Il test del chi quadrato: bontà di adattamento e test di indipendenza.

Nei post precedenti abbiamo visto diversi tipi di test che possiamo utilizzare per analizzare i dati in nostro possesso e verificare delle ipotesi.

Il test chi-quadrato fu proposto da Karl Pearson nel 1900, e trova ampia applicazione per stimare quanto efficacemente la distribuzione di una variabile categorica rappresenti una distribuzione attesa (e allora parliamo di “Test della bontà di adattamento” o “Goodness of fit test”) oppure per stimare quando due variabili categoriche sono indipendenti l’una dall’altra (e allora parliamo di “Test di indipendenza”).

Tale è l’importanza e la diffusione di questo test, da essere indicato dalla rivista Scientific American tra le 20 scoperte scientifiche più importanti del XX secolo.

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Come generare la chiave pubblica e privata per l’accesso ssh a un servizio di hosting

In pochi semplici passi la procedura per poter abilitare l’autenticazione tramite chiavi ssh ad un comune servizio hosting.

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Il t-test per due campioni. Testare una ipotesi per campioni dipendenti o indipendenti

In un precedente post abbiamo parlato del test delle ipotesi per quanto riguarda una singola misura: la media del campione.

Ci sono però numerose situazioni nelle quali si rende necessario fare dell’analisi statistica che riguarda due campioni. Si pensi, a mo’ d’esempio, al caso in cui si voglia studiare la differenza tra uomini e donne rispetto ai risultati di un dato esame.

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La magia del testo nella console: figlet, boxes, lolcat, toilet.

Il mondo degli amministratori di sistema, degli sviluppatori “vecchia-scuola” o più semplicemente degli utenti curiosi vive l’ambiente testuale della console come una vera e propria palestra di libertà. Libertà da mouse e icone, puntatori e widget. Espressività, velocità, senso di controllo.

Chi ha detto, tuttavia, che il testo debba essere noioso? Che non ci possa e debba essere un piacere funzionale e/o estetico nell’usare in maniera creativa ciò che la console mette a disposizione?

Gli strumenti che possono essere utilizzati con piacere sono numerosi. Ne segnalerò quattro, i miei preferiti.

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La distribuzione t e il test delle ipotesi

In un precedente post ho presentato in modo (spero) molto semplice il concetto di test delle ipotesi. Negli esempi che ho proposto, ero a conoscenza del valore della deviazione standard, il sigma, della popolazione.

Nella pratica, si tratta di un caso abbastanza raro, che mi consente di usare la distribuzione normale, calcolando lo Z-score.

Se invece non conosco il valore del sigma della popolazione, oppure se sto lavorando con piccoli campioni devo ricorrere a un tipo di distribuzione differente, chiamata distribuzione t o distribuzione di Student.

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