La Statistica inferenziale descrittiva

Presentazione sul tema: "La Statistica inferenziale descrittiva"— Transcript della presentazione:

1 La Statistica inferenziale descrittiva
Insieme dei metodi per raccogliere, ordinare, riassumere, presentare e analizzare i dati, ed anche per trarre valide conclusioni e prendere ragionevoli decisioni sulla base di tali analisi.

2 La vita sarebbe impossibile se i complessi di esperienze che lo costituiscono fossero unici. Ma lo sarebbe anche se non fossero collegati l’uno all’altro: in effetti, le nostre possibilità di apprendimento e decisione dipendono dal fatto che, dati certi gruppi di esperienze, ci sentiamo autorizzati ad attendercene altri, collegati ai primi in complessi di esperienze passati

3 La Statistica descrittiva
Regole Collegamenti Esperienze

4 Il meccanismo esperienza attesa è alla base della nozione di regola o funzione.
E poiché tutte le nostre possibilità di apprendimento, scelta ed azione dipendono dal corretto funzionamento di questo meccanismo, possiamo dire che il nostro è un mondo fatto (o almeno descritto in termini) di regole

5 Esempi: Un certo tempo dopo il tramonto ci aspettiamo che sorga nuovamente il sole Se incontriamo un amico (riconosciamo il suo viso e la sua struttura corporea), ci aspettiamo un gesto amichevole, non che ci spari addosso Se addentiamo una mela, ci aspettiamo un sapore che non è quello del salame.

6 Esistono davvero regole assolute o quelle che noi riconosciamo (formuliamo) dipendono dalla ricchezza e dalla complessità delle percezioni? Come arriviamo a formulare regole?

7 Il problema (compito) della Statistica
Regole e ripetitività delle esperienze Esempi di regolarità Regole inventate Regole dedotte e regole postulate

8 Se ad un tempo  e in un luogo L si osserva un tramonto, esiste un tempo (ragionevolmente “piccolo”) T (L,) tale che nel luogo L al tempo +T (L,) si osserva un alba Esiste un tempo (ragionevolmente “piccolo”) T tale che, se ad un tempo  e in un luogo L si osserva un tramonto, nel luogo L al tempo +T si osserva un alba

9 Il tempo che dobbiamo attendere tra il tramonto e l’alba non è semprelo stesso: varia col posto e con la stagione. L’ amico che abbiamo incontrato può ignorarci semplicemente, magari perché è di malumore. La mela che addentiamo può avere un sapore diverso da quello che ricordiamo, anche se non di salame.

10 Un amico non assume un atteggiamento aggressivo nei miei confronti
Un mio amico assume un atteggiamento affettuoso nei miei confronti Una mela non ha il sapore di salame Ogni mela ha lo stesso sapore

11 Associamo la stessa previsione a sistemi di esperienze che sono di fatto diversi, anche se non ce ne accorgiamo. Sbagliamo la descrizione dei sistemi di esperienze di partenza e delle esperienze attese (possiamo pensare che, se le descrizioni fossero precise ed esatte, la regola funzionerebbe).

12 è preferibile porre l’interesse su una piccola parte dello stesso
La Statistica Per praticità spesso piuttosto che analizzare un gruppo intero di individui o oggetti (popolazione) è preferibile porre l’interesse su una piccola parte dello stesso (campione)

13 Variabile Un termine letterale che all’interno di un’equazione o di una formula può assumere differenti valori nel contesto di un problema o di una discussione Costante Un numero che nel contesto di un certo problema può assumere all’interno di un’equazione o di una formula un solo valore

14 Variabili in statistica
Caratteristiche misurabili di cose (persone, oggetti, luoghi, ecc..) che possono assumere qualsiasi valore entro un predeterminato insieme di valori Variabile quantitative: Caratteristica i cui valori possono essere ordinati secondo la grandezza di quella caratteristica(es. peso, altezza, etc.) Variabile qualitative: Caratteristica con valori che appartengono a categorie diverse e non possono essere ordinati secondo la grandezza. (es. colore, classe,etc.)

15 Variabile continua dati continui Variabile discreta dati discreti
Variabile continua: (misurazioni) assume qualunque valore fra quelli enumerati in anticipo e riempiendo “densamente” un intervallo. Variabile discreta: (enumerazioni) assume solo un insieme finito di valori Variabile continua dati continui Variabile discreta dati discreti

16 Esempi di variabili discrete e continue
La variabile che identifica il numero di persone in un teatro è discreta: il valore che può assumere è un numero intero compreso tra zero e la capienza del teatro, quindi può essere uno tra un numero finito di valori La variabile che identifica il peso corporeo di una persona è continua: essa può assumere infiniti valori infatti anche tra 60 e 61 (Kg) ce ne sono infiniti 60.01, 60.02, , , , ,...).