






Studia grazie alle numerose risorse presenti su Docsity
Guadagna punti aiutando altri studenti oppure acquistali con un piano Premium
Prepara i tuoi esami
Studia grazie alle numerose risorse presenti su Docsity
Prepara i tuoi esami con i documenti condivisi da studenti come te su Docsity
Trova i documenti specifici per gli esami della tua università
Preparati con lezioni e prove svolte basate sui programmi universitari!
Rispondi a reali domande d’esame e scopri la tua preparazione
Riassumi i tuoi documenti, fagli domande, convertili in quiz e mappe concettuali
Studia con prove svolte, tesine e consigli utili
Togliti ogni dubbio leggendo le risposte alle domande fatte da altri studenti come te
Esplora i documenti più scaricati per gli argomenti di studio più popolari
Ottieni i punti per scaricare
Guadagna punti aiutando altri studenti oppure acquistali con un piano Premium
Una panoramica introduttiva ai concetti fondamentali della statistica, come campioni, distribuzioni statistiche, misure di dispersione e concentrazione. Esplora le diverse tipologie di caratteri, la loro aggregazione e la rappresentazione grafica delle distribuzioni. Inoltre, introduce concetti chiave come la media, la mediana, i quartili e i percentili, fornendo una base solida per comprendere l'analisi dei dati.
Tipologia: Appunti
1 / 11
Questa pagina non è visibile nell’anteprima
Non perderti parti importanti!







La statistica descrittiva è una branca della statistica che studia i criteri di rilevazione, classificazione, sintesi e rappresentazione dei dati appresi dallo studio di una popolazione o di una parte di essa detta campione. La popolazione è l’insieme delle unità di rilevazione. [# popolazione = N —> numerosità della popolazione] Il campione è la parte della popolazione su cui vengono effettuate le indagini. L’analisi sul campione è meno precisa rispetto a quella sull’intera popolazione. Per estendere i risultati dell’analisi campionaria a tutta la popolazione viene utilizzata una tecnica di calcolo delle probabilità, misurando circa la dimensione dell’errore. Maggiore è la numerosità del campione, più precisa potrebbe essere l’indagine. [# campione = n —> numerosità del campione] Dunque il campione è un sottoinsieme della popolazione è la loro relazione è n <= N. L’oggetto dello studio sono i caratteri (X) che possono essere di natura:
Per migliorare l’analisi è necessario trasformare l’insieme non aggregato di rilevazioni in un insieme aggregato. Questa aggregazione varia a seconda che si tratti di un carattere quantitativo discreto o continuo. AGGREGAZIONE DI UN CARATTERE QUANTITATIVO DISCRETO L’aggregazione di un carattere discreto avviene mediante la distribuzione statistica che indica l’insieme delle coppie ordinate di modalità e frequenza. Le modalità (x*i) sono le osservazioni diverse. [Indichiamo con h il numero delle modalità (h <= N)] La distribuzione statistica può avvenire con frequenze:
La rappresentazione grafica della distribuzione statistica si attua mediante il diagramma delle frequenze che mette in relazione le modalità e le frequenze relative. All’interno del diagramma non vi sono modalità intermedie e la superficie tra le frequenze non ha importanza analitica. AGGREGAZIONE DI UN CARATTERE QUANTITATIVO CONTINUO L’aggregazione di un carattere continuo avviene mediante la distribuzione statistica continua per intervalli, creando una classe di modalità (xi-xi-1), ossia si prendono in considerazione degli intervalli di valori e si procede per classi. Per ogni classe di modalità l’estremo inferiore è incluso e quello superiore è escluso. Se sono presenti valori anomali (outliers) l’ultimo intervallo è n -. La rappresentazione grafica della distribuzione statistica continua per intervalli è data dalla funzione di densità delle frequenze; questa si rappresenta mediante un istogramma che mette in relazione le modalità e la densità di frequenza. Nell’istogramma tutti i punti sull’asse delle ascisse rappresentano una possibile misurazione, dunque la superficie tra le frequenze ha importanza analitica e le aree dei rettangoli indicano la frequenza relativa. La densità di frequenza (fi) è data dal rapporto tra la frequenza relativa e l’ampiezza della classe (xi+1-xi [estremo superiore-estremo inferiore]). Le proprietà della funzione di densità delle frequenze sono:
Ci troviamo nel campo della statistica univariata, ossia che studia un carattere per volta. Si tratta di effettuare un’ulteriore sintesi dell’indagine statistica con una sola variabile attraverso le misure di sintesi, quali:
pari al 50% la mediana è data dalla media aritmetica tra la modalità in cui la frequenza cumulata è 0,5 e la modalità successiva;
La statistica bivariata considera due variabili contemporaneamente, ossia X e Y. Essa analizza:
Le disposizioni con restituzione (D*) sono tutti gli allineamenti che si possono costruire tra n oggetti a classi di r tali che due allineamenti si dicono diversi se:
L’evento si indica con le lettere maiuscole latine che possono avere anche un indice (x es.: A1). Dato un esperimento, dicasi evento qualsiasi fatto fisico o concettuale descritto in una formulazione a parole da un enunciato che ammette solo due risultati logici: vero o falso. LO SPAZIO (O INSIEME) DEI RISULTATI ( ) Dato un esperimento, dicasi spazio dei risultati l’insieme di tutti i possibili risultati, incompatibili tra di loro, connessi ad un determinato esperimento. Si indica con una parentesi graffa contenente tante parentesi tonde contenenti i risultati ottenibili. Gli elementi nella graffa non seguono un ordine prestabilito mentre quelli nelle tonde sì.
Individuiamo una teoria che ci permetta di calcolare a priori la numerosità dello spazio dei risultati: quest’ultima è uguale alla numerosità delle disposizioni con restituzione di n elementi presi in classi di r che a sua volta è uguale a n elevata a r. [Un evento è un elemento dello spazio dei risultati —> A contenuto in ] Possiamo avere:
Esistono tre interpretazioni della probabilità:
Dato un esperimento, determinato l’insieme dei risultati, determinata la classe degli eventi, determinato l’evento contenuto in F, la probabilità di A è data dal numero di casi favorevoli ad A fratto il numero di casi possibili.
o La varianza di una somma algebrica di due variabili è data dalla somma della varianza della prima variabile e della varianza della seconda variabile solo se le due variabili sono tra loro stocasticamente indipendenti.