Indici di variabilità

Liceo Scientifico "Carlo Pisacane" di Padula (SA)

Indici di variabilità, lavoro a cura di un gruppo di alunne della mia magnifica 3BT

Formation

GALDANGELO GIULIA COONE GIORGIA TUGULU NICA LUCCHETTI MELANIA Indici di variabilità

Indici di variabilità ,[object Object],[object Object],[object Object]

Indici di variabilità Gli indici di variabilità si suddividono in: ,[object Object],[object Object],[object Object]

Indici di variabilità Campo di variazione ,[object Object],[object Object],[object Object]

Indici di variabilità Lo Scarto quadratico medio… ,[object Object],[object Object],[object Object]

Indici di variabilità …e la Varianza ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Indici di variabilità Coefficiente di variabilità ,[object Object]

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Una buona analisi dei dati richiede anche che le caratteristiche principali delle osservazioni siano sintetizzate con opportune misure e che tali misure siano adeguatamente analizzate e interpretate. Gli indici di posizione sintetizzano la posizione di una distribuzione di frequenza mediante un valore reale rappresentativo della globalità del fenomeno e tale da riassumere gli aspetti ritenuti più importanti. Di seguito si esaminano le misure di posizione: MEDIA MODA MEDIANA

Gli indici di posizione

Corso di Statistica del Prof. Garau. Slide a cura di Giorgio Garau e Lucia Schirru. Una caratteristica importante di una distribuzione statistica è la sua variabilità. La variabilità è, infatti, la quantità di dispersione presente nei dati. Come gli indici di posizione, anche gli indici di dispersione o variabilità servono per descrivere sinteticamente (o caratterizzare) le distribuzioni statistiche quantitative (per le variabili qualitative si usano gli indici di diversità).

Le misure di variabilità

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Medie di calcolo e medie di posizione

Un modo semplice per analizzare dati statistici (siano rappresentativi di frequenze o intensità) consiste nell’istituire un CONFRONTO tra di essi. La statistica descrittiva si occupa anche di confronti tra dati statistici riferiti: alle caratteristiche (frequenze o intensità) di parti di uno stesso collettivo; ad uno stesso fenomeno osservato su collettività diverse; alla comparazione delle sintesi effettuate sulle distribuzioni riferite ai collettivi (medie, indici di variabilità, ecc.); a fenomeni diversi tra i quali sussista un nesso logico (“di parte al tutto”, di “causa ed effetto”, ecc.)

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Lo scopo del presente elaborato è quello di mettere in evidenza due differenti tecniche geostatistiche attraverso un’applicazione pratica per ciascuna di esse. È articolato in due capitoli: • nel primo, si perseguono obiettivi previsivi o inferenziali. Infatti, sfruttando l’informazione campionaria della variabile in esame sul dominio oggetto d’indagine, si cercherà di stimare il comportamento di tale variabile in localizzazioni non campionate. La tecnica di interpolazione stocastica utilizzata sarà quella del kriging stazionario; • nel secondo, si perseguono obiettivi di simulazione non condizionata. In particolare, non disponendo di alcuna informazione campionaria sul dominio, si realizzeranno diverse mappe, alternative ed equiprobabili, relative all’evoluzione spaziale del fenomeno analizzato sull’area d’interesse. La tecnica di simulazione stocastica utilizzata sarà quella della decomposizione di Cholesky. Al fine di svolgere entrambe le analisi geostatistiche è stata utilizzato il software “SGeMS beta - Stanford Geostatistical Modeling Software”, programma qualificato ad esaminare, stimare e rappresentare l’evoluzione spaziale di variabili regionalizzate in un dominio oggetto d’indagine.

Analisi statistica spaziale

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Sono state analizzate le serie storiche di tre differenti variabili, quali: il tasso di cambio EUR/RUB; il tasso d’interesse a breve termine della Svezia ed infine l'indice armonizzato dei prezzi al consumo (HICP) dell’Italia. Nella prima fase sono stati utilizzati dei metodi di analisi descrittiva utilizzando gli applicativi Excel e Gretl grazie ai quali ci si è soffermati dapprima sulle principali statistiche descrittive della variabile in esame. Successivamente, sono state analizzate le componenti elementari caratterizzanti la nostra serie storica, in particolare, trend, ciclicità, stagionalità ed infine componente occasionale e residuale. Nella seconda fase ci si è concentrati sul modello adattato in grado di descrivere al meglio l'andamento della variabile in esame. Terza ed ultima fase, al fine di validare il modello individuato, è stata effettuata la verifica di indipendenza e gaussianità dei residui.

Analisi delle serie storiche

MirkoLezzi

Quando si fa inferenza si cerca di indurre le caratteristiche sconosciute della popolazione a partire dalle informazioni campionarie. Più precisamente, fare inferenza significa: Stimare: approssimare un parametro ignoto a partire dai dati campionari. Testare delle ipotesi: verificare, utilizzando i dati campionari, la significatività statistica di ipotesi sulla distribuzione dei caratteri studiati, cioè sulla forma della distribuzione e sui valori che la qualificano: la media e lo scarto quadratico medio.

Inferenza statistica

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