- Formato copertina flessibile
- Edizione I / 2009
- N. Pagine 248 / B/N
- ISBN 9788879595131
€ 17,00
Prezzo speciale
€ 16,15
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Quest’ opera è un’introduzione alla corretta rappresentazione ed interpretazione dei dati, forniti nelle scienze sperimentali dagli strumenti di misura, attraverso i principali elementi della teoria degli errori e dei metodi della statistica descrittiva. L’opera illustra i test più comuni di verifica di ipotesi statistiche fornendo le corrispondenti tavole per la loro applicazione e le istruzioni per effettuare i calcoli con Excel. Completano l’opera alcuni esempi di esperimenti di laboratorio nei quali i concetti teorici trovano applicazione pratica.
I proventi dei diritti di autore verranno devoluti a “LIBERA - Associazioni, nomi e numeri contro le mafie
I proventi dei diritti di autore verranno devoluti a “LIBERA - Associazioni, nomi e numeri contro le mafie
A cura di:
Giovanni Filatrella - Università degli Studi del Sannio
Paola Romano - Università degli Studi del Sannio
1. Misure ed incertezze
2. Distribuzioni di dati
3. Stima dei parametri
4. Verifica di ipotesi statistiche
Appendici
1. Elementi di teoria della probabilità
2. Fogli elettronici per l’esecuzione di test statistici
3. Elementi di laboratorio
4. Suggerimenti per redigere una relazione
Tavole
1. Integrale gaussiano (o integrale normale degli errori)
2. Distribuzione t di Student
3. Distribuzione F di Fisher
4. Distribuzione del X2
5. Distribuzione di D (per il test di Kolmogorov-Smirnov)
6. Distribuzione del coefficiente r di correlazione lineare
2. Distribuzioni di dati
3. Stima dei parametri
4. Verifica di ipotesi statistiche
Appendici
1. Elementi di teoria della probabilità
2. Fogli elettronici per l’esecuzione di test statistici
3. Elementi di laboratorio
4. Suggerimenti per redigere una relazione
Tavole
1. Integrale gaussiano (o integrale normale degli errori)
2. Distribuzione t di Student
3. Distribuzione F di Fisher
4. Distribuzione del X2
5. Distribuzione di D (per il test di Kolmogorov-Smirnov)
6. Distribuzione del coefficiente r di correlazione lineare
