By Alberto Rotondi, Paolo Pedroni, Antonio Pievatolo (auth.)

Il quantity contiene in forma compatta il programma svolto negli insegnamenti introduttivi di statistica e tratta alcuni argomenti indispensabili in step with l'attivit� di ricerca, come advert esempio i metodi di simulazione Monte Carlo, le technique di minimizzazione e le tecniche di analisi dei dati di laboratorio. Gli argomenti vengono sviluppati partendo dai fondamenti, evidenziandone gli aspetti applicativi, fino alla descrizione dettagliata di molti casi di particolare rilevanza in ambito scientifico e tecnico. Numerosi esempi ed esercizi risolti valorizzano l'opera ed aiutano il lettore nella comprensione dei punti più difficili ed importanti. Come ulteriore supporto, questa terza edizione contiene molti programmi applicativi scritti col software program libero Scilab, scaricabili dal sito net creato dagli autori. Il testo è rivolto agli studenti universitari dei corsi advert indirizzo scientifico e a tutti quei ricercatori che devono risolvere problemi concreti che coinvolgono aspetti statistici e di simulazione.

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Il libro raccoglie le principali vignette edite ed inedite del 1993. Un anno così burrascoso dal punto di vista politico da rappresentare, according to Forattini, un'autentica cuccagna.

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05 0 0 2 4 6 8 x 10 Fig. 4. 6 La distribuzione binomiale Consideriamo una prova consistente in n tentativi e sia p la probabilit` a assegnata a priori di ottenere l’evento desiderato (successo) in ogni tentativo. Si vuole trovare la probabilit` a dell’evento costituito da x successi nella prova considerata. ) n e p sono parametri assegnati e b(x; n, p) `e la probabilit` a dell’evento costituito da x successi. Consideriamo una serie di prove tutte costituite da x successi e n − x fallimenti, indicati rispettivamente con i simboli X e O: X X O O O X ...

6 Risulta pertanto una diagnosi che propende per la malattia H3 , che ha una probabilit` a di circa il 75%. 09% SINTOMO 8748 8 748 / 11 638 = 75% Fig. 7. Illustrazione grafica del teorema di Bayes nel caso di 3 malattie con dei sintomi comuni I codici di calcolo per la diagnosi automatica fanno in genere largo uso del teorema di Bayes. La soluzione del problema pu` o anche essere trovata per via grafica come mostrato in Fig. 00035, 0, 1458), si ottengono i numeri finali 2880, 10, 8748. Si arriva anche in questo modo, a meno degli arrotondamenti, al risultato fornito dalla formula di Bayes.

Per prima cosa `e necessario determinare la probabilit` a di ammalarsi per un generico individuo (uomo o donna) della popolazione. Essa `e data dalla probabilit` a che l’individuo sia una donna, per la probabilit` a che una donna ha di ammalarsi, pi` u la probabilit` a che l’individuo sia un uomo per la probabilit` a che un uomo ha di ammalarsi. 35). 0725 . Il numero atteso di ammalati (speranza matematica) si calcola moltiplicando il numero di prove (individui) per la probabilit` a classica P (H) appena trovata.

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