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Tipologia: Appunti
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densità di una classe = frequenza assoluta di Y sull'intervallo / lunghezza dell'intervallo frequenze relative = frequenze assolute / numero totale di osservazioni fi = f1 + : : : + fi = Xi h=1 * fh angolo = 360 * frequenza relativa (grafico a torta) asse x = modalità riportate nella distribuzione di frequenza! altezza barre = frequenze assolute (diagramma a barre) (base rettangoli) = intervalli riportati nella colonna della distribuzione di frequenza (altezza rettangoli) =frequenze assolute (istogr.) la distribuzione è posizionata sul valore che compare più frequentemente = moda mediana=x * (N+1)/2 [N dispari x(N=2)+x(N=2+1)/2 se N pari] mediana per classi= frequenze relative; frequenze cumulate; classe mediana; proporzione+ x(media) =x1 + x2 + _ _ _ + xN / N = media aritmetica distribuzione frequenza per classi frequenze cumulate per identificare la classe mediana x(media) = intervallo * frequenza assoluta + intervallo / frequenza assoluta+ … / N media aritmetica ponderata xw =Xk i=1 xi * wi / Xk i=1 wi media condizionata xj = 1/Nj * Nj ∑ i=1 xi ;j 1/N L ∑ j=1 Nj * xj (media marginale) x(N) – x(1) è il campo di variazione (range). q0:75 -q0:25 è la distanza interquartilica (IQR). Boxplot: scatola da q0:25 a q0:75; baffo inferiore q0:25 - 1,5 * (q0:75-q0:25); baffo superiore q0:75 + 1,5 *(q0:75 - q0:25) scarto dalla media: [xi-x(media)] varianza : 1 E F C^2 =N ∑ i=1(xi-x media)^2 /N devianza: N ∑ i=1(xi-x media) 2 [varianza = media dei quadrati- quadrato della media] deviazione standard:√ 1 E F C^2 varianza campionaria corretta: s^2 = N ∑ i=1(xi-x media)^2 /N- media = assolute * intervallo altezza; ∑ assolute * intervallo^2 / N ; varianza = media 2 - 2 media; deviazione standard = √varianza 1 E F C^2 =1/N L ∑ j=1 Nj 1 E F C^2 j + 1/N L ∑ j=1 Nj (xj-x media) 2 media delle varianze condizionate 1 E F C^2 j pesate con Nj: varianza entro i gruppi la varianza delle medie condizionate, anche queste pesate con Nj: varianza tra i gruppi n(stima)ij = ni0 * n0j / N : frequenze attese χ 2 = s ∑ i=1 t ∑ j=1 (nij – stima nij ) 2 / stima nij χ~^2 = χ^2 / N * (s-1 ; t-1)
covarianzaprodotto delle mede = 1 E F Cxy=1/N N ∑i=1 (xi-x media) * (yi-y media) oppure covarianza = media dei prodotti – coefficiente di correlazione (lineare) r = 1 E F Cxy / 1 E F Cx * 1 E F Cy [ codevianza / deviazione standard X * deviazione standard Y ] y = α+ βx + errore : regressione lineare semplice α stima = y media – βstima x β stima = 1 E F CXY / 1 E F C^2 X 1 E F C^2 y - 1 E F C^2 xy / 1 E F C^2 x: varianza dei residui [ 1 E F C^2 r ] Ny media – N * (y media – βstima * x media) - N βstima * x media = 0: media dei residui R2 = 1 - 1 E F C^2 r / 1 E F C^2 y: coefficiente di determinazione Variabile X su N unità statistiche; variabile [marginale o condizionata (x|y =y)] ; tipo di variabile [quantitativa o qualitativa] (nominale – ordinale / discreta – continua) ; tabelle di frequenza [ assoluta /relativa / % ] (classi / non classi) ; grafici [ forma ] ; indici [forma / media, quartili , moda / campo variazione o iqr ] Covarianza: calcolo media x e media y; x – media x ; y – media y ; (x – media x) * (y-media y) Varianza: come covarianza ma elevo x – media x e y – media y al quadrato [no prodotto]
teoriche)Chi quadro: dispongo osservate; calcolo teoriche; osservate – teoriche; (osservate – teoriche)^2 / teoriche^2 ; (osservate –
Domenico
DomenicoDomenico