DISTRIBUZIONE NORMALE E BINOMIALE
NORMALE
Si analizza un campione ristretto per fare una previsione dell’universo che voglio studiare.
Calcolo una media del campione:
Dove
- j = Pedice del tipo di risposta;
- P = Numero totale di risposte di tipo diverso;
- Fj = Numero di risposte j-esime (tutte dello stesso tipo j);
Calcolo la deviazione standard del campione:
Identificato il comportamento del campione possiamo dire che l'universo si comporta tra 2 estremi (max e min) che sono:
Dove
= intervallo di confidenza
f(k)k 67%1 95%2 99.5%3ESEMPIO:
Indagine sul numero di smartphone acquistati all'anno dagli studenti; Risposte possibili: 0, 1, 2, 3, 4 o più.
Si vuole studiare un universo di N = 5.000.000 di individui conoscendo il prezzo di vendita (p =230 €/pz) con una precisione del 95%.
jxjFj 1053 21124 32197 4391 54 o più22n = TOT = 517
8.066.500 € ≤ M ≤ 8.933.500 €
8.066.500 · P ≤ M ≤ 8.933.500 · P
185.529.500 € ≤ M ≤ 205.470.500 €
DISTRIBUZIONE NORMALE E BINOMIALE
Si analizza un campione ristretto per fare una previsione dell’universo che voglio studiare.
Calcolo una media del campione:
Dovej = Pedice del tipo di risposta;P = Numero totale di risposte di tipo diverso;Fj = Numero di risposte j-esime (tutte dello stesso tipo j);
Calcolo la deviazione standard del campione:
Identificato il comportamento del campione possiamo dire che l’universo si comporta tra 2 estremi (max e min) che sono:
Dove= intervallo di confidenza
67%95%99.5%123ESEMPIO:
Indagine sul numero di smartphone acquistati all’anno dagli studenti; Risposte possibili: 0, 1, 2, 3, 4 o più.
Si vuole studiare un universo di N = 5.000.000 di individui conoscendo il prezzo di vendita (p =230 €/pz) con una precisione del 95%.
jxjFj10532112432197439154 o più22n = TOT = 517
185.529.500 € ≤ M ≤ 205.470.500 €
DISTRIBUZIONE NORMALE E BINOMIALE
BINOMIALE
Per descrivere fenomeni per cui la risposta è limitata a due scelte (Sì/No, 1/0, ecc).
probabilità di trovare
dove:
- α = n° risposte positive;
- n = n° risposte totali (osservazioni);
- p = probabilità di accadimento dell'evento positivo;
- q = probabilità di accadimento dell'evento negativo = 1 - p;
ESEMPIO:
Dado con “puntata”: Calcolare la probabilità
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