Università degli Studi di Padova
Facoltà di Scienze Politiche
STATISTICA
DEC curr. Impresa (sede di Rovigo)
Prova scritta del 03/02/2005
(a030205.tex)
[16pt] 1A) Nella seguente tabella sono riportati i dati riguardanti alcune caratteristiche rilevate
nell’ambito delle scuole dell’infanzia nelle provincie dell’Emilia Romagna per l’a.s. 2003-2004.
Fonte: Sistema informativo scolastico della regione Emilia Romagna su dati MIUR, 2004. In
particolare, sono state rilevate le seguenti variabili statistiche:
1X
2X
3X
4X
5X
6X
:
:
:
:
:
:
Numero di scuole materne gestite da Enti locali territoriali;
Alunni iscritti alle scuole dell’infanzia statali;
Alunni iscritti alle scuole dell’infanzia non statali;
Totale della popolazione dai 3 ai 5 anni al 1/01/2004;
Tasso di scolarizzazione;
Iscritti con cittadinanza non italiana alla scuola dell’infanzia.
Provincia
Piacenza
Parma
Reggio Emilia
Modena
Bologna
Ferrara
Ravenna
Forlı̀-Cesena
Rimini
1X
2X
3X
4X
5X
6X
17
18
44
33
88
17
25
19
27
3785
3747
3041
8577
10078
2202
3669
5433
2943
2372
5661
7344
8406
12268
4538
4671
3692
4761
6281
9810
14019
17606
22875
6666
8289
8985
7685
98.03
95.90
74.08
96.46
97.69
101.11
100.62
101.56
100.25
522
645
897
1568
1681
269
383
487
338
[1pt]
[2pt]
[2pt]
1.1A) Qual è l’unità statistica, la natura delle variabili e su quale scala sono misurate.
1.2A) Calcolare la mediana e il quantile Q0.25 della variabile 4 X.
1.3A) Si rappresentino nel successivo diagramma cartesiano le variabili 2 X (in ordinata) e
X
(in ascissa) valutando se si possano ritenere stocasticamente indipendenti. In caso contrario
4
si diano alcune ipotesi interpretative.
1
[1pt]
[2pt]
[2pt]
1.4A) Si determinino, nell’ambito del principio dei minimi quadrati, i parametri del modello di
regressione,
2 X = β0 + β1 4 X + ε.
(suggerimento: x2 = 4830.55556, σ 2 (2 X) = 6580625.358, COV (2 X, 4 X) = 11940845.8148).
1.5A) Si valuti il grado di adattamento relativo della retta di regressione calcolata al punto
precedente, con opportuni commenti critici. Inoltre, si rappresenti graficamente la retta di
regressione sul diagramma cartesiano prodotto al punto 1.3A).
1.6A) Se si studia la regressione multipla, secondo i minimi quadrati, del carattere 2 X su alcuni
dei restanti caratteri, attraverso il modello
2X
[2pt]
= α0 + α1 1 X + α2 3 X + α3 4 X + α4 5 X + ε,
si ottengono i risultati che seguono, ove, tra parentesi tonde, figura la statistica t: αˆ0 =
−13395.3 (−24.929); αˆ1 = −1.19347 (−0.261); αˆ2 = −1.01068 (−16.0568); αˆ3 = 0.994082 (33.4068);
αˆ4 = 135.211; (25.9585), con un valore di 2 X R12X,3 X,4 X,5 X pari a 0.9994. Commentare i risultati
ottenuti precisando il grado di attendibilità del modello proposto, la differente rilevanza delle
componenti esplicative adottate, valutando la possibilità di operare riduzioni del modello.
1.7A) Se si esclude dal modello precedente la componente relativa alla variabile 1 X
2X
[4pt]
= α0 + α1 3 X + α2 4 X + α3 5 X + ε,
si ottengono i risultati che seguono, ove, tra parentesi tonde, figura ancora la statistica t: αˆ0 =
−13383.2 (−27.7152); αˆ1 = −1.01802 (−20.0332); αˆ2 = 0.9935 (37.1066); αˆ3 = 135.208 (28.777);
2
2 X R3 X,4 X,5 X = 0.999005. Interpretare i risultati riferendosi esplicitamente al contesto reale descritto al punto 1A), precisando il grado di attendibilità del modello ottenuto e la
possibilità di operare ulteriori riduzioni nel modello stesso.
1.8A) Sulla scorta del modello stimato al punto 1.4A), calcolare e confrontare tra loro i residui
riferiti a Reggio e Ferrara. Supponendo di eliminare dal modello Reggio, valutare, senza fare
calcoli, quale potrebbe essere l’effetto che si ottiene sui parametri del modello e su ρ2 . Dire
inoltre brevemente che cosa si intende per residuo di un modello di regressione.
[13pt]
2A) Con riferimento all’indagine statistica di cui al punto 1A) la tabella seguente riporta la
distribuzione dei bimbi iscritti ai nidi di infanzia suddivisi per età e comune di provenienza (si
considerano bimbi fino ai 36 mesi provenienti dalle circoscrizioni di tre dei diciassette comuni
della provincia parmense).
X: Comune
Borgo Val di Taro
Collecchio
Salsomaggiore Terme
Totale
[1pt]
Y : Fascia d’età (mesi)
3 ⊣ 9 9 ⊣ 18 18 ⊣ 24 24 ⊣ 36
10
12
8
10
6
36
19
18
4
23
23
33
20
71
50
61
Totale
40
79
83
202
2.1A) Si individuino l’unità statistica, la natura e la scala di misurazione delle variabili
rilevate.
2
[3pt]
[3pt]
2.2A) Calcolare, se possibile, moda, mediana e media aritmetica di X e Y .
2.3A) Calcolare, rappresentare graficamente e confrontare le distribuzioni di frequenza relativa
delle fasce di età per Borgo Val di Taro e Salsomaggiore Terme commentando opportunamente
i risultati ottenuti.
[3pt] 2.4A) Si calcoli, attraverso un indice appropriato, in che misura la fascia di età dei bimbi
considerati dipenda dal comune di appartenenza. [Suggerimento: HXY = 2.311253 (logaritmi
naturali)]
[2pt]
2.5A) Si valuti, attraverso un indice opportuno, se l’età dei bimbi si possa ritenere stocasticamente indipendente dal comune di appartenenza.
[1pt]
2.6A) Considerando solo i bimbi appartenenti ai comuni di Collecchio e Salsomaggiore Terme,
determinare in percentuale coloro che si collocano nella fascia di età dai 9 ai 24 mesi.
[3pt]
[3pt]
3) Si illustri, con riferimento ad una variabile statistica doppia (X, Y ), come le medie delle distribuzioni condizionate di Y a ciascuna modalità di X, Y µ(xi ), siano legate alla media marginale
di Y, µY .
4) Si spieghi, a parità di varianza totale σY2 , come elevati valori della varianza spiegata rappresentino un elevato scostamento dalla situazione di indipendenza in media.
3
