Riassunto esame Statistica, Prof. Deldossi Laura, libro consigliato Lezioni di Statistica, Laura Deldossi e Roberta Paroli

STATISTICA

INTERPOLAZIONE STATISTICA

• Studio della dipendenza tra caratteri quantitativi
• Si cerca una forma funzionale del rapporto che esiste tra X
• Per X univoca funz. si cerca di stimare una e una sola Y

MODELLI TEORICI

• Re(y) che approssima al meglio i dati y_i = a(x_i) + e_i → e_i errore

INTERPOLAZIONE MATEMATICA

• Metodo grafico di Lagrange per i punti

MODELLI INTERPOLATORI STATISTICI

• Usare un grafico e una funzione teorica

MEDIA AL QUADRATO DELLE PERDITE

• Media per minimizzare le somme residue

IL PROFITTO DI MINIMO: media aritmetica delle Y_i

• Ʃ _i (y_i − a_i(x_i))² :ni מש norm. 2 2a
• (i) modello standard 1: minimizzare H[ (A₀, A₁, A₂, ..A_n)] min: Σhf+T (Y_...+A₂x-i)

...i 2 modelli normobi rendere sia al reale efficace degli es.

(i) ...esplicazione: media (mod) rederanno creare con integrati-risolver partiranno stessa completa:

definire su u,s analisi di corre

... ^N - Y⁴ = neste tra (valore assistitivo e le un:^R -efice dei errati Rivanni: secondo...

RETTE INCOMPLETE

1) y = â ...

M([y, x]) = [M(...)]

...

2) y = bx ...

M(x) ...

MODEL IN Y LINEARI

1) Separato, con rette normali ...

• 1/x con á e bx
• y con bx e a

Un modello ...

EE ATTENUAZIONE NEL MOMENTO NON LINEARI

... ci sono casi...

• ... y = ... x ... e x non é ...
• ...

Un modulo ...

RETTA DI REGRESSIONE CON VARIABILI QUALITATIVEE

E' possibile ...

variabili dicotomiche ...

• se x = 0... femmina media
• se b > 0... rispetto a quello dei maschi
• se b < 0... rispetto a quello dei maschi
• se b = 0... maschi

Caso finito e simmetrico (equiprobabilità): Ω contiene n eventi elementari.

• Regola di probabilità: per ogni evento elementare A∈Ω, P(A)=1/n

Relazione cardinale e probabilità: per un evento evento A⊆Ω:

• affaccio favorevole ad A devono valere per ogni evento A card(A) • P(A)=n card(A)=m. Allora card(A)=n × P(A).

..ora se affacciano eventi esterni dare misure significative dell'affaccio in probabilità.

• Affaccio frequente (frequenza): P(A) = limite dell'affaccio: affaccio frequentista (intuitivo): P(A)=quanto esso è apparso.
• Affaccio frequentista: esprimere potenza per universo X.
• Affaccio frequentista: essa esprimente affaccino richiede la stabilità a/a e confidenza (talvolta misurabile) alla convergenza. Lim Na/N = P(A) Dove Na sono affaccini di A osservati durante △i/x_y e N tutte pc osservazioni.

3. Affaccio razionalista: assumere pure probabilità ad un universo ad integrativo comune universo V,A,E,S(?)(P A)=(PA?)(PA)

• Dice se è forte se induce e disposito p ad a genere per il nostro universo_modello o addirà F.
• Per il nostro universo_modello: VAES, A noi si indico in.

...Ora segue interessantemente descrive ...nessuno incluso dal discorso basandosi.

• Anche concettualmente di assicura e contrario.
• Probimientos anche a sufficiente stabile necessario p(credo) e a mantenere supere macchine in affaccio propalità. ♪mento diverso adesione (Bremer/Bicamela/Cibillo). Nel probabile a-altra zanzara per concluderete N lunga C(i che fa conclusione) N fine a lungo passo da singolo ad un errore/fabre è, equilibrio al fine E vince rune mia-a).

Resistere Possto Vinceta Xi e vince... Posto PreProb≥vincio. Xi,P

vinco vAo a≤r a≥t -1 -1 -P (1,-P) H(x): ≤0

...LUNGAZIONE DI PROBABILITÀ CONDIZIONATA

Anche condizionale A∪B, dichiarato A con condizionatamente s'è che è stato verificato ...

Probabilità condizionata P (A|B)=P (A∩B)/(PB) con (PS)>0

Da cui si deriva che reso dalla tecnica dell'intersezione:

• P (B|A)=P (A∩B)/(PA) con (PA)>0

• (...)P(AB)=PB (A|B)XP(B) (..)XP(A)

INDIPENDENZA STOCASTICA

Due esame a, b sono stocasticamente indipendenti se vale che

• P C(A∩B)=P(A)P(B), Fatto l'intersezione della probabilità.
• P ()AB≤P(...) esprime PB(...)-(PA∩B/PB=PC(B|A)=PC(B)

Attenzione!: differenza tra eventi disivutti e indipendenti.

Se A e B sono disivutti: P (A∩B)=? ...P(A)=...P(B). che andare... a non può accadere B.

Se A e B sono indipendenti: per loro natura andarono assolutamente

• P (A∩B)=PC(A)PC(B)
• P (A∩B)?PC(A)PC
• PC(B|A)