Riassunti VERIFICATO
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Di cosa parla
- Misure di tendenza centrale:
- Media: La somma delle osservazioni divisa per il loro numero. Può essere media di popolazione o media campionaria.
- Mediana: Il valore che divide le osservazioni ordinate in due metà uguali (50° percentile), meno sensibile agli estremi.
- Moda: Il valore che si presenta con maggiore frequenza. Una distribuzione può essere multimodale.
- Misure di variabilità:
- Campo di variazione: La differenza tra il massimo e il minimo valore osservato, molto sensibile agli outlier.
- Differenza interquartile (IQR): La differenza tra il terzo quartile (Q3) e il primo quartile (Q1), meno influenzata dagli estremi. Richiede l'ordinamento dei dati e il calcolo della mediana per dividere in quartili.
- Varianza: La media dei quadrati delle deviazioni dalla media. Esistono varianza di popolazione e campionaria.
- Deviazione standard: La radice quadrata della varianza, la misura di variabilità più comune.
- Coefficiente di variazione: Il rapporto tra la deviazione standard e la media, utile per confrontare la variabilità tra distribuzioni diverse.
- Misure delle relazioni tra due variabili:
- Covarianza: Indica la direzione e la forza di una relazione lineare tra due variabili (positiva per relazione diretta, negativa per inversa).
- Coefficiente di correlazione lineare (Pearson's r): Una misura standardizzata della forza e direzione di una relazione lineare, con valori tra -1 (perfetta inversa) e +1 (perfetta diretta), dove 0 indica assenza di relazione lineare.
- Regressione lineare semplice: Descrive la relazione tra due variabili con l'equazione Y = b0 + b1X, dove b1 è la pendenza e b0 l'intercetta.
- Forme della distribuzione:
- Obliqua a sinistra: Media < Mediana.
- Simmetrica: Media = Mediana.
- Obliqua a destra: Media > Mediana.
- Trasformazione dei dati:
- L'aggiunta di una costante modifica media e mediana, ma non varianza e deviazione standard.
- La moltiplicazione per una costante modifica media, mediana, varianza (al quadrato) e deviazione standard.
- Standardizzazione (Z-score): Trasforma i dati in modo che abbiano media 0 e deviazione standard 1, utile per confrontare distribuzioni con scale diverse, tramite la formula Z = (X - media) / deviazione standard.
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