Corso di Laurea in Scienze e Tecnologie Biomolecolari. NOME COGNOME N. Matr.



Documenti analoghi
Corso di Laurea in Scienze e Tecnologie Biomolecolari. NOME COGNOME N. Matr.

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Tema A Se due eventi A e B sono indipendenti e tali che P (A) = 1/2 e P (B) = 2/3, si può certamente concludere che

Test statistici di verifica di ipotesi

Esercitazione #5 di Statistica. Test ed Intervalli di Confidenza (per una popolazione)

Università di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica. 18 dicembre 2008

Statistica e biometria. D. Bertacchi. Variabili aleatorie. V.a. discrete e continue. La densità di una v.a. discreta. Esempi.

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2014/2015 Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica

Tabella iniziale con i dati. Malattia Malati Non malati Totale Test Positivo 183 Negativo 280 Totale Calcolo i valori mancanti per differenza

Statistica. Lezione 6

1a) Calcolare gli estremi dell intervallo di confidenza per µ al 90% in corrispondenza del campione osservato.

1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario:

Metodi statistici per le ricerche di mercato

2 CERTAMEN NAZIONALE DI PROBABILITA E STATISTICA FELICE FUSATO Fase di Istituto 15 febbraio 2011

Si considerino gli eventi A = nessuno studente ha superato l esame e B = nessuno studente maschio ha superato l esame. Allora A c B è uguale a:

Probabilità discreta

Probabilità condizionata: p(a/b) che avvenga A, una volta accaduto B. Evento prodotto: Evento in cui si verifica sia A che B ; p(a&b) = p(a) x p(b/a)

Primi esercizi per gli studenti del corso di Statistica ed Elementi di Probabilita

STATISTICA IX lezione

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza

CORSO DI CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA. Esercizi su eventi, previsioni e probabilità condizionate

CAPITOLO 8 LA VERIFICA D IPOTESI. I FONDAMENTI

Soluzioni degli Esercizi del Parziale del 30/06/201 (Ippoliti-Fontanella-Valentini)

Temi di Esame a.a Statistica - CLEF

Statistiche campionarie

ESAME DI STATISTICA Nome: Cognome: Matricola:

Test sul calcolo della probabilità

CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 7

Psicometria (8 CFU) Corso di Laurea triennale STANDARDIZZAZIONE

matematica probabilmente

Verifica di ipotesi

Esercizi di Probabilità e Statistica

E naturale chiedersi alcune cose sulla media campionaria x n

Capitolo 11 Test chi-quadro

Per poter affrontare il problema abbiamo bisogno di parlare di probabilità (almeno in maniera intuitiva). Analizziamo alcune situazioni concrete.

Esame di Statistica del 17 luglio 2006 (Corso di Laurea Triennale in Biotecnologie, Università degli Studi di Padova).

CP110 Probabilità: Esame del 3 giugno Testo e soluzione

ELEMENTI DI STATISTICA

1. la probabilità che siano tutte state uccise con pistole; 2. la probabilità che nessuna sia stata uccisa con pistole;

Matematica Applicata. Probabilità e statistica

LA STATISTICA NEI TEST INVALSI

PROVE D'ESAME DI CPS A.A. 2009/ altrimenti.

Corso di Statistica. Corso di Laurea in Ingegneria Edile. Ingegneria Tessile. Docente: Orietta Nicolis

Calcolo delle Probabilità

Elementi di Psicometria

Matematica 1 - Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica

Statistica inferenziale, Varese, 18 novembre 2009 Prima parte - Modalità C

Esercitazione n.1 (v.c. Binomiale, Poisson, Normale)

PROBABILITA MISURARE L INCERTEZZA Lanciamo due dadi, facciamo la somma dei punteggi ottenuti. Su quale numero mi conviene scommettere?

INdAM QUESITI A RISPOSTA MULTIPLA

Esercizi di Probabilità e Statistica

Università degli Studi di Cassino, Anno accademico Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno

Genetica. Mendel e la genetica

I ESERCITAZIONE. Gruppo I 100 individui. Trattamento I Nuovo Farmaco. Osservazione degli effetti sul raffreddore. Assegnazione casuale

Un po di statistica. Christian Ferrari. Laboratorio di Matematica

Capitolo 4 Probabilità

Una sperimentazione. Probabilità. Una previsione. Calcolo delle probabilità. Nonostante ciò, è possibile dire qualcosa.

Metodi Matematici e Informatici per la Biologia Maggio 2010

La distribuzione Normale. La distribuzione Normale

Potenza dello studio e dimensione campionaria. Laurea in Medicina e Chirurgia - Statistica medica 1

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Intervalli di confidenza

PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE

Esercizi di Calcolo delle Probabilita (I)

Metodi statistici per l economia (Prof. Capitanio) Slide n. 9. Materiale di supporto per le lezioni. Non sostituisce il libro di testo

= variazione diviso valore iniziale, il tutto moltiplicato per 100. \ Esempio: PIL del 2000 = 500; PIL del 2001 = 520:

Criteri di Valutazione della scheda - Solo a carattere indicativo -

Microeconomia per la Finanza - Esercitazione 3 Bayesian updating

Convertitori numerici in Excel

Facoltà di Psicologia Università di Padova Anno Accademico

ANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2

Teoria dei Giochi. Anna Torre

generazione filiale ibridi

ESTRAZIONE DI RADICE

LA STATISTICA si interessa del rilevamento, dell elaborazione e dello studio dei dati; studia ciò che accade o come è fatto un gruppo numeroso di

Corso di Matematica. Corso di Laurea in Farmacia, Facoltà di Farmacia. Università degli Studi di Pisa. Maria Luisa Chiofalo.

Anteprima Finale Categoria Corsi di Statistica

I ricavi ed i costi di produzione

Un gioco con tre dadi

Analizza/Confronta medie. ELEMENTI DI PSICOMETRIA Esercitazione n Test t. Test t. t-test test e confronto tra medie chi quadrato

L Analisi della Varianza ANOVA (ANalysis Of VAriance)

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

NOME:... MATRICOLA:... Scienza dei Media e della Comunicazione, A.A. 2007/2008 Analisi Matematica 1, Esame scritto del x 1.

( x) ( x) 0. Equazioni irrazionali

La pista del mio studio Riflettiamo sulla pista. Guida per l insegnante

GRUPPI SANGUIGNI. Supponendo che la popolazione italiana sia H-W, calcola la probabilità di ogni singolo allele e di ogni genotipo

Tabella 7. Dado truccato

Il mercato assicurativo: selezione avversa, fallimenti del mercato, menù di contratti, assicurazione obbligatoria

Le equazioni. Diapositive riassemblate e rielaborate da prof. Antonio Manca da materiali offerti dalla rete.

Concetto di potenza statistica

LE FUNZIONI A DUE VARIABILI

LEZIONE 3. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010

Test n. 7 Problemi matematici

Esercizi sul calcolo delle probabilità

Percorsi, strategie e geometrie in gioco Complementi e spunti di lavoro Primaria e Secondaria Inferiore

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Statistica. Esercitazione 15. Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it. Università degli studi di Cassino. Statistica. A. Iodice

Le leggi di Mendel esposte in modo ragionato e critico di Luciano Porta

Viene lanciata una moneta. Se esce testa vinco 100 euro, se esce croce non vinco niente. Quale è il valore della mia vincita?

E NECESSARIO RICORRERE ALLE VARIABILI CASUALI

Transcript:

Corso di Laurea in Scienze e Tecnologie Biomolecolari Matematica e Statistica II Prova di esame dell 11/1/2012 NOME COGNOME N. Matr. Rispondere alle domande nel modo più completo possibile, cercando di giustificare i passaggi. Il compito è diviso in due parti. Per essere ammessi all orale è necessario ottenere almeno metà dei punti possibili in ognuna delle parti. PARTE I ESERCIZIO 1 Si effettua il seguente esperimento: dapprima si lancia una moneta (bilanciata). Se il risultato è T (testa) allora si lancia un dado (bilanciato). Se il risultato è C (croce) allora si lanciano due dadi, uno rosso e uno blu, entrambi bilanciati. Rispondere alle seguenti domande: (a) Sapendo che dal lancio della moneta è uscita C, calcolare la probabilità che la somma dei punteggi ottenuti lanciando i 2 dadi (quello rosso e quello blu) sia 4. (b) Calcolare la probabilità di ottenere 4 (vuoi come somma del punteggio dei due dadi lanciati, vuoi come punteggio dell unico dado lanciato). (c) Calcolare la probabilità che sia uscita T, sapendo che abbiamo ottenuto 4.

ESERCIZIO 2 Si sa che incrociando fra di loro piselli di una varietà ibrida, la probabilità che la pianta risultante abbia frutto giallo è di 1/4, che abbia frutto verde è di 3/4. Producendo 600 piante da questo incrocio, qual è la probabilità di averne almeno il 28% a frutto giallo? Scrivere la formula esatta per tale probabilità, e calcolatela tramite l approssimazione normale. Se anziché 600, analizzassimo 6.000 piante, tale probabilità sarebbe minore, uguale o maggiore? Rispondete con un ragionamento, senza calcolare esplicitamente tale probabilità. DOMANDA 3 Misuriamo la quantità X in un campione di dimensione n. La deviazione standard della media campionaria F è la radice quadrata della varianza campionaria; F è una misura della variazione che si avrebbe nella media campionaria cambiando il campione; F cresce come n al crescere della dimensione n del campione.

PARTE II ESERCIZIO 4 (9 punti) In un controllo di qualità della produzione, si è trovato che il 20% dei pneumatici di un campione non soddisfa gli standard dell azienda. 1. Costruire un intervallo di confidenza al 99% per la proporzione della produzione al di sotto degli standard, se il campione ha dimensione a) n = 10, oppure b) n = 25. Usate il metodo dell approssimazione normale, nei due modi visti a lezione, e discutete se tali approssimazioni siano appropriate. 2. Supponendo che il valore vero della probabilità che un pneumatico non rispetti gli standard sia effettivamente del 20%, come dovremmo scegliere la dimensione del campione n perche l ampiezza dell intervallo di confidenza sia minore di 0.05? 3. Supponiamo ora che lo statistico dell azienda segua i metodi bayesiani e, sulla base delle sue conoscenze dei metodi di produzione, scelga una distribuzione a priori Beta(a, b) con a+b = 10 e valore atteso 5%. Come verrebbe affrontato il caso a) (campione di 10 pneumatici di cui il 20% difettosi)? Mostrare il procedimento con cui si costruirebbe la distribuzione a posteriori (non è necessario trovare i valori di a e b e la formula esatta della distribuzione a posteriori; se ci si riesce, si hanno dei punti extra, qualora si sia comunque raggiunta la sufficienza). Mostrate che cosa si può usare in questa impostazione al posto dell intervallo di confidenza al 99%.

ESERCIZIO 5 (6 punti) In uno studio è stato misurato il costo metabolico di 10 immersioni in cui individui di foca di Weddell (Leptonychotes weddellii) si procuravano del cibo e, per ciascun animale, hanno misurato il costo di un immersione, della stessa durata, in cui la foca non aveva assunto cibo. I dati 1 (in ml O 2 kg 1 ) sono i seguenti: Individuo Consumo dopo un immersione senza cibo Consumo dopo un immersione con cibo 1 42,2 71,0 2 51,7 77,3 3 59,8 82,6 4 66,5 96,1 5 81,9 106,6 6 82,0 112,8 1. erificate (ad un livello di significatività del 5%) l ipotesi che l alimentazione non aumenti il costo metabolico di un immersione 2. Trovate un intervallo di confidenza al 95% per la variazione media del consumo di ossigeno nelle immersioni con cibo rispetto a quelle senza cibo. 1 per semplificare i conti li presento solo per 6 foche.

ESERCIZIO 6 Un esperimento di incrocio di due varietà pure di piselli ha dato, alla generazione F 2, i seguenti risultati DD Dr rd rr Totale 212 65 81 42 400 dove D e r rappresentano il gene dominante e quello recessivo a due loci. erificate se tali risultati sono compatibili con le leggi di Mendel che prevederebbero frequenze di 9/16, 3/16, 3/16, 1/16 per i quattro gruppi. DOMANDA 7 Misuriamo la quantità X in un campione di 10 individui prima e dopo avere assunto un farmaco. ogliamo effettuare un test dell ipotesi H 0 che la quantità X sia in media uguale prima e dopo avere assunto il farmaco contro l ipotesi H 1 che X sia in media diversa. F il t-test per campioni accoppiati è preferibile al test (non parametrico) dei segni perché non richiede ipotesi sulla distribuzione di X; F il test dei segni è preferibile al t-test perché è più potente; F la potenza del t-test è la probabilità che venga accettata l ipotesi H 0 quando l ipotesi H 0 è vera.