Urgente statistica

[Marcos83]

la covarianza è un indice che misura la relazione esistente tra il variare della variabile X (quindi la varianza della variabileX) e il variare della variabile Y (quindi la varianza della variabile Y).
una volta verificato che due variabili sono correlate (due variabili si dicono correlate quando variando l'una varia anche l'altra e le due varianzioni, cioè gli scarti delle due variabili possono o meno avere lo stesso segno) può aversi:

A) la covarianza è positiva se:
1) a scarti positivi della variabile X corrispondono scarti positivi della variabile Y
2) a scarti negativi della variabile X corrispondono scarti negativi della variabile Y
le due variabili sono correlate positivamente
(ad esempio se il peso di una persona è la variabile X e la statura di una persona è la variaibile Y, se aumentando la statura riscontriamo aumenti di peso e viceversa le due variabili sono correlate negativamente);

B) la covarianza è negativa se:
1) a scarti negativi della variabile X corrispondono scarti positivi della variabile Y
2) se a scarti positivi della variabile Y corrispondono scarti negativi della variabile Y
le due variabili sono correlate negativamente
(ad esempio se il fare attività fisica è la variabile X e l'incidenza di infarti sulla popolazione è la variabile Y, si riscontra che aumentando l'attività fisica diminuisce l'incidenza di infarti, dimunendo l'attività fisica aumenta l'incidenza di infarti).

C) se gli scarti della seconda variabile sono incoerenti, cioè se a scarti posticvi della variabile X non sempre è possibile riscontrare una relazione positiva o negativva con la variaibile Y. In questo caso
la covarianza non esiste
e la correlazione è nulla.

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[luciano]

la probabilità

per quanto riguarda la probabilità

bisogna definire innanzirtutto gli oggetti base della teoria della probabilità
1) prova: un qualsiasi esperimento che ha ad oggetto esiti osservabili o registrabili
2) esito: uno dei possibili risultati di una prova
3) spazio campione: l'insieme degli esiti di una prova
4) i punti campione: i singoli elementi dello spazio campione
5) evento: uno dei sottoinsiemi dello spazio campione
6) evento elementare: un sottoinsieme che contiene un solo punto campione

ad esempio: il lancio di un dado non truccato
1) prova: lancio del dado
2) esito: ad es. esce il numero 6 8ovvero il numero che esce sulla faccia in alto del dado dopo il lancio)
3) spazio campione: l'insieme A: (1,2,3,4,5,6)
4) punti campione: i singoli elementi 1,2,3,4,5,6
5) evento: ad es. l'insieme B (esce un mnumero pari)
6) evento elementare: ad esemio l'insieme C (esce un numero dispari)

gli eventi che sono oggetto del'analisi probabilistica sono detti eventi casuali, o non deterministici o scotastici. Sono state date varie definizioni di probabilità. Da ultimo lateoria soggettivista (Keynes) definisce la probavilità come la misura del grado di fiducia che un determinato individuo coerente attribuisce al verificarsi di un evento. Kolmogorov ha invece dato un'impstazione assiomatica alla terorua della probabilità, cioè ha incentrato la sua teoria sulla probabilità su tre fondamentali assiomi:
1) la probabilità di un evento è un numero decimale non negativo compreso tra 0 e 1
(ad esempio la probabilità che esca il numero 1 dal lancio del dado non può essere nè negativa nè maggiore di uno)
2) la probabilità di un evento certo è uguale a 1
( quindi la probabilità dello spazio campione è uguale a 1)
3) se due eventi non hanno eventi elementari comuni (e quindi sono mutuamente esclusivi) la probabilità dell'unione degli eventi è uaguale alla probabilità della loro somma)
( ad esempio A è l'insieme che racchiude i numeri pari, B è l'insieme che racchiude i numeri dispari, la probabilità dell'unione di questi eventi è A + B)
da ciò si conclude che:
se invece si tratta di due insiemi che hanno degli eventi elementari comuni, la probabilità dell'unione dei due insieme è data da A+ B - A intersecato B.



la probabilità condizionata è invece è la probabilità che si verifichi l'evento A al verificarsi di B. la probabilità condizionata è data dalla probabilità che si verifichi l'evento A per la probabilità che si verifichi l'evento B al verificarsi di A.
1) La probabilità condizionata presuppone che due insieme A e B hanno degli eventi elementari comuni.
Quindi la probabilità condizionata riguarda proprio gli ebventi elementari comuni che hanno. Cioè dipende da questi eventi elementari comuni.
ad esempio:
nel lancio del dado non truccato
insieme A: i numeri dispari (3,5)
B: i numeri maggiori di 2 (3,4,5,6)
la probailità condizionata dipende dai numeri 3 e 5 e dal loro verificarsi
2) la probabilità condizionata di due insiemi che non hanno event elementari comuni è pari a zero. due insiemi che non hanno eventi elementari comuni si dicono disgiunti o mutuamente esclusivi. La loro intersezione è nulla.
nel lancio del dado non truccato
insieme A: i numeri dispari
insieme B: i numeri pari
non hanno eventi elementari comuni

cosa si intende per varibile casuale???
dato uno spazio campione S è possibile associare ad ogni elemento di S un valore scelto in un insieme numerico A (ad esempio lo spazio campione è 1,2,3,4,5,6, nel lancio del dado : ho associato ad ogni lancio del dado un numero). la relazione esistente tra S e A è detta cvariabile causale.
esistono due tipi di variabile casuale:
1) continue, se la variaibile casuale varia con continuità all'interno dell'insieme numerico A (quindi lavariabile causale può assumere qualsiasi valore all'interno di A. ad es. 1, 1,3, 1,5 ecc)
2) discrete, se la variabile causale può assumere solo valori interi (ad es. 1,3,4,) come nel caso del lancio del dado o dei componenti di una famiglia (non è possibile che una famiglia sia composta da 4,5 individui ma può avere solo numeri interi) un esempio di tale variabile è la variabile casuale di Bernoulli.
pensiamo al lancio di due monete
lanciando due monete può uscire testa o croce
posto T: esce testa e C: esce croce
possiamo associare ad ogni lancio un numero che rappresenta qualte volte in un lancio compare il valore T
1) primo lancio : TT (testa testa: entrambe le monete riportano testa): il valore della variabile casuale è 2 (perchè compare 2 volte testa)
2) secondo lancio: TC (testa croce, una esce testa e l'altra esce croce): il valore della variabile casuale è 1 (perchè testa compare 1 volta)
3) terzo lancio : CT: il valore della variabile causale è 1
4) quarto lancio: CC: il valore della variabile casuale è 0.
quindi in questo caso l'insime numerico è A: (0,1,2,)

una volta definita la variabile causale, possiamo finalmente definire la probabilità.
nell'esempio del lancio delle due monete possiamo definire che probabilità c'è che esc atesta o croce al lancio di due monete
dal momento che i lanci delle monete, cioè le combinanzioni (TT, TC, Ct; CC) sono 4
e che i valori che la variabile può assumere sono 0,1,2,
1) la probabilità che esca TT, cioè che lavariabile causale assuma valore 2 è pari a uno su quattro: cioè una volta su quattro la variabilecausale ha assunto valore 2: quindi la probailità che esce TT è 1/4
2) la probabilità che esca TC o CT è la probabilità che la variabile causlae assuma valore 1, nell'esempio la variabile causale assume due volte il valore 1, quindi la probabilità che esca Tc o Ct è 2/4 e quindi 1/2
3) la probabilità che esca CC, cioè la probabilità che la variabile causale assuma valore 0 è di uno su quattro (1/4)

[luciano]

l'analisi dei campioni

Spesso non si hanno risorse sufficienti per effettuare un'analisi completa dsu tutta la popolazione, e quindi si procede ad un'analisi per campione. La rilevazione dei dati, che è una delle fasi dell'indagine statistica, è che è affidata all'ISTAT (Istituto nazionale di Statistica, che ha personalità giuridica di diritto pubblico, è ente strumentale dello Stato e svolge la sua attività sotto la vigilanza del Consiglio dei MInistri e il controllo della Corte dei Conti) può essere di due tipi:
1) COMPLETA: ad esempio un censimento
2) A CAMPIONE.
l'analisi a campione cerca di far derivare dalle informazioni ricavate su un campione informazioni valide, entro limiti probabilistivci, per l'intera popolazione coinvolta nel fenomeno oggetto di studio, cerca, cioè, di "inferire" quali siano le caratteristiche della popolazione a partire dalle caratteristiche del campione. L'inferenza statistica si occupa proprio di questo. Il procedimento in base al quiale avviene la rilevazione dei dati è detto campionamento. Il campionamento prevede una procedura di estrazione dei campioni dalla popolazione. la procedura può essere di due tipi:
1) CON REIMMISSIONE, in questo caso le variabili casuali rappresentate dalla prima, seconda , terza... estrazione sono indipendenti l'una dall'altra (es. se in mazzo di carte viene estratta una carte di cuori e poi viene reimmessa, le estrazioni successivi non sono dipendenti ma indipendenti dalla prima ecosi via)
2) SENZA REIMMISSIONE, in questo caso le variabili casuali rappresentate dalla prima, seconda , terza... estrazione sono dipendenti (se in un mazzo di carte viene estratta una carta di cuori e poi non viene reimmessa, le estrazioni successive dal momento che c'è una carta di cuori in meno, sono dipendenti l'una dall'altra: se estraggo, ad esempio le prime 5 carte tutte di cuori e non le reimmetto nel mazzo, la probabilità che anche la sesta sia di cuori è minore rispetto alla probabilità che esca fiori o quadri o picche).

una volta che ho effettuato il campionamento, è possibile calocolare la MEDIA CAMPIONARIA, cioè la media aritemtica dei vari campioni selezionati: il valore che scaturisce dalla media campionaria non è altro che uno dei possibili valori che può assumere la variabile casuale.

Quale scopo ha l'inferenza statistica? la statistica non è mai scienza fine a se stessa neanche quando l'analisi avviene per campioni. Lo statistico, infatti, si serve di analisi per campioni, per avere a disposizione dei risultati che riguardano l'intera popolazione interessata al fenomeno oggetto dell'analisi. Dall'analisi inferenziale, quindi scaturisono dei parametri, dei valori:
1) alcuni di essi rappresentano i CAMPIONI, e sono dei parametri certi, perchè sono stati oggetto diretto dell'analisi;
2) alcuni parametri rappresentano la POPOLAZIONE, e sono dei parametri probabilistici.
la STIMA STATISTICA è un metodo di induzione o di inferenza, che porta a generalizzare i risultati ottenuti sul campione all'intera popolazione.
quando si effettuano delle operazioni di stima statistica si possono avere 2 alternative, cioè LA STIMA STATISTICA può essere di due tipi:
1) la stima è espressa da un solo numero (stima per puntualità)
2) la stima è espressa da due numeri che delimitano un intervallo (stima per intervallo), cioè ci sono due numeri che delimitano un intervallo entro cui cade con data probabvilità il paramentro effettivo della popolazione
ad es. L'analisi inferenziale deve analizzare la statura della popolazione di un paese... se il risultato della stima è 1.75 cm allora è stima per puntalità.... se, come accade la maggior parte delle volte, attrabverso l'analisi dei campioni si giunge alla deduzione che le persone di quella popolazione hanno una statura compresa tra 1,70 cm e 1,80 cm... allora questi numeri esprimono una stima per intervallo.
in una stima per intervallo tanto più ristretto è l'intervallo tanto più la stima si avvicina al parametro stimato.

[luciano]

l'analisi dei campioni

Partiamo dalla definizione di popolazione: una popolazione consiste in un insieme di oggetti, osservazioni o valori che hanno qualcosa in comune. Per esempio, una popolazione potrebbe essere definita come tutti i maschi di età compresa tra i 15 e i 18 anni.La distribuzione di una popolazione può essere descritta da numerosi parametri come la media e lo scarto tipo. Le stime di questi parametri fatte a partire da un campione sono chiamate statistiche campionarie
per quanto riguarda la definizione di campione, un campione è un sottoinsieme di una popolazione.
Spesso non si hanno risorse sufficienti per effettuare un'analisi completa dsu tutta la popolazione, e quindi si procede ad un'analisi per campione. La rilevazione dei dati, che è una delle fasi dell'indagine statistica, è che è affidata all'ISTAT (Istituto nazionale di Statistica, che ha personalità giuridica di diritto pubblico, è ente strumentale dello Stato e svolge la sua attività sotto la vigilanza del Consiglio dei MInistri e il controllo della Corte dei Conti) può essere di due tipi:
1) COMPLETA: ad esempio un censimento
2) A CAMPIONE.
l'analisi a campione cerca di far derivare dalle informazioni ricavate su un campione informazioni valide, entro limiti probabilistivci, per l'intera popolazione coinvolta nel fenomeno oggetto di studio, cerca, cioè, di "inferire" quali siano le caratteristiche della popolazione a partire dalle caratteristiche del campione. L'inferenza statistica si occupa proprio di questo. Il procedimento in base al quiale avviene la rilevazione dei dati è detto campionamento. Il campionamento prevede una procedura di estrazione dei campioni dalla popolazione. la procedura può essere di due tipi:
1) CON REIMMISSIONE, in questo caso le variabili casuali rappresentate dalla prima, seconda , terza... estrazione sono indipendenti l'una dall'altra (es. se in mazzo di carte viene estratta una carte di cuori e poi viene reimmessa, le estrazioni successivi non sono dipendenti ma indipendenti dalla prima ecosi via)
2) SENZA REIMMISSIONE, in questo caso le variabili casuali rappresentate dalla prima, seconda , terza... estrazione sono dipendenti (se in un mazzo di carte viene estratta una carta di cuori e poi non viene reimmessa, le estrazioni successive dal momento che c'è una carta di cuori in meno, sono dipendenti l'una dall'altra: se estraggo, ad esempio le prime 5 carte tutte di cuori e non le reimmetto nel mazzo, la probabilità che anche la sesta sia di cuori è minore rispetto alla probabilità che esca fiori o quadri o picche).

una volta che ho effettuato il campionamento, è possibile calocolare la MEDIA CAMPIONARIA, cioè la media aritemtica dei vari campioni selezionati: il valore che scaturisce dalla media campionaria non è altro che uno dei possibili valori che può assumere la variabile casuale.

Quale scopo ha l'inferenza statistica? la statistica non è mai scienza fine a se stessa neanche quando l'analisi avviene per campioni. Lo statistico, infatti, si serve di analisi per campioni, per avere a disposizione dei risultati che riguardano l'intera popolazione interessata al fenomeno oggetto dell'analisi. Dall'analisi inferenziale, quindi scaturisono dei parametri, dei valori:
1) alcuni di essi rappresentano i CAMPIONI, e sono dei parametri certi, perchè sono stati oggetto diretto dell'analisi;
2) alcuni parametri rappresentano la POPOLAZIONE, e sono dei parametri probabilistici.
la STIMA STATISTICA è un metodo di induzione o di inferenza, che porta a generalizzare i risultati ottenuti sul campione all'intera popolazione.
quando si effettuano delle operazioni di stima statistica si possono avere 2 alternative, cioè LA STIMA STATISTICA può essere di due tipi:
1) la stima è espressa da un solo numero (stima per puntualità)
2) la stima è espressa da due numeri che delimitano un intervallo (stima per intervallo), cioè ci sono due numeri che delimitano un intervallo entro cui cade con data probabvilità il paramentro effettivo della popolazione
ad es. L'analisi inferenziale deve analizzare la statura della popolazione di un paese... se il risultato della stima è 1.75 cm allora è stima per puntalità.... se, come accade la maggior parte delle volte, attrabverso l'analisi dei campioni si giunge alla deduzione che le persone di quella popolazione hanno una statura compresa tra 1,70 cm e 1,80 cm... allora questi numeri esprimono una stima per intervallo.
in una stima per intervallo tanto più ristretto è l'intervallo tanto più la stima si avvicina al parametro stimato.

[luciano]

non so fino a che punto sono attendibili.
comunque possono servire x chi non ha ancora fatto l'ultima parte di statistica
non contiene le varie variabili casuali (es. BERNOULLI ECC...)
e non contiene qualcosa del capitolo sui campioni come l'intervallo di confidenza ecc...
ciao spero di esservi stato utile

[luciano]

qualcosa di organizzazione aziendale

vi metto anche qualcosa di organizzazione aziendale

I PROBLEMI
I PROBLEMI sono un modello mentale della relatà, che presuppongono un sistema informativo e un sistema decisorio. la gestione di un'azienda presuppone infatti sempre:
1) un sistema informativo, cioè un insieme di informazioni, un flusso di informazioni, che vengono reperite all'esterno e che sono la materia prima del processo decisionale.
2) la gestione stessa di un'azienda, dal punto divista della organizzazione aziendale presuppone sempre la scelta tra almeno due alternative, presuppone cioè delle decisioni.
Ora la soluzione dei problemi o miglioramento dei processi aziendali passa attraverso varie fasi:
a) il problem finding, cioè decidere quale tra i problemi che si presentano per primi devono essere risolti
b) il problem setting, cioè la definizione del problema, il che va meglio affrontato in gruppo piuttosto che individualmente,
c) il problem solving, cioè la risoluzione del problema, cioè l'inidividuazione, la pianifgicazione e l'attuazione di opportune azioni mirate alla risoluzione dei problemi, che richiede l'utilizzo di specifici strumenti che possono essere :
1) di misura, necessari per avere informazioni sul rpblema che si vuole risolvere
2) di intervento, per risolvere il problema direttamente.
letecniche utilizzate per risolvere i problemi, e allo stesso tempo per decidere, ci sono
1) il Brainstorming (dall'ingelse brain. cervello e storimng tempesta) che è una meotodologia che permtte di creare idee innovative e quindi di risolvere i problemi,. Si crea un team, un gruppo composto da un gruppo di persone a cui si pone un problema sufficientemente specifico. ogni partecipante esprime la sua idea e la scrive su un foglio dopo aver riflettuto per pochi minuti,. si passa a un giro di tavolo e si raccolgono le idee. Il conduttore del gruppo ordina le idee, le scrive, cancela le ripetuizioni e apre la discussione e infine stila un elenco di idee promettenti.
2) il focus group, che sono una serie di interviste risvolte a un gruppo di 7-12 persone su un argo,emto specifico . la comunicazione è aperta e con grande propensione all'ascolto. Il focu group permette agli intervistati di esprimersi nel proprio linguaggio naturale, verbale e non verbale.
3) il nominal group invece prevede l'utilizzo e l'analisi del giudizio di esperti per risolvere un problema specifico, quindi la comunicazione è ridotta al minimo
4) la logica dimensionale, che consiste nello scomporre unproblema complesso in problemi sempre più semplici fino a un dettaglio risolubile (proc. top-down9 e poi si fa la verifica (proc. bottom-up)
5) l'lanalisi costi-benefici, che permette di valutare la convenienza economica degli investimenti, attraverso il confronto tra impatti positivi e impatti negativi . I benefici e i costi sono valutati in termini di raggiungimento di obiettivi e risoluzione di problemi. Lo schema dell'anlisi costi-beneifici è questo:
- definizione di obiettivi e inventario dei problemi
- quantificazione di obiettivi e problemi
-identificazione dellla soluzione
-stima dei costi della soluzione
- confronto tra costi e benefici. una corretta analisi costi benefici parte sempre dall'analisi dei benefici, non dei costi, si rifersice a un orizzonte temporale preciso e considera tutti i costi e i beneifici, anche quelli intangibili (ad es. quelli che si riferiscono al capitale intellettuale).
6) il sistem engineering, che è una metodologia usata per siolvere problemi complessi. si definisce un piano di azione e si parte dall'individuaizone dei sintomi del problema, si definiscono gli obiettivi, e si individuano le possibili soluzioni.ma la particolarità della tecnica consiste nel tener conto di tutti i fattori che influenzano il problema,interni ed esetrni all'azienda.
tra le teorie relative alla decisione e alal risoluzione dei problemi: quella di Simon, che riteneva che i rpblemi vabnno risolti in base a regole algoritmiche, postulando la razionalità umana assoluta. Questa teroia è stata criticata da vari autori, sostenitori cdel c. approccio globale: la risoluzione dei problemi, dal momento che l'uomo non è animale perfettamente razionale, passa attraverso non regole algoritmiche, ma si compone di intuizioni, ragionamenti per analogia, esperienze. In particolare secondo la teoria della Pattumiera (garbage can theory) non esiste un ordine logico nella formulazione delle decisoioni, per la complessità dei processi aziendali e la non completezza delle conoscenze delle variabili in gioco. Un utlima teoria rivaluta la teroia di Simon, affermando che la risoluzione dei problemi in base a regole algoritmiche può avvenire solo quando si tratta di decisioni non strutturate, cioè non dipendenti da elementi soggettivi e di cui è possibile determinare a priori tutti gli elementi che la influenzano.


TEAM WORK
Negli studi organizzativi team work può assumere un duplice significato:
1) GRUPPO DI LAVORO, che implica una scelata organizzativa dell'azienda per cui i segmenti della produzione e di altre attività sono gestiti da gruppi autonomi. All'interno di ogni gruppo, che ha vita autonoma ripetto all'azienda, c'è un leader,c he ha la funzione di armonizzare il gruppo e risponde verso l'azienda della quantità e della qualità del lavoro svolto. Ha delega organizzativa per il reperrimento delle ridsorse necessarie. pensiamo alle lean organization o organizzazioni snelle o organizzaizioni a grappoli ( cluster) dove c'è una direzione generale, e poi ci sono tanti tema di processo, ognuno ha la responsabilità di portare a compimento un processo azienale 8percciò è detto a graapoli).
mentre nell'organizzazione tradizionale, le varie attività sono disperse tra una miriade di uffici, organi, ecc... tra i quali esiste un rapporto di gerarchia, nel lavoro organizzato on tema la gerarchia scompare. ogni tema è unita organizzativa autonoma, multifunzionale ( c'è ad esempio uno sperimetaore, un tecnologo, un esperto di marketing, ) e in seno al team vengono svolte tutte le attività necessarie a fornire un certo prtodotto.
2) LAVORO DI GRUPPO, che non implica scelte organizzative ma evidenzia il carattere cooperativo della prestazione lavortaiva . Il lavoro di gruppo è cooperazione tra più individui che appartengono a differenti aree aziendali x la definzione di un progetto o la risoluzione di un problema. I team di progetto sono presenti ad esempio nelle strutture organizzative a matrice..........
il primo autore a individuare la possibilità del lavoro di gruppo come lavoro che stimola l'operaio e che aumenta la produttività del sistema è stato Elton MAyo.......



RISOPRSE UMANE
le risorse umane sono tutte le persone, che dal top-management agli operai, operano in azienda. Le risorse del sustema impresa possono essereclassificate in:
1) tangibili, che sono quelle che emergono dai dati contabili
2) intangibili, che sono invece invisibili per i contabili. L'unica risrosa intangibile che emerge dai datii contabili è l'avviamento. La risorsa intangibile per ecellenza è il capitale intellettuale, come stock di competenze disponibili e flusso di prestazioni erogarte. le risorse umane sono la via attrabverso cui l'impresa acquisisce e sviluppa il capitale umano.
la teroia delle HUMAN RESOURCES MANAGEMENT(HRM) è una teroia che si basa su un nuovo modo di gestire e organizzare i dipendenti, su forme di decentramento professionale e flessibiltià organizzativa. le Hum,an RESOURCE MANAGEMENT si inseriscono facilemte in organizzazioni snelle, organizzate per team di lavoro. la gestione delle risore umane comprende:
1) Indivuìiduazione dei ruoli e profili professionali
2) selezione
3) inserimento
4) addestramento del personale
5) incentivazione, motivazione e delega
6) formulazione di piani di sviluppo e carriera
ed è affidata alla Direzione delle Risorse Umane, che si occupa anche di curare i rapporti sindacali, di attività di studio e ricerca in vari settori, e di fornire informazioni ai alvoratori. La pianificazione del persona eè contentuta invece nel Budget del personale, che è uno dei tanti budget che icompongono il Budget globale.
le attività inerenti alle risorse umane sono:
1) reclutamento, attrvaerso uffici di collocamento, concorsi e inserzioni
2) selezione, processo inteso a scegliere la persona più qualidficata a coprire un psoto vacante in orgnaico attingendo dal mercato esterno o dalla stessa org. aziendale
3) formazione, processo di acquisizione di metodi e capacità necessarie allo svolgimento del lavoro.
le risorse umane sono un elmento essenziale delle moderne imprese, formate su modelli di cooperazione dove la mortivazione del personale è uno degli strumenti più importanti del miglioramento della qualità dei prodotti.