Informazioni sul documento
- Università
- Politecnico di Milano
- Corso di laurea
- Mathematical Engineering
- Materia
- Modelli e Metodi dell'Inferenza Statistica
- Classificazione
- Altro materiale
- Formato originale
- Testo
- Testo ricercabile
Altro di Modelli e Metodi dell'Inferenza Statistica per il corso di Mathematical Engineering presso Politecnico di Milano. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.
Altro di Modelli e Metodi dell'Inferenza Statistica per il corso di Mathematical Engineering presso Politecnico di Milano. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.
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Laboratorio conR-0 Metodi e Modelli per l’Inferenza Statistica - Ing. Matematica - a.a. 2019-20 Contents Uso e rappresentazione delle pricipali distribuzioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 Probabilità di copertura IC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 Test di ipotesi per la media su uno o due campioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 Esercizio 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 Esercizio 2: test sulla media e sulla proporzione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 Esercizio 3: inferenza sulla media di una popolazione gaussiana. . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Esercizio 4: test per dati accoppiati. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 Uso e rappresentazione delle pricipali distribuzioni Densità # dividiamo la schermata di output delle figure in tre caselle disposte su una riga #dev.new() layout(matrix(c(1,2,3),1,byrow =T)) # o in alternativa #par( mfrow = c( 3, 1 ) ) s=seq(-2,2,by =0.01) # tre esempi di densità plot( s,dunif( s,0,1),main ="uniforme",type ="l",ylim =c(0,1)) plot( s,dexp( s,1),main ="esponenziale",type ="l",ylim =c(0,1)) plot( s,dnorm( s,0,0.5),main ="normale",type ="l",ylim =c(0,1)) 1 −2 −1 0 1 2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 uniforme s dunif(s, 0, 1) −2 −1 0 1 2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 esponenziale s dexp(s, 1) −2 −1 0 1 2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 normale s dnorm(s, 0, 0.5) F unzioni di Ripartizione layout(matrix(c(1,2,3),1,byrow =T)) # tre esempi di funzioni di distribuzione plot( s,punif( s,0,1),main ="uniforme",type ="l",ylim =c(0,1)) plot( s,pexp( s,1),main ="esponenziale",type ="l",ylim =c(0,1)) plot( s,pnorm( s,0,0.5),main ="normale",type ="l",ylim =c(0,1)) 2 −2…
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