By Roberto Piazza
I metodi probabilistici e statistici giocano un ruolo di primo piano sia nella scienza teorica e sperimentale che nelle applicazioni ingegneristiche, costituendo pertanto un elemento essenziale del bagaglio culturale che uno studente deve acquisire fin dai primi anni di apprendimento universitario.
Questo libro, che nasce dall’esperienza didattica accumulata dall’autore nell’insegnamento dei metodi sperimentali, si propone di fornire un’introduzione al calcolo delle probabilit� e alla teoria degli errori facendo uso di uno stile di presentazione volutamente informale e traendo spunto da concrete applicazioni sperimentali, spesso attraverso esempi di notevole importanza storica. Così, in keeping with esempio, argomenti quali il moto browniano, l. a. diffusione di luce, il decadimento radioattivo, l. a. fisiologia della visione, le statistiche quantistiche e di fotorivelazione, vengono utilizzati consistent with delucidare concetti chiave dell’analisi statistica e probabilistica.
Un'enfasi particolare è posta sull’origine e los angeles natura fisica delle distribuzioni di probabilit� di maggior interesse nella ricerca scientifica. l. a. trattazione dei dati sperimentali e l’analisi delle incertezze di misura viene fatta a partire da un analisi concreta delle caratteristiche generali della strumentazione utilizzata nei laboratori di ricerca.
Il contenuto si rivolge in primo luogo agli studenti di fisica o ingegneria dei corsi di laurea triennale ma, richiedendo una conoscenza pregressa non superiore a quella acquisita nei primi corsi universitari di analisi, matematica il libro è stato concepito e formulato according to essere il più possibile anche in step with chi volesse avvicinarsi a questi concetti in modo indipendente e autonomo.
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La scelte che possiamo fare sono pi` u di una. • Potremmo scegliere come indicatore il valore xmax per cui si ha un massimo della frequenza relativa, che viene detto in statistica moda della distribuzione. 4) il massimo non `e certamente un buon indicatore del valore attorno a cui si raccolgono i dati. In altri termini il valore assunto pi` u spesso non `e necessariamente un valore tipico. Una ragione pi` u sottile che rende la moda un indicatore piuttosto “debole” `e che la definiamo a partire dal valore della distribuzione in un singolo punto (o in un intervallo, se stiamo considerando un istogramma): se il campione `e piccolo potremmo allora aver trovato un massimo di frequenza solo per un “incidente”, dovuto al fatto che con pochi dati quel valore `e risultato pi` u frequente di quanto avremmo rilevato utilizzando campioni pi` u am` molto pi` pi.
Distribuzione dei redditi lordi USA, come da dichiarazioni fiscali per l’anno 2006. 000, mostrati in scala bilogaritmica. Inserto: Distribuzione dei redditi familiari netti italiani per il 2005, rilevati da ISTAT su un campione di 21499 famiglie. 10 ISTAT, Indagine campionaria “Reddito e condizioni di vita”, gennaio 2008. 7 Scale caratteristiche ed invarianza di scala 37 di una lunghezza, da una legge esponenziale. Avrebbe senso scrivere questa relazione semplicemente come y = A exp(x)? Evidentemente no: in che cosa stiamo misurando y, in“esponenziali di metri”?
Su una scala di tempi cos`ı lunga, la borsa asiatica sembra “andare per i fatti propri” rispetto a quelle occidentali. I risultati sarebbero stati molto diversi se avessi considerato scale di tempi pi` u brevi. 73. Ovviamente, su tempi sufficientemente brevi, ci aspettiamo che gli andamenti di borse diverse siano molto pi` u correlati (specialmente in periodi di grave crisi finanziaria come quello che stiamo vivendo nel momento in cui scrivo) per effetto della specifica congiuntura economica internazionale.
