I dati Qualsiasi contenuto dell’esperienza.

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Training On Line - CONP. 2 Richiesta Da Menu: Conferimenti ad inizio anno termico > Agosto > Pluriennali > Nuova Richiesta Si accede alla pagina di Richiesta.
Advertisements

- le Medie la Moda la Mediana
Dipartimento di Ingegneria Idraulica e Ambientale - Universita di Pavia 1 Caduta non guidata di un corpo rettangolare in un serbatoio Velocità e rotazione.
Appunti di analisi matematica: Integrale Definito
I numeri naturali ….. Definizione e caratteristiche
SCALA INTERVALLO / A RAPPORTO
MONITORAGGIO MATEMATICA V A Alunni 26 Presenti 23 Quesiti 44 Risposte totali 650 Risultato medio 28,3 media 64,2%
1 MeDeC - Centro Demoscopico Metropolitano Provincia di Bologna - per Valutazione su alcuni servizi erogati nel.
Mat_Insieme Lavoro di Gruppo Prodotti Notevoli
____________________
1 Pregnana Milanese Assessorato alle Risorse Economiche Bilancio Preventivo P R O P O S T A.
Indici di dispersione Quantili: sono misure di posizione non centrale che dividono la serie ordinata di dati in un certo numero di parti di uguale numerosità.
Frontespizio Economia Monetaria Anno Accademico
Dossier Statistico Immigrazione Caritas/Migrantes 2010 Veneto. Cittadini stranieri residenti – Con residenti, diventa la 3^ regione italiana.
1 la competenza alfabetica della popolazione italiana CEDE distribuzione percentuale per livelli.
“Teoria e metodi della ricerca sociale e organizzativa”
Inferenza Statistica Le componenti teoriche dell’Inferenza Statistica sono: la teoria dei campioni la teoria della probabilità la teoria della stima dei.
Sintesi dei dati La sintesi dei dati comporta una perdita di informazioni, deve quindi essere privilegiato l’indice di sintesi che minimizza la perdita.
LA STATISTICA By prof. Pietro Rossi.
Lez. 3 - Gli Indici di VARIABILITA’
Progetto Pilota 2 Lettura e interpretazione dei risultati
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°5
Cap. 4 Distribuzioni di frequenza, tabelle e grafici Cioè come si sfruttano i dati grezzi, perché è da qui che inizia l’analisi statistica.
Statistica descrittiva
La distribuzione normale e normale standardizzata
Obiettivi del corso di Statistica Medica.
COSA VUOL DIRE FARE STATISTICA
Canale A. Prof.Ciapetti AA2003/04
Ufficio Studi UNIONCAMERE TOSCANA 1 Presentazione di Riccardo Perugi Ufficio Studi UNIONCAMERE TOSCANA Firenze, 19 dicembre 2000.
Realizzazione e caratterizzazione di una semplice rete neurale per la separazione di due campioni di eventi Vincenzo Izzo.
Esercizi x1=m-ts x2=m+ts
Misure di dispersione Giovanni Filatrella
Master universitario di II livello in Ingegneria delle Infrastrutture e dei Sistemi Ferroviari Anno Accademico 2012/2013 Cultura dimpresa, valutazione.
La partita è molto combattuta perché le due squadre tentano di vincere fino all'ultimo minuto. Era l'ultima giornata del campionato e il risultato era.
VARIABILI E DISTRIBUZIONI DI FREQUENZA
Rappresentazione dei dati statistici
Cos’è un problema?.
Misurazione Le osservazioni si esprimono in forma di misurazioni
Lezione 8 Numerosità del campione
Num / 36 Lezione 9 Numerosità del campione.
Luciano giromini – la misura in psicologia, 2009 database e distribuzioni - misure di sintesi - misure di variabilità descrizione dei dati:
Velocità ed accelerazione
Elementi di STATISTICA DESCRITTIVA
METODI E CONTROLLI STATISTICI DI PROCESSO
MATRICI classe 3 A inf (a.s ).
Esercitazione 1: Rispetto al test di ansia (Media=25; σ=5), calcolare:
Le operazioni con i numeri
1 Negozi Nuove idee realizzate per. 2 Negozi 3 4.
ORDINE DI CHIAMATA a 1minuto e 2 minuti PRINCIPALI TEMPI DELLA COMPETIZIONE ORDINE DI CHIAMATA a 1minuto e 2 minuti PRINCIPALI TEMPI DELLA COMPETIZIONE.
Statistica descrittiva
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°3 Le distribuzioni di frequenza e le misure di sintesi univariate.
Introduzione Statistica descrittiva Si occupa dellanalisi dei dati osservati. Si basa su indicatori statistici (di posizione, di variazione, di concentrazione,
Radix-Sort(A,d) // A[i] = cd...c2c1
I principali tipi di grafici
1 Questionario di soddisfazione del servizio scolastico Anno scolastico 2011/2012 Istogramma- risposte famiglie.
Un trucchetto di Moltiplicazione per il calcolo mentale
Unità 2 Distribuzioni di probabilità Misure di localizzazione Misure di variabilità Asimmetria e curtosi.
Esempi risolti mediante immagini (e con excel)
Numeri Interi senza segno
Lez. 3 - Gli Indici di VARIABILITA’
Teoria della probabilità
TRASFORMATA DI FOURIER
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°3.
STATISTICHE DESCRITTIVE
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°5.
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°4
1 LA STATISTICA DESCRITTIVA Docente prof.sa Laura Mercuri.
1 Statistica descrittiva 2. Sintetizzare i dati con degli indici Come descrivere una variabile in un insieme di osservazioni 1. Utilizzare rappresentazioni.
La distribuzione normale. Oltre le distribuzioni di frequenza relative a un numero finito di casi si possono utilizzare distribuzioni con un numero di.
INDICATORI DI TENDENZA CENTRALE. Consentono di sintetizzare un insieme di misure tramite un unico valore “rappresentativo”  indice che riassume o descrive.
Transcript della presentazione:

I dati Qualsiasi contenuto dell’esperienza. Si definiscono grezzi i dati raccolti ma non ordinati numericamente. Esempio: l’insieme delle età dei soci dell’ordine alfabetico di un club Una serie è un ordinamento di dati numerici grezzi in ordine crescente o decrescente di grandezza.

Misure Il campo di variazione (range) di un insieme di misure è la differenza tra misura massima è quella minima. Campo di variazione= Xmax-Xmin Se l’ordinamento dei dati numerici è stato effettuato in ordine crescente Xmax e Xmin saranno rispettivamente la prima e l’ultima della serie. Se l’ordinamento è stato fatto in ordine decrescente l’ordine di Xmax-Xmin è invertito.

Distribuzione di frequenza La distribuzione di frequenza riassume il numero di volte in cui ciascuna categoria della scala compare all’interno di un insieme di misure. Parliamo di frequenza () in quanto vogliamo contare quante volte compare un evento

Distribuzione di frequenza Le tabelle in cui schematizziamo le distribuzioni di frequenza si definiscono tabelle di frequenza. Le tabelle si costruiscono ordinando i nostri dati e associandoci le relative distribuzioni di frequenza

Tabelle di frequenza Disporre i seguenti dati in una serie ascendente e poi in una distribuzione di frequenze: 1,40, 1,43, 1,50, 1,51, 1,53, 1,46, 1,50 , 1,40, 1,46, 1,46, 1,50, 1,52, 1,52, 1,53, 1,40, 1,40, 1,48, 1,50, 1,43, 1,46, 1,44, 1,46, 1,44, 1,50, 1,50, 1,48, 1,43, 1,40.

Tabelle di frequenza Costruiremo una tabella con tre colonne (altezza, conteggio, frequenza). La prima colonna (altezza) sarà formata da tutte le categorie (unità) comprese nella parte della scala di misura utilizzata. Dovremo quindi identificare il valore più grande (Xmax) e quello più piccolo (Xmin). Il simbolo xi rappresenterà l’i-esima categoria della variabile X (altezza). Nel nostro caso avremo k=14 categorie tra xi=x1=1.40 e xk=1.53

Tabelle di frequenza La seconda colonna (conteggio) sarà composta dal numero di misure riscontrate in ogni categoria. In pratica si conta quante volte appare la categoria di interesse identificando ogni ripetizione con un segno di conteggio in corrispondenza della categoria. Esistono diverse modalità di conteggio. Tra le più usate ricordiamo le barrette verticali

Tabelle di frequenza La terza colonna (frequenza) rappresenta il riassunto del risultato del conteggio fatto per ogni categoria. i è una rappresentazione numerica della frequenza in ogni categoria K.

i=i=n Tabelle di frequenza  rappresenta la somma delle frequenze nella rispettiva colonna dalla prima alla k-esima categoria. Simbolicamente si esprime: K 14 i=i=n i=1 i=1 insieme delle misure campione somma dei valori dimensione (n) del campione

i=N Tabelle di frequenza insieme delle misure popolazione somma dei valori dimensione (N) della popolazione K i=N i=1

Altezza in metri Conteggio Frequenza i 1.40 IIII 5 1.41 1.42 1.43 III 3 1.44 II 2 1.45 1.46 1.47 1.48 1.49 1.50 IIII I 6 1.51 1 1.52 1.53  28 Simbolo di sommatoria segno di conteggio

Distribuzione di frequenze relative Se parliamo di frequenza relativa (o proporzionale) ci riferiamo alla frequenza di una data categoria divisa per la dimensione del campione i n Nel caso di una popolazione avremo N

Distribuzione di frequenze relative La % di ciascuna categoria è la % della frequenza totale che troviamo in quella categoria. Per calcolarci le percentuali avremo i n Nel caso di una popolazione avremo N    

Altezza in metri Frequenza i Frequenze relativa i/n Percentuale 1.40 5 5/28= 1.41 0/28= 1.42 1.43 3 3/28= 1.44 2 2/28= 1.45 1.46 1.47 1.48 1.49 1.50 6 6/28= 1.51 1 1/28= 1.52 1.53  28   0.1786 0.0 0.1071 0.0714 0.2142 0.0357 17.86% 0% 10.71% 7.14% 21.42% 3.57%

Distribuzione cumulata Una distribuzione di frequenze non raggruppate può essere trasformata in una distribuzione di frequenze cumulate. Ciò avviene quando le frequenze vengono cumulate (aggiunte al totale) dalla categoria più piccola, xmin, alla categoria più grande, xmax.

Distribuzioni cumulate “minore di” Mostrano quanti valori di un insieme di dati siano inferiori a qualsiasi valore considerato. Se i miei dati sono rappresentati da misure continue (approssimate) la cumulazione va fino all’estremo superiore dell’intervallo di approssimazione di una categoria di misura. Ad ogni estremo superiore la cumulazione darà come risultato finale il numero di misure del nostro campione inferiori al valore estremo.

Distribuzioni cumulate “minore di” Se i miei dati sono rappresentati da misure discrete (esatte: quindi non caratterizzate da un intervallo di approssimazione) la cumulazione va da categoria a categoria (da xmin a xmax) indicando quanti valori siano inferiori al valore stesso della categoria in esame.

Altezza in metri Conteggio Frequenza i 1.40 IIII 5 1.41 1.42 1.43 III 3 1.44 II 2 1.45 1.46 1.47 1.48 1.49 1.50 IIII I 6 1.51 1 1.52 1.53  28

Distribuzioni cumulate “minore di” Altezza in metri Frequenza cumulata Meno di 1.395 Meno di 1.405 5 Meno di 1.415 Meno di 1.425 Meno di 1.435 8 Meno di 1.445 10 Meno di 1.455 Meno di 1.465 15 Meno di 1.475 Meno di 1.485 17 Meno di 1.495 Meno di 1.505 23 Meno di 1.515 24 Meno di 1.525 26 Meno di 1.535 28 

Distribuzioni cumulate “maggiore uguale” Si ragiona in maniera opposta alle distribuzioni di frequenze cumulate “minore di”. La cumulazione va da xmax a xmin considerando quanti valori sono uguali o maggiori all’estremo inferiore dell’intervallo di approssimazione della categoria.

Distribuzioni cumulate “maggiore uguale” Se desideriamo costruire una tabella distribuzioni di frequenze cumulate “maggiore uguale” dobbiamo porci la seguente domanda: “Considerato un dato valore, quanti valori di un insieme di dati sono uguali o maggiori di esso?”

Distribuzioni cumulate “maggiore uguale” Altezza in metri Frequenza cumulata 1.395 o più 28 1.405 o più 23 1.415 o più 1.425 o più 1.435 o più 20 1.445 o più 18 1.455 o più 1.465 o più 13 1.475 o più 1.485 o più 11 1.495 o più 1.505 o più 5 1.515 o più 4 1.525 o più 2 1.535 o più 

Distribuzioni cumulate Abbiamo descritto le due tipologie più utilizzate nelle indagini statistiche. Oltre alle distribuzioni di frequenze cumulate “minore di” e “maggiore uguale”, esistono altri tipi di distribuzioni cumulate. (es.: “minore uguale” o “maggiore di”).

Distribuzioni cumulate “minore di” Altezza in metri Frequenza i Frequenze relativa i/n Percentuale Meno di 1.395 0/28= 0.00 0% Meno di 1.405 5 5/28= 0.18 18% Meno di 1.415 Meno di 1.425 Meno di 1.435 8 8/28= 0.29 29% Meno di 1.445 10 10/28= 0.36 36% Meno di 1.455 Meno di 1.465 15 15/28= 0.53 53% Meno di 1.475 Meno di 1.485 17 17/28= 0.61 61% Meno di 1.495 Meno di 1.505 23 23/28= 0.82 82% Meno di 1.515 24 24/28= 0.86 86% Meno di 1.525 26 26/28= 0.93 93% Meno di 1.535 28 28/28= 1.00 100%