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Questions and Answers
Un coefficiente di correlazione lineare vicino a 1 indica una forte correlazione negativa tra le variabili.
Un coefficiente di correlazione lineare vicino a 1 indica una forte correlazione negativa tra le variabili.
False (B)
Quale delle seguenti affermazioni è VERA riguardo alla matrice di covarianza?
Quale delle seguenti affermazioni è VERA riguardo alla matrice di covarianza?
- È sempre una matrice rettangolare.
- I valori sulla diagonale principale sono sempre negativi.
- Non è mai diagonalizzabile.
- È sempre simmetrica. (correct)
Quali condizioni potrebbero spiegare i valori massimi rilevati nel grafico?
Quali condizioni potrebbero spiegare i valori massimi rilevati nel grafico?
Probabilmente si tratta di osservazioni effettuate durante i mesi estivi, in giornate limpide e nelle prime ore del pomeriggio.
Il coefficiente di correlazione lineare è sempre compreso tra ______ e ______.
Il coefficiente di correlazione lineare è sempre compreso tra ______ e ______.
Collega le proprietà della matrice di covarianza alle loro descrizioni:
Collega le proprietà della matrice di covarianza alle loro descrizioni:
Quale dei seguenti metodi consente di visualizzare i dati in modo da ridurre il gap tra diverse densità di frequenza?
Quale dei seguenti metodi consente di visualizzare i dati in modo da ridurre il gap tra diverse densità di frequenza?
La funzione cumulativa può assumere valori negativi.
La funzione cumulativa può assumere valori negativi.
Qual è il range di valori che la funzione cumulativa può assumere?
Qual è il range di valori che la funzione cumulativa può assumere?
Se la cumulativa aumenta velocemente in corrispondenza di alcune classi, significa che le frequenze sono concentrate in un ______ di classi.
Se la cumulativa aumenta velocemente in corrispondenza di alcune classi, significa che le frequenze sono concentrate in un ______ di classi.
Collega i tipi di radiazione solare con le loro caratteristiche:
Collega i tipi di radiazione solare con le loro caratteristiche:
Nel laboratorio 3, si analizza una matrice con quattro colonne, la prima relativa alla data e all'ora delle osservazioni, e le altre tre relative alle radiazioni dirette, diffuse e totali.
Nel laboratorio 3, si analizza una matrice con quattro colonne, la prima relativa alla data e all'ora delle osservazioni, e le altre tre relative alle radiazioni dirette, diffuse e totali.
Quale funzione si utilizza per leggere la matrice di dati nel laboratorio 3?
Quale funzione si utilizza per leggere la matrice di dati nel laboratorio 3?
Quale dei seguenti tipi di andamento dell'istogramma corrisponde ad una funzione cumulativa parabolica?
Quale dei seguenti tipi di andamento dell'istogramma corrisponde ad una funzione cumulativa parabolica?
Quali due metodi sono stati utilizzati per calcolare la covarianza tra due grandezze?
Quali due metodi sono stati utilizzati per calcolare la covarianza tra due grandezze?
L'istogramma della distribuzione congiunta fornisce informazioni sulla covarianza.
L'istogramma della distribuzione congiunta fornisce informazioni sulla covarianza.
Eliminando i valori nulli dall'istogramma, si ottiene un istogramma più ______ e ______.
Eliminando i valori nulli dall'istogramma, si ottiene un istogramma più ______ e ______.
Quale metodo è stato utilizzato per trovare la retta che interpola le osservazioni?
Quale metodo è stato utilizzato per trovare la retta che interpola le osservazioni?
Qual è il coefficiente angolare della retta trovata per interpolare le osservazioni relativo al laboratorio 3? (non importante)
Qual è il coefficiente angolare della retta trovata per interpolare le osservazioni relativo al laboratorio 3? (non importante)
Collega i termini con le loro corrispondenti definizioni:
Collega i termini con le loro corrispondenti definizioni:
Quale satellite ha la precisione pi alta?
Quale satellite ha la precisione pi alta?
Nel processo di rimozione degli outlier, viene eliminato solo il punto di dati pi distante dalla retta di interpolazione.
Nel processo di rimozione degli outlier, viene eliminato solo il punto di dati pi distante dalla retta di interpolazione.
Qual la deviazione standard assegnata a Jason-1?
Qual la deviazione standard assegnata a Jason-1?
La varianza della misura finale, ottenuta dalla media di due misure con varianze differenti, calcolata tramite le formule di ______.
La varianza della misura finale, ottenuta dalla media di due misure con varianze differenti, calcolata tramite le formule di ______.
Associa i satelliti alle loro rispettive deviazioni standard.
Associa i satelliti alle loro rispettive deviazioni standard.
Come varia la distribuzione ^2^ quando si rimuovono gli outlier?
Come varia la distribuzione ^2^ quando si rimuovono gli outlier?
La matrice Q una matrice di identit nel caso in cui i satelliti abbiano deviazioni standard diverse.
La matrice Q una matrice di identit nel caso in cui i satelliti abbiano deviazioni standard diverse.
Come viene calcolata la misura finale quando due satelliti misurano lo stesso evento nello stesso lasso di tempo?
Come viene calcolata la misura finale quando due satelliti misurano lo stesso evento nello stesso lasso di tempo?
Quale tipo di modello di interpolazione viene preso in considerazione oltre al modello lineare?
Quale tipo di modello di interpolazione viene preso in considerazione oltre al modello lineare?
Il modello parabolico prevede un parametro in più da stimare rispetto al modello lineare.
Il modello parabolico prevede un parametro in più da stimare rispetto al modello lineare.
Quale problema si può riscontrare nell'utilizzo dei modelli di interpolazione?
Quale problema si può riscontrare nell'utilizzo dei modelli di interpolazione?
Il test del ______ a una coda viene superato dal modello parabolico sin da subito, per entrambi i modelli ideati.
Il test del ______ a una coda viene superato dal modello parabolico sin da subito, per entrambi i modelli ideati.
Associa le caratteristiche ai rispettivi modelli di interpolazione:
Associa le caratteristiche ai rispettivi modelli di interpolazione:
Quale tipo di grafico è stato utilizzato per confrontare l'energia solare e quella eolica, mostrando la loro relazione inversa?
Quale tipo di grafico è stato utilizzato per confrontare l'energia solare e quella eolica, mostrando la loro relazione inversa?
La deviazione standard oraria dell'energia eolica oraria è maggiore di quella dell'energia solare oraria.
La deviazione standard oraria dell'energia eolica oraria è maggiore di quella dell'energia solare oraria.
Qual è il valore approssimativo del coefficiente di correlazione lineare tra l'energia solare e l'energia eolica media settimanale?
Qual è il valore approssimativo del coefficiente di correlazione lineare tra l'energia solare e l'energia eolica media settimanale?
La ______ standard più elevata indica una maggiore dispersione delle misurazioni.
La ______ standard più elevata indica una maggiore dispersione delle misurazioni.
Abbina i tipi di energia con la loro descrizione:
Abbina i tipi di energia con la loro descrizione:
Quale delle seguenti affermazioni è VERA riguardo alla relazione tra l'energia solare e l'energia eolica?
Quale delle seguenti affermazioni è VERA riguardo alla relazione tra l'energia solare e l'energia eolica?
L'energia solare mostra una variazione significativa in un giorno rispetto all'energia eolica.
L'energia solare mostra una variazione significativa in un giorno rispetto all'energia eolica.
Perché è stato necessario calcolare la media giornaliera e settimanale dell'energia solare e eolica?
Perché è stato necessario calcolare la media giornaliera e settimanale dell'energia solare e eolica?
Flashcards
Energia media quotidiana
Energia media quotidiana
Valore medio dell'energia prodotta in un giorno.
Energia media settimanale
Energia media settimanale
Valore medio dell'energia prodotta in una settimana.
Deviazione standard
Deviazione standard
Misura della dispersione delle misurazioni rispetto alla media.
Energia solare vs energia eolica
Energia solare vs energia eolica
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Scatter plot
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Indice di correlazione lineare
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Produzione energetica
Produzione energetica
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Stabilità dell'energia
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Scala logaritmica
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Funzione cumulativa
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Frequenza
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Distribuzione uniforme
Distribuzione uniforme
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Andamento costante
Andamento costante
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Andamento parabolico
Andamento parabolico
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Radiazione diretta
Radiazione diretta
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Radiazione diffusa
Radiazione diffusa
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Covarianza
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Matrice di covarianza
Matrice di covarianza
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Metodi per calcolare la covarianza
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Interpolazione
Interpolazione
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Minimi quadrati
Minimi quadrati
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Coefficiente angolare
Coefficiente angolare
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Test di significatività
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Livello del mare medio terrestre
Livello del mare medio terrestre
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Correlazione lineare positiva
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Coefficienti di correlazione
Coefficienti di correlazione
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Proprietà della diagonale
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Istogramma
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Frequenza marginale
Frequenza marginale
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Classi di dati
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Osservazione di picchi
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Eliminazione degli outlier
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Test del χ²
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Distribuzione χ²
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Varianze diverse
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Matrice Q
Matrice Q
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Propagazione delle incertezze
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Deviazione standard dei satelliti
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Stima ai minimi quadrati
Stima ai minimi quadrati
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Modello lineare
Modello lineare
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Intercetta
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Interpolazione con parabola
Interpolazione con parabola
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Overfitting
Overfitting
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Outliers
Outliers
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Study Notes
Relazione Gruppo 13
- Tre laboratori hanno analizzato grandezze reali per trarre conclusioni sul loro andamento temporale e il loro legame con altri fenomeni.
- L'analisi ha richiesto l'analisi di indici e grafici per verificare ipotesi ed ottenere conclusioni.
Laboratorio 2 - Statistica Descrittiva
- Lo studio si concentra sulla produzione di energia eolica e solare nel 2019.
- L'obiettivo è calcolare indici significativi e creare grafici utili per comprendere i comportamenti di queste risorse.
- I dati vengono importati da un file CSV (Comma Separated Values) tramite la funzione
readmatrixin Matlab. - Una variabile contenente la data delle osservazioni viene creata per suddividere i dati in intervalli di interesse.
- La funzione
findè utilizzata per identificare gli indici di inizio e fine di intervalli specifici (agosto e dicembre) all'interno del vettore contenente le date. - Si estraggono i dati di energia solare ed eolica per gli intervalli desiderati.
Calcoli Indici Statistici
- La media dell'energia eolica è stata calcolata per agosto e dicembre.
- In agosto la media risulta 961.669 MW, mentre in dicembre è 3258.559 MW.
- La media dell'energia solare in dicembre è 868.174 MW, e in agosto 3123.172 MW.
- La deviazione standard è stata calcolata per indicare la dispersione dei dati rispetto alla media.
- Massimi e minimi sono stati calcolati per interpretare i picchi e i valori più bassi dell'energia eolica e solare in agosto e dicembre.
- Alcuni valori forniti: range di energia eolica in agosto tra (70, 4317) MW, e in dicembre tra (147, 7116) MW; range di energia solare in agosto tra (0, 10536) MW, e in dicembre tra (0, 6260) MW.
Visualizzazione Dei Dati
- Sono stati creati grafici per visualizzare le variazioni di energia solare e eolica nel 2019.
- I grafici iniziali sono complessi da leggere, quindi sono stati creati altri grafici con valori medi giornalieri e settimanali.
- Sono stati riportati grafici relativi a valori orari, giornalieri e settimanali per una migliore visualizzazione.
Studio delle Energie in Un Singolo Mese
- I grafici confrontano la produzione di energia eolica e solare nei mesi di agosto e dicembre.
- I grafici evidenziano che la produzione di energia eolica è maggiore in dicembre rispetto ad agosto.
- La produzione di energia solare è maggiore in agosto rispetto a dicembre.
Studio del Teorema di Čebyšëv
- La media e la varianza dei dati consentono di calcolare intervalli di interesse statistico.
- La disuguaglianza di Čebyšëv indica la probabilità di trovare un dato all'interno di un determinato intervallo.
- Sono stati calcolati intervalli con una probabilità minima del 88% di includere i dati.
Costruzione della variabile statistica settimanale
- La costruzione di una variabile statistica “energia solare/eolica settimanale” può essere effettuata calcolando la media settimanale dei dati annuali.
- In alternativa, si può sommare l'energia prodotta in ogni singola settimana.
Laboratorio 3 - Statistica Descrittiva
- Questo laboratorio studia le radiazioni solari, il loro legame con la produzione di energia solare e l'analisi di 3 colonne di dati (data/ora, radiazione diretta, radiazione diffusa).
- L'ipotesi iniziale è che energia solare e radiazioni totali mostrino andamenti simili.
Studio delle Radiazioni
- Viene analizzato un grafico con le radiazioni di un mese (ad esempio gennaio) in correlazione con le radiazioni totali.
- I grafici mostrano che la radiazione generalmente diminuisce man mano che ci si allontana dall'ora di massima luce del giorno.
Studio Scatter Plot
- L'analisi dello scatter plot mostra una correlazione positiva tra radiazione totale ed energia solare.
- I punti tendono a concentrarsi in classi a bassa energia solare, questo è dovuto al comportamento delle radiazioni.
- Il coefficiente di correlazione lineare è molto vicino a 1, mostrando una forte correlazione positiva.
Studio del Legame tra Energia Solare e Radiazione Totale
- L'analisi del legame tra energia solare e radiazione totale mostra una correlazione lineare positiva tra queste due variabili.
- L'andamento dei grafici suggerisce una forte correlazione.
Studio dell'Istogramma
- Viene analizzato l'istogramma relativo alla distribuzione congiunta di radiazione e energia solare.
- La coppia (0,0) si rivela essere la più frequente nell'istogramma, e questo è facilmente spiegabile considerando la notte.
- E' importante creare delle classi più ampie in modo che l'istogramma risulti utile e meno confuso.
Studio dell'Interpolazione
- E' stata effettuata un'interpolazione lineare dei dati usando il metodo dei minimi quadrati.
- Si ricerca una retta che meglio approssima la relazione tra radiazione totale ed energia solare.
- Il coefficiente angolare della retta interpolare indica la correlazione tra le due variabili considerate.
Predizioni
- Il modello e la predizione sono utilizzati per prevedere il valore del livello del mare nel 2050 basandosi sull'interpolazione e sul modello utilizzato.
- I risultati mostrano valori che sono coerenti coi dati dei modelli precedenti.
Test di Significatività
- Il test statistico x² viene effettuato per determinare la significatività dei parametri utilizzati nei modelli.
- Se i risultati non fossero significativi si potrebbero ricercare delle correzioni ai modelli.
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