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Intervallo di confidenza, Schemi e mappe concettuali di Statistica

Università degli Studi di Parma (UNIPR)Statistica

Riassunto intervallo di confidenza

Tipologia: Schemi e mappe concettuali

2024/2025

Caricato il 13/02/2026

camilla-bianchinotti
camilla-bianchinotti 🇮🇹

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-> INTERVALLO DI CONFIDENZA — voglio fase Wa STIMA A-X INTERVA ULNRE z | TEOREMA CENTRAUE NEL UMTE rune o k) (approx. ao media coup.) I. ESS e (rI-xue n N (0,4) quoutQi 7 pese =zx ll Wou Comostiouo Me e ©, 2 e cowe scnuere L LL v= a (4- x) J dobbiamo Quindi fare una STIMA = KE) Mia bi X - stimo di 4 Shwe di © Sw Plasa(r)cbj-\zue2(x)TFed A 3400) no -( e vota Co no | vormedi (a È VAR. (x | 00M WI (9) >F (e "x ! px sì s ‘ cam piouà piccoli | x_P veri tel ll tedp(M>Fd=b J uso fe E inv (Py Fx uso Ca Ti SIUTENT | p—ox NORMAUE i ESERUAZIO Bistom — usoudo Ca NORMALE —> pic uo A000 aZieude %% stima intervallo di confidenza biscotti=table2array(readtable("biscotti.xlsx")); 7? questo codice pic ho una TaloeMa è numero di unità campionarie n=numel(biscotti) di. i. i DERPOTD ncemean (biscotti) > fia di imiziase deo Stalcae % tt ri D 1osreoita (biscotti) iL fig exce2 e. welterto im wa è standard error SE cestello due fo vu UNTAB SE=scorr/sqrt(n) ® definisco alpha . I . o, alpha=0.05 —>;KWi cuiedevo iL 5% % definisco gli estremi dell'intervallo di confidenza ICsx=mc+norminv(alpha/2)*SE ICdx=mc+norminv(1l-alpha/2)*SE ® creo il grafico della distribuzione Normale % che descrive l'intervallo di confidenza della % media campionaria con le due code evidenziate. vettICs=[ICsx ICdx] normspec(vettICs,mc,SE, outside’) ECSEROMO RENIMENTI > USOT A STUTENT > IK Wo UM campione aecolo ESERCIZIO 1 10ruxni Nel file datice* sono contenuti i rendimenti annuali di un campione di 50 titoli azionari. 1. Con una probabilità a=0.01 si costruisca l'intervallo di confidenza della media campionaria. 2. Se i rendimenti fossero superiori al 6% con un livello di confidenza dello 0.99, il signor Prudente deciderà di investire in borsa. Visti Ì dati a sua disposizione cosa deciderà di fare? (argomentare in modo adeguato le conclusioni). %% esercizio dei rendimenti % carico i dati va load daticc.mt <«WOS MO (), uo % numerosità del campione n=numel(daticc) % media campionaria mcsmean(daticc) ® s corretto scorr=std(daticc) % standard error SE=scorr/sqrt(n) % alpha alpha=0.01 % estremi dell'intervallo di confidenza di livello 1-alpha ICsx=mc+tinv(alpha/2,n-1)*SE ICdx=mc+tinv(1-alpha/2,n-1)*SE arc hisaguo ricordarsi questo Cou IC=[ICsx ICdx] Ca tdi Studeutr % visti gli estremi dell'intervallo di confidenza non possiamo % essere certi che il 6% rendimento atteso dal sig. Prudente sia al % 99% superiore al nostro IC. % conseguenza: il sig. Prudente non investirà in borsa.