Categoria: Statistics ITA

I dati longitudinali in statistica si riferiscono a osservazioni raccolte su una stessa unità di studio (ad esempio, un individuo, una famiglia, un’azienda) ripetutamente nel tempo. In altre parole, invece di raccogliere dati da diverse unità di studio in un dato momento, si seguono le stesse unità nel corso del tempo per analizzare le variazioni e i cambiamenti che si verificano all’interno di ciascuna unità. In questo articolo scopriremo cosa sono e quali tecniche di studio applicare utilizzando Python come strumento di analisi.

La Probability Mass Function (PMF) è una funzione che associa a ciascun valore di una variabile casuale discreta la probabilità che la variabile assuma quel particolare valore. In altre parole, la PMF fornisce la distribuzione di probabilità di una variabile casuale discreta.

La statistica è una disciplina che si occupa della raccolta, dell’analisi e dell’interpretazione dei dati. Attraverso l’uso di metodi statistici, è possibile estrarre informazioni significative dai dati, trarre conclusioni e prendere decisioni informate. R è un ambiente di programmazione e analisi statistica che gode di grande popolarità nella comunità scientifica e aziendale. La sua versatilità e la vasta gamma di pacchetti statistici disponibili lo rendono uno strumento potente per esplorare e analizzare dati in modo efficiente. In questa sezione vedremo come addentrarsi nel mondo della statistica lavorando con R attraverso una serie di articoli di approfondimento.

La statistica bayesiana è un approccio alla statistica che si basa sul teorema di Bayes per aggiornare le probabilità delle ipotesi in luce dei nuovi dati disponibili. A differenza dell’approccio frequentista, la statistica bayesiana tratta le probabilità come espressioni di conoscenza o incertezza piuttosto che come frequenze di eventi.

Le misure di centralità, come la media, mediana e moda, identificano il valore tipico di un set di dati, fornendo un punto di riferimento per la comprensione della distribuzione. Queste misure lavorano sinergicamente con le misure di dispersione, come la deviazione standard e l’IQR, per quantificare la variabilità attorno al valore centrale. Considerare entrambi questi aspetti offre una prospettiva completa della distribuzione, essenziale per modelli statistici, decisioni informate e la descrizione accurata dei dati.

Calcolare le misure di dispersione, come la deviazione standard e l’IQR, è cruciale per valutare la variabilità dei dati intorno alla loro tendenza centrale. Queste misure forniscono informazioni fondamentali sulla distribuzione, permettendo di identificare outlier, confrontare distribuzioni e prendere decisioni informate. La comprensione della variabilità è essenziale per il controllo di processo, la costruzione di modelli statistici accurati e il supporto a previsioni e decisioni in diversi contesti.

Valutare la forma di una distribuzione in statistica è cruciale per selezionare modelli appropriati, garantire la validità delle inferenze e identificare comportamenti anomali. Con misure come skewness e kurtosis, si valuta l’asimmetria, la coda e la concentrazione della distribuzione. Questa analisi guida la scelta di statistiche descrittive, modelli di regressione e test di ipotesi, assicurando una corretta interpretazione dei dati. Comprendere la forma della distribuzione è essenziale per preparare i dati, confrontare gruppi e effettuare previsioni affidabili.

La probabilità marginale è una misura di probabilità che si ottiene sommando (o integrando, nel caso di variabili continue) la probabilità congiunta su uno o più eventi. In altre parole, si tratta di ottenere la probabilità di un evento individuale ignorando le informazioni sugli altri eventi coinvolti. Questa operazione può essere eseguita sia su variabili discrete che su variabili continue.

La regressione statistica rappresenta uno strumento potente nell’arsenale degli analisti dei dati, consentendo di esplorare le relazioni tra variabili e formulare previsioni basate su queste relazioni. In questo articolo, approfondiremo la regressione, esplorando i suoi concetti fondamentali, le diverse tipologie e le applicazioni pratiche.