Aiuto problema statistica.
Buonasera gente, sono nuovo ma ho già un problema da proporvi che riporto di seguito:
Calcola moda, mediana e media, deviazione standard e punto z del valore minore per i seguenti dati (arrotonda sempre a due decimali, SSQ=SOMMA DEGLI SCARTI AL QUADRATO): 2,00 3,00 3,00 3,00 4,00 4,00 5,10 7,00 7,30 8,00
SSQ=40,00.
Attendo con ansia il vostro aiuto nella risoluzione di questo problema, mi serve al più presto per un esame universitario.
Calcola moda, mediana e media, deviazione standard e punto z del valore minore per i seguenti dati (arrotonda sempre a due decimali, SSQ=SOMMA DEGLI SCARTI AL QUADRATO): 2,00 3,00 3,00 3,00 4,00 4,00 5,10 7,00 7,30 8,00
SSQ=40,00.
Attendo con ansia il vostro aiuto nella risoluzione di questo problema, mi serve al più presto per un esame universitario.
Risposte
Ciao,
proponi qualche idea, hai qualche dubbio e non riesci a proseguire. E' più utile per la tua comprensione se si parte da dove ti blocchi.
proponi qualche idea, hai qualche dubbio e non riesci a proseguire. E' più utile per la tua comprensione se si parte da dove ti blocchi.
Per prima cosa benvenuto, il regolamento prevede un tentativo di risoluzione o comunque una spiegazione di cosa non capisci.
Immagino che tu debba dare un esame di statistica descrittiva in una facoltà giuridico-economico-sociale data la domanda, quindi cercherò di essere semplice. La tua domanda prevede la semplice applicazione di un formula, che è:
\(\displaystyle \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2 } \)
dove
\(\displaystyle \overline{x} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\,x_i \)
Puoi anche usare il fatto che \(\displaystyle \sigma^2 = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2 = \biggl(\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\,x^2_i\biggr) - \overline{x}^2 \). La dimostrazione della quale la trovi qui
Qualunque sia il tuo metodo ti basta contare.
Detto questo se preferisci puoi anche tenere conto delle frequenze. Vediamo di passare da una all'altra. Tu hai che:
\(\displaystyle \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{j=1}^M n_j(x_j - \overline{x})^2 } \)
dove hai M valori distinti e un totale di N casi. A questo punto raccogli ricavando:
\(\displaystyle \sigma = \sqrt{\sum_{j=1}^M p_j(x_j - \overline{x})^2} \)
dove \(\displaystyle p_j \) è la frequenza relativa del valore \(\displaystyle x_j \).
Alternativamente puoi partire da:
\(\displaystyle \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\biggl(\sum_{j=1}^M n_j x_j^2\biggr) - \overline{x}^2} \)
e ricavare
\(\displaystyle \sigma = \sqrt{\biggl(\sum_{j=1}^M p_j x_j^2\biggr) - \overline{x}^2} \)
Per gli altri valori è sempre una questione di usare le formule.
P.S: se si tratta di stima parametrica in statistica campionaria allora le formula cambiano leggermente.
Immagino che tu debba dare un esame di statistica descrittiva in una facoltà giuridico-economico-sociale data la domanda, quindi cercherò di essere semplice. La tua domanda prevede la semplice applicazione di un formula, che è:
\(\displaystyle \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2 } \)
dove
\(\displaystyle \overline{x} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\,x_i \)
Puoi anche usare il fatto che \(\displaystyle \sigma^2 = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2 = \biggl(\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\,x^2_i\biggr) - \overline{x}^2 \). La dimostrazione della quale la trovi qui
Qualunque sia il tuo metodo ti basta contare.
Detto questo se preferisci puoi anche tenere conto delle frequenze. Vediamo di passare da una all'altra. Tu hai che:
\(\displaystyle \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{j=1}^M n_j(x_j - \overline{x})^2 } \)
dove hai M valori distinti e un totale di N casi. A questo punto raccogli ricavando:
\(\displaystyle \sigma = \sqrt{\sum_{j=1}^M p_j(x_j - \overline{x})^2} \)
dove \(\displaystyle p_j \) è la frequenza relativa del valore \(\displaystyle x_j \).
Alternativamente puoi partire da:
\(\displaystyle \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\biggl(\sum_{j=1}^M n_j x_j^2\biggr) - \overline{x}^2} \)
e ricavare
\(\displaystyle \sigma = \sqrt{\biggl(\sum_{j=1}^M p_j x_j^2\biggr) - \overline{x}^2} \)
Per gli altri valori è sempre una questione di usare le formule.
P.S: se si tratta di stima parametrica in statistica campionaria allora le formula cambiano leggermente.
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