Concordanza, distribuzione binomiale, normale e zeta

Concordanza: k=(P_0-P_exp)/(1-P_exp ).
Proporzione di concordanza positiva: Pk(+)=(d/(b+d+c+d))/2.
Proporzione di concordanza negativa: Pk(-)=(a/(a+b+a+c))/2.
Distribuzione binomiale: P=C(n,k) p^k q^(n-k), dove q=1-p.
Inferenza statistica: l’inferenza statistica è il processo in cui partendo dalle informazioni contenute in un campione, consente di giungere a delle affermazioni relative alla popolazione da cui proviene quel campione. Le varie tipologie di campionamento e il modo in cui determinare la media campionaria è possibile trovarli nel pdf 7.
Distribuzioni normali: simmetriche e caratterizzate da media e deviazione standard.

Per ricondurre le infinite distribuzioni normali possibili, le si riconduce a un’unica distribuzione standard attraverso la trasformazione normale zeta.
Distribuzioni normali: simmetriche e caratterizzate da media e deviazione standard. Per ricondurre le infinite distribuzioni normali possibili, le si riconduce a un’unica distribuzione standard attraverso la trasformazione normale zeta.
Distribuzione zeta: z=(x-µ)/σ , dove x è il valore della variabile, µ è la media della popolazione e σ è la deviazione standard. In questo modo è possibile calcolare la probabilità, sfruttando la tabella proposta dal professore, che z sia ad esempio:
>2 (2%);
1 perché la distribuzione è normale e quindi simmetrica (16%);
compreso tra -1 e 2 (100%-P(z>2)-P(z Per variabili discrete: z=(x-µ-0,5)/σ .