Statistica.

Schede di studio e quiz

Lezione 24Macroargomento 4 · Statistica

Lezione 24. Misure di frequenza: moda e percentili

In questa lezione

  1. Che cos'è la moda?
  2. Che cosa sono percentili e quartili?
  3. Come si definiscono gli outlier con i quartili?
  4. Come si calcolano i percentili della normale?
  5. Quali indici di asimmetria usano moda e quartili?
  6. Come si costruisce un box plot?
  7. Quali sono le trappole tipiche per i concetti di questa lezione?
  8. Quiz della lezione (10 domande)

1. Che cos'è la moda?

La moda è il valore più frequente del data set. Se più valori hanno la frequenza massima si dicono valori modali (distribuzione multimodale).

AspettoModaMedia e mediana
UsaSolo le frequenzeI valori (media) o l'ordine (mediana)
Dati qualitativiSì: spesso è l'unico indice centrale possibileMedia no; mediana solo per dati ordinali
OutlierInsensibileLa media è sensibile
Minima distanzaNessuna interpretazioneSì (lezione 22)

Usi. Marketing (colore o taglia più venduti, canale di acquisto preferito); medicina (età più comune di insorgenza di una malattia).

Regola qualitativa di Pearson (moda mm, mediana meme, media μ\mu): m<me<μm<me<\mu suggerisce asimmetria a destra; μ<me<m\mu<me<m asimmetria a sinistra.

2. Che cosa sono percentili e quartili?

Il kk-esimo percentile è un valore maggiore o uguale ad almeno il k%k\% dei dati e minore o uguale ad almeno il (100−k)%(100-k)\%. Se non è unico, si prende la media dei valori possibili.

Calcolo con i dati ordinati x1≤⋯≤xnx_1\le\dots\le x_n:

  1. Calcola r=kn/100r=kn/100.
  2. Se rr non è intero, il percentile è x⌈r⌉x_{\lceil r\rceil} (arrotondamento per eccesso).
  3. Se rr è intero, il percentile è xr+xr+12\frac{x_r+x_{r+1}}2.

Esempio. Dati 1,1,1,1,1,2,2,2,2,501,1,1,1,1,2,2,2,2,50: 33° percentile: r=3,3→x4=1r=3{,}3\to x_4=1. 50° percentile: r=5→x5+x62=1,5r=5\to\frac{x_5+x_6}2=1{,}5.

NomePercentile
Primo quartile Q1Q_125°
Secondo quartile Q2Q_2 = mediana50°
Terzo quartile Q3Q_375°
Decili D1,…,D9D_1,\dots,D_910°, 20°, …, 90°

Usi. Test standardizzati (INVALSI, SAT, GRE, GMAT); curve di crescita dei bambini; disuguaglianza di reddito (P10, P50, P90 e rapporto P90/P10 dell'OCSE). Con l'impact factor delle riviste i dati si ordinano al contrario: Q1 è il 25% di riviste migliori.

3. Come si definiscono gli outlier con i quartili?

Intervallo interquartile: IQR=Q3−Q1IQR=Q_3-Q_1. Contiene il 50% centrale dei dati: piccolo = dati concentrati.

Tukey fencesCondizione
Outlier moderatox<Q1−1,5 IQRx<Q_1-1{,}5\,IQR oppure x>Q3+1,5 IQRx>Q_3+1{,}5\,IQR
Outlier estremox<Q1−3 IQRx<Q_1-3\,IQR oppure x>Q3+3 IQRx>Q_3+3\,IQR

Esempio: BPM di 100 pazienti (lezione 21). Q1=67Q_1=67, Q2=68Q_2=68, Q3=70Q_3=70, IQR=3IQR=3. Soglie moderate: 62,5 e 74,5; estreme: 58 e 79.

60708090BPMBPM (outlier esclusi dai baffi: 54, 58, 75, 80, 88)
Box plot dei BPM: scatola da Q1 a Q3, mediana, baffi fino ai dati non outlier

Controllo con la normale. Q1≈μ−0,674σQ_1\approx\mu-0{,}674\sigma, Q3≈μ+0,674σQ_3\approx\mu+0{,}674\sigma, IQR≈1,35σIQR\approx1{,}35\sigma. Le soglie moderate cadono a circa μ±2,7σ\mu\pm2{,}7\sigma (circa 0,7% dei dati); quelle estreme a circa μ±4,7σ\mu\pm4{,}7\sigma (circa 0,0002%).

4. Come si calcolano i percentili della normale?

  1. Si usa la funzione di ripartizione Φμ,σ(s)=∫−∞sfμ,σ(x) dx\Phi_{\mu,\sigma}(s)=\int_{-\infty}^sf_{\mu,\sigma}(x)\,dx: il percentile α\alpha è xαx_\alpha con Φμ,σ(xα)=α\Phi_{\mu,\sigma}(x_\alpha)=\alpha.
  2. Si standardizza: Φμ,σ(s)=Φ0(s−μσ)\Phi_{\mu,\sigma}(s)=\Phi_0\big(\frac{s-\mu}\sigma\big). Basta la tabella della normale standard.
  3. Per i percentili sotto il 50° si usa la simmetria: z1−α=−zαz_{1-\alpha}=-z_\alpha.

Esempio. 70° percentile della normale standard: circa 0,52; quindi il 30° è circa −0,52.

La dispensa legge 0,53 nella tabella; il valore più vicino a 0,70 è Φ(0,52)=0,6985\Phi(0{,}52)=0{,}6985, quindi z0,70≈0,524z_{0{,}70}\approx0{,}524.

5. Quali indici di asimmetria usano moda e quartili?

IndiceFormulaUsa
Pearson IP1=μ−m0σP_1=\dfrac{\mu-m_0}\sigmaModa
Pearson IIP2=3(μ−me)σP_2=\dfrac{3(\mu-me)}\sigmaMediana (dati reali con frequenze basse)
BowleySkQ=Q3+Q1−2Q2Q3−Q1Sk_Q=\dfrac{Q_3+Q_1-2Q_2}{Q_3-Q_1}Quartili; sempre tra −1 e 1
KellySkK=D9+D1−2Q2D9−D1Sk_K=\dfrac{D_9+D_1-2Q_2}{D_9-D_1}Decili: guarda anche le code
Yule-KendallSkYK=P90−P75+P10−P25P90−P10Sk_{YK}=\dfrac{P_{90}-P_{75}+P_{10}-P_{25}}{P_{90}-P_{10}}Solo le code fuori dai quartili

BPM: Bowley =70+67−1363≈0,33=\frac{70+67-136}3\approx0{,}33; Kelly =72+65−1367≈0,14=\frac{72+65-136}{7}\approx0{,}14 (con D1=65D_1=65, D9=72D_9=72).

Confronto della dispensa.

DistribuzioneFisherBowleyKelly
Simmetrica0,180−0,0670,009
Asimmetria positiva1,2140,1270,311
Asimmetria negativa−1,110−0,135−0,304

Fisher è il più sensibile agli outlier (valori grandi in modulo). Kelly supera Bowley quando le code sono lunghe.

6. Come si costruisce un box plot?

  1. Calcola Q1,Q2,Q3Q_1,Q_2,Q_3.
  2. Disegna la scatola da Q1Q_1 a Q3Q_3 e una linea in Q2Q_2.
  3. Disegna i baffi fino al dato più estremo entro Q1−1,5 IQRQ_1-1{,}5\,IQR e Q3+1,5 IQRQ_3+1{,}5\,IQR (o fino a minimo e massimo se non ci sono outlier).
  4. Segna a parte gli outlier.

Una mediana non centrata nella scatola o baffi di lunghezza diversa indicano asimmetria.

7. Quali sono le trappole tipiche per i concetti di questa lezione?

8. Quiz della lezione (10 domande)

Domande di ripasso create per questa scheda a partire dalla dispensa (non sono il test ufficiale della piattaforma). Scegli una risposta: ricevi subito esito e spiegazione.