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Capitolo 6 - Ateneonline

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<strong>Capitolo</strong> 6<br />

Soluzione degli esercizi a cura di Rosa Falotico<br />

Esercizio 6.1<br />

Dopo aver notato che quando le modalità si presentano con frequenze unitarie, la<br />

formula per il calcolo della media si semplifica, otteniamo il prezzo medio praticato<br />

dai rivenditori italiani:<br />

¯xIT A = 1<br />

N<br />

k<br />

i=1<br />

xifi =<br />

5.5 + · · · + 4.9<br />

12<br />

= 4.39e.<br />

Per effettuare un confronto con la media inglese sarebbe necessario convertire<br />

tutti i prezzi in euro e poi farne la media, invece è possibile applicare la proprietà di<br />

omogeneità della media aritmetica che ci assicura che se Y = aX allora ¯y = a¯x.<br />

Poiché i prezzi in euro altro non sono che i prezzi in sterline per il tasso di cambio,<br />

si può ottenere la media dei prezzi inglesi in euro, moltiplicando la media in sterline:<br />

¯yUK = 1<br />

N<br />

k<br />

i=1<br />

yifi =<br />

4.9 + · · · + 3.1<br />

10<br />

= 3.41£.<br />

per il tasso di cambio fornito nella traccia 1.18: xUK ¯ = yUK · 1.18 = 3.41£ × 1.18 =<br />

4.02e.<br />

Il prezzo medio inglese della chiavetta USB cercata è di poco inferiore a quello italiano.<br />

Esercizio 6.2<br />

Dopo aver calcolato la numerosità di ogni sottogruppo di ulivi:<br />

Ni<br />

Cannellina 5<br />

Maiatica 10<br />

Ogliarola 5<br />

Totale 20<br />

F. Mecatti, Statistica di base c○ 2010 The McGraw-Hill Companies, srl 1


2 <strong>Capitolo</strong> 6 - Soluzioni degli esercizi<br />

e aver notato che quando le modalità si presentano con frequenze unitarie, la formula<br />

per il calcolo della media si semplifica, otteniamo la resa media per ogni varietà di<br />

ulivo:<br />

¯xC = 1 k 2.29 + · · · + 1.22<br />

xCifi = = 2<br />

NC i=1<br />

5<br />

¯xM = 1 k 1.72 + · · · + 3.05<br />

xMifi = = 2.71<br />

NM i=1<br />

10<br />

¯xO = 1 k 2.87 + · · · + 2.95<br />

xOifi = = 2.67<br />

5<br />

NO i=1<br />

mentre la resa totale è:<br />

¯x = 1 k<br />

xifi =<br />

N<br />

i=1<br />

2.87 + · · · + 3.05<br />

20<br />

= 2.52<br />

La proprietà associativa della media aritmetica ci assicura che la media (generale)<br />

di X (su U) è sempre raggiungibile dai dati aggregati (sulle sottopopolazioni Uj),<br />

basta calcolare la media delle medie delle sottopopolazioni, quindi:<br />

¯x = 1<br />

N<br />

h<br />

¯xjNj =<br />

j=1<br />

La proprietà risulta verificata.<br />

2 × 5 + 2.71 × 10 + 2.67 × 5<br />

20<br />

= 2.52.<br />

Esercizio 6.3<br />

Dopo aver notato che quando le modalità si presentano con frequenze unitarie, la<br />

formula per il calcolo della media si semplifica, otteniamo la borsa di studio media:<br />

¯xV = 1 k 350 + · · · + 110<br />

xifi = = 519.33.<br />

N<br />

15<br />

i=1<br />

Dopo l’aumento delle borse di studio, gli studenti percepirebbero queste somme:<br />

487.50 1000.00 275.00 437.50 775.00<br />

1162.50 262.50 812.50 650.00 1112.50<br />

1062.50 625.00 575.00 1062.50 187.50<br />

e la media delle borse diventerebbe:<br />

¯xN = 1 k 487.5 + · · · + 187.5<br />

xifi =<br />

N<br />

15<br />

i=1<br />

= 699.17.<br />

Per la proprietà di linearità della media aritmetica, se X e Y sono due fenomeni<br />

diversi ma legati dalla formula: Y = a + bX con a e b numeri reali qualunque e b<br />

diverso da 0, si dice che Y è una trasformazione lineare di X. La media aritmetica<br />

di Y si ottiene dalla media aritmetica di X con la stessa identica trasformazione cioè:<br />

¯y = a + b¯x.<br />

F. Mecatti, Statistica di base c○ 2010 The McGraw-Hill Companies, srl


<strong>Capitolo</strong> 6 - Soluzioni degli esercizi 3<br />

Poiché le nuove borse di studio sono trasformazioni lineari delle vecchie, infatti:<br />

XN = XV + 0.25XV + 50 = 1.25XV + 50<br />

possiamo ottenere la nuova borse media senza aggiornare tutti i valori ma applicando<br />

la trasformazione lineare direttamente alla vecchia borsa, infatti:<br />

¯xN = 1.25¯xV + 50 = 1.25 × 519.33 + 50 = 699.17.<br />

Esercizio 6.4<br />

La proprietà da utilizzare è la proprietà di mantenimento ed equidistribuzione del<br />

totale:<br />

k<br />

xifi = N ¯x = k<br />

¯x fi<br />

ovvero:<br />

i=1<br />

1. Se ai valori xi osservati sostituiamo la media aritmetica ¯x che li sintetizza tutti,<br />

il totale di X non cambia. Allora la media aritmetica mantiene inalterato il<br />

totale.<br />

2. Se il totale di X fosse diviso in parti uguali fra le N unità di U, a ciascuna<br />

unità toccherebbe una quota di totale pari a ¯x. Allora la media aritmetica<br />

equidistribuisce il totale di X sulle N unità di U.<br />

Verifichiamo che:<br />

2438<br />

12<br />

i=1<br />

T otaleX<br />

= ¯x =<br />

N<br />

k<br />

¯x fi<br />

i=1<br />

144 + · · · + 263<br />

= 203.17 = ¯x =<br />

12<br />

= 203.17<br />

Esercizio 6.5<br />

La proprietà da utilizzare è la proprietà di mantenimento ed equidistribuzione del<br />

totale:<br />

k<br />

xifi = N ¯x = k<br />

¯x fi<br />

ovvero:<br />

i=1<br />

1. Se ai valori xi osservati sostituiamo la media aritmetica ¯x che li sintetizza tutti,<br />

il totale di X non cambia. Allora la media aritmetica mantiene inalterato il<br />

totale.<br />

2. Se il totale di X fosse diviso in parti uguali fra le N unità di U, a ciascuna<br />

unità toccherebbe una quota di totale pari a ¯x. Allora la media aritmetica<br />

equidistribuisce il totale di X sulle N unità di U.<br />

F. Mecatti, Statistica di base c○ 2010 The McGraw-Hill Companies, srl<br />

i=1


4 <strong>Capitolo</strong> 6 - Soluzioni degli esercizi<br />

Avendo constatato che i giorni lavorativi sono stati 22 e che la produzione totale<br />

è stata di 60 kg di offelle, verifichiamo che:<br />

Esercizio 6.6<br />

Variabile statistica X = Kg di formaggio:<br />

T otaleX<br />

= ¯x =<br />

N<br />

k<br />

¯x fi<br />

i=1<br />

60<br />

3 + · · · + 2<br />

= 2.73 = ¯x = = 2.73<br />

22 22<br />

xi fi pi Φi<br />

46 1 0.11 0.11<br />

47 2 0.22 0.33<br />

48 3 0.34 0.67<br />

51 1 0.11 0.78<br />

54 2 0.22 1<br />

9 1<br />

Kg di formaggio<br />

Moda 48<br />

Media 49<br />

Mediana 48<br />

La modalità più frequente è 48 kg, circa il 34% delle aziende produce in questa<br />

quantità, inoltre almeno il 50% delle aziende produce non più di 48kg che è un valore<br />

molto vicino alla produzione media (49 kg): tutto ciò indica una certa simmetria<br />

nella distribuzione.<br />

Funzione basata sugli scarti quadratici:<br />

k<br />

(xi − valor medio) 2 fi<br />

i=1<br />

Sostituendo i valori medi calcolati in precedenza:<br />

k<br />

(xi − x0.5) 2 fi = (48 − 48) 2 + · · · + (48 − 48) 2 = 87<br />

i=1<br />

k<br />

(xi − moda) 2 fi = (48 − 48) 2 + · · · + (48 − 48) 2 = 87<br />

i=1<br />

k<br />

(xi − ¯x) 2 fi = (48 − 49) 2 + · · · + (48 − 49) 2 = 73.56<br />

i=1<br />

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<strong>Capitolo</strong> 6 - Soluzioni degli esercizi 5<br />

è possibile verificare i risultati teorici che dimostrano che la media aritmetica è il<br />

valore medio che minimizza la funzione di perdita basata sugli scarti quadratici.<br />

Esercizio 6.7<br />

Variabile statistica X = Ore passate giocando all’aperto:<br />

xi fi pi Φi<br />

1 2 0.17 0.17<br />

2 3 0.25 0.42<br />

3 3 0.25 0.67<br />

4 4 0.33 1<br />

12 1<br />

Ore di gioco all’aperto<br />

Moda 4<br />

Media 2.75<br />

Mediana 3<br />

La modalità più frequente è 4 ore di gioco, circa il 33% bambini ne usufruisce,<br />

inoltre almeno il 50% esce a giocare non più di 3 ore che è un valore non molto<br />

lontano dal tempo medio trascorso all’aperto a giiocare: tutto ciò indica che non c’è<br />

una forte simmetria nella distribuzione.<br />

Funzione basata sugli scarti assoluti:<br />

k<br />

|xi − valor medio| fi<br />

i=1<br />

Sostituendo i valori medi calcolati in precedenza:<br />

k<br />

|xi − moda| fi = |2 − 4| + · · · + |3 − 4| = 15<br />

i=1<br />

k<br />

|xi − x0.5| fi = |2 − 3| + · · · + |3 − 3| = 11<br />

i=1<br />

k<br />

|xi − ¯x| fi = |2 − 2.75| + · · · + |3 − 2.75| = 11.5<br />

i=1<br />

è possibile verificare i risultati teorici che dimostrano che la mediana è il valore medio<br />

che minimizza la funzione di perdita basata sugli scarti assoluti.<br />

Esercizio 6.8<br />

Variabile statistica X = Numero uova di struzzo:<br />

F. Mecatti, Statistica di base c○ 2010 The McGraw-Hill Companies, srl


6 <strong>Capitolo</strong> 6 - Soluzioni degli esercizi<br />

xi fi pi Φi<br />

2 1 0.10 0.1<br />

3 3 0.30 0.4<br />

4 4 0.40 0.8<br />

5 2 0.20 1<br />

10 1<br />

Numero uova di struzzo<br />

Moda 4<br />

Media 3.7<br />

Mediana 4<br />

La modalità più frequente è 4 uova, circa il 40% degli struzzi ne produce in questa<br />

quantità, inoltre almeno il 50% degli animali produce non più di 4 uova che è<br />

un valore molto vicino alla produzione media (3.7 uova): tutto ciò indica una certa<br />

simmetria nella distribuzione.<br />

Funzione di perdita “drastica”:<br />

lim<br />

s→0<br />

i=1<br />

k<br />

|xi − valor medio| s fi<br />

Sostituendo i valori medi calcolati in precedenza:<br />

xi lim |xi − x0|<br />

s→0 s<br />

lim<br />

s→0 |xi − ¯x| s<br />

lim<br />

s→0 |xi − x0.5| s<br />

4 0 1 0<br />

4 0 1 0<br />

3 1 1 1<br />

5 1 1 1<br />

3 1 1 1<br />

4 0 1 0<br />

4 0 1 0<br />

5 1 1 1<br />

3 1 1 1<br />

2 1 1 1<br />

6 10 6<br />

è possibile verificare i risultati teorici che dimostrano che la moda è il valore medio<br />

che minimizza la funzione di perdita drastica. Ovviamente, in questo caso, la<br />

mediana minimizza a sua volta la funzione di perdita ma solo perché il suo valore<br />

coincide con quello della moda.<br />

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<strong>Capitolo</strong> 6 - Soluzioni degli esercizi 7<br />

Esercizio 6.9<br />

Il valore medio che sostituito ai valori osservati non altera il totale di una distribuzione<br />

è la media aritmetica. Per calcolarla si possono utilizzare direttamente i dati<br />

grezzi attribuendo a ciascuno frequenza unitaria:<br />

¯x = k<br />

xi fi =<br />

i=1<br />

3 + · · · + 2<br />

20<br />

= 3.65<br />

Il numero totale di parole, dato dalla somma dei dati grezzi:<br />

k<br />

xi fi = 3 + · · · + 2 = 73<br />

i=1<br />

resta invariato se sostituiamo a ciascuno di essi la media aritmetica:<br />

k<br />

¯x fi = 3.65 + · · · + 3.65 = 20 × 3.65 = 73<br />

i=1<br />

Esercizio 6.10<br />

Variabile statistica X = Giorni necessari per il confezionamento di un abito da sposa:<br />

xi fi<br />

62 1<br />

63 1<br />

64 2<br />

65 2<br />

66 1<br />

68 2<br />

9<br />

da cui ricaviamo la variabile statistica Y = Velocità di confezionamento ( in vestiti<br />

al giorno) delle sarte:<br />

yi<br />

fi<br />

0.01471 2<br />

0.01515 1<br />

0.01538 2<br />

0.01562 2<br />

0.01587 1<br />

0.01613 1<br />

9<br />

Per calcolare il valore medio della velocità di produzione che lasci inalterato il<br />

numero di giorni impiegati in totale per terminare i nove vestiti devo utilizzare la<br />

media armonica:<br />

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8 <strong>Capitolo</strong> 6 - Soluzioni degli esercizi<br />

N<br />

k<br />

fi<br />

i=1 yi<br />

= 9<br />

= 0.015383<br />

585<br />

me tre la media aritmetica della velocità è pari a:<br />

¯x = k<br />

xi fi =<br />

i=1<br />

0.01471 × 2 + · · · + 0.01613 × 1<br />

20<br />

= 0.015397<br />

Se ora si procede con il calcolo del tempo impiegato per produrre i nove abiti:<br />

9<br />

= 585, 06<br />

media armonica=0.015383<br />

9<br />

= 584.53<br />

media aritmetica=0.015397<br />

si può notare che, al contrario della media aritmetica, la media armonica riproduce<br />

il valore iniziale dei giorni impiegati in totale per il confezionamento dei 9 abiti<br />

(essendo la piccola discrepanza esistente interamente dovuta ai limiti delle varie<br />

approssimazioni successive).<br />

Esercizio 6.11<br />

Esercizio 6.12<br />

Scegli la risposta (più) corretta<br />

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10<br />

V F V F F V V V V V<br />

1. La moda x0 di un fenomeno quantitativo rende minima la seguente funzione<br />

dei dati:<br />

k • lim<br />

s→0<br />

i=1 |xi − x0| s fi<br />

2. La funzione di perdita è una funzione dei dati che:<br />

• formalizza la perdita di informazioni in cui si incorre sintetizzando l’intera<br />

v.s. con un unico valor medio<br />

3. La mediana x0.5 di un fenomeno quantitativo minimizza la seguente funzione<br />

di perdita:<br />

• k<br />

i=1 |xi − x0.5| fi<br />

4. La definizione di media armonica è:<br />

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<strong>Capitolo</strong> 6 - Soluzioni degli esercizi 9<br />

•<br />

N<br />

k fi<br />

i=1 xi<br />

5. La media aritmetica é anche media alla Chisini con invariante:<br />

• Il totale: k<br />

i=1 xifi<br />

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