseduto dalle i unità più povere.

Analisi di dati vettoriali. Direzioni e orientazioni

Esercizi di Statistica per gli studenti di Scienze Politiche, Università di Firenze

Marco Riani - Analisi delle statistiche di vendita 1

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

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

per il controllo qualità in campo tessile ing. Piero Di Girolamo

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

COMPLEMENTI DI STATISTICA. L. Greco, S. Naddeo

STATISTICA Lezioni ed esercizi

SCHEDA DIDATTICA N 5

Lezioni del Corso di Fondamenti di Metrologia

13 Valutazione dei modelli di simulazione

Algoritmi e Strutture Dati. Alberi Binari di Ricerca

Università di Firenze Corso di Laurea in Statistica Prova scritta di Statistica II Prof. B. Chiandotto

Lezione 1. I numeri complessi

Statistica degli estremi

Capitolo 2 APPROSSIMAZIONI DI DATI E FUNZIONI CON MATHCAD

Copyright Esselibri S.p.A.

= = stimatori degli indici statistici di variabilità. Definizione della varianza campionaria. Definizione dello scarto quadratico medio.

STATISTICA DESCRITTIVA

CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metodi Statistici per le decisioni d impresa (Note didattiche) Bruno Chiandotto

RAPPRESENTAZIONE ANALITICA DELLE DISTRIBUZIONI STATISTICHE CON R

Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER ATTRIBUTI

Esercitazioni del corso: STATISTICA

Autori. Versione 2.0. Giorgio Della Rocca (*) Marco Di Zio (*) Orietta Luzi (*) Giorgia Simeoni (*) (*) ISTAT - Servizio MTS (**) ISTAT - Servizio PSM

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

Appunti: elementi di Statistica

Esercitazioni di Statistica Dott.ssa Cristina Mollica

Obiettivi. Statistica. Variabili casuali. Spazio di probabilità. Introduzione

Modello dinamico nello spazio dei giunti: relazione tra le coppie di attuazione ai giunti ed il moto della struttura

Vantaggi della stratificazione

RENDITE. Le singole rate possono essere corrisposte all inizio o alla fine di ciascun periodo e precisamente si ha:

Appunti di STATISTICA corso di recupero Docente Sciacchitano ANTONIA MARIA

METODOLOGIA SPERIMENTALE IN AGRICOLTURA

Organizzazione del corso. Elementi di Informatica. Orario lezioni ed esami. Crediti. Dispense e lucidi. Ricevimento studenti

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

In questo capitolo vedremo solamente un caso di rendita, che useremo poi per generalizzare le rendite e dedurre tutti gli altri casi.

Modelli di Schedulazione

Corso TFA - A048 Matematica applicata. Didattica della matematica applicata all economia e alla finanza

Attualizzazione. Attualizzazione

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

MINICORSO: Controllo Statistico di Processo (parte 2/5) di Andrea Saviano

Regime di capitalizzazione composta

Prof.ssa Paola Vicard

Leasing: aspetti finanziari e valutazione dei costi

INDICI STATISTICI MEDIA, MODA, MEDIANA, VARIANZA

PARAMETRI CARATTERISTICI DEI FUNZIONAMENTI A VUOTO (A REGIME) E DI CORTO CIRCUITO (A REGIME)

Titoli obbligazionari (Bond) Tipi di titoli obbligazionari

Corso TFA - A048 Matematica applicata. Didattica della matematica applicata all economia e alla finanza

ARGOMENTO: MISURA DELLA RESISTENZA ELETTRICA CON IL METODO VOLT-AMPEROMETRICO.

ERRATA CORRIGE. L intero contenuto del paragrafo a pagina del Capitolato tecnico Determinazione del Canone è sostituito come segue:

Le variabili casuali semplici

Possibilità e limiti delle previsioni! Concetto di previsione! Concetto di previsione/2! Concetto di previsione/3!

Laboratorio di onde II anno CdL in Fisica

Parte I (introduzione)

Analisi economica e valutazione delle alternative

MATEMATICA E STATISTICA. Dai dati ai modelli, alle scelte: rappresentazione, interpretazione e previsione

COMUNE DI MIRANO PROVINCIA DI VENEZIA REGOLAMENTO

Le 7 fasi dell AMD (PAG.6 M.Fraire-Metodi di AMD CISU, Roma 1994)

Modello e Progetto di un Convertitore Analogico-Digitale Ottico

RISOLUZIONE ENO 10/2005 GUIDA PRATICA PER LA CONVALIDA, IL CONTROLLO QUALITÀ, E LA STIMA DELL INCERTEZZA DI UN METODO ALTERNATIVO DI ANALISI ENOLOGICA

LE MISURE DI VARIABILITÀ DI CARATTERI QUANTITATIVI

( 4) ( ) ( ) ( ) ( ) LE DERIVATE ( ) ( ) (3) D ( x ) = 1 derivata di un monomio con a 0 1. GENERALITÀ

CALCOLO ECONOMICO E FINANZIARIO

Dispensa NOZIONI SULLA TEORIA DEGLI ERRORI DI OSSERVAZIONE

CORSO STATISTICA MATEMATICA LUCIO BERTOLI BARSOTTI

Applicazioni Economiche

Problema della Ricerca

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia

L assorbimento e lo strippaggio

Transcript:

Varabltà e formazoe Lo studo d u feomeo ha seso solo se esso s preseta co modaltà/testà varabl da u soggetto all altro. Ad esempo, se dobbamo studare l reddto ua certa regoe è ecessaro osservare utà statstche co reddt dvers: se osservassmo utà co lo stesso reddto sarebbe utle, o c darebbe alcua formazoe Varabltà = Iformazoe

Idc statstc d varabltà Varabltà: Atttude d u feomeo ad assumere dverse testà Come s msura la varabltà? Dspersoe rspetto ad u cetro Mutua varabltà Mutevolezza delle frequeze Caratterstche d u dce d varabltà V(): Idce d varabltà; c: costate ota ) V x,, x 0 ) V c,,c 0 ) V x c, x c V x,, x v) Se V x, x V y,, y X è pù varable d Y N.B.: U dce d varabltà è sempre maggore o uguale a zero.

Varabltà e fuzoe d rpartzoe emprca Ua fuzoe d rpartzoe emprca molto rpda (che subto ragguge ) dca scarsa varabltà. Vceversa, ua fuzoe d rpartzoe emprca che ragguge molto letamete dca elevata varabltà. Campo d varazoe Rage X x x max m È molto sesble alla preseza d valor aomal Dffereza Iterquatle q q q r s r > s Dffereza tra due quatl equdstat dagl estrem della dstrbuzoe Va va meo sesble alla preseza d valor aomal, ma mao che r ed s s avvcao. 3

Dffereza Iterquartle IQR Q Q 3 È u dce pù robusto del campo d varazoe 4

Varabltà rspetto ad u cetro Obettvo: Stetzzare ua opportua fuzoe degl scart delle sgole testà dall dce d poszoe M prescelto Successoe degl scart: x M, x M,, x M,, x M Og scarto esprme la dstaza d cascua testà dall dce M. La varabltà rspetto ad u cetro può essere defta specfcado dvers mod M. Rcordamo che: Se M x x 0 m Se M Me x Me m 5

Idc d varabltà rspetto ad u cetro Varaza Msura la dspersoe meda toro alla meda artmetca. S calcola come meda artmetca de quadrat degl scart.. Per ua successoe d valor: X = x. Per ua dstrbuzoe d frequeza: k X= x 3. Per ua dstrbuzoe class d frequeza: k X= c 6

Esempo N. bottgle f 3 0,0 4 0,3 3 3 0,0 4 5 0,7 5 0,37 6 4 0,3 Totale 30 k x 30 9 3,97 k x 3,97 3 3,97 4 6 3,97 4 7,97, 4 30 30 Formula alteratva: k x 3 4 6 4 545 3,97 5,73, 4 30 30 7

Esempo c cf, 73 0, 5, 05 0, 45, 96 Classe c f,69,77,73 3 0,5,77,85,8 0 0,85,93,89 3 0,5,93,0,97 5 0,5,0,09,05 9 0,45 Totale 0 k c k c f,73,96 0,5,8,96 0,05,96 0, 45 0,004 Formula alteratva: k c cf,73 0,5,8 0,05 0, 45,96 0,004 8

Scarto quadratco medo (o scostameto quadratco medo, o devazoe stadard) E uguale alla radce quadrata della varaza. Esprme la varabltà ella stessa utà d msura del carattere osservato.. Per ua successoe d valor:. Per ua dstrbuzoe d frequeza: 3. Per ua dstrbuzoe class d frequeza: X = x k X= c k X= x è terpretable come scarto medo toro alla meda; la maggor parte de valor soo compres ell tervallo: [ - ; + ] 9

Propretà della varaza I) 0 X II) Esprme la varabltà ell utà d msura del carattere osservato elevata al quadrato III) X x Formula alteratva per l calcolo della varaza Dm: = x X x x x x x x 0

X IV), trasformazoe leare YX Y Esempo: = = Y = + X X Y 0 3 5 6 4 Y = + X x Y 3 0 0 3 Propretà: Se Y è ua trasformazoe leare d X, la varaza d Y s può otteere moltplcado la varaza d X per : 0 X 0,667 3 3 3 3 5 3 Y,667 3 Y X Y X 0,667,667 Dm: Y y Y x X x X X

Esempo Il prezzo del prodotto MM ha ua varaza par a 0.00 La casa produttrce tede rmodulare prezz d vedta: per og acqurete l uovo prezzo Y sarà determato cosderado ua base d parteza mma par a.5 () a cu adrà agguta ua percetuale del veccho prezzo X par al 0% (). Qual è la varaza de uov prezz d vedta? =.5 = 0. X 0.00 Y =,5 + 0, X Y??? Y X 0. 0, 00 0, 00008

S può, coè, evtare d costrure la sere de uov prezz Y medate la trasformazoe leare: Y =.5 + 0. X per po calcolare la meda artmetca e la varaza: Veccho prezzo (X),99,99,99,09,09,09,09,09,3 Nuovo prezzo (Y) y =y =y =,5 + 0,,99=,898 3 y = =y =,5 + 0,,09=,98 4 8 y =,5+ 0,,3=,96 9 9 Y y. 9 9 9 Y y Y 9. 898. 9. 96. 9 9 0, 00008

V) Decomposzoe della varaza La varaza d X è data dalla somma della meda delle varaze d gruppo (varaza tera) e dalla varaza delle mede d gruppo (varaza estera). Se: G = umero d grupp; j : meda dell -esmo gruppo; j = umerostà dell j-esmo gruppo (j =,.,G); allora: G G X j j j X j j j VARIANZA INTERNA VARIANZA ESTERNA ossa: TOT INT EX T 4

Idc assolut, dc relatv e dc ormalzzat Il valore d u dce assoluto (come la varaza o lo scarto quadratco medo) o da essua formazoe crca l ettà della varabltà, ma può essere utlzzato solo per cofrotare dvers sem d utà statstche base alla varabltà dello stesso carattere (es: l reddto è pù varable Lazo o Campaa?) Per dare ua valutazoe sull ettà della varabltà è ecessaro u tervallo d rfermeto, fsso o faclmete determable, rspetto a cu estrem: [varabltà ulla - varabltà massma] sa possble terpretare l valore dell dce, che tal caso è u dce relatvo Quado tale tervallo d rfermeto è l tervallo [0 - ] l dce è u dce ormalzzato La costruzoe dell tervallo d rfermeto rchede la determazoe del valore massmo che u dce assoluto può assumere su ua determata dstrbuzoe 5

Massma varabltà Il valore massmo che la varaza può assumere u seme d utà statstche co meda par a è: 0 0 max D cosegueza, l valore massmo che può assumere lo scarto quadratco medo ( u seme d utà statstche co meda par a ) è: Formalmete: max 6

Idc d varabltà relatv Coeffcete d varazoe CV X X Msura quato lo s.q.m. è rlevate rspetto all orde d gradezza de valor del carattere X. È u dce dpedete dall utà d msura (è u umero puro) e può essere utlzzato per cofrotare dstrbuzo dverse 0 e 0 Poché: 0 CV Idc d varabltà relatv ormalzzat Scarto quadratco medo relatvo S ottee come rapporto tra l valore assuto dallo scarto ed l valore massmo che esso può assumere per la dstrbuzoe: X X rel max X X 0 rel 7

Esempo N. bottgle f 3 0,0 4 0,3 3 3 0,0 4 5 0,7 5 0,37 6 4 0,3 Totale 30 k x 3,97 k x,43 Scarto quadratco medo:, 43,56 Coeffcete d varazoe: 0 CV 9 5,39,56 CV 0, 39 3,97 Da cofrotare co l tervallo [0; 5,39] Scarto quadratco medo relatvo: 0 rel,56 rel 3, 97 9 0,07 Da cofrotare co l tervallo 8[0; ]

Devaza x dev x = Scostameto semplce medo dalla meda dalla medaa S M= x S Me= x Me