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Qual è l'indice di variabilità più utilizzato con le variabili cardinali?
L'indice più importante per esprimere la variabilità di una distribuzione rispetto a un centro è la varianza. Essa si definisce come la media degli scarti al quadrato. Come è facile verificare gode di tutte le caratteristiche necessarie agli indici di variabilità: È una misura non negativa.
Quando la variabilità è nulla?
La variabilità è la tendenza dei dati ad assumere valori più o meno diversi tra loro. Per intenderci, la variabilità è nulla se i valori statistici sono tutti identici tra loro ed aumenta al discostarsi dei dati statistici gli uni dagli altri.
Quando una variabile è normale?
Una variabile aleatoria normale con media µ =0 e scarto σ = 1 si dice variabile normale standard.
Come capire se una variabile è normale?
Per riconoscere se una distribuzione è normale puoi basarti su:
Grafici, come l'istogramma, il boxplot o il grafico dei quantili. Indici descrittivi, come l'asimmetria e la curtosi. Test di normalità, come Shapiro-Wilk o Kolmogorov-Smirnov.
Quanto deve essere la deviazione standard?
La deviazione standard è pari a 0 solo quando non c'è dispersione. Questa situazione si verifica solo quando tutte le unità statistiche hanno lo stesso valore. In tutti gli altri casi, è sempre maggiore di 0. Quanto più i valori sono lontani dalla media, tanto più la deviazione standard sarà grande.
Quando il coefficiente di variazione è accettabile?
Se ottieni un valore del CV inferiore a 0,5, allora significa la variabilità dei dati è contenuta e quindi la media può essere considerato un buon indicatore. Se invece ottieni un valore di CV maggiore di 0,5, allora la variabilità dei dati è elevata e quindi la media potrebbe non essere un buon indicatore.
Quali sono le misure di variabilità?
Gli indici più utilizzati sono: il campo di variazione (range) R(X): è definito come differenza tra il valore massimo (100° percentile) e minimo (1° percentile) della distribuzione. la differenza inter-quartile IQR(X): è definita come differenza tra il terzo e il primo quartile della distribuzione.
Quali sono le misure di tendenza centrale di una variabile?
Poiché il centro di una distribuzione può essere definito in svariati modi, esisteranno naturalmente differenti misure della tendenza centrale. In questa unità saranno presentati i tre indici della tendenza centrale di una distribuzione più comunemente usati: la media aritmetica, la mediana e la moda.
Cosa significa un indice di correlazione che presenta valori di 1?
Per esprimere la relazione esistente tra due variabili, in termini entità e direzione, si utilizza il coefficiente di correlazione. Tale coefficiente è standardizzato e può assumere valori che vanno da –1.00 (correlazione perfetta negativa) e +1.00 (correlazione perfetta positiva).
Come interpretare l'indice di correlazione?
Un valore r positivo è indice di una correlazione positiva, in cui i valori delle due variabili tendono ad aumentare in parallelo. Un valore r negativo è indice di una correlazione negativa, in cui il valore di una variabile tende ad aumentare quando l'altra diminuisce.
Quando si usa la varianza è quando la deviazione standard?
La Varianza é un indice di ampiezza che identifica la dispersione di una Variabile Aleatoria, normalizza inoltre la distribuzione rispetto al Valor Medio. La Deviazione Standard é definita come la radice quadrata della Varianza, é chiamata anche scarto quadratico medio.
Quando si usa la variabile binomiale?
La distribuzione binomiale serve per calcolare la probabilità di avere x successi in n prove indipendenti. Per prove indipendenti intendiamo che la probabilità che tale prova abbia successo o meno non venga influenzata dalla prova precedente e non abbia a sua volta influenza sulla prova successiva.
Come capire se c'è correlazione tra due variabili?
Si dice che due variabili A e B sono correlate quando i valori di una variabile A tendono a seguire quelli dell'altra variabile B con una certa regolarità. La relazione che si osserva non è determinata da causa-effetto, ma rappresenta invece la capacità di una variabile di cambiare in funzione dell'altra.
Cosa vuol dire che una variabile è significativa?
In statistica la significatività è la possibilità rilevante che compaia un determinato valore. Ci si riferisce anche a "statisticamente differente da zero", ma ciò non significa che la "significatività" sia rilevante, o vasta, come indurrebbe a pensare la parola. Ma solo che è diversa dal numero limite.
Come si incrementa una variabile?
Per aggiungere uno al valore contenuto in una variabile si deve assegnare alla variabile il valore precedente più uno. Ad esempio, questa istruzione aggiunge uno al contenuto della variabile n: n = n+1; Difatti il C calcola per prima cosa il valore dell'espressione posta a destra del segno di uguale, cioè n+1.
Cosa dice la curva di Gauss?
Nella teoria della probabilità la curva di Gauss è una distribuzione di probabilità usata per descrivere variabili casuali a valori reali che tendono a concentrarsi attorno a un singolo valore medio. Infatti, nella curva a campana, il punto più alto è quello con la più alta probabilità di verificarsi.
Quando una variabile si dice discreta?
Una variabile quantitativa si dice discreta quando può assumere un insieme finito o numerabile di valori, mentre si dice continua quando può assumere, almeno in teoria, tutti i valori compresi in un intervallo reale o, in altri termini, può assumere una infinità non numerabile di valori diversi.
Cosa significa una correlazione tra due variabili uguale a 1?
Una volta ottenuta una correlazione significativa, possiamo misurarne la forza. Una correlazione positiva perfetta ha valore pari a 1, mentre una correlazione negativa perfetta è pari a -1.
Quale tra questi è un indice di variabilità assoluta?
I principali indici di variabilità assoluta sono i seguenti: Il campo di variazione. La differenza interquartile. La semidifferenza interquartile.
A cosa serve l'indice di dispersione?
In statistica, un indice di dispersione è un indice che descrive sinteticamente la variabilità di una distribuzione statistica quantitativa. In modo particolare misura quanto i valori presenti nella distribuzione distano da un valore centrale scelto come riferimento.