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ELABORATO DATI HACKER CON R, Esercizi di Statistica Economica

Elaborato di Statistica per Economia e Impresa per a.a. 2022-23 Voto: +2

Tipologia: Esercizi

2022/2023

In vendita dal 23/12/2022

pip1123
pip1123 🇮🇹

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> #ELABORATO DATI HACKER CON R !
> #Elaborato Esame Statistica per economia e impresa - Anno Accademico 2022-23!
> #Studente: Bottarelli Alessandro - N. matricola: 0082200050!
> !
> #Riporto i dati presenti in tabella dell'elaborato:!
> #Il primo è quello dei tentativi di hackeraggio!
> tentativi <- c(3, 2, 1, 6, 4, 1, 1, 4, 5, 2)!
>#Il secondo è quello degli utenti ogni ora (in migliaia)!
> utenti <- c(15, 8, 6, 25, 15, 5, 6, 18, 22, 10)!
#inizio a svolgere i calcolo richiesti:!
#a) Calcolo la media dei tentativi di hackeraggio!
#utilizzo la funzione messa a disposizione da R: mean(x)!
Media_Tentativi <- mean(tentativi)!
> Media_Tentativi!
[1] 2.9!
> #a) Calcolo la media degli utenti ogni ora (in migliaia)!
> Media_Utenti <- mean(utenti)!
> Media_Utenti!
[1] 13!
> #b) Calcolo la mediana dei tentativi di hackeraggio!
> #utilizzo la funzione messa a disposizione da R: median(x)!
> Mediana_Tentativi <- median(tentativi)!
> Mediana_Tentativi!
[1] 2.5!
> #b) Calcolo la mediana degli utenti ogni ora (in migliaia)!
> Mediana_Utenti <- median(utenti)!
> Mediana_Utenti!
[1] 12.5!
> #c) Calcolo la varianza dei tentativi di hackeraggio!
> Varianza_Tenativi <- mean((tentativi-mean(tentativi))^2)!
> Varianza_Tenativi!
[1] 2.89!
> #Calcolo la varianza degli utenti ogni ora (in migliaia)!
> Varianza_Utenti <- mean((utenti-mean(utenti))^2)!
> Varianza_Utenti!
[1] 45.4!
> #d) Calcolo del coecente di variazione dei tentativi di hackeraggio!
> Coe_variaz_tentativi <- sqrt(mean((tentativi-mean(tentativi))^2))/mean(tentativi)!
> Coe_variaz_tentativi!
[1] 0.5862069!
> #e) Calcolo la correlazione tra gli utenti e i tentativi di hackeraggio!
> #utilizzo la formula messa a disposizione da R: cor(x)!
> Corr_utenti_tentativi <- cor(utenti, tentativi)!
> Corr_utenti_tentativi!
[1] 0.9865102!
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> #ELABORATO DATI HACKER CON R

#Elaborato Esame Statistica per economia e impresa - Anno Accademico 2022- #Studente: Bottarelli Alessandro - N. matricola: 0082200050

#Riporto i dati presenti in tabella dell'elaborato: #Il primo è quello dei tentativi di hackeraggio tentativi <- c(3, 2, 1, 6, 4, 1, 1, 4, 5, 2) #Il secondo è quello degli utenti ogni ora (in migliaia) utenti <- c(15, 8, 6, 25, 15, 5, 6, 18, 22, 10) #inizio a svolgere i calcolo richiesti: #a) Calcolo la media dei tentativi di hackeraggio #utilizzo la funzione messa a disposizione da R: mean(x) Media_Tentativi <- mean(tentativi) Media_Tentativi [1] 2. #a) Calcolo la media degli utenti ogni ora (in migliaia) Media_Utenti <- mean(utenti) Media_Utenti [1] 13 #b) Calcolo la mediana dei tentativi di hackeraggio #utilizzo la funzione messa a disposizione da R: median(x) Mediana_Tentativi <- median(tentativi) Mediana_Tentativi [1] 2. #b) Calcolo la mediana degli utenti ogni ora (in migliaia) Mediana_Utenti <- median(utenti) Mediana_Utenti [1] 12. #c) Calcolo la varianza dei tentativi di hackeraggio Varianza_Tenativi <- mean((tentativi-mean(tentativi))^2) Varianza_Tenativi [1] 2. #Calcolo la varianza degli utenti ogni ora (in migliaia) Varianza_Utenti <- mean((utenti-mean(utenti))^2) Varianza_Utenti [1] 45. #d) Calcolo del coefficente di variazione dei tentativi di hackeraggio Coeff_variaz_tentativi <- sqrt(mean((tentativi-mean(tentativi))^2))/mean(tentativi) Coeff_variaz_tentativi [1] 0. #e) Calcolo la correlazione tra gli utenti e i tentativi di hackeraggio #utilizzo la formula messa a disposizione da R: cor(x) Corr_utenti_tentativi <- cor(utenti, tentativi) Corr_utenti_tentativi [1] 0.

#f) I coefficienti della regressione tra Tentativi di hackeraggio (y) e Utenti orari (x) #La retta di regressione è: y=a+bx #Utilizzo la funzione messa a disposizione da R: lm(y~x) Coeff_Regressione <- lm(tentativi~utenti) Coeff_Regressione Call: lm(formula = tentativi ~ utenti) Coefficients: (Intercept) utenti -0.3357 0. #g) Esprimi un breve commento: #Dall'analisi della correlazione tra utenti e tentaivi di hackeraggio, approssimando il risultato ad 1, possiamo dire che tra le due variabili vi è una relazione diretta #Dall’analisi di regressione, "a" è l’intercetta e "b" il coefficiente angolare della retta di regressione, ossia la pendenza della retta.