Criterio di Chauvenet
Ciao a tutti, sto scrivendo una relazione e sto riscontrando diversi problemi con la statistica (non l'ho mai studiata).
Mi spiego meglio (in breve).
Ho un centinaio di misure per varie parti di un oggetto, dato che non sono tutte uguali, perchè dopo tante misurazioni è normale rilevare dei valori diversi per la stessa "cosa misurata", quindi ho calcolato la media, la varianza, la deviazione standard; successivamente, ho diviso in classi (del numero che mi sembrava più opportuno) ed ho calcolato la frequenza assoluta osservata e con fatica, la frequenza assoluta aspettata, per concludere con il test del Chi quadro.
Quest'ultimo, non è compreso nell'intervallo (neanche se scelgo un errore del 2%), quindi non c'è gaussianità.
Per la mia conoscenza in statistica, avrei finito così, se non fosse che il capitolo successivo parla del criterio di Chauvenet.
Questo criterio sarebbe utile per farmi escludere qualche misurazione (che non ha nulla a che vedere con la media), il problema è che da quanto ho capito, può essere utilizzato solamente se la distribuzione di dati è gaussiana.
Ora, trovandomi di fronte ad una distribuzione non gaussiana, concludo con il dire " questa distribuzione ha bassissime proprietà per essere gaussiana" oppure c'è un modo per escludere quel paio di dati che non centrano niente con la media?
Mi spiego meglio (in breve).
Ho un centinaio di misure per varie parti di un oggetto, dato che non sono tutte uguali, perchè dopo tante misurazioni è normale rilevare dei valori diversi per la stessa "cosa misurata", quindi ho calcolato la media, la varianza, la deviazione standard; successivamente, ho diviso in classi (del numero che mi sembrava più opportuno) ed ho calcolato la frequenza assoluta osservata e con fatica, la frequenza assoluta aspettata, per concludere con il test del Chi quadro.
Quest'ultimo, non è compreso nell'intervallo (neanche se scelgo un errore del 2%), quindi non c'è gaussianità.
Per la mia conoscenza in statistica, avrei finito così, se non fosse che il capitolo successivo parla del criterio di Chauvenet.
Questo criterio sarebbe utile per farmi escludere qualche misurazione (che non ha nulla a che vedere con la media), il problema è che da quanto ho capito, può essere utilizzato solamente se la distribuzione di dati è gaussiana.
Ora, trovandomi di fronte ad una distribuzione non gaussiana, concludo con il dire " questa distribuzione ha bassissime proprietà per essere gaussiana" oppure c'è un modo per escludere quel paio di dati che non centrano niente con la media?
Accedi a tutti gli appunti
Tutor AI: studia meglio e in meno tempo