Riassunto di Probabilità e Statistica I (parte di statistica)

NOTE

• GENERO UN CAMPIONE (ES. Y=RANDINT(M, M, 50)). POI FAI TABLE(X) E SUMMARY(X)
• DISTRIBUZIONE W 5 CLASSI EQUILIBRANDOLE
• CONFRONTO DATI EMPIRICI E TEORICI CON DISTRIBUZIONI IN CLASSI.
• CALCOLO QUANTE VOLTE X < X (X) CON DISTRIBUZIONE NORMALE
• CALCOLO VARIANZA CAMPIONARIA E VARIANZA POPOLAZIONE
• STIMA MASSIMA VEROSIMIGLIANZA DISTRIBUZIONE ESPONENZIALE
• STIMA INTERVALLARE CON U
• WSARNERING DATI COMPAGNA
• ESTRAZIONE (CON) SENZA RESTRIZIONI MAX X = SAMPLE (1:100, 100, REPLACE = T(F), PROB = PX)
• PER COSTRUIRE UN VETTORE CON PIÙ RIPETIZIONI DI DATI UNO: X = C(REP(T, 10), REP("A", 20), REP(10, 15))
• VETTORE DI INTERI CON PASSO PREFISSATO
• FUNZIONE MASSIMA VEROSIMIGLIANZA DISTRIBUZIONE POISSON
• DI STIMA MOMENTI - STIMA MVB W GAMMA
• TEST DI IPOTESI E INTERVALLO DI CONFIDENZA DISTRIBUZIONE NORMALE CON T-STUDENT
• STIMA INTERVALLARE DISTRIBUZIONE POISSON E TEST IPOTESI
• FUNZIONE MAX VEROSIMIGLIANZA DISTRIBUZIONE BINOMIALE
• FUNZIONE MAX VEROSIMIGLIANZA DISTRIBUZIONE NORMALE GAUSSIANA
• FUNZIONE MAX VEROSIMIGLIANZA DISTRIBUZIONE BINOMIALE
• FUNZIONE MAX VEROSIMIGLIANZA DISTRIBUZIONE UNIFORME L(θ) = (1/θ)^m MAX = FUN(INTERV, DATI)
• DEF. FUNZIONE MAX VEROSIMIGLIANZA L(θ) = π_i=1ⁿ f_xi(xi, θ)
• X = NUMERIC(K) CON CREO UN VETTORE DI K VOLTE (K = C(O, 1, 1))
• CREARE K CAMPIONI E SALVARNE LA MEDIA SU UN VETTORE X=O(N)
• DOPO AVER DEFINITO L FUNZIONE DI MAX VEROSIMIGLIANZA (L=FUNZIONE(X...)) FAI "OPTIMIZE(L, ...)"
• SE NELLA REGRESSIONE GUARDARE HO Y=EXP(X) TOCCOLO SE LE VARIANZE NON COMMON WHICH (Y==0) E RITORNALO "X=C(1:10)" O "C(A[1:3])"
• OPER PARAGONARE MEDE E T-STUDENT I QUANTILI GUARD PERSONE LI METTO COME IN PARENTESI: