Primo passo: la descrizione dei dati sperimentali, Università degli Studi di Perugia

Slide dall'Università degli Studi di Perugia su Primo Passo: la Descrizione dei Dati Sperimentali. Il Pdf, pensato per studenti universitari di Matematica, introduce i concetti fondamentali della statistica descrittiva, spiegando l'utilità della statistica nell'analisi dei dati sperimentali.

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31 pagine

PRIMO&PASSO:&
LA&DESCRIZIONE&DEI&DATI&
SPERIMENTALI
Andrea'Onofri
08/10/21
ANDREA'ONOFRI'(DSA3'-'UNIPG)
A&CHE&SERVE&LA&STATISTICA
•
Se'abbiamo'fatto'un'esperimento'valido,'
abbiamo'raccolto'dati'affidabili'
•
La'statistica'è'necessaria'per:'
•
riassumere'i'risultati'e'renderli'comprensibili'
•
rivelare'la'nostra'confidenza'nell’esattezza'
delle'conclusioni'
•
rivelare'la'forza'd ell’evidenza'scientifica'che'
presentiamo
2

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Anteprima

Descrizione dei Dati Sperimentali

ERA
D. M
PRIMO PASSO:
LA DESCRIZIONE DEI DATI
SPERIMENTALI
Andrea Onofri
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI
DI PERUGIA
08/10/21

A Cosa Serve la Statistica

  • Se abbiamo fatto un esperimento valido,
    abbiamo raccolto dati affidabili
  • La statistica è necessaria per:
  • riassumere i risultati e renderli comprensibili
  • rivelare la nostra confidenza nell'esattezza
    delle conclusioni
  • rivelare la forza dell'evidenza scientifica che
    presentiamo

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
2

Variabili Quantitative

ERA
D. M
VARIABILI QUANTITATIVE

Analisi Chimiche e Altre Misurazioni

E' possibile e necessario descrive almeno due
caratteristiche del dataset, vale a dire:
1. tendenza centrale (location)
2. dispersione (spread)

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
4

Statistiche di Tendenza Centrale

  • media
  • mediana
  • moda

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
5

Tendenza Centrale: Location

· Dove siamo (lungo l'asse dei numeri reali)?
Location (central tendency)
×1
x2
x3

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
6

Un Semplice Dataset

· Consideriamo le altezze di 4 piante di mais
· x = [178, 175, 158, 153]
Location (central tendency)
1
Î
153
158
175 178

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
7

Punto Centrale

· Centrale in che senso?
· Possiamo utilizzare il concetto di distanza: un
punto è 'centrale' quando la somma delle
distanze dagli altri punti è zero

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
8

Media Aritmetica

u =
n
Z xi
i=1
n
178 + 175 + 158 +153
u =
= 166
4

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
9

Proprietà della Media

· la media è centrale perché
· la somma delle distanze dagli altri punti è 0
· la somma dei quadrati delle distanze è la
minima possibile
· La media non è centrale perché
· non occupa una posizione centrale (numero
dei dati più piccoli diverso dal numero dei
dati più grandi)

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
10

Mediana

· La mediana è il valore centrale per posizione
· numerosità dispari: ordino la lista e prendo il
valore in posizione pari a (n + 1)/2
· numerosità pari: ordino la lista e prendo i
valori in posizione n/2 e n/2 + 1 e ne faccio la
media
· Per il nostro esempio (158 + 175)/2 = 166.5

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
11

Proprietà della Mediana

· La mediana è centrale per posizione
· il numero dei dati più piccoli è uguale al
numero dei dati più grandi
· La mediana è legata al concetto di rango non di
distanza
· La mediana non risente degli outliers. E'
ROBUSTA

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12

Statistiche di Dispersione

  • campo di variazione
  • devianza
  • varianza
  • deviazione standard
  • coefficiente di variabilità
  • scarto interquartile

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13

Campo di Variazione

· Differenza tra massimo e minimo
· molto sensibile agli outliers

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
14

Percentili

· Estendiamo il concetto di mediana (50-esimo
percentile):
· 25-esimo percentile: 25% dei valori sono più piccoli
· 75-esimo percentile: 75% dei valori sono più piccoli
· il 50% dei valori è compreso tra il 25-esimo e il 75-
esimo percentile
· Calcoli non banali
· Nessun legame col concetto di distanze

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
15

Quando Usare i Percentili

· Quando il numero degli individui è alto
· Quando abbiamo dubbi sulle distanze e
preferiamo considerare i ranghi
· Quando abbiamo outliers

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16

Devianza

n
SS = > (x; - M )2
i=1
Somma delle distanze al quadrato.
RESIDUI: distanza tra la media ed ogni
dato
SS = (178-166)2+ (175-166)2 + (158 - 166)2+ (153 - 166) == 458

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17

Proprietà della Devianza

· La devianza è connessa con le distanze
· La devianza dipende dalla dispersione dei dati,
ma anche dal loro numero. Non va usata per
confrontare la variabilità di collettivi con
diversa numerosità
· L'unità di misura è 'quadratica'

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18

Varianza

SS
o2 =
n - 1
458
2
O
=
= 152.67
3

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
19

Proprietà della Varianza

· Non risente della numerosità
· Unità di misura 'quadratica'

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
20

Deviazione Standard

2
0 = 1
152.67 = 12.36

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21

Significato Geometrico

· Residuo 'medio'
d3
d2
d1
×1
x2 Mean
x3

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
22

Proprietà della Deviazione Standard

· Stessa unità di misura dei dati
· Descrive l'incertezza assoluta di un gruppo di
misure
AI = uto
· Ha poco senso senza la media

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
23

Coefficiente di Variabilità

COEFFICIENTE DI VARIABILITÀ
SPREAD STATS: COEFFICIENT
OF VARIABILITY
CV == x 100
μ
Esprime l'incertezza RELATIVA

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24

Relazioni tra Variabili: Correlazione

1. Se ho due variabili, potrei voler descrivere il grado
di variazione congiunta
2. Variazione congiunta significa che se varia una
variabile, anche l'altra varia proporzionalmente
3. Correlazione: non implica un nesso causa-effetto!

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
25

Coefficiente di Correlazione di Pearson

Codeviance (può essere negativa)
n
i=1
(xi- Hx)(yi - Hy)
r=
n
i=1
(xi - Hx)2 Zi
i=1
( Vi - My ) 2
Prodotto delle devianze
sempre positivo)

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
26

Coefficiente di Correlazione

· r = 1: correlazione positiva perfetta
· r = - 1: correlazione negativa perfetta
· r = 0: nessuna correlazione
· Valori intermedi sono proporzionali al grado di
variazione congiunta

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
27

Interpretazione Geometrica

r = 0.97
0
-
2
O
1
O
X2
0
-1
O
-2
-2
-1
0
1
2
3
X1
r = - 0.97
à
-
O
-
2
1
X2
0
-1
-2
-
-2
-1
0
1
2
3
X1

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
28

Esercizio di Correlazione

Due serie di dati:
a <- c(87, 78, 91)
b <- c(85, 76, 93)
Calcolate il coefficiente di correlazione
(r = 0.983)

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
29

Organizzazione dei Dati per il Calcolo

X1
mean
Residuals
Squared
87
85.33
1.67
2.78
78
-7.33
53.78
91
5.67
32.11
SS
88.67
X1
mean
Residuals
Squared
85
84.67
0.33
0.11
76
-8.67
75.11
93
8.33
69.44
SS
144.67
Calcolare la devianza per X1
Calcolare la devianza per X2

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
30

Calcolo del Coefficiente di Correlazione

ORGANIZZIAMOCI
Residuals 1 Residuals 2
Product
1.667
0.333
0.556
-7.333
-8.667
63.556
5.667
8.333
47.222
SP
111.333
Calcolare la codevianza
111.33
r=
= 0.983
1
88.67 × 144.67
Calcolare r

ANDREA ONOFRI (DSA3 - UNIPG)
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