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Una panoramica completa della statistica descrittiva, introducendo i concetti fondamentali e le tecniche di analisi dei dati. Esplora la rappresentazione grafica dei dati, le distribuzioni statistiche, le misure di tendenza centrale e di variabilità, e gli indici di forma. Il documento include esempi pratici e formule per calcolare le misure statistiche, rendendolo un'utile risorsa per studenti e professionisti.
Tipologia: Schemi e mappe concettuali
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Obiettivo: illustrare la struttura e/o l’andamento di un fenomeno reale attraverso una visualizzazione Grafici Rappresentazioni grafiche per tipo di carattere Carattere Qualitativo= Ortogrammi – Grafici ad Aree, Diagrammi circolari, Ideogramma - Radar Quantitativo discreto= Diagrammi a canne di organo Diagrammi ramo-foglia (stem-leaf) Box-plot Quantitativo continuo (in classi)= Istogramma Box Plot Distribuzioni Distribuzioni statistiche. Classificazione delle unità statistiche secondo le modalità di uno (semplice) o più caratteri (multiple) Distribuzione per unità: Elencazione della modalità con la quale ciascun carattere si presenta Distribuzione di quantità: se esprime l’intensità di un carattere Distribuzione di frequenze: se esprime il numero di volte in cui una modalità di un carattere si presenta. Quando il carattere è il tempo, la distribuzione è chiamata serie storica Le frequenze FREQUENZA ASSOLUTA ni = Numero delle volte in cui una determinata modalità è stata osservata FREQUENZA RELATIVA fi = Rapporto tra la frequenza assoluta ed il totale delle frequenze (Freq. Assoluta\ tot freq ass.)= f i=ni /n 0≤f i≤ Fi= frequenza relativa ni=frequenza assoluta n=tot frequenze assolute FREQUENZA PERCENTUALE= Frequenza relativa x 100 ( f i=ni /n x 100) FREQUENZA CUMULATA= Somma della frequenza assoluta di una classe e delle frequenze assolute che la precedono FREQUENZA RELATIVA CUMULATA= Somma della frequenza relativa di una modalità e le precedenti FREQUENZA PERCENTUALE CUMULATA= Somma della frequenza percentuale di una modalità e le precedenti In modo speculare si possono calcolare le FREQUENZE RETROCUMULATE ASSOLUTE, RELATIVE O PERCENTUALI, sommando le frequenze a partire dall’ultima classe fino alla prima. MODA= Valore più alto della frequenza assoluta MEDIA= tot x\ numero x (modalità) LE MEDIE La media tende ad esprime una la posizione di centro ideale sul quale gravitano tutti gli elementi che compongono la distribuzione (indice di posizione o tendenza centrale). Proprietà: • Conservazione dell’Unità di Misura • Monotonia: Se in una distribuzione almeno uno dei valori aumenta e gli altri restano invariati, la media non deve diminuire • Consistenza: si i termini di una
distribuzione sono tutti uguali tra di loro, la media deve essere uguale al termine costante. • Internalità: la media non deve essere < al valore più piccolo, né > del valore più grande della distribuzione
Se la variabile è quantitativa o presenta numerose modalità , si può ricorrere alla distribuzione in classi Elementi fondamentali per la distribuzione in classi: Estremi – Valore minimo e Valore Massimo della Classe Ampiezza della classe - Per ampiezza della classe si intende la differenza tra l’estremo superiore e l’estremo inferiore della classe Densità di frequenza - Per densità di classe si intende il rapporto tra la frequenza ass e l’ampiezza della classe Valore centrale - Il valore centrale della classe è la semisomma dei due estremi MEDIA IN CLASSI= sommatoria di Valore centrale x freq. Assolute di ogni classe *Diviso tot freq assolute MEDIANA= (N+1)\2 è il valore che occupa la posizione centrale CLASSE MEDIANA= Si individua individuando la prima frequenza cumulata relativa percentuale ≥ MEDIANA PER CLASSI= è uguale all’estremo inferiore della classe mediana+ (0.5- la frequenza cumulata rel della classe pre mediana\ freq cumulata relativa classe mediana- freq cumulata relativa della classe pre mediana) x ampiezza classe Me≅Infm+ (0,5- Fm-1) x ∆m ( Fm – Fm-1) Infm = estremo inferiore classe mediana Fm-1= freq cumulata relativa della classe pre-mediana Fm= freq cumulata relativa della classe mediana ∆m= ampiezza della classe INDICE DI ETEROGENEITà di Gini= 1- somma delle frequenze relative, ognuna al quadrato INDICE DI ETEROGENEITà NORMALIZZATO= IEN= IE(N-1)\N con N numero di variabili IEmax= N-1\N Minima eterogeneità= 0 Massima eterogeneità=
INDICE DI ASIMMETRIA pearson (AS)= media-mediana/σ σ=sqm quando è maggiore di 0 l’asimmetria è positiva, =0simmetrica, <0 coda a sinistra as negativa Proprietà trasformazione dei dati Y=aX+b a=costante di riscalo b=di traslazione MEDIA Y= amediax+b VARIANZA Y= a^2varianza x Connessione tra due variabili valori attesi o freq teoriche= marginale di riga*marginale di colonna/numerosità totale chi-quadrato(x^2)= sommatoria (freq osservate-freq teoriche)^2/freq teoriche indice di contingenza quadratica (phi)=Φ^2= x^2/n V di Cramer= radice quadrata di (Φ^2/valore minimo tra n righe -1 e n colonne -1) Perfetta indipendenza v=0 Perfetta dipendenza V= Dipendenza in media
0=indipendenza in media 1=assenza di variabilità interna ai gruppi Dev tra=Devb= sommatoria di (media ciascun gruppo – media generale)^2 * n gruppo(fa tot del gruppo) Dev nei=Devw=sommatoria(valore centrale- media gruppo)^2f.a.gruppo Devb+devw=devtot Retta di regressione Intercetta a= mediay - bmediax Coeff di regressione b= codev(x,y)/devianza x (o con varianza) Y=a+bx Fai tabella dei prodotti degli scarti x-mediaxy-mediay Codevianza=sommatoria di (x-mediax)(y-mediay) Covarianza= codevianza/n Devianza x= sommatoria (x-mediax)^ Varianza x= devianza/n Trovare anche quelle di y Bontà di adattamento Coefficiente di determinazione=R^2= covarianza^2(x,y)/varxvary 1=adattamento perfetto 0=il modello utilizzato non è utile a spiegare le yi Coeff di correlazione=r= cov(x,y)/radice di varxvary o covx,y/SQMx*SQMy positivo=correlazione lineare positiva, 0=assenza di correlazione negativo=correlazione negativa
PROBABILITà Binomiale XondaB(n,p) P(x=k)= q=1-p Valore atteso= np Varianza= npq Moda=p(n+1) Indice asimmetria=q-p/radice di np*q Quando P(x≥1) puoi fare= 1-p(x=0) Normale X onda N(0,1)----xondaN(media,varianza) Stima probabilità con x e normale senza alfa --P(x>numero) si trova Z con z=x-media(μ)/ σ (sqm), si trova z associato e si fa 1-z --P(x<num)si trova z con z=… e si trova z associato --P(num<x<)si trova z con z=…, si trovano le z associate, si fa 1-num più piccolo, si fa numero più grande-il risultato. Varianza può essere anche=media dei quadrati-quadrato della media Livello di significatività= α reg di rifiuto Livello di confidenza= 1-α reg di accettazione Test d’ipotesi per la media = z(x barra)=(xmedio-μ) / (σ/radice di n) Test d’ipotesi per la freq relativa = z=(P-P 0 )/radice di (P 0 (1-P)/n) P=Casi favorevoli/Casi totali Se H 1 è bilaterale fai alfa/2 se no usi alfa normale Zα=ciò che trovo sulla tabella valore di alfa Zα/2=ciò che trovo sulla tabella corrispondente al valore di α/ Zα mi delinea la reg di rifiuto sul grafico mentre z del test è il valore di ipotesi di cui andremo a verificare il posto Errore I tipo: rifiuto vera Errore II tipo: accetto falsa sostituisco p0 con i valori di h Quando verifichi un’UGUAGLIANZA metti z del test sempre in valore assoluto Test d’ipotesi per il confronto tra due proporzioni:
Teorema di Bayes Calcolo combinatorio Stimatore non distorto della deviazione standard quando n è piccolo, senza radice è varianza