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Biostatistica (SECS-S/02 ) STATISTICA PER LA RICERCA SPERIMENTALE E TECNOLOGICA Incontro 5 21 Ottobre 2011 Università degli Studi di Pisa Facoltà di Scienze.

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1 Biostatistica (SECS-S/02 ) STATISTICA PER LA RICERCA SPERIMENTALE E TECNOLOGICA Incontro 5 21 Ottobre 2011 Università degli Studi di Pisa Facoltà di Scienze matematiche fisiche e naturali Anno Accademico

2 Esempio(Distribuzione campionaria) Si considerano 2 popolazione costituite dalle v.c :

3 Distribuzione campionaria Possibili campioni per n=2 Prob. Estrazione A Prob. Estrazione B MedieVarianze (1,1) (1,2) (1,3) (1,4) (1,5) (2,1) (2,2) (2,3) (2,4) (2,5) … (5,5) 0.20*0.20= … *0.4= *0.2= … (1+1)/2= 1 (1+2)/2= ….. 5 [(1-1) 2 +(1-1) 2 ]/2= …. 0

4 Distribuzione campionaria

5 Medie e varianze delle distribuzioni campionarie Le varianze campionarie non coincidono con quelle di popolazione, ma sono ad esse funzionalmente legate:valgono esattamente la metà !

6 Media e varianza campionaria La media campionaria è uno stimatore non distorto della media di una popolazione. Si noti che tale risultato vale se le osservazioni sono tra loro indipendenti,come nel caso del campione casuale semplice.

7 Varianza campionaria corretta s 2 La varianza campionaria corretta è quindi uno stimatore corretto della varianza di popolazione

8 Campionamento da una popolazione binomiale o di Bernoulli Estrazione casuale semplice da popolazione infinita con eventi indipendenti(il verificarsi dellevento non modifica quindi la probabilità degli eventi successivi,ovvero campionamento con reimissione dellelemento campionato). Esempio: Se in unurna sono contenute 50 palline nere e 50 bianche –P(nero)=0.5 –P(bianco)=0.5 Se alla prima estrazione si verifica levento bianco (e la pallina non viene reinserita ),la probabilità di ottenere nero alla seconda estrazione è 50/99,quella del bianco 49/99. Se,al contrario, dopo essere stata estratta,la pallina viene reinserita allora alle successive estrazioni la probabilità di ottenere bianco o nero sarà sempre pari a 50/100. Sia π la proporzione di elementi con la caratteristica Nero e (1- π) quella di elementi con caratteristica Bianco.

9 Campionamento da una popolazione binomiale o di Bernoulli(2) Se da una popolazione dicotomica si estraggono campioni di dimensione n,levento favorevole(Bianco per esempio) potrà presentarsi 0,1,2,3,4,….n volte. Il numero delle volte con cui levento si verifica (il numero di successi) è una variabile casuale discreta (a ciascun valore della variabile è associata una probabilità). Esempio :2 estrazioni (con reimissione )dallurna dellesempio precedente B=successo Possibili campioni n=2 XP(x) (B,B) (B,N) (N,B) (N,N) π 2 π(1- π) (1- π) π (1- π) 2

10 Campionamento da una popolazione binomiale o di Bernoulli(3) Esempio :3 estrazioni (con reimissione )dallurna dellesempio precedente B=successo Possibili campioni n=3 XP(x) (B,B,B) (B,B,N) (B,N,B) (N,B,B) (N,N,B) (N,B,N) (B,N,N) (N,N,N) π 3 π 2 (1- π) π(1-π) 2 (1-π) 3 Le probabilità associate ai diversi tipi di estrazione sono espresse dai termini dello sviluppo del polinomio [ π+(1- π)] n dove π e (1- π) sono le probabilità degli eventi semplici Bianco e Nero ed n e lampiezza del campione.

11 Campionamento da una popolazione binomiale o di Bernoulli(4) In generale per un campione di dimensione n la probabilità che x volte si verifichi il successo è data dalla funzione: Il coefficiente binomiale ci informa su quante sono le sequenze tra loro esclusive con cui gli x e gli n-x elementi possono presentarsi, la parte restante della funzione binomiale esprime la probabilità che si verifichi x volte levento successo. La sequenza dei coefficienti binomiale può essere ottenuta dal triangolo di Tartaglia Il valor medio della variabile binomiale è –nπ, mentre la sua varianza è –n π(1- π)

12 Esempio(Distribuzione Prob. Binomiale)

13 Esempio(Binomiale) Costruire la densità di frequenza di una variabile aleatoria binomiale n=5 ; p=0.5.

14 Esempio(Binomiale) Riportare su un grafico la funzione di ripartizione binomiale con p=0.5 ed n=5.

15 Campionamento da una popolazione di Poisson La distribuzione di Poisson è adatta alla descrizione di eventi che si verificano con una frequenza molto bassa in uno spazio o in un tempo molto grande (Eventi Rari). ESEMPIO: il numero di piante di una data specie presente in un areale, il numero di microrganismi in un certo volume di sospensione, il numero di mutanti antibiotico-resistenti in una popolazione di cellule batteriche o anche il numero di pezzi difettosi in una produzione di serie. La distribuzione di Poisson è il limite della binomiale per n e π0 tale che nπ sia una costante finita:

16 Campionamento da una popolazione di Poisson(2) Infatti,poiché λ=nπ,allora π = λ/n e considerando che x è molto piccolo rispetto a n: I valori della media e della varianza di una distribuzione di Poisson sono pari a λ. La distribuzione è tipicamente asimmetrica, ma allaumentare del numero di osservazioni essa tende alla Normale (distribuzione tipicamente simmetrica)

17 Campionamento da una popolazione di Poisson(3) Si noti come sia possibile trovare le probabilità in modo ricorrente, ovvero moltiplicando il valore al punto precedente P(j-1) per λ/j.

18 Distribuzione di Poisson λ 1 =3; λ 2 =10

19 Variabili Casuali Continue : la distribuzione Normale (di Gauss) I parametri media e varianza descrivono lintera popolazione Normale. La curva è asintotica allasse delle ascisse per x che tende a + e -. La curva è simmetrica : media,moda e mediana coincidono. La probabilità si distribuisce quasi completamente in un intorno di 3 volte la deviazione standard.

20 Esempio(Distribuzione normale) Disegnare due curve normali con media pari a 10 e sd pari a 2 e 4

21 Esempio(Distribuzione normale) Disegnare due curve normali con media pari a 8 e 4 e sd pari a 3

22 Standardizzazione di una variabile Sia X una variabile casuale di cui si conosce la media μ e lo standard error σ. Z è la trasformazione che standardizza X. Se X si distribuisce come una Normale di media μ e standard error σ, la variabile Z si distribuisce ancora come una Normale con media 0 e standard error pari a 1

23 Esempio(Contenuto di cloro nellacqua) Qual è la probabilità che, da un pozzo con un contenuto medio di cloro pari a 1 meq (milli-equivalente ) l -1, eseguendo lanalisi con uno strumento caratterizzato da un coefficiente di variabilità pari al 4%, si ottenga una misura pari o superiore a 1.1 meq l -1 ? E possibile che questa misura sia stata ottenuta casualmente, oppure è successo qualcosa di strano (errore nellanalisi o inquinamento del pozzo)? Questo problema può essere risolto immaginando che se è vero che il pozzo ha un contenuto medio di 1 meq l -1 i contenuti di cloro dei campioni estratti da questo pozzo dovrebbero essere distribuiti normalmente, con media pari ad 1 e deviazione standard pari a 0.04 (si ricordi la definizione di coefficiente di variabilità). Qual è la probabilità di estrarre da questa popolazione una misura pari superiore a 1.1 meq l -1 ?

24 Esempio(Distribuzione Normale) Nello stesso strumento dellesercizio precedente e considerando lo stesso tipo di analisi, calcolare: 1 - la probabilità di ottenere una misura inferiore a la probabilità di ottenere una misura superiore a la probabilità di ottenere una misura compresa tra 0.95 e 1.05 Stabilire inoltre: –1 - la misura che è superiore al 90% di quelle possibili –2 - la misura che è inferiore al 70% di quelle possibili –3 - le misure entro le quali si trova il 95% delle misure possibili

25 Esempio : Indagine su neonati(Distribuzione Normale) Da unindagine svolta su un campione di neonati,il peso alla nascita è risultato avere media pari a 3.2 kg con σ di 0.6 kg. Ciò significa che nella popolazione il 68% circa dei neonati ha un peso tra 2.6 e 3.8 kg,il 95% ha un peso tra 2 e 4.4 kg e meno dell1% ha peso maggiore di 5 o minore di 1.4 kg. Ci si chiede: –In un campione di 1000 nati,quanti sono attesi avere un peso compreso tra 3.5 e 3.7 kg? –Considerando i pesi medi rilevati su 20 nati in 1000 ospedali,in quanti casi è attesa una media compresa tra 3.5 e 3.7?

26 Altre distribuzioni collegate alla normale Le distribuzione dei quadrati di variabili casuali Normali Standard è detta distribuzione χ 2 (chi-quadrato) con 1 grado di libertà. z 2 ~χ 2 1 La somma dei quadrati di n VC normali standard indipendenti è distribuita come una χ 2 con n gradi di libertà. Questa distribuzione è continua e può assumere valori soltanto positivi: se il numero dei gradi di libertà è piccolo la distribuzione è molto asimmetrica mentre tende alla simmetria in modo proporzionale allaumento dei gradi di libertà. La media e la varianza della VC di χ 2 sono rispettivamente pari al numero dei gradi di libertà ν e al doppio dello stesso numero 2 ν.

27 Distribuzione χ 2 con v gdl Per un campione di v osservazioni :

28 Distribuzione χ 2 con v gdl(2) Allora : Essendo E(z i z j )=0 per lindipendenza degli x i,segue che :

29 Distribuzione χ 2 con v gdl(3) Per lo stesso motivo :

30 Distribuzione χ 2

31 Distribuzione di Fisher Rapporto di 2 funzioni determinate su campioni indipendenti La funzione è asimmetrica,al tendere di v2 allinfinito la distribuzione converge a

32 Distribuzione Fisher gdl=(3,4) red line gdl=(10,20) blue line

33 Distribuzione t di student (Fisher con v 1 =1)

34 t-student (gdl 2(red),10(blue),40(green))

35 Distribuzione degli scarti standardizzati

36 Grazie per lattenzione


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