MATERIALE UTILE⬇⬇⬇ EBOOK DEL CORSO DI STATISTICA (+TRACCE SVOLTE in omaggio) ripetizionistatistica.it/b/ebook TRACCE D'ESAME SVOLTE ripetizionistatistica.it/b/traccesvolte SLIDE e FORMULARIO ripetizionistatistica.it/b/slide Se ti piace il mio canale e non lo hai ancora fatto, clicca su ISCRIVITI sotto il mio video. Tavole in HD: th-cam.com/video/ZQ6e_SbtoZY/w-d-xo.html
Bravissimo, sto guardando i tuoi video come ripasso pre esame e riesci a spiegare in modo molto lineare e completo, ma allo stesso tempo semplice e prevenendo le domande! Top!!!
Veramente tantissimi complimenti per la competenza e per l'impostazione didattica.Estremamente chiaro nell'esposizione ,sintetico ed essenziale.Utilissimo.Grazie ,grazie!!!!!!
per quale motivo i professori devono arroccarsi in discorsi lunghissimi e noiosi, quando basterebbero 9 minuti per spiegare tutto ciò che viene spiegato in 2 ore di lezione?
Ciao! Grazie mille del corso, davvero: ben fatto e di facile comprensione, sto capendo certi concetti meglio che in aula all'università...Volevo chiedere una cosa: nell'ipotesi alternativa bilaterale, sapendo che la curva è simmetrica e che quindi la situazione sulle due code è identica, non è più comodo confrontare direttamente alfa mezzi con p-value mezzi? O ci sarebbe qualcosa di sbagliato e mi sono perso io un passaggio? Grazie!
Ciao, grazie del tuo lavoro, volevo chiederti, ma il Pvalue corrisponde per esempio al valore di una Tstudent o altri test, per i quali è da vedere se sono più grandi o più piccoli di alfa, o sono robe differenti?
È nell'indice di ogni testo di statistica. L'ho spiegato nella lezione della curva normale. Ho anche spiegato che ci sono due tipi di tabelle che si possono trovare nel libro, quindi non bisogna fare confusione.
grande mi hai chiarito un pò le idee, il mio prof usava l'altra tavola e mi ha fatto impazzire! Faceva( 0,5 - valore dello z score nella tabella ) x 2 che ne pensi?
se invece nel caso di un sistema d'ipotesi unilaterale a destra uscisse un valore di Zo negativo, per il p value dovrò considerare l'area a destra oppure quella a sinistra?
La curva è simmetrica quindi puoi considerare lo z positivo a destra o lo z negativo a sinistra. L'importante è tu prenda sempre l'area della coda con i dovuti calcoli.
Grazie della spiegazione molto semplice! Vorrei chiederti, considerando che la proporzione sia P = 0,6, se il sistema d’ipotesi fosse H0: p = 0,55 e H1: p ≠ 0,55, sarebbe corretto un p-value = 0,12%?
spiegazione molto utile, ma avrei una domanda, se la statistica test di un esercizio é uguale a -11.55 come faccio a calcolare il p value? Esiste una tabella con numeri così grandi? Non la trovo
Ottimo video. Ho una domanda. Come mai a noi fanno confrontare il valore del Pvalue con una tabella standard che ti dice se si hanno forti/nessuna evidenze contro l'ipotesi H0 mentre tu il Pvalue lo confronti con il valore di alpha?
Se il P value è la probabilità che il rifiuto di H0 sia dovuto al caso, perché se il P value è basso io devo rifiutare H0? In altre parole, nel caso in cui la probabilità di rifiuto di H0 dato dal caso sia bassa, perché dovrei rifiutare H0?
Ciao ! Il video é molto utile , avrei solo un dubbio al minuto 6.53 , perché il p-value viene calcolato in negativo e non in positivo? Prossima settimana dovró fare una presenatzione su questo tema :S ed ho deciso di presentare il in p-value con una formula su excel ( =NORMS.S.DIST (z(x), TRUE ) , ma non capisco perché il valore z(x) deve essere in negativo
Scusa il ritardo. E' solo una questione di comodità mia (lo spiego nei vari video) perché utilizzo la tabella della funzione di ripartizione della normale che in tempo breve mi fornisce il valore sotto l'area tra -infinito e un valore z (nel nostro caso -2,80) che corrisponderà alla stessa area tra +2,80 e +infinito, essendo la curva simmetrica.
Ciao scusami, sulla tavola della funzione di ripartizione, che la nostra professoressa ci fornisce e che dobbiamo usare durante l'esame, non ci sono valori negativi di Z ma solo positivi. Infatti per i test d'ipotesi con la normale standardizzata, noi procediamo cercando al centro della tavola il valore di 1-alfa e non di alfa Ora per cercare il valore del p-value ad esempio per l'unilaterale sinistra come procedo? In corrispondenza di +1,68la tavola mi da 0,95352, quindi un valore diverso dal tuo
La z la trasformi in positiva e una volta trovato il valore dell'area corrispondente fai 1 meno questo valore. Non ho capito la questione del valore diverso dal mio. Anch'io a +1,96 ho quel valore.
Ok ho capito cosa volevi dire. Ho utilizzato solo la tavola con i valori negativi. Il valore che trovi in corrispondenza di -1,96 sarà appunto 1-0,975=0,025 vista appunto la simmetria della curva.
@@Ripetizionistatistica ok perfetto, ci avevo pensato (alla seconda risposta) però vedendo che comunque non era uguale ho pensato di aver sbagliato. Quindi approssimo 1-Z(-1,68). Grazie ancora!
Se hai Z= -1,68 prendi l'area in corrispondenza di +1,68 e fai 1 meno quell'area e avrai il pvalue in una ipotesi unilaterale. Non stai approssimando 😆 L'area è proprio quella 🙂
Ciao, non ho capito una cosa. Se il p value è l'area che si trova da -+ inf fino al valore della z, a cosa mi serve calcolarlo se già so che è minore o maggiore del valore in corrispondenza di alfa, avendo trovato i valori standardizzati? A quanto ho capito (probabilmente è qui che sbaglio) il p-value conferma sempre ciò che abbiamo verificato per alfa perchè è ovvio che se il mio valore è minore di alfa, e quindi mi trovo nella regione di accettazione, anche la rispettiva area è maggiore
È sufficiente usare uno dei due metodi. Il valore soglia comunque è da cercare nella tavola, esattamente come è da cercare il pvalue. Quindi decidi tu cosa cercare. I software statistici indicano solo il pvalue così da capire intuitivamente se l'ipotesi è da rifiutare o meno. Quello di vedere dove cade z invece è un metodo utilizzato solo a livello scolastico per così dire.
@@Ripetizionistatistica ahh va benissimo allora, credevo di essermi perso qualcosa. La nostra prof più che altro ci disse che il p value viene utilizzato quando non viene fissato il livello di significatività, cosicchè possa decidere dove spingermi con alfa dopo, però in effetti mi sembrava lungo calcolare prima il p-value e in base al suo valore fissare un' alfa più basso in modo da avere un errore minore. Può aver senso fare una cosa del genere?
No. Alfa va fissato a priori in qualsiasi analisi proprio per non farci influenzare sulla scelta finale. Dipende dal tipo di analisi e da quanto riteniamo improbabile rifiutare l'ipotesi nulla solo "per caso" cioè quando questa in realtà è vera (errore di primo tipo), ad esempio come causa di aver pescato un campione non rappresentativo della popolazione.
Io non ho capito solo una cosa nella regressione lineare semplice e nella regressione lineare multipla, quanto deve valere per dire che dobbiamo o possiamo accettare l'ipotesi, e quando possiamo dire che è statisticamente signivicativo? please sto impazzendo, posso anche chiedere dove lo noto come dato?
Ciao, grazie per le video lezioni, molto uitili. Però non riesco a capire come si fa a trovare il vero valore di p-value perchè ogni volta che vado sulla tavola trovo altri valori invece di quelli che dovrei. Anche se sono i valori positivi e applico il metodo che hai scritto sotto (1-il valore trovato) non va bene. Ad esempio ho un esercizio in cui il valore di Z=2,81 e la prof ha trovato il p-value=0,025. Sulla tavola trovo il valore 0,4975, e 1-0,4975=0,5025, è giusto???? Spero mi sono fatta capire, grazie
Nella lezione 4 di Statistica Descrittiva spiego che esistono due tipi di tavole: quelle con l'area da 0 a z e la tavola della funzione di ripartizione che va -infinito a z. La prima ha area totale 0,5, la seconda 1. Tu hai la prima, io la seconda. Io ho sottratto da 1, tu devi sottrarre da 0,5. Quindi 0,5-0,4975=0,0025.
Trovo molto utili le tue video lezioni, e ti ringrazio moltissimo perchè avrei avuto grosse difficoltà a capire alcune formule, però non mi trovo mai con i valori delle tabelle della Funzione di Ripartizione della variabile casuale Normale standardizzata che usi. A me la tabella del testo di Statistica di Boccia e Di Ciaccio dà, a 1,6 per colonna 0,08, il valore 0,9535. Se tolgo 0,5 a questo valore ottengo 0,4535, non 0,0465.
Non confonderti. Ragiona sempre sul grafico. Tu hai trovato l'area che va da -infinito a +1,68. Ma stai calcolando il p-value, quindi ti serve sapere l'area che va da +1,68 a +infinito (guarda il grafico al minuto 5:00). Quest'area sarà uguale all'area totale 1, meno l'area da te trovata: 1-0,9535=0,0465.
Il ragionamento che faccio nel video invece è un altro. L'area che va da +1,68 a +infinito è uguale all'area da -infinito a -1,68 a causa della simmetria della curva. Quindi vado a cercare il valore della funzione di ripartizione in corrispondenza di -1,68. Tu invece l'hai cercata in corrispondenza di +1,68. Scegli il metodo che meno ti confonde.
Le tabelle che trovi non hanno valori negativi, sono tutte senza segno, a me il prof ha insegnato che quando si fa il confronto tra valore calcolato e valore critico si prendono col modulo, cioè il confronto si fa senza segno per non impicciarsi. Poi mi sembra un pochino azzardato prendere la tabella dei punti Z e applicarla ad un campione piccolo (n
Una domanda su un concetto che mi è molto ostico: quando vado a consultare la tabella, come faccio a stabilire quale colonna devo scegliere? Perché anche nel video non riuscivo a capire avessi scelto la colonna 0,08. Grazie in anticipo per la risposta, è un concetto che non riesco proprio a capire
non capisco il nesso fra il significato teorico e pratico del p-value. significato teorico: se h0 è vera e la rifiuto, il p-value è la ptobabilità che io stia sbagliando. non capisco cosa centri col dire che è la probabilità che la variabile aleatoria assuma un valore più estremo di quello osservato nen campione (-1,68)
Un po' contorto forse ma ci arriviamo xD Prima di tutto il pvalue non è la probabilità che io rifiuti H0 quando è vera. Questa probabilità è rappresentata da alfa ed è fissata a priori. Il p-value è la probabilità di pescare un campione più estremo e quindi di osservare un valore più estremo di quello da noi osservato. Dunque campione e universo. Nel campione osserviamo un determinato valore che, si spera, sarà vicino a quello dell'universo. E sarà vicino a quello dell'universo solo se abbiamo fatto un buon campionamento, altrimenti avremo preso una cantonata. Ora noi ipotizziamo con H0 il valore dell'universo. Se H0 è vera e noi abbiamo sbagliato campione pescandone uno che ci fornisce un valore troppo estremo a quello vero fornito da H0, allora avremo preso una cantonata. Il p-value è, come detto, la probabilità di osservare valori più estremi di quello osservato se avessimo estratto un qualsiasi altro campione, ma anche la probabilità che l'eventuale rifiuto dell'ipotesi nulla sia dovuto al caso. Ma sarebbe solo colpa nostra; noi diciamo per ragioni dovute "al caso" solo per dire che a noi sfuggirebbero al momento le ragioni del nostro campionamento sbagliato. Non saremmo nemmeno a conoscenza di aver sbagliato. Supponiamo di essere in "Nanolandia" dove l'altezza media della popolazione è di 140cm, ma noi non lo sappiamo e ipotizziamo H0:altezza media=170cm, e osserviamo un campione in "Nanolandia" con altezza media campionaria sui 142cm. A questo punto, se consideriamo la probabilità di aver pescato un campione di soggetti davvero troppo bassi per una popolazione che dovrebbe avere altezza media di 170cm, questa probabilità sarà bassissima. Perché difficilmente avremo pescato (facendo un buon campionamento) da una popolazione con altezza media di 170cm un campione di soggetti alti in media 142cm. E questa probabilità di cui ho appena parlato è proprio la probabilità rappresentata dal p-value. Per cui ne deduciamo che l'altezza media non è di 170 cm, bensì significativamente inferiore. In generale, fissato alfa, se questa probabilità del p-value è bassa (minore di alfa) significa che difficilmente avremmo potuto osservare un valore più estremo con un altro tipo di campione se H0 fosse vera e quindi difficilmente staremmo rifiutando l'ipotesi nulla solo per aver pescato un campione dai valori troppi estremi. Difficilmente staremmo rifiutando l'ipotesi nulla solo a causa di un nostro errore nel campionamento. Quindi decidiamo di rifiutarla.
See vai a pensare alla qualità dei video, quando questo qui, ha messo questa roba preziosa gratis Online. Lo avrei santificato anche con la qualità video peggiore!!!
Come si calcola il teta? O che cos'è? Cosa fà nel calcolo nel valore-p e nelle distribuzioni? Quale formula dovrei imparare per apprendere bene il teta? @ripetizionistatistica
![75. Verifica di Ipotesi per Due Campioni [Media]](http://i.ytimg.com/vi/11gByq7nbTI/mqdefault.jpg)
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(+TRACCE SVOLTE in omaggio)
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TRACCE D'ESAME SVOLTE
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SLIDE e FORMULARIO
ripetizionistatistica.it/b/slide
Se ti piace il mio canale e non lo hai ancora fatto, clicca su ISCRIVITI sotto il mio video.
Tavole in HD: th-cam.com/video/ZQ6e_SbtoZY/w-d-xo.html
Bravissimo, sto guardando i tuoi video come ripasso pre esame e riesci a spiegare in modo molto lineare e completo, ma allo stesso tempo semplice e prevenendo le domande! Top!!!
Veramente tantissimi complimenti per la competenza e per l'impostazione didattica.Estremamente chiaro nell'esposizione ,sintetico ed essenziale.Utilissimo.Grazie ,grazie!!!!!!
per quale motivo i professori devono arroccarsi in discorsi lunghissimi e noiosi, quando basterebbero 9 minuti per spiegare tutto ciò che viene spiegato in 2 ore di lezione?
grandissimo! grazie mille per la schiarita su inferenza
complimenti, ottime spiegazioni! grazie!
sei la mia salvezza!! Grazie mille
Bravissimo complimenti per la spiegazione del p_value
Sei bravissimo 🎉
tante benedizioni, grazie !!
Molto bravo, complimenti
Ti voglio bene.
Ciao! Grazie mille del corso, davvero: ben fatto e di facile comprensione, sto capendo certi concetti meglio che in aula all'università...Volevo chiedere una cosa: nell'ipotesi alternativa bilaterale, sapendo che la curva è simmetrica e che quindi la situazione sulle due code è identica, non è più comodo confrontare direttamente alfa mezzi con p-value mezzi? O ci sarebbe qualcosa di sbagliato e mi sono perso io un passaggio? Grazie!
Non è sbagliato :)
Ciao, grazie del tuo lavoro, volevo chiederti, ma il Pvalue corrisponde per esempio al valore di una Tstudent o altri test, per i quali è da vedere se sono più grandi o più piccoli di alfa, o sono robe differenti?
Vale per tutte le distribuzioni se ho capito la domanda.
ottimo video , mi hai salvato .solo una cosa , se la t calcolata mi esce un valore pari a 10.7 , come faccio ? sulla tavola dei valori si ferma a 4
Utilissimo!
Grazie anche per questo video
ma come si chiama quella tabella a minuto 3:03 per calcolare il p value? e dove la posso trovare?
È nell'indice di ogni testo di statistica. L'ho spiegato nella lezione della curva normale. Ho anche spiegato che ci sono due tipi di tabelle che si possono trovare nel libro, quindi non bisogna fare confusione.
Ciao, potresti spiegarmi il valore z_a(quello uguale a -2.33) da dove lo prendi?che cos'è?
ti ringrazio
grande mi hai chiarito un pò le idee, il mio prof usava l'altra tavola e mi ha fatto impazzire! Faceva( 0,5 - valore dello z score nella tabella ) x 2 che ne pensi?
se invece nel caso di un sistema d'ipotesi unilaterale a destra uscisse un valore di Zo negativo, per il p value dovrò considerare l'area a destra oppure quella a sinistra?
La curva è simmetrica quindi puoi considerare lo z positivo a destra o lo z negativo a sinistra. L'importante è tu prenda sempre l'area della coda con i dovuti calcoli.
Grazie della spiegazione molto semplice!
Vorrei chiederti, considerando che la proporzione sia P = 0,6, se il sistema d’ipotesi fosse H0: p = 0,55 e H1: p ≠ 0,55, sarebbe corretto un p-value = 0,12%?
n=?
confrontare le due t o z (una ottenuta attraverso formula e l'altra dalla tabella) non è la stessa cosa?
Si
spiegazione molto utile, ma avrei una domanda, se la statistica test di un esercizio é uguale a -11.55 come faccio a calcolare il p value? Esiste una tabella con numeri così grandi? Non la trovo
Per questi casi ci sono i software come R ad esempio
Ciao! Potresti fare il caso del calcolo del p-value con la varianza?
Ottimo video. Ho una domanda. Come mai a noi fanno confrontare il valore del Pvalue con una tabella standard che ti dice se si hanno forti/nessuna evidenze contro l'ipotesi H0 mentre tu il Pvalue lo confronti con il valore di alpha?
Se il P value è la probabilità che il rifiuto di H0 sia dovuto al caso, perché se il P value è basso io devo rifiutare H0? In altre parole, nel caso in cui la probabilità di rifiuto di H0 dato dal caso sia bassa, perché dovrei rifiutare H0?
Perché appunto è improbabile che stiamo rifiutando H0 solo per caso
Ciao ! Il video é molto utile , avrei solo un dubbio al minuto 6.53 , perché il p-value viene calcolato in negativo e non in positivo? Prossima settimana dovró fare una presenatzione su questo tema :S ed ho deciso di presentare il in p-value con una formula su excel ( =NORMS.S.DIST (z(x), TRUE ) , ma non capisco perché il valore z(x) deve essere in negativo
Scusa il ritardo. E' solo una questione di comodità mia (lo spiego nei vari video) perché utilizzo la tabella della funzione di ripartizione della normale che in tempo breve mi fornisce il valore sotto l'area tra -infinito e un valore z (nel nostro caso -2,80) che corrisponderà alla stessa area tra +2,80 e +infinito, essendo la curva simmetrica.
@@Ripetizionistatistica giusto in tempo ti ringrazio 🙏
Ciao scusami, sulla tavola della funzione di ripartizione, che la nostra professoressa ci fornisce e che dobbiamo usare durante l'esame, non ci sono valori negativi di Z ma solo positivi.
Infatti per i test d'ipotesi con la normale standardizzata, noi procediamo cercando al centro della tavola il valore di 1-alfa e non di alfa
Ora per cercare il valore del p-value ad esempio per l'unilaterale sinistra come procedo? In corrispondenza di +1,68la tavola mi da 0,95352, quindi un valore diverso dal tuo
La z la trasformi in positiva e una volta trovato il valore dell'area corrispondente fai 1 meno questo valore.
Non ho capito la questione del valore diverso dal mio. Anch'io a +1,96 ho quel valore.
Ok ho capito cosa volevi dire. Ho utilizzato solo la tavola con i valori negativi. Il valore che trovi in corrispondenza di -1,96 sarà appunto 1-0,975=0,025 vista appunto la simmetria della curva.
@@Ripetizionistatistica ok perfetto, ci avevo pensato (alla seconda risposta) però vedendo che comunque non era uguale ho pensato di aver sbagliato. Quindi approssimo 1-Z(-1,68).
Grazie ancora!
Se hai Z= -1,68 prendi l'area in corrispondenza di +1,68 e fai 1 meno quell'area e avrai il pvalue in una ipotesi unilaterale. Non stai approssimando 😆 L'area è proprio quella 🙂
@@Ripetizionistatistica grazie ❤️🤩
menomale che è spiegato semplicemente!
Ciao, non ho capito una cosa. Se il p value è l'area che si trova da -+ inf fino al valore della z, a cosa mi serve calcolarlo se già so che è minore o maggiore del valore in corrispondenza di alfa, avendo trovato i valori standardizzati? A quanto ho capito (probabilmente è qui che sbaglio) il p-value conferma sempre ciò che abbiamo verificato per alfa perchè è ovvio che se il mio valore è minore di alfa, e quindi mi trovo nella regione di accettazione, anche la rispettiva area è maggiore
È sufficiente usare uno dei due metodi. Il valore soglia comunque è da cercare nella tavola, esattamente come è da cercare il pvalue. Quindi decidi tu cosa cercare.
I software statistici indicano solo il pvalue così da capire intuitivamente se l'ipotesi è da rifiutare o meno. Quello di vedere dove cade z invece è un metodo utilizzato solo a livello scolastico per così dire.
@@Ripetizionistatistica ahh va benissimo allora, credevo di essermi perso qualcosa. La nostra prof più che altro ci disse che il p value viene utilizzato quando non viene fissato il livello di significatività, cosicchè possa decidere dove spingermi con alfa dopo, però in effetti mi sembrava lungo calcolare prima il p-value e in base al suo valore fissare un' alfa più basso in modo da avere un errore minore. Può aver senso fare una cosa del genere?
No. Alfa va fissato a priori in qualsiasi analisi proprio per non farci influenzare sulla scelta finale. Dipende dal tipo di analisi e da quanto riteniamo improbabile rifiutare l'ipotesi nulla solo "per caso" cioè quando questa in realtà è vera (errore di primo tipo), ad esempio come causa di aver pescato un campione non rappresentativo della popolazione.
@@Ripetizionistatistica va benissimo, grazie mille!
Ciao complimenti perle tue spiegazioni sono fantastiche ho un dubbio riguardo la comprensione dell intervallo in cui è compreso p value
Sei top!!!
ciao..ma il p-value può essere calcolato anche nella distrib. Chi quadrato?
Solitamente lo si fa con i software. A te lo chiedono in un esercizio?
Ripetizioni statistica mi chiedono solo se è possibile calcolare in p-value della distribuzione Chi quadrato.
cosa è Scorr?
È lo stimatore corretto della deviazione standard. Lo spiego nei video sulle proprietà degli stimatori.
Io non ho capito solo una cosa nella regressione lineare semplice e nella regressione lineare multipla, quanto deve valere per dire che dobbiamo o possiamo accettare l'ipotesi, e quando possiamo dire che è statisticamente signivicativo? please sto impazzendo, posso anche chiedere dove lo noto come dato?
Quanto deve valere cosa?
@@Ripetizionistatistica il P value
Devi semplicemente confrontarlo con alfa nel modo in cui spiego nel video. Non c'è un valore predefinito.
@@Ripetizionistatistica grazie mille per le risposte
Ciao, grazie per le video lezioni, molto uitili. Però non riesco a capire come si fa a trovare il vero valore di p-value perchè ogni volta che vado sulla tavola trovo altri valori invece di quelli che dovrei. Anche se sono i valori positivi e applico il metodo che hai scritto sotto (1-il valore trovato) non va bene. Ad esempio ho un esercizio in cui il valore di Z=2,81 e la prof ha trovato il p-value=0,025. Sulla tavola trovo il valore 0,4975, e 1-0,4975=0,5025, è giusto???? Spero mi sono fatta capire, grazie
Nella lezione 4 di Statistica Descrittiva spiego che esistono due tipi di tavole: quelle con l'area da 0 a z e la tavola della funzione di ripartizione che va -infinito a z. La prima ha area totale 0,5, la seconda 1. Tu hai la prima, io la seconda. Io ho sottratto da 1, tu devi sottrarre da 0,5. Quindi 0,5-0,4975=0,0025.
@@Ripetizionistatistica grazie!!!!
Trovo molto utili le tue video lezioni, e ti ringrazio moltissimo perchè avrei avuto grosse difficoltà a capire alcune formule, però non mi trovo mai con i valori delle tabelle della Funzione di Ripartizione della variabile casuale Normale standardizzata che usi. A me la tabella del testo di Statistica di Boccia e Di Ciaccio dà, a 1,6 per colonna 0,08, il valore 0,9535. Se tolgo 0,5 a questo valore ottengo 0,4535, non 0,0465.
Non confonderti.
Ragiona sempre sul grafico. Tu hai trovato l'area che va da -infinito a +1,68.
Ma stai calcolando il p-value, quindi ti serve sapere l'area che va da +1,68 a +infinito (guarda il grafico al minuto 5:00). Quest'area sarà uguale all'area totale 1, meno l'area da te trovata: 1-0,9535=0,0465.
Il ragionamento che faccio nel video invece è un altro.
L'area che va da +1,68 a +infinito è uguale all'area da -infinito a -1,68 a causa della simmetria della curva. Quindi vado a cercare il valore della funzione di ripartizione in corrispondenza di -1,68. Tu invece l'hai cercata in corrispondenza di +1,68.
Scegli il metodo che meno ti confonde.
E' così. Ma la tabella che ci danno è solo quella, anche tra le dispense del professore. Dove la trovo la tabella dei valori negativi? Su internet...
Sì. Ma se non la hai sul libro è meglio utilizzare il metodo che ti ho descritto nel primo commento. Cioè nell'esempio 1-0,9535 ;)
Le tabelle che trovi non hanno valori negativi, sono tutte senza segno, a me il prof ha insegnato che quando si fa il confronto tra valore calcolato e valore critico si prendono col modulo, cioè il confronto si fa senza segno per non impicciarsi. Poi mi sembra un pochino azzardato prendere la tabella dei punti Z e applicarla ad un campione piccolo (n
Semplice e corretto +
Una domanda su un concetto che mi è molto ostico: quando vado a consultare la tabella, come faccio a stabilire quale colonna devo scegliere? Perché anche nel video non riuscivo a capire avessi scelto la colonna 0,08. Grazie in anticipo per la risposta, è un concetto che non riesco proprio a capire
Riga=unità e decimale
Colonna=centesimale
1,68: riga 1,6 e colonna 0,08
Grazie mille!!!
ciao ma perchè il mio prof il p value me lo fa moltiplicare per 2?
Se il test è a due code
non capisco il nesso fra il significato teorico e pratico del p-value. significato teorico: se h0 è vera e la rifiuto, il p-value è la ptobabilità che io stia sbagliando.
non capisco cosa centri col dire che è la probabilità che la variabile aleatoria assuma un valore più estremo di quello osservato nen campione (-1,68)
Un po' contorto forse ma ci arriviamo xD
Prima di tutto il pvalue non è la probabilità che io rifiuti H0 quando è vera. Questa probabilità è rappresentata da alfa ed è fissata a priori.
Il p-value è la probabilità di pescare un campione più estremo e quindi di osservare un valore più estremo di quello da noi osservato.
Dunque campione e universo.
Nel campione osserviamo un determinato valore che, si spera, sarà vicino a quello dell'universo. E sarà vicino a quello dell'universo solo se abbiamo fatto un buon campionamento, altrimenti avremo preso una cantonata.
Ora noi ipotizziamo con H0 il valore dell'universo. Se H0 è vera e noi abbiamo sbagliato campione pescandone uno che ci fornisce un valore troppo estremo a quello vero fornito da H0, allora avremo preso una cantonata.
Il p-value è, come detto, la probabilità di osservare valori più estremi di quello osservato se avessimo estratto un qualsiasi altro campione, ma anche la probabilità che l'eventuale rifiuto dell'ipotesi nulla sia dovuto al caso. Ma sarebbe solo colpa nostra; noi diciamo per ragioni dovute "al caso" solo per dire che a noi sfuggirebbero al momento le ragioni del nostro campionamento sbagliato. Non saremmo nemmeno a conoscenza di aver sbagliato.
Supponiamo di essere in "Nanolandia" dove l'altezza media della popolazione è di 140cm, ma noi non lo sappiamo e ipotizziamo H0:altezza media=170cm, e osserviamo un campione in "Nanolandia" con altezza media campionaria sui 142cm. A questo punto, se consideriamo la probabilità di aver pescato un campione di soggetti davvero troppo bassi per una popolazione che dovrebbe avere altezza media di 170cm, questa probabilità sarà bassissima. Perché difficilmente avremo pescato (facendo un buon campionamento) da una popolazione con altezza media di 170cm un campione di soggetti alti in media 142cm. E questa probabilità di cui ho appena parlato è proprio la probabilità rappresentata dal p-value. Per cui ne deduciamo che l'altezza media non è di 170 cm, bensì significativamente inferiore.
In generale, fissato alfa, se questa probabilità del p-value è bassa (minore di alfa) significa che difficilmente avremmo potuto osservare un valore più estremo con un altro tipo di campione se H0 fosse vera e quindi difficilmente staremmo rifiutando l'ipotesi nulla solo per aver pescato un campione dai valori troppi estremi. Difficilmente staremmo rifiutando l'ipotesi nulla solo a causa di un nostro errore nel campionamento. Quindi decidiamo di rifiutarla.
per una volta è chiaro... senza che siano solo definizioni che se capiscono solo se già le sai
Michele Pierro, sei tu?!
No 🤣
@@Ripetizionistatistica 🧐🤔🤭 🤫🤫🤫
Penso di sapere a chi ti riferisci comunque 🤣
Molto utile, ma migliora la qualità dei video
Lo so purtroppo. I video sul mio pc si vedono benissimo. Il caricamento li ha resi di pessima qualità.
Edit: ci sono i video bis con qualità 2k.
See vai a pensare alla qualità dei video, quando questo qui, ha messo questa roba preziosa gratis Online. Lo avrei santificato anche con la qualità video peggiore!!!
🙌🏻🙌🏻🙌🏻🙌🏻
Hai rotto il cazzo con ste famiglie di Milano,ahah per il resto ottima spiegazione
pottimi un cafe
Come si calcola il teta? O che cos'è? Cosa fà nel calcolo nel valore-p e nelle distribuzioni? Quale formula dovrei imparare per apprendere bene il teta? @ripetizionistatistica