Statistica Descrittiva

STATISTICA DESCRITTIVA

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STATISTICA

DESCRITTIVA

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Statistica Descrittiva

Rilevazioni Fenomeni Statistici

Obiettivo:

Rappresentare fenomeni da caratteristiche differenti (es. caratteri)

1. Identificare una popolazione
2. Si identifica ciò che la compone (unità statistica o campione) perché è troppo ampia per portare avanti le osservazioni e le indagini
3. Dopodiché, individuiamo e misuriamo (parametri descrittivi) la nostra unità statistica o campione: popolazione intervistata e campione selezionato.
4. A seconda dei parametri considerati, si possono rilevare caratteri anche utilizzando campioni o modelli statistici analitici

Esempio: Esistono diversi tipi di popolazioni collettive che possono essere considerate:

• Finito (es. aula)
• Infinito (es. popolazione globale)
• In stato statico (es. 2014)
• In movimento (es. produzione automobilistica)
• Empirico (es. annate dal 2013 al 2015 censite)
• Teorico (es. proiezioni modelli economici su un arco di tempo)

1. Fenomeni di Tipo Quantitativo e Qualitativo:

   • Quantitativo: Variabile = Fenomeno che presenta modalità numeriche (es. intervalli)
   • Es.: età (es. variabile quantitativa continua)
   • Qualitativo: Mutabile = Fenomeno che presenta modalità (non numeriche)
   • Es.: Genere → Caratteristica comune (non suscettibile di ordinamenti immediati)
   • Titolo di studio → Caratteristica mutabile ma di tipo ordinato (suscettibile di ordinamenti parziali)

2. Fenomeni di Tipo Sconnesso (anomali) e Ordinato:

   • Sconnesso (o minima): Non suscettibile di ordinamenti gerarchici
   • Es.: Relazione tra gruppi di musica e generi
   • Ordinato: Suscettibile di ordinamento gerarchico
   • Es.: Titoli di studio (ordinati per grado di istruzione)

Distribuzioni delle distanze variabili (carattere quantitativo)

Su scala di RAPPORTI

• Es: reddito, altezza
• Es. 1 euro dura un reddito di 1000€ e 2000€. Si modella: il modelomio
• Si divide il rapporto fra i 2 redditi

Su scala di INTERVALLI

• Es: temperature
• Poni l'attenzione solo alle differenze, agli scostamenti fra una temperatura e l'altra
• Es: Genova 10°C. Non puoi dire che fa 0°C, la differenza è Tempette
• Poni cerca di 1 anno ai gradi di differenze e dai punti fonci che confronta con differenze

CONTINUE

• Es: Peso, Altezza
• Ammessa una quantità continua di valori che ciò che possono assumere tutti i valori imprensanti di un intervallo

DISCRETE

• Es: n figli; età anni
• Ammessa una quantità finita e numerabile di valori (Es. papere film)

TRASFERIBILI

• Es: reddito, n dipendenti
• Una variabile è trasferibile se ho pensi tromperciano un trasferimento di inventaria da una unità statistica e l'altra

NON TRASFERIBILI

• Es: Altezza, Peso
• Una variabile è non trasferibile per non è riconoscimento parziale il processo del trasferimento delle unitamente

Studio LIBRO

• Distribuendo Quadri Ralcion
• Rilevazione del T. C. Transporto
• Questo Notario

Suddivisione in classi

A volte fenomeni che si sono studiati riguardano dei grossi raggrupp. in classi (tabelle).

Suddivisione in classi. Si inseriscono in fenomeni che raggruppamenti non le ha.

Esempio: Raggruppare oggetti in classi di età da 0-10, 10-20, 20-30, ...

Lez. 2

Frequenza

X = genere

• M
• F

X₁ = i ᵢ ᵢ = maschio

X_L = i ᵢ ᵢᵢ = femmina

[m] = Numero della popolazione

[m_i] = Frequenza assoluta associata alle modalità del fenomeno X [X_j]

[k] = Numero di modalità

Frequenza Relativa

per il modo totale di unità statistiche osservate.

f_j = m_j/m

Frequenza Relativa Percentuale

Frequenza Relativa moltiplicata per 100

F_j = f_j x 100 = m_j/m x 100