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FORMULARIO SECONDO PARZIALE DI STATISTICA (Prof. Bacci), Formulari di Statistica

Formulario per il secondo parziale di statistica (Prof. Bacci UNIFI)

Tipologia: Formulari

2022/2023

Caricato il 21/12/2022

aizitels
aizitels 🇮🇹

4.5

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bg1
ASSOCIAZIONE TRA VAR. NOMINALI ( )χ2
Freq. relative:𝑥
𝑛
Freq. cond:𝑥
𝑛𝑖
FREQ. ATTESA 𝑛𝑖𝑗=𝑛𝑖×𝑛𝑗
𝑛
DI PEARSON χ2𝑠𝑜𝑚𝑚𝑎 (𝑓𝑟𝑒𝑞. 𝑜𝑠𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑡𝑎 − 𝑓𝑟𝑒𝑞. 𝑎𝑡𝑡𝑒𝑠𝑎)2
𝑓𝑟𝑒𝑞. 𝑎𝑡𝑡𝑒𝑠𝑎
GDL → (n righe - 1) (n colonne -1)
×
RSA in una tabella 2x2 basta calcolarlo una volta
𝑛𝑖𝑗 𝑛𝑖×𝑛𝑗
𝑛
𝑛𝑗×𝑛𝑖
𝑛×1−𝑛𝑖
𝑛
( )
×1−𝑛𝑗
𝑛
( )
ODD → 𝑝𝑛
1− 𝑝𝑛
ODDS RATIO 1 (OR) in una tabella 2x2 (con PROBABILITA’)
𝑝1/1− 𝑝1
𝑝2/1− 𝑝2
ODDS RATIO 2 (OR) in una tabella 2x2 (con FREQ. ASSOLUTA)
𝑎×𝑑
𝑏×𝑐
RELATIVE RISK (RR) 𝑝1
𝑝2
pf3
pf4
pf5

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Scarica FORMULARIO SECONDO PARZIALE DI STATISTICA (Prof. Bacci) e più Formulari in PDF di Statistica solo su Docsity!

ASSOCIAZIONE TRA VAR. NOMINALI ( χ )

2

Freq. relative :

Freq. cond :

● FREQ. ATTESA → 𝑛 𝑖𝑗 =

𝑛𝑖×𝑛𝑗

● χ DI PEARSON

2 𝑓𝑟𝑒𝑞. 𝑎𝑡𝑡𝑒𝑠𝑎 ● GDL → (n righe - 1) ×(n colonne -1)

RSA → in una tabella 2x2 basta calcolarlo una volta

𝑛𝑖×𝑛𝑗 𝑛 𝑛𝑗×𝑛𝑖

𝑛 × 1−^

𝑛𝑖

( 𝑛)× 1−^

𝑛𝑗

● ODD →

● ODDS RATIO 1 (OR) → in una tabella 2x2 (con PROBABILITA’)

ODDS RATIO 2 (OR) → in una tabella 2x2 (con FREQ. ASSOLUTA)

𝑎×𝑑

𝑏×𝑐

● RELATIVE RISK (RR) →

TEST SULLA PROPORZIONE (N>100)

● 𝑍 denominatore = S ; confronto con alfa 𝑝 =

𝑝−π π−(1−π) 𝑛

TEST CONFRONTO PROP. INDIPENDENTI (N>100)

● 𝑍 confronto con alfa mezzi 𝑃1−𝑃 =

(π1−π2)

π(1−π)× (^) ( (^) 𝑛1^1 + (^) 𝑛2^1 )

● π 𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 =

ASSOCIAZIONE TRA VARIABILI ORDINALI

● INDICE GAMMA → γ =

CORRELAZIONE

COVARIANZA → σ𝑥𝑦 = 𝑠𝑜𝑚𝑚𝑎 (𝑥𝑖 − μ𝑥)(𝑦𝑖 − μ𝑦)

CORRELAZIONE (PEARSON) → ρ 𝑋𝑌 =

σ𝑥𝑦 σ𝑥× σ𝑦^ ± 1

RETTA DI REGRESSIONE

RETTA STIMATA → 𝑦 = α + β𝑥

● β = covarianza xy / varianza x (ds alla seconda)

2

● α = 𝑦 − β𝑥

TEST DI IPOTESI PER β

● Confronto tra 𝑡 e β,𝑛−

𝑡 (^) α 2 ,𝑛−

SE FORMULO L’IPOTESI NULLA CON ρ𝑥𝑦 = 0 →𝑡

=

1−𝑟𝑥𝑦^2 𝑛−

MODELLO DI REGRESSIONE MULTIPLA

● 𝑦 = α + β 1 𝑥 + β 2 𝑧 + ε se i due beta sono uguali, z non influisce nella relazione.

TIPI DI RELAZIONE

MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE MULTIPLA

● 𝑦 = α + β 1 𝑥 1 + β 2 𝑥 2 +... + β𝑘𝑥𝑘 + ε I beta coefficienti di regressione parziali

MINIMI QUADRATI NELLA REGRESSIONE MULTIPLA

VARIANZA CONDIZIONATA → 𝑠 = num → SSE

2 𝑠𝑜𝑚𝑚𝑎(𝑦𝑖−𝑦𝑖)^2

● 𝑅 ; 0 e 1

= 1 −

COEFFICIENTE DI CORREL. MULTIPLA → 𝑟 0 a 1 𝑦𝑦

= 𝑅

2

● COEFFICIENTE DI CORREL. PARZIALE → 𝑟𝑌𝑋 2 |𝑋 1

=

𝑟𝑌𝑋 2

×𝑟𝑋1𝑋

(^ 1−𝑟 (^) 𝑌𝑋1^2 ) (1−𝑟 (^) 𝑋1𝑋2^2 )

INFERENZA NELLA REGRESSIONE MULTIPLA

LIMITE INFERIORE → β − 𝑡 (^) α 2 ,𝑛−^

× 𝑆𝐸(β)

LIMITE SUPERIORE → β + 𝑡 (^) α 2 ,𝑛−^

× 𝑆𝐸(β)

● TEST D’IPOTESI → t =

β 𝑆𝐸(β) ● T CRITICO → ; gdl = n - (k + 1) α 2

INFERENZA PER L’INSIEME COMPLESSIVO (ANOVA)

● 𝐹 con H0 → beta = 0 𝑘,𝑛−(𝑘+1) = (𝑇𝑆𝑆−𝑆𝑆𝐸)/𝑘 𝑆𝑆𝐸/𝑛−(𝑘+1)

● 𝐹 con H0 → rho = 0 𝑘,𝑛−(𝑘+1) =

𝑅^2 /𝑘 (1−𝑅^2 )/𝑛−(𝑘+1)