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Statistica: Formule e Distribuzioni Univariate - Prof. Rocca, Schemi e mappe concettuali di Statica

Formulario di statistica prima prova intercorso

Tipologia: Schemi e mappe concettuali

2019/2020

Caricato il 08/11/2021

camilla-tagliafierro-1
camilla-tagliafierro-1 🇮🇹

6 documenti

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bg1
STATISTICA 1° PROVA INTERCORSO
FORMULE
DISTRIBUZIONI UNIVARIATE
MEDIA ARITMETICA: 𝑥 = 1
𝑛∑𝑥𝑖
MEDIA GEOMETRICA: 𝑀𝑒=𝛴𝑛log𝑥𝑖
𝑛
MEDIANA (CASO DISPARI): 𝑛+1
2
MEDIANA (CASO PARI): 𝑛
2 E 𝑛+1
2
MEDIANA (CASO DISTRIBUZIONE PER CLASSI): CLASSE INF. + [(CLASSE SUP. CLASSE
INF.)/ FREQ. ASS] (𝑛+1
2 FREQ. RELATIVA CLASSE PRECEDENTE)
COEFFICIENTE DI VARIAZIONE: 𝝈
𝒙
VARIA TRA 0 E +
VARIANZA: 𝝈𝟐=𝟏
𝒏𝜮(𝒙𝒊𝒙
)𝟐𝒏𝒋 VARIA TRA 0 E +∞ (NJ SOLO SE C’È LA
DISTRIBUZIONE DI FREQUENZE)
DEVIANZA: (𝒙𝒊𝒙
)𝟐𝒏𝒋 (NJ SOLO SE C’È LA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZE)
DEVIANZIONE STANDARD/SCARTO QUADRATICO MEDIO: 𝝈𝟐=𝝈=(𝒙𝒊−𝒙
)𝟐𝒏𝒋
𝒏 (NJ
SOLO SE C’È LA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZE)
COEFFICIENTE DI SIMMETRIA: 𝒚𝟑=(𝒙𝒊−𝒙
)𝟑𝒏𝒋
𝒏𝝈𝟑
COEFFICIENTE DI CURTOSI: 𝒚𝟒=(𝒙𝒊−𝒙
)𝟒𝒏𝒋
𝒏𝝈𝟒𝟑
QUARTILE (CASO PARI): 𝒏
𝟒
QUARTILE (CASO PARI): 𝟑(𝒏
𝟒)
QUARTILE (CASO DISPARI): 𝒏+𝟏
𝟒
pf3
pf4
pf5

Anteprima parziale del testo

Scarica Statistica: Formule e Distribuzioni Univariate - Prof. Rocca e più Schemi e mappe concettuali in PDF di Statica solo su Docsity!

STATISTICA 1° PROVA INTERCORSO

FORMULE

DISTRIBUZIONI UNIVARIATE

MEDIA ARITMETICA: 𝑥̅ =

1

𝑛

𝑖

MEDIA GEOMETRICA: 𝑀

𝑒

𝛴

𝑛

log 𝑥

𝑖

𝑛

MEDIANA (CASO DISPARI):

𝑛+ 1

2

MEDIANA (CASO PARI):

𝑛

2

E

𝑛+ 1

2

MEDIANA (CASO DISTRIBUZIONE PER CLASSI): CLASSE INF. + [(CLASSE SUP. – CLASSE

INF.)/ FREQ. ASS] (

𝑛+ 1

2

– FREQ. RELATIVA CLASSE PRECEDENTE)

COEFFICIENTE DI VARIAZIONE:

𝝈

𝒙̅

VARIA TRA 0 E +∞

VARIANZA: 𝝈

𝟐

𝟏

𝒏

𝒊

𝟐

𝒋

VARIA TRA 0 E +∞ (N

J

SOLO SE C’È LA

DISTRIBUZIONE DI FREQUENZE)

DEVIANZA: ∑(𝒙

𝒊

𝟐

𝒋

(NJ SOLO SE C’È LA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZE)

DEVIANZIONE STANDARD/SCARTO QUADRATICO MEDIO:

𝟐

∑(𝒙

𝒊

−𝒙̅ )

𝟐

𝒏

𝒋

𝒏

(NJ

SOLO SE C’È LA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZE)

COEFFICIENTE DI SIMMETRIA: 𝒚

𝟑

( 𝒙 𝒊

−𝒙

̅ )

𝟑

𝒏 𝒋

𝒏𝝈

𝟑

COEFFICIENTE DI CURTOSI: 𝒚

𝟒

∑(𝒙

𝒊

−𝒙̅ )

𝟒

𝒏

𝒋

𝒏𝝈

𝟒

1° QUARTILE (CASO PARI):

𝒏

𝟒

3° QUARTILE (CASO PARI): 𝟑 (

𝒏

𝟒

1° QUARTILE (CASO DISPARI):

𝒏+𝟏

𝟒

3° QUARTILE (CASO DISPARI): 𝟑 (

𝒏+𝟏

𝟒

DIFFERENZA INTERQUANTILICA: 𝑸

𝟑

𝟏

DIFFERENZA INTERQUANTILICA (CASO DISTRIBUZIONE PER CLASSI , QUARTILE 1): CLASSE

INF. + [(CLASSE SUP. – CLASSE INF.)/ FREQ. ASS] (Q

1

– FREQ. RELATIVA CLASSE

PRECEDENTE)

DIFFERENZA INTERQUANTILICA (CASO DISTRIBUZIONE PER CLASSI, QUARTILE 3): CLASSE

INF. + [(CLASSE SUP. – CLASSE INF.)/ FREQ. ASS] (Q

3

– FREQ. RELATIVA CLASSE

PRECEDENTE)

CONCENTRAZIONE: 𝑷 =

𝑵

𝒊

𝒏

𝑨

𝒊 𝐶𝑈𝑀 𝐷𝐸𝐿 𝐶𝐴𝑅𝐴𝑇𝑇𝐸𝑅𝐸

𝑨

𝒏

𝑇𝑂𝑇 𝐶𝐴𝑅𝐴𝑇𝑇𝐸𝑅𝐸

TRA 0(EQUIDISTRIBUZIONE) E

1(MASSIMA CONCENTRAZIONE)

CONCENTRAZIONE (CASO DISTRIBUZIONE PER CLASSI): 𝑷 =

𝑵

𝒊

𝒏

𝒙

𝒊

𝒏

𝒊

𝑪𝑼𝑴𝑼𝑳𝑨𝑻𝑬

𝒙

𝟏

𝒏

𝒊 𝑻𝑶𝑻𝑨𝑳𝑰

RAPPORTO DI CONCENTRAZIONE DI GINI: 𝑹 =

∑(𝒑 𝒊−𝑸

𝒊

)

∑𝒑

𝒊

PER CLASSI: 𝑹 = 𝜮(𝒒

𝒊+𝟏

𝒊+𝟏

− 𝒑) − 𝟏 ENTRAMBI: VARIA TRA 0 E 1

DISTRIBUZIONI BIVARIATE

INDIPENDENZA: ESEMPIO::

𝟏,𝟏

𝑇𝑂𝑇 𝑅𝐼𝐺𝐴𝟏∗𝑇𝑂𝑇 𝐶𝑂𝐿𝑂𝑁𝑁𝐴𝟏

𝑇𝑂𝑇 𝑇𝑈𝑇𝑇𝑂

𝟏,𝟐

𝑇𝑂𝑇 𝑅𝐼𝐺𝐴𝟏∗ 𝑇𝑂𝑇 𝐶𝑂𝐿𝑂𝑁𝑁𝐴𝟐

𝑇𝑂𝑇 𝑇𝑈𝑇𝑇𝑂

𝟐,𝟏

𝑇𝑂𝑇 𝑅𝐼𝐺𝐴 𝟐 ∗𝑇𝑂𝑇 𝐶𝑂𝐿𝑂𝑁𝑁𝐴 1

𝑇𝑂𝑇 𝑇𝑈𝑇𝑇𝑂

𝟐,𝟐

𝑇𝑂𝑇 𝑅𝐼𝐺𝐴 𝟐 ∗𝑇𝑂𝑇 𝐶𝑂𝐿𝑂𝑁𝑁𝐴𝟐

𝑇𝑂𝑇 𝑇𝑈𝑇𝑇𝑂

CHI QUADRATO: 𝒙

𝟐

𝑅𝐼𝐺𝐴 𝑇𝑅𝐴𝐶𝐶𝐼𝐴 𝟏−𝑅𝐼𝐺𝐴 𝑇𝑅𝑂𝑉𝐴𝑇𝐴𝟏 ( 𝑆𝐴𝑅𝐸𝐵𝐵𝐸 𝐸 11 )

𝑅𝐼𝐺𝐴 𝑇𝑅𝑂𝑉𝐴𝑇𝐴 1 (𝑆𝐴𝑅𝐸𝐵𝐵𝐸 𝐸 11 )

CONTINGENZA QUADRATICA MEDIA: 𝝓 =

𝒙

𝟐

𝒏

VARIA TRA 0 E 1

V DI CRAMER: 𝒗 =

𝝓

𝟐

𝑀𝐼𝑁𝐼𝑀𝑂 𝑁𝑈𝑀 𝑅𝐼𝐺𝐻𝐸 𝐸 𝑁𝑈𝑀 𝐶𝑂𝐿𝑂𝑁𝑁𝐸

VARIA TRA 0 E 1

P DI PEARSON: 𝑷 =

𝒙

𝟐

𝒙

𝟐

+𝒏

VARIA TRA 0 E N

PROBABILITÁ

PROBABILITÁ EVENTO (E): P(E)=

𝑁𝑈𝑀𝐸𝑅𝑂 𝐷𝐼 𝐶𝐴𝑆𝐼 𝐹𝐴𝑉𝑂𝑅𝐸𝑉𝑂𝐿𝐼

𝑁𝑈𝑀𝐸𝑅𝑂 𝐷𝐼 𝐶𝐴𝑆𝐼 𝑃𝑂𝑆𝑆𝐼𝐵𝐼𝐿𝐼

VARIA TRA 0(IMPOSSIBILE) E 1

(CERTO)

NEGAZIONE DELL’EVENTO: Ā

INTERSEZIONE: A ꓵ B (ENTRAMBI)

UNIONE: A ꓴ B (ALMENO UNO)

EVENTI INCOMPATIBILI: B ꓵ C ≠ 0

QUANDO NON SI HANNO ELEMENTI IN COMUNE: P(A ꓴ B)= P(A) + P (B)

QUANDO HANNO ELEMENTI IN COMUNE: P(A ꓴ B) = P(A) + P(B) – P (A ꓵ B) ALTRIMENTI

SI CONSIDERA DUE VOLTE

EVENTO CERTO= NEGAZIONE INSIEME VUOTO= SPAZIO CAMPIONARIO: Ø = Ω

CONCEZIONE FREQUENTISTA: F

R

(A)=

N

( A

) [NUMERO DI PROVE IN CUI SI È VERIFICATO A]

N [NUMERO DI PROVE]

AL

CRESCERE DEL NUMERO DELLE PROVE TENDE ALLA CONCEZIONE CLASSICA

PROBABILITÁ CONDIZIONATA: P(A|B)=

𝐏 ( 𝐀 ꓵ 𝐁)

𝐏 (𝐁)

PRINCIPIO PROBABILITÁ COMPOSTA: P (A ꓵ B) = P (A| B) * P(B)

CASO EVENTI INDIPENDENTI: P (A|B) = P (A) OPPURE P (B|A) = P (B)

INDIPENDENTI CHE SI VERIFICANO CONTEMPORANEAMENTE: P (A ꓵ B) = P (A) * P

APPROFONDIMENTI

VARIANZA: VARIA TRA 0 E +∞

COEFFICIENTE DI VARIAZIONE: VARIA TRA 0 E +∞

CONCENTRAZIONE: VARIA TRA 0(EQUIDISTRIBUZIONE) E 1(MASSIMA

CONCENTRAZIONE)

RAPPORTO DI CONCENTRAZIONE DI GINI: VARIA TRA 0 E 1

CONTINGENZA QUADRATICA MEDIA: VARIA TRA 0 E 1

V DI CRAMER: VARIA TRA 0 E 1

P DI PEARSON: VARIA TRA 0 E N

RAPPORTO DI CORRELAZIONE DI PERARSON: VARIA TRA - 1 E +

Y STAR/ Y CAPPELLETTO: VARIA TRA +∞ E - ∞

INDICE DI DETERMINAZIONE LINEARE: VARIA TRA 0(INDIPENDENZA IN MEDIA) E

1(PUNTI SULLA STESSA RETTA)

PROBABILITÁ EVENTO (E): VARIA TRA 0(IMPOSSIBILE) E 1 (CERTO)

ASIMMETRIA A SINISTRA: MODA<MEDIANA<MEDIA

ASIMMETRIA A DESTRA: MEDIA<MEDIANA<MODA

INDICE DI FISHER: NORMALE SE GAMMA=0, IPERNORMALE SE GAMMA>0, IPONORMALE SE

GAMMA<

INDICE DI PEARSON: NORMALE SE GAMMA=3, IPERNORMALE SE GAMMA>3, IPONORMALE

SE GAMMA<

CHI QUADRATO: DIPENDE DALLA NUMEROSITÁ TOTALE