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Questions and Answers
Quale funzione Matlab è stata utilizzata per importare i dati da un file .csv?
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Quale funzione Matlab è stata utilizzata per trovare l'indice di inizio e fine di un determinato periodo di tempo, come agosto e dicembre?
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Qual è il valore medio dell'energia eolica in agosto?
Qual è il valore medio dell'energia eolica in agosto?
Qual è il valore medio dell'energia eolica in dicembre?
Qual è il valore medio dell'energia eolica in dicembre?
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Perché la media dell'energia eolica è significativamente più alta in dicembre rispetto ad agosto?
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Quale dei seguenti indici statistici è stato calcolato nell'analisi?
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Cosa si può concludere dal confronto della media dell'energia eolica tra agosto e dicembre?
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Quali sono i dati utilizzati per l'analisi nel laboratorio 2?
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Quale delle seguenti affermazioni è falsa riguardo ai diagrammi a barre?
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Quale fattore influenza la precisione della distribuzione dei dati in un diagramma a barre?
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Cosa rappresenta l'altezza di una barra in un diagramma a barre?
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Quale delle seguenti affermazioni non è vera per l'istogramma della densità di frequenza?
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Come si può calcolare la frequenza assoluta di una classe a partire dall'istogramma della densità di frequenza?
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Quale delle seguenti affermazioni è vera riguardo alla scelta dell'ampiezza delle classi in un diagramma a barre?
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Quale delle seguenti affermazioni è vera per l'istogramma della densità di frequenza?
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Quale delle seguenti affermazioni riguardo i valori massimi rilevati nel grafico è corretta?
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Quale tipo di correlazione è osservata tra energia solare e radiazioni totali?
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Quale valore è tipicamente compreso tra -1 e +1?
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Quale delle seguenti affermazioni sulla matrice di covarianza è FALSA?
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Quali valori si trovano sulla diagonale principale della matrice di covarianza?
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Quale coppia di valori è la più frequente nell'istogramma?
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Perché è necessario creare classi con dimensioni notevoli per studiare la coppia (0,0)?
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La frequenza marginale dell'energia solare dipende da:
La frequenza marginale dell'energia solare dipende da:
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Quale valore stato ottenuto per il coefficiente angolare (m) della retta che rappresenta la dipendenza lineare positiva tra l'aumento del livello marino e il passare degli anni?
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Quale test statistico stato utilizzato per valutare l'ipotesi che il modello rettilineo non fosse significativo?
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Quale il livello di significativit utilizzato nel test del ^2^?
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Qual il numero di gradi di libert (GDL) della funzione di densit di probabilit utilizzata nell'esempio corrente?
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Cosa rappresenta 0^2^ nella matrice di varianza-covarianza Cy[y]?
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Se la varianza di m (coefficiente angolare) alta, cosa si pu dire sulla qualit dell'interpolazione?
Se la varianza di m (coefficiente angolare) alta, cosa si pu dire sulla qualit dell'interpolazione?
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Quali sono le due possibili cause per cui il modello rettilineo non supera i test di significativit?
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Cosa si intende per outliers in questo contesto?
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Qual è la forma generale della funzione utilizzata per l'interpolazione lineare?
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Qual è il valore della pendenza per il modello di interpolazione lineare?
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Qual è la formula per calcolare il numero corretto di GDL?
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Cosa implica l'overfitting nei modelli di interpolazione?
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Cosa caratterizza l'interpolazione tramite parabola rispetto al modello lineare?
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Cosa rappresenta il coefficiente angolare m nella prima ipotesi di interpolazione?
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Se il valore z_osservato è compreso tra i valori limite della curva, quale conclusione si può trarre?
Se il valore z_osservato è compreso tra i valori limite della curva, quale conclusione si può trarre?
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Quale test statistico non ha restituito risultati positivi per i modelli ideati?
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Quale delle seguenti affermazioni è vera riguardo ai parametri stimati nel modello parabolico?
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Qual è l'obiettivo del test del χ^2^?
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Cosa bisogna fare se il test del χ^2^ non viene superato dopo l'aggiunta dei parametri m̂ e q̂?
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Perché la covarianza non è presente nella formula finale per l'interpolazione?
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Qual è la quota di intercetta sull'asse delle variazioni altimetriche per il modello lineare?
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Qual è l'effetto di avere coefficiente angolare e intercetta diverse da zero nella retta di interpolazione?
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Cosa indica un risultato negativo nel z-test?
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Quale è il primo passo da eseguire quando si cerca di superare il test del χ^2^?
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Study Notes
Relazione Gruppo 13
- Tre laboratori si sono concentrati sull'analisi di grandezze reali per studiarne l'andamento temporale e il loro legame con altri fenomeni, utilizzando indici e grafici.
Laboratorio 2 - Statistica Descrittiva
- Lo studio si concentra sulla produzione di energia eolica e solare nel 2019.
- È stato usato Matlab per importare i dati da un file .csv in una matrice o un vettore.
- La funzione
readmatrixè stata utilizzata per l'estrazione dei dati. - È stato creato un vettore contenente le date per suddividere i dati negli intervalli di interesse.
- La funzione
findè stata utilizzata per trovare gli indici per le date di inizio e fine di agosto e dicembre. - I dati di energia solare ed eolica sono stati estratti per questi intervalli temporali.
Calcoli Indici Statistici
- La media di energia eolica in agosto era di 961.669 MW e 3258.559 in dicembre.
- La media di energia solare in dicembre era di 868.174 MW e 3123.172 MW in agosto.
- La deviazione standard dell'energia solare era elevata in entrambi i mesi, a causa della grande differenza tra i valori notturni e quelli giornalieri.
- Sono stati calcolati massimi e minimi per entrambi i tipi di energia.
Visualizzazione dei Dati
- Sono stati creati grafici per visualizzare le variazioni di energia solare e eolica nel 2019.
- I grafici mostrano le variazioni orarie, giornaliere e settimanali.
Confronto tra Energie Medie Settimanali
- I grafici mostrano che le due forme di energia sono inversamente proporzionali.
- L'indice di correlazione lineare tra energia solare ed eolica è circa -0,6161.
Studio delle Energie in un Singolo Mese
- I grafici confrontano la produzione eolica e solare di agosto e dicembre.
- La produzione media giornaliera di dicembre è più che tre volte maggiore di quella di agosto.
Studio del Teorema di Čebyšëv
- La media e la varianza sono state utilizzate per calcolare intervalli statistici.
- La disuguaglianza di Čebyšëv indica che almeno l'88% dei dati rientra in un intervallo specifico.
Costruzione della Variabile Statistica Settimanale
- È stata costruita una variabile statistica per l'energia solare/eolica settimanale.
- Si possono calcolare altre variabili statistiche di interesse, come l'energia eolica mensile.
Osservazioni sull'istogramma della densità di frequenza
- L'istogramma rappresenta la frequenza relativa di una classe divisa per l'ampiezza della classe.
- L’area totale dell'istogramma è uguale a 1.
Osservazioni sulla funzione cumulativa
- La funzione cumulativa fornisce informazioni sulla distribuzione dei dati.
- In caso di frequenze concentrate in poche classi, la cumulativa aumenta rapidamente.
- Se c'è un'uniforme distribuzione, la cumulativa aumenta linearmente.
Laboratorio 3 - Statistica Descrittiva (Input Dati)
- Il laboratorio si concentra sullo studio delle radiazioni solari e sul loro legame con la produzione di energia solare.
- Dati relativi alla data e all'ora, radiazioni dirette e diffuse sono stati analizzati.
- La funzione
readmatrixè stata utilizzata per studiare le radiazioni totali.- Una funzione esterna è usata per sommare radiazioni dirette e diffuse.
- Sono state formulate ipotesi sull'esistenza di un forte legame tra energia solare e radiazione totale e sull'andamento simile dei loro grafici.
Studio del grafico delle radiazioni
- L'analisi dei dati di radiazione solare per gennaio ha evidenziato un andamento periodico.
- Le radiazioni sono quasi nulle di notte.
- Il picco di radiazione si ha a mezzogiorno.
Studio dello scatter plot del 2019
- I punti nel grafico sono caratterizzati da alta densità per valori bassi di energia solare.
- Sono stati analizzati il coefficiente di correlazione e il grafico per stabilire una retta che passa attraverso la distribuzione dei punti.
- L'energia solare correla positivamente con le radiazioni totali.
Studio del legame tra radiazioni ed energia solare
- La correlazione lineare tra radiazioni totali ed energia solare è positiva.
- È stato calcolato il coefficiente di correlazione lineare che è vicino ad 1.
Studio dell'istogramma
- L’istogramma mostra che la coppia più frequente è (0,0), e è stata studiata la frequenza marginale dell'energia solare.
Studio dell'interpolazione lineare dello scatter plot
- Un'interpolazione lineare dei dati è proposta per studiare la relazione tra radiazioni totali ed energia solare per il 2019.
- Un coefficiente angolare della retta è calcolato.
- Un test significativo è stato eseguito per verificare se i valori sono significativi.
- I test vengono ripetuti per eventuali outliers nell'insieme dei dati.
Laboratorio 4 (Input Dati)
- Il quarto Laboratorio studia l'andamento del livello marino medio tra il 1992 e l'ottobre 2022.
- I dati provengono da un file .csv.
- Sono stati utilizzati i dati provenienti da quattro satelliti.
- Le misurazioni dei satelliti sono rappresentate con diversi colori nel grafico.
Modelli di predizione
- Sono stati costruiti modelli per predire il livello marino del 2050.
- Sono stati calcolati valori di predizione per il 2050.
Test di significatività dei parametri
- Sono stati eseguiti test (x² e z-test) per verificare la significatività del modello rettilineo.
- Sono valutate ipotesi sul modello per la distribuzione dei dati.
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Description
Questo quiz si concentra sull'uso di Matlab per l'analisi dei dati energetici, in particolare per l'energia eolica. Gli studenti esploreranno funzioni di importazione dei dati, calcolo delle medie mensili e l'interpretazione di diagrammi a barre. Sarà messo in evidenza come le condizioni stagionali influenzano i risultati e l'importanza della rappresentazione grafica dei dati.
