Document information
- University
- Politecnico di Milano
- Degree programme
- Mechanical Engineering
- Subject
- Statistica
- Material language
- Italian
- Academic year
- 2024-2025
- Classification
- Other study material
- Original format
- Text
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Insiemi disgiunti/incompatibili : Anb-a regola Moltiplicazione : Planb) p(bla) Play = . Eventi indipendenti : elbia) = p(b) - plab) = P(a) p(B) - formula Bayes : pla) plalb) p(3) + plaiBY plBY = - . V A . . Indipendenti : Parete 1X2 ter 1 ... n Anten) = In ↑ (fr - en) P(x2 +(2) P(yntt) apriabilità sistema ..... . . i= 1 V A . . CONTINUE funzione di densità di probabilità (por : Placacb) =a 214) da funzione di distribuzione cumulativa o di ripartizione (cor : f(x) = pla) = 1214) by valure atteso (media) M e eff : E(y = X . 21) di Variane 82 a Var(4) : · Vor(4) = (4-M( · f(x) ar = 2(4)dx 2 · Vor() = =(4) ((yp - . - 42 y = X c + - - E(y) = E(x) + c : Voe[4] Von() = y = X . c = E(y) = C . E(4) : Von[4] = c? Von2) DISTRIBUZIONE ESPONENTIALE : · TEMPO TRA 2 EVENTI O Geta distribuzione uniforme : Lla) : asyb Spazio Tra 2 punt O altrimenti · ~E(x) con x0 XX e Se - · 21- X 70 -0 Distribuzione Gaussiana : Ann (M 02/ : · E(x) = · [1] : E · 2(4) = : e e) E oc VA . . DISCRETE · standardizzazione gaussiana : Xun(m g . - o Meno funzione di massa di probabilità : P(X Xi) = = 2() funzione di distribuzione cumulativa : +(4) = Play) = E 2ki) Xi4X VALURE ATTESO (MEDIA) M O EL-L(i) E : 2 Varianza a Var(4) :· Vorki-m)2 Li . · Von() = (4) (E(yr 2 = - = - 2(i) - M DISTRIBUZIONE UNIFORME DISCRETA : ESITI CON STESSE PROB DISTRIBUZIONE Di BERNULLI :· Per VARIABILI CON 2 SOLI ESI · 2(x) = · ~Be(p) E() Volen f(x 201 · · con nebat · - VARIABILE ALEATORIA BINOMIALE : Numero di Successi Su M PROVE di BERNULL 100 X-Bin (n . p E(*) P ovon() : pla-p · : · X p( x) ( Y ) pt (1 p(n (2) - in - · = = - . - com x) ! E() np (1 p) - · = n.p · Von(e) = . - distribuzione di posson : - Legge degli eventi Rari (Conteggio · Bin/n p) , can now e pro ~ P(1) can 1 = n . p · X-p(x) · E(x) = 1 · Von[x) = 1 P(4 x) = = 15…
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In = (i-E) (yi j) . - medio : Mse/) Ele 4/2) (Minore possibile M COVARIANZA CAMPIONARIA : COV Errore guadratico - = : n - 1 02 : 2 =i CORRELAZIONE CAMPIONARIA : 9 : Co MSt() = von (0) bion/) - Se Sy . 8 : S = Ns DISTURSIONE : bian = E(0) o EFFICIENZA RELATIVA : ER = MSE (EN) MSE(82) Lo no distorto o bios = of T Est Media di una Normale a Varianza NOTA INFERIORE He M < Mo : SUPERIORE H MT Mo : Ho Rc 3 2012) RC ( for En c) d 41 . .... In N (M 02/ . : Millo He : M + Mo : : E = Fo,Mo Non Ru = (70 En -2 ufort1 2) - - Produce = P/Esto Produce = P)Estof Puseue = 2 p(+ + (fol) . 2 - a(m) = ( * = +1 2 . & (M) = [F En ci 1) - - + &2 (M) = (A : En c + ↑ Est Media di una Normale A Varianea incognita Inferire He : McM . SUPERIORE H : MLMo Te . .... In NJM 0 2 o . Ho M Mo : = He MEMO : RU : Sto < tane) RU : Stor ta non r -lo Prery-p/7" top e RC to - Ho n : Sto <ton fortand U Preve = P(7- top (E + (E +an 8 0 f + an . (n P) ~1) (to)) &G. (n) = S &un -clu) = D E+ - Proeue = 2 . + = , n .. - - 1 . + &unclu) = - - 1 , TEST VARIANEA di Una NORMALE A media INCOGNITA INFERIORE He 0202 : ~ SUPERIORE He 02 0 ? : X 1. .... mN(4 02 . Ho 02 58: . He : 02703 Ru : 345 #1 non . c . an : 345 Ec non . 4?- Inte . 30 Pagine 08 K n RC : Produe : P(*) X8 < Produe : P(XX8 52) 2 Pureue min(p(n <48) P(in-4)) 20 a(04 [ In sin-1 Sc (in 10 52 + 1 (0 (n 1 52 .. . - ↑c - . . . = - : : i = = : E 4 . n 1 - - En - 42 .n 1 - X2 1- a n . ↑ Est per la proporzione /300 se im plas . e m /1- . prese INFERIORE He : Papo SUPERIORE He : Popo Te . .... n ~ Be(p) =* N(P P . Ru : 4 G ot af RU : 4 for En-a) Nons RueStocteu for thef Preve P(**o) Preve P(E) Zo : : 2 (P) (P En 2 p .-5)) = = - . &c : [P-Er.c Fren) . &c : [0 : P Er + - c . F . Test confronto medie dati accoppiati M e 02 incognite Inferiore He : Mr-Meldo Superiore Ha…
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