Test delle ipotesi Il test consiste nel formulare una ipotesi (ipotesi nulla) e nel verificare se con i dati a disposizione è possibile rifiutarla o no.

Variabili Casuali Quale che sia uno spazio campionario S è possibile definire una o più funzioni che associno ogni elemento di S a un elemento di Â. Consideriamo.
Stime per intervalli Oltre al valore puntuale di una stima, è interessante conoscere qual è il margine di errore connesso alla stima stessa. Si possono.
Le distribuzioni di probabilità continue
2. Introduzione alla probabilità
variabili aleatorie discrete e continue
Variabili aleatorie discrete e continue
LA VARIABILITA’ IV lezione di Statistica Medica.
Distribuzione Normale o Curva di Gauss
STATISTICA DESCRITTIVA
Scale di misura delle variabili
LA DISTRIBUZIONE NORMALE
Variabili casuali a più dimensioni
Fondamenti della Misurazione
Analisi dei dati per i disegni ad un fattore
Funzione di distribuzione (detta anche cumulativa o di ripartizione)
Progetto Pilota 2 Lettura e interpretazione dei risultati
Esercizio 1 In una indagine statistica si vuole rilevare il numero di cellulari posseduti dagli studenti iscritti alla facoltà di economia. Si dica: -
Distribuzione degli Errori di Misura
Inferenza statistica per un singolo campione
UN ESEMPIO DI ESPERIMENTO CASUALE
DISTRIBUZIONI TEORICHE DI PROBABILITA’
Distribuzioni di probabilità
Rappresentazione di dati Modalità della variabile Frequenze percentuali Frequenze relative Disturbi depressivi %0,4 Disturbi bipolari ,6%0,236…
Corso di biomatematica lezione 9: test di Student
Corso di biomatematica lezione 4: La funzione di Gauss
Corso di biomatematica Lezione 3: Distribuzioni di probabilità continue Davide Grandi.
Lezione 4 Probabilità.
Lezione 8 La valutazione dello scarto per “fuori tolleranza”
Lezione 5 Strumenti statistici: campioni e stimatori
Nicola Paparella, Università degli Studi, Lecce, aprile 2006 Pedagogia sperimentale Note ed appunti Corso di base / 5
Pag. 1 A.A A. Mostacci – Confronti fra misure Confronto fra misure 1. Confronto fra misure e valor atteso (previsione teorica, …) 2. Confronto.
Teoria degli errori.
Test della differenza tra le medie di due popolazioni
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°3 Le distribuzioni di frequenza e le misure di sintesi univariate.
Trattamento delle Osservazioni
STATISTICA PER LA RICERCA SPERIMENTALE E TECNOLOGICA
PROBABILITA : se un EVENTO si verifica in h modi diversi su n possibili (POPOLAZIONE) p = h/n Questa definizione è talvolta applicabile a priori (es. lancio.
Unità 6 Test parametrici e non parametrici Test per la verifica della normalità Funzione di ripartizione.
Unità 2 Distribuzioni di probabilità Misure di localizzazione Misure di variabilità Asimmetria e curtosi.
Simboli usati popolazione: media = μ deviazione standard = σ
Errori casuali Si dicono casuali tutti quegli errori che possono avvenire, con la stessa probabilità, sia in difetto che in eccesso. Data questa caratteristica,
Test parametrici I test studiati nelle lezioni precedenti (test- t, test-z) consentono la verifica di ipotesi relative al valore di specifici parametri.
La teoria dei campioni può essere usata per ottenere informazioni riguardanti campioni estratti casualmente da una popolazione. Da un punto di vista applicativo.
STATISTICA PER LA RICERCA SPERIMENTALE E TECNOLOGICA
Sintesi della lezione Il concetto di variabilità Campo di variazione Differenza interquartile La varianza La deviazione standard Scostamenti medi VARIABILITA’
Variabili Casuali Quale che sia uno spazio campionario S è possibile definire una o più funzioni che associno ogni elemento di S a un elemento di Â. Consideriamo.
Corso di Laboratorio di Informatica
Cap. 15 Caso, probabilità e variabili casuali Cioè gli ingredienti matematici per fare buona inferenza statistica.
Accenni di analisi monovariata e bivariata
Corso di Analisi Statistica per le Imprese
Strumenti statistici in Excell
IL CAMPIONE.
Esercizi Determinare la probabilità che, lanciando due dadi da gioco, si abbia: A: somma dei risultati maggiore di 10 B: differenza dei punteggi in valore.
“Teoria e metodi della ricerca sociale e organizzativa”
Misura di una quantità fisica
Intervallo di Confidenza Prof. Ing. Carla Raffaelli A.A:
Eventi aleatori Un evento è aleatorio (casuale) quando non si può prevedere con certezza se avverrà o meno I fenomeni (eventi) aleatori sono studiati.
La distribuzione campionaria della media
Nona lezione, prima del secondo modulo AA
Elaborazione statistica di dati
Accenni di analisi monovariata e bivariata
TRATTAMENTO STATISTICO DEI DATI ANALITICI
Elementi di teoria delle probabilità
Elementi di statistica e probabilità Misure Meccaniche e Termiche - Università di Cassino 2 Eventi aleatori e deterministici Un evento aleatorio può.
In alcuni casi gli esiti di un esperimento possono essere considerati numeri naturali in modo naturale. Esempio: lancio di un dado In atri casi si definisce.
1 Statistica descrittiva 2. Sintetizzare i dati con degli indici Come descrivere una variabile in un insieme di osservazioni 1. Utilizzare rappresentazioni.
1 DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÁ. 2 distribu- zione che permette di calcolare le probabilità degli eventi possibili A tutte le variabili casuali, discrete.
Distribuzioni limite La distribuzione normale Si consideri una variabile casuale rappresentata mediante una combinazione lineare di altre variabili casuali.
1 VARIABILI CASUALI. 2 definizione Una variabile casuale è una variabile che assume determinati valori in modo casuale (non deterministico). Esempi l’esito.