Appunti Statistica - parte 2

CONTINUE

VA NORMALE GAUSSIANA

UNIFORME p

stessa punti

i

tutti

a

B

In

Unit a di un

intervallo È

B

XIX

f XUN N O

B Eads FI

f PIXEXIA

Ripartizione VORTA

E O

N

Iaas

Plaexebla PÈ

B STANDARDIZZATA

gy.gg

ey.gg è

2 fine

Il

ESPONENZIALE EHI ZONGO

VEZZI

O

durata

tempo

attesa

evento pyexy.PL tf ZEz

p

oczifDensitoif

Iè X o

xix co BETA

f è

PExex o

Ripartizione Fixi 1 X 0,1

EH 1 rara g 1

FIAB

fine

Densità

f Ay

Matteo

EC Ip FEET

GAMMA dx

vare

Ètà o affermi

fa

Densità

EH E Varla I ci

se tabelle

sono

I

X

n

2

XI si

ZNNCO.nl

se

Via Xetxangammalantar x

usa

2 la

se

vedere

f Atx'm X'non

xnxx.lt scelta dia risposte

me ama ama

d

Xian

qa di

liberta

degradi qualitativo

ns Normale

a SNEDECOR

STUDENT FISHER

t siaannt.at

xqmgggrggqtia in

qualitativo e

id

2

variabili

iid

iv À agg

ennxn

0,11

EN Normale maxm

anni x

negradilibertà X

Fnimnfnjplfnimsfnim.at

ETTI Ma

O

tè Varet 3

n

I

tant

PIT a

non NORMALE ES

CONTINUE

A

V ÌÈÈÈÈg

Es 74

test s

o 2000

studenti

n

annessi

581 2,50

2,351

Pixo 0,15

82

b PIGG 681

821 347

34

PIGGEXC PIXEJO

Quanti

C fattualmaxgo

hanno

studenti 97,5

0,151

PIX

pixego 90 2,35

1 1001 unaP

stiamo

non cercando

mani

studenti

0,975 1950

2000

97,5 2000

PIX 66

d 84

0,151

341.734

661 13,5

Plx 2,35

fatto

e Quanti di98

studenti hanno

981

Plx 0,15 3

2000

0,0015

Ia

Es 15

0

nano

scores

al PIXCSO ÌÒ

2 IN 1,33

SÉ 9,176

PIX SO

A 0,09176

2 1,33

b PLX 136

2 A

2,4 0,9918

IL 13Gt

1361 P

P X XE

1 1

1361 82

0,9918 0,0082

70195 110

c ffà

py

Pacino

1101 gg

2 A

0,67 974857

XY 110,4 pigs xeno 0,74857 0,37787

0,3707

2 A 37,787

100 0,33 0,37070

IL 95,5

d IQ 90

al

che

corrisponde

A 2 1,28

0,90

X NAZO 119,2

1001,281151 fifth

1301 tra

e 2

IQ valori

quali

cade

degli

A 65

O

2 0,38 A 0,64803 Prendo Zio

2 A

0,39 383 casi

Nazo

Xi 100 94,2

un

0,6517 ops

p Zoe 105,8

1000,3851151

rent

1 NnNe

1000,07200 scorte2200 00

Al PIXENOO

2 A 0,69146

1100

XY 0,5

1000

200

b YXntXLNNIZN

PIX

2200 ZOOO.ro 80000

PIXEL

PIX 1 ZOO

22001

Z PIX

2200 A

2000 22001 1 0,239

0,7611

0,7067 0,7611

283

2 02 49

P 1 Nninno

na 6 distribuito come

investimento

n

perdita atteso

inciso tiè etiam a

vi

Pl 1

X

perdita Pixar 0,01

Z N 10 12,326

2

A 0,99

0,01

1 6,289

2,326.7

I

NE 10

3 il

da

sul in

ore descritta

tempo

incertezza Esponenziale

A

al X 21

P 1 è

PIXEL è

PIX 1 1 0,135

1

2

b PIX 3 aore

trascorse

essendo

è

1

PIX 1

1 0,3679

4 poi iid

altro

vienerimpiazzatocon macchinario

sanni

exp

tempo e

macchinario o

sopravvivenza

a xquanto svolte

usare potendolorimpiazzare

macchinario

possiamo G

d X Yan

Ya Exp 4

Yat

Ya Gamma

uso Gamma svolte

rimpiazzo originale

MA

E 4

X 5 20

è

IÉ d GIGI

x'è

b Per ns D

5 È

YNX

XOX stro

PIXTY 11 µ

µ

6 th

Xntn che Fan

e

dimostra ti Fan

poiché It

tangy

7 X t ns libertà

student

distribuita

come grandi

PLX t 0,05

a 1,86

b PIXEL 0,05

1,86

PC 0,99

EHLE

C PLX

t

PLX

1 E 0,99

PIX ti t

2pct t 3,355

0,005

0,01

8 7,101

X Fisher ngradilibertà

distribuita

come

0,95

a PIXIE C 3,14

d 1 0,05

0,95

b PLX c 0,025

i

3,95

c

STATISTICHE CAMPIONARIE

Es libri

lettidella

media

so

non popolazione

libri

io

maso di

letti

media individuo

ogni

singolo

I I

E Var

IN I

di n le si

medie

all'aumentare an

campionarie concentrebbero

attorno

CIM

TEOREMA TLC

CENTRALE

aid

x v N O NN nn no

Xn

Xix

ns

se a0lh

PYt.itfn nNCx Vorta

Ely

KE na 1 a

Binomiale na

X x

0,1 Yifan No 1

NNCO.nl

VARIANZA CAMPIONARIA

Enix ti

S distribuzione

Fanin E

02

ECS ENTE

Efrem ES

STATISTICHE CAMPIONARIE

Xe X id

Xe v

PIÙ 8,2013 02,5 Ia

A Distribuzione XIII

congrafico

Xe Xe o 1 0

2 0,5 1 1,5 2

0,15

0106909 0,300,25

0,12 0,29

0,04

play

2

2 tiro facce

dadi 6 sommafacce

10 Vara

D

E

XNUG.GL

PISOEXEGO FI

Exit Varix

NINEE

TLC

X h 10

n