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PROBABILITA' introduzione - Coggle Diagram

- - - - popolazione molto numerosa -> scelta di sottoinsiemi
        
        CAMPIONI -> certo numero di elementi estratti dalla popolazione che devono rappresentare questa
        
        metodologia da utilizzare anche per il metodo di progettazione degli esperimenti
        
        nota! -> misurazione delle caratteristiche delle persone e non delle persone stesse
        
        nota! => CAMPIONI DI DATI = specifica caratteristica estratta -> differenza formale con il campione
  - - - tabelle
      - grafico delle frequenze -> basato su diagrammi
        
        bastoncini
        
        linee
        
        barre
    - - numero dei valori assunti N elevato -> rappresentazioni vengono ottenute raggruppando i dati in classi definite da intervalli (bin) di valori
        
        scelta numero k di classi -> specifica applicazione-> regole empiriche
        
        bordi intervalli che definiscono le classi-> definiti utilizzando valori max e min assunti dai dati e numero di classi
        
        assegnazione degli estremi interni a un solo bin -> evitare ambiguità
        
        bin non esplicitato = convenzione di includere nel bin il solo estremo di sx -> tranne per l’ultimo che include anche quello di destra
        
        ISTOGRAMMA= rappresentazione a barre
        
        R=RANGE -> (massimo-minimo) dei valori assunti
        
        intervalli di ampiezza BW
        
        centro della classe=punto centrale del bin ->semisomma dei bordi
        
        rappresentazione relativa= grafico della frequenta cumulata
        
        riporta il numero (o la frazione) di dati
        inferiore ad uno specifico valore reale
        
        con frequenza relativa=funzione di distribuzione cumulata empirica (ECDF)
  - - - indici di tendenza centrale o di posizione
        
        MEDIA CAMPIONARIA/ ARITMENTICA
        
        ottiene sommando i dati {x1, x2, . . . , xn}
        del campione e dividendo per la numerosità n
        
        nota che se i dati assumono valori in un insieme finito {v1, v2, . . . , vK }, essi possono essere raggruppati.
        
        MEDIANA
        
        ordinando i dati e scegliendo il valore centrale.
        
        insieme ordinato di {x(1), x(2), . . . , x(n)},
        
        n dispari
        
        n pari
        
        stabile in presenza di valori troppo
        grandi o piccoli (outlier) rispetto alla media
      - indici di posizione = quantificano il centro dei valori assunti e la loro dispersione sull’asse reale.
        
        CAMPO DI VARIAZIONE / RANGE
        
        VARIANZA CAMPIONARIA
        
        definita in termini delle deviazioni al quadrato dei campioni
        dalla media.
        
        divisione con n-1 per comodità + il quadrato per evitare il valore assoluto
        
        somma di quadrati = non è quantità omogenea di dati
        
        INTERVALLO INTERQUARTILE
        
        a differenza del terzo e del primo quartile.
        
        DIAGRAMMA BOX-PLOT
        
        outliner= valori lontani di 1.5 volte del valore inferiore o superiore del box che vengono eliminati-> esclusi dal calcolo
        
        DEVIAZIONE STANDARD CAMPIONARIA
        
        radice quadrata della varianza campionaria
        
        misura di dispersione adimensionale -> coefficiente di variazione CV = s/x
        
        ottenere una quantità utile per una valutazione rispetto al contesto
        
        x = media
        
        PERCENTILE
        
        dato un intero k ∈ [0, 100], il percentile k-esimo `e quel dato maggiore
        o uguale del k percento dei dati.
        
        K multiplo di 25 = quartile -> k=50 secondo quartile; k=75= terzo quartile
- - - - fenomeni troppo complessi
      - impossibile conoscere tutte le variabili in gioco in un esperimento