1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

28
1

Transcript of 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

Page 1: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

1

Page 2: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

2

Page 3: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

3

LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI

Page 4: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

4

Page 5: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

5

Page 6: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

6

Page 7: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

7

Page 8: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

8

Pi<1/2

Page 9: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

9

esistono “in natura” (per esempio unità naturali, quali famiglie; unità amministrative, quali comuni)

Page 10: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

10

Page 11: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

11

Page 12: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

12

La variabile ausiliaria usata per definire le probabilità variabili potrebbe essere, non la dimensione dei grappoli, M, ma una generica X, positivamente correlata con la Y.

Page 13: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

13

Pi

Page 14: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

14

=

s12

Page 15: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

15

Identità tra devianze

i

ii j

iiji j

ij yyMyyyy222

Devianza totale=devianza within+devianza beetween

11

1

)1()1(

1

11

1

2222

2222

2222

NSyyMyyMN

S

MNSyyyyMN

S

NMSyyyyNM

S

Bi j

ii j

iB

wi j

iiji j

iijw

i jij

i jij

Mi=M, PER OGNI i

Page 16: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

16

=

=

S12=MSB

2

Mi=M, PER OGNI i

Page 17: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

17

STIMA PROPORZIONE IN GR

Mi=M, per ogni i Mi diverso per ogni i

c

grigr

c

iigr

c i

ici

gr

n

pp

n

fpv

N

Pp

n

fpV

correttoM

a

nn

pp

1

ˆ1ˆ

1

2

2

ci

c

griigr

c

iigr

ci

ci

gr

Mn

Mn

pMa

Mn

fpv

N

MM

N

PMa

Mn

fpV

distortom

ap

1ˆ,1

ˆˆ

,1

ˆ

2

2

02

2

ci

c

griigr

c

iigr

ci

ci

gr

Mn

Mn

pMa

Mn

fpv

N

MM

N

PMa

Mn

fpV

distortom

ap

1ˆ,1

ˆˆ

,1

ˆ

2

2

02

2

Page 18: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

18

Page 19: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

19

SOLUZIONE ES. 1

Page 20: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

20

SOLUZIONE ES. 1

Page 21: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

21

Calcolare le probabilità di inclusione del primo e del

secondo ordine.

Page 22: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

22

SOLUZIONE ES. 2

P'j=Pj/(1-pi)T'j0,076932 0,076932

0,061545 0,1384770,138477 0,2769540,076932 0,3538860,184636 0,5385220,076932 0,6154540,138477 0,7539310,153863 0,9077940,092318 1,000112

PJ’=

=Pj/(1-PI)

T’j

CAMPIONE ESTRATTO: C=(2,9)

=

9,2

9

2

0,219

0,274

0,035

Page 23: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

23

ESERCIZIO 3

In una strada del centro storico di una certa città ci sono 8 palazzi costruiti prima del 1920. Allo scopo di valutare le condizioni di stabilità dei palazzi ne vengono scelti 2 a caso con probabilità variabili, impiegando come variabile ausiliaria il numero di famiglie residenti in ciascun palazzo.

a)Si estragga il campione con il metodo di Yates-Grundy.b)Si definiscano le probabilità di inclusione del primo e

secondo ordine e si calcolino tali probabilità per il campione estratto in a).

Palazzi 1 2 3 4 5 6 7 8 Famiglie residenti

25 15 40 12 50 28 16 20

Page 24: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

24

( , )

ESERCIZIO 4

ospedaliospedali 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

n_posti n_posti lettoletto 470 210 350 960 235 550 125 210 425 232

Page 25: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

25

( , , )

ESERCIZIO 5

Page 26: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

26

ESERCIZIO 6

Si consideri una popolazione di N=4 catene di supermercati di una città italiana; ognuna di esse è presente nella città con tre negozi.

L'entrata mensile di ogni negozio è indicata in milioni di euro nella tabella che segue:

a) Verificare l’identità sulle devianze e calcolare il coefficiente di omogeneità nei grappoli.b) Verificare l’espressione di S1

2 in funzione del coefficiente di omogeneità nei grappoli.c) Si estragga un campione di 2 catene , si stimino il ricavo mensile totale per negozio e per catena con le relative varianze.

catena1 catena2 catena3 catena4

3 2,7 5,3 4,7

2,5 4 3,6 3,9

3,8 7 2,8 5,8

ESERCIZIO 6

Page 27: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

27

ESERCIZIO 7

Una impresa con 10 unità locali (U.L.) distribuite nella regione vuole introdurrel'orario flessibile. Allo scopo effettua un sondaggio scegliendo casualmente n=3 U.Ltenendo conto del numero di addetti per U.L..

U.L. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10addetti 8 12 23 15 50 75 115 43 19 25

Supponendo che, per le tre U.L. scelte, la proporzione di favorevoli all'orarioflessibile sia rispettivamente pari a p1=0,4, p2=0,6, p3=0,2

1. si estragga il campione di n=3 U.L., impiegando il metodo dei totali cumulati2. si stimi la proporzione di addetti che sono favorevoli all'orario flessibile3. si stimi la varianza dello stimatore e si definiscano le proprietà dello stimatoreimpiegato.

Page 28: 1. 2 3 LE TECNICHE CHE VEDREMO OGGI 4 5 6 7.

28

Si vuole condurre un’indagine campionaria sulle ore di assenza dal lavoro da parte degliaddetti nelle 870 imprese manifatturiere di un dato settore della regione Lombardia.Supponiamo che venga estratto in blocco un campione di 10 imprese e si consideranotutti gli addetti di ciascuna impresa giungendo ai dati esposti nella seguente tabella,relativi ad una settimana lavorativa.

Imprese 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 N. addetti 7 29 64 52 85 12 47 34 72 21 Tot ore assenza 8 24 49 32 48 16 51 24 56 16

A) Che tipo di campionamento è stato utilizzato?B) Si stimi il totale delle ore di assenza degli addetti nelle 870 aziende e ilcorrispondente scarto quadratico medioC) Si dica, motivando la risposta, se i dati a disposizione avrebbero consentito la stimadella media delle ore di assenza.D) Se non fossero stati considerati tutti gli addetti di ciascuna impresa ma solo 6 perognuna estratti casualmente, che tipo di campionamento sarebbe stato utilizzato?

ESERCIZIO 8