Grandissimo, molto chiaro e semplice. Volevo farti però una domanda, magari mi saprai dare delucidazioni: riprendendo l'esempio del ristorante, mi sembra di aver capito che se io stimo un intervallo di confidenza (60-70 euro al 99%) , significa che mangiando in quel ristorante ho una probabilità del 99% di spendere un valore compreso tra 60 e 70 euro. Leggendo su wikipedia nella voce "intervallo di confidenza" è presente un paragrafo "interpretazioni errate" che mi sembra però proprio confutare questo. Te lo copio "un intervallo di confidenza al 95% non significa che esiste una probabilità del 95% che il parametro della popolazione (es. la percentuale di voti per un partito in tutta Italia) sia compreso nei due estremi dell'intervallo. L'intervallo può "contenere" il valore del parametro, oppure no. Non è una questione di probabilità. Il 95% di confidenza è riferito all'attendibilità del metodo di stima, ma non del particolare intervallo calcolato"
Ciao Gianfranco certo è proprio così. Io parlo di affidabilità sinonimo di attendibilità ma in generale non entro nel dettaglio tecnico perché lo scopo di questa playlist è rendere più "umana" la statistica per farla capire meglio agli studenti. Poi le precisazioni che giustamente fai notare tu ci sono i miei corsi
Ciao, domani devo consegnare la mia tesi di laurea e devo inserire anche questo dato. Non ci ho capito una bega di nulla su cosa sia l'intervallo di confidenza, però ti ringrazio lo stesso della spiegazione e mi iscrivo al canale
Buonasera, ottimo video. Le chiedo un consiglio su un problema che mi si è presentato per lavoro. Io mi occupo di affidabilità dei sistemi. Un nostro fornitore ci ha fornito un componente fornendoci il suo valore di Failure rate (tasso di guasto orario) con un livello di confidenza del 95%. Il nostro cliente però ci ha richiesto il calcolo con un livello di confidenza del 60%. C'è un modo per "convertire" il dato senza avere i dati provenienti dai test? Grazie mille
Ciao, beh servono i dati. almeno sapere l'intervallo di confidenza. Per esempio se il failure rate è del 2%, sapere che l'intervallo al 95 è (sparo a caso) 1,3% - 2,7%. Meglio se mi contatti tramite il mio sito www.adrianogilardone.com
Ottimo video e metafora azzeccatissima. Mi permetto di parafrasare il contenuto e poi magari mi dice se ho scritto cavolate: quando noi stimiamo la media campionaria, dovremmo stimare anche la deviazione campionaria da essa e, a seconda del livello di confidenza scelto (90/95/99) questo intervallo può dilatarsi aumentando però l'incertezza circa la stima della media della popolazione. Se per esempio scegliamo un livello di confidenza al 95% questo allora significa che nel 95% dei casi l' esperimento produrrà un tale intervallo per la il parametro vero della popolazione? È giusto o ho sbagliato qualcosa? Grazie in anticipo
Grazie per il tuo commento! Hai colto il concetto, ma c’è una piccola precisazione da fare. Quando calcoliamo l'intervallo di confidenza, stiamo stimando un intervallo in cui pensiamo che la vera media della popolazione possa trovarsi, in base ai dati campionari. Un livello di confidenza del 95% significa che, se ripetessimo l’esperimento molte volte, il 95% degli intervalli calcolati includerebbe la vera media della popolazione. Non significa che la probabilità che la media stia nell’intervallo specifico calcolato sia del 95%, ma piuttosto che il processo usato per generare l'intervallo è affidabile al 95%.
@@AdrianoGilardone esattamente, questo perché il parametro vero della popolazione è una costante e non una variabile aleatoria il cui esito è casuale. Altra domanda, se l'intervallo di confidenza è per esempio "media +- 3" allora questo intervallo di mantiene nel 95% dei casi? Ovvero in 95 esperimenti su 100 l' IC sarà "media +- 3" ?
Esatto. Il parametro vero della popolazione, come la media, è una costante. La variabilità è nei campioni che preleviamo e negli intervalli di confidenza che calcoliamo.
Bellissimo video ma ho una domanda: se ho un intervallo di confidenza al 95% che vai dai 60€ ai 70€ allora il p value di un valore di 59€ (o 71€) ad esempio, dovrebbe avere un valore < 5% ?
@@AdrianoGilardone sisi Ahaha fai dei video fantastico complimenti, invece per quanto riguarda il p value ci sono modi veloci di risolverlo con la calcolatrice? Grazie in anticipo
@@Justsharp2000 il p-value è la probabilità in un punto (il test statistico) e se stai usando la Z puoi calcolarlo con la calcolatrice. Qui ho fatto il video che vale anche per altre cose, non solo il p-value. th-cam.com/video/cN-kpTB82MQ/w-d-xo.html
Un INTERVALLO DI CONFIDENZA stima un parametro della popolazione che non conosci. Per esempio vuoi sapere quale sarà la % di voto alle prossime elezioni del partito A. Trovi una stima, es. 20% con una forbice del +/- 2%, quindi 18-22 è il tuo IC Un INTERVALLO DI PREVISIONE stima una distribuzione che un fenomeno può assumere sulla base di un modello. Di solito si usa nei modelli di regressione lineare per stabilire il valor medio o valor singolo. Per esempio vuoi sapere quanto aumenta il fatturato della tua azienda (variabile Y indipendente in MLN di €) in base all'aumento della pubblicità (variabile dipendente X in MLN di €). Il modello supponi sia Y = 100 + 5X. Vuoi predire il fatturato investendo 10 MLN, quindi Y = 100 + 5*10 = 150. La stima sarà dunque di 150 MLN e magari l'IP sarà 140-160. N.B. a volte però si usano i due, sbagliando, come sinonimi
@@AdrianoGilardone Y in questo caso è indipendente o dipendente? Alla fine intendevi IP 149-160. L'intervallo di previsione è più ampio perché deve tenere conto dell'errore della variabile + l'errore del modello?
Ciao Donato, lo scopo della playlist è far capir il significato attraverso una metafora e non quello di spiegare come si risolve un esercizio. Per quello ti consiglio il mio videocorso di statistica inferenziale adrianogilardone.com/corsi/statistica-inferenziale/ che oltre a contenere tutte le formule necessarie, ti permette di svolgere esercizi, commentare risultati e comprendere tutti gli argomenti. Ti ringrazio per il commento, in quanto il tuo è il primo negativo e dunque rientri nella coda di sinistra distribuzione normale che ho spiegato qui th-cam.com/video/wW8vXuqAMjg/w-d-xo.html
Grandissimo, molto chiaro e semplice.
Volevo farti però una domanda, magari mi saprai dare delucidazioni: riprendendo l'esempio del ristorante, mi sembra di aver capito che se io stimo un intervallo di confidenza (60-70 euro al 99%) , significa che mangiando in quel ristorante ho una probabilità del 99% di spendere un valore compreso tra 60 e 70 euro. Leggendo su wikipedia nella voce "intervallo di confidenza" è presente un paragrafo "interpretazioni errate" che mi sembra però proprio confutare questo. Te lo copio "un intervallo di confidenza al 95% non significa che esiste una probabilità del 95% che il parametro della popolazione (es. la percentuale di voti per un partito in tutta Italia) sia compreso nei due estremi dell'intervallo. L'intervallo può "contenere" il valore del parametro, oppure no. Non è una questione di probabilità. Il 95% di confidenza è riferito all'attendibilità del metodo di stima, ma non del particolare intervallo calcolato"
Ciao Gianfranco certo è proprio così.
Io parlo di affidabilità sinonimo di attendibilità ma in generale non entro nel dettaglio tecnico perché lo scopo di questa playlist è rendere più "umana" la statistica per farla capire meglio agli studenti.
Poi le precisazioni che giustamente fai notare tu ci sono i miei corsi
Ciao, domani devo consegnare la mia tesi di laurea e devo inserire anche questo dato. Non ci ho capito una bega di nulla su cosa sia l'intervallo di confidenza, però ti ringrazio lo stesso della spiegazione e mi iscrivo al canale
Ciao Byron, in bocca al lupo per la tua tesi e spero un po' di averti aiutato
Buonasera, ottimo video. Le chiedo un consiglio su un problema che mi si è presentato per lavoro. Io mi occupo di affidabilità dei sistemi. Un nostro fornitore ci ha fornito un componente fornendoci il suo valore di Failure rate (tasso di guasto orario) con un livello di confidenza del 95%. Il nostro cliente però ci ha richiesto il calcolo con un livello di confidenza del 60%. C'è un modo per "convertire" il dato senza avere i dati provenienti dai test? Grazie mille
Ciao, beh servono i dati. almeno sapere l'intervallo di confidenza. Per esempio se il failure rate è del 2%, sapere che l'intervallo al 95 è (sparo a caso) 1,3% - 2,7%. Meglio se mi contatti tramite il mio sito www.adrianogilardone.com
Grazie mille. Molto semplice. Ho finalmente capito!
Mi fa piacere. Grazie 😊
Ottimo video e metafora azzeccatissima. Mi permetto di parafrasare il contenuto e poi magari mi dice se ho scritto cavolate: quando noi stimiamo la media campionaria, dovremmo stimare anche la deviazione campionaria da essa e, a seconda del livello di confidenza scelto (90/95/99) questo intervallo può dilatarsi aumentando però l'incertezza circa la stima della media della popolazione. Se per esempio scegliamo un livello di confidenza al 95% questo allora significa che nel 95% dei casi l' esperimento produrrà un tale intervallo per la il parametro vero della popolazione? È giusto o ho sbagliato qualcosa? Grazie in anticipo
Grazie per il tuo commento! Hai colto il concetto, ma c’è una piccola precisazione da fare. Quando calcoliamo l'intervallo di confidenza, stiamo stimando un intervallo in cui pensiamo che la vera media della popolazione possa trovarsi, in base ai dati campionari. Un livello di confidenza del 95% significa che, se ripetessimo l’esperimento molte volte, il 95% degli intervalli calcolati includerebbe la vera media della popolazione. Non significa che la probabilità che la media stia nell’intervallo specifico calcolato sia del 95%, ma piuttosto che il processo usato per generare l'intervallo è affidabile al 95%.
@@AdrianoGilardone esattamente, questo perché il parametro vero della popolazione è una costante e non una variabile aleatoria il cui esito è casuale. Altra domanda, se l'intervallo di confidenza è per esempio "media +- 3" allora questo intervallo di mantiene nel 95% dei casi? Ovvero in 95 esperimenti su 100 l' IC sarà "media +- 3" ?
Esatto. Il parametro vero della popolazione, come la media, è una costante. La variabilità è nei campioni che preleviamo e negli intervalli di confidenza che calcoliamo.
@@AdrianoGilardone grazie mille
@@nick45be 👌
Bellissimo video ma ho una domanda: se ho un intervallo di confidenza al 95% che vai dai 60€ ai 70€ allora il p value di un valore di 59€ (o 71€) ad esempio, dovrebbe avere un valore < 5% ?
Si esatto
Chiaro e fruibile...grazieee
Grazie mille Giorgia
Bel video, grazie per i contenuti
Grazie mille. Ciao
È possibile calcolarli con la calcolatrice sharp?
Mi fai questa domanda perchè ti sei visto i video della mia playlist :)) ? Purtroppo non si può per gli intervalli di confidenza.
@@AdrianoGilardone sisi Ahaha fai dei video fantastico complimenti, invece per quanto riguarda il p value ci sono modi veloci di risolverlo con la calcolatrice? Grazie in anticipo
@@Justsharp2000 il p-value è la probabilità in un punto (il test statistico) e se stai usando la Z puoi calcolarlo con la calcolatrice. Qui ho fatto il video che vale anche per altre cose, non solo il p-value. th-cam.com/video/cN-kpTB82MQ/w-d-xo.html
@@AdrianoGilardone grazie 🙏🏼
@@Justsharp2000 di nulla
sei un grande, ottima spiegazione.
Ciao grazie mille
Che differenza c'è tra gli intervalli di confidenza ed intervalli di previsione?
Un INTERVALLO DI CONFIDENZA stima un parametro della popolazione che non conosci.
Per esempio vuoi sapere quale sarà la % di voto alle prossime elezioni del partito A. Trovi una stima, es. 20% con una forbice del +/- 2%, quindi 18-22 è il tuo IC
Un INTERVALLO DI PREVISIONE stima una distribuzione che un fenomeno può assumere sulla base di un modello. Di solito si usa nei modelli di regressione lineare per stabilire il valor medio o valor singolo.
Per esempio vuoi sapere quanto aumenta il fatturato della tua azienda (variabile Y indipendente in MLN di €) in base all'aumento della pubblicità (variabile dipendente X in MLN di €). Il modello supponi sia Y = 100 + 5X. Vuoi predire il fatturato investendo 10 MLN, quindi Y = 100 + 5*10 = 150. La stima sarà dunque di 150 MLN e magari l'IP sarà 140-160.
N.B. a volte però si usano i due, sbagliando, come sinonimi
@@AdrianoGilardone Y in questo caso è indipendente o dipendente? Alla fine intendevi IP 149-160. L'intervallo di previsione è più ampio perché deve tenere conto dell'errore della variabile + l'errore del modello?
@@giacomodelbianco indipendente come scritto sopra. IP giusto, pero' 140-150. I numeri sono inventati a caso per rendere l'idea
Amico penso di amarti
Ciao Lorenzo grazie, ma basta solo che mi segui :)
chiacchere inutili, senza una formula matematica !!!
Ciao Donato, lo scopo della playlist è far capir il significato attraverso una metafora e non quello di spiegare come si risolve un esercizio. Per quello ti consiglio il mio videocorso di statistica inferenziale adrianogilardone.com/corsi/statistica-inferenziale/ che oltre a contenere tutte le formule necessarie, ti permette di svolgere esercizi, commentare risultati e comprendere tutti gli argomenti. Ti ringrazio per il commento, in quanto il tuo è il primo negativo e dunque rientri nella coda di sinistra distribuzione normale che ho spiegato qui th-cam.com/video/wW8vXuqAMjg/w-d-xo.html