Lezi one 28 2015 - domenicovistocco.itdomenicovistocco.it/.../appuntiLezioni/lezione3-28set2015.pdf · / ÷QT'Is +7 v! = 2 = 8=, x 100 Ecazi one alla repla per cui le fug. cumulate

Lezi one m .

3

( lunedi,

28 settembne

2015)

Classification e delle variable delle ta belle statist Ehe e

too effetto sulla scelts dell ' dnalisi

Rdppuseutazioni gnafiche

Rappresentazioni grafiche

Domenico [email protected]

Dipartimento di Scienze EconomicheUNIVERSITÀ DI CASSINO

Corso di Statistica

Le elaborazioni e i grafici sono stati ottenuti con il software RPer le slide ho utilizzato il LATEX(libreria beamer) e il comando Sweave di R

D. Vistocco ([email protected]) Rappresentazioni grafiche Corso di Statistica 1 / 40

.

Menu della casa I

1 Prima di cominciare...

2 Rappresentazioni per variabili qualitative

3 Rappresentazioni per variabili quantitative

4 Una variabile quantitativa vs una variabile qualitativa

5 Una variabile quantitativa vs una variabile quantitativa

6 Cosa ci riserva il futuro...


Menu della casa I








La matrice dei dati

VARIABILE DESCRIZIONEName nome dell’autovetturaSUV indica se la macchina è di tipo SUV (Yes/No)

Drive.Type Tipologia di guidaHorsepower Potenza in cavalli del motoreFuel.Type Tipologia di benzina

MPG Consumi (miglia per gallone)Length LunghezzaWidth LarghezzaWeight Peso

Cargo.Volume Volume di caricoTurning.Circle Diametro di sterzata


Un estratto della matrice dei dati

Name SUV Drive.Type Horsepower Fuel.Type MPG1 Acura MDX Yes AWD 240.00 Premium 18.002 Acura RL No Front 225.00 Premium 21.003 Acura RSX No Front 160.00 Premium 26.004 Acura TL No Front 225.00 Premium 22.005 Audi A4 No Front 170.00 Premium 20.006 Audi A6 No Front 220.00 Premium 18.007 BMW 3-Series No Rear 184.00 Premium 22.00

Name Length Width Weight Cargo.Volume Turning.Circle1 Acura MDX 189.00 76.00 4485.00 42.00 38.002 Acura RL 197.00 72.00 3860.00 15.00 39.003 Acura RSX 172.00 68.00 2780.00 18.00 40.004 Acura TL 193.00 71.00 3520.00 14.00 42.005 Audi A4 179.00 70.00 3745.00 13.00 37.006 Audi A6 192.00 76.00 3915.00 15.00 39.007 BMW 3-Series 176.00 69.00 3390.00 11.00 35.00


Menu della casa I








Il diagramma a torta (1)

Fuel.TypeDiesel 1

Premium 37Regular 83

Diesel

Premium

Regular


o@ -¥÷÷o

121 . \

Il diagramma a torta (2)

Drive.TypeAWD 7Front 82

Front, AWD 1Permanent 4WD 3

Rear 28

AWD

Front

Front, AWD Permanent 4WD

Rear


Il diagramma a barre (1)

Drive.TypeAWD 7Front 82

Front, AWD 1Permanent 4WD 3

Rear 28

AWD

Fron

t

Fron

t, AW

D

Perm

anen

t 4W

D

Rea

r

AWDFrontFront, AWDPermanent 4WDRear

Freq

uenc

y

0

20

40

60

80


potwi zappusen}Sia mi ,

che fi o pi

Il diagramma a barre (2)

Drive.TypeAWD 0.06Front 0.68

Front, AWD 0.01Permanent 4WD 0.02

Rear 0.23Sum 1.00

AWD

Fron

t

Fron

t, AW

D

Perm

anen

t 4W

D

Rea

r

AWDFrontFront, AWDPermanent 4WDRear

Drive.Type

Rel

ative

Fre

quen

cy

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6


yl'

uso del666 qui

I purameukeper zagiomi

estetiche

Mel ( db oh '

Und

Varies. oolinalelet

modalite Van no oh 's post inouline crescents

Il diagramma a barre impilate

No YesAWD 3 4Front 74 8

Front, AWD 0 1Permanent 4WD 0 3

Rear 13 15

AWD

Fron

t

Fron

t, AW

D

Perm

anen

t 4W

D

Rea

r

YesNo

Groups by SUV

Freq

uenc

y

0

20

40

60

80


§v.v

¢pobgia

guide

Il diagramma a barre affiancate

No YesAWD 3 4Front 74 8

Front, AWD 0 1Permanent 4WD 0 3

Rear 13 15

AWD

Fron

t

Fron

t, AW

D

Perm

anen

t 4W

D

Rea

r

NoYes

Groups by SUV

Freq

uenc

y

0

10

20

30

40

50

60

70


in azzUw

Tipologisguide|sU*

:in Rosso

TipobgiaGuide /suv=No

NOTA : Mello studio dell '

associazionetraduevaiabiliXeYsonointeiessato2oufxutanledistibuzieme6moliziomatediauadelledueririzbilirispeUoallbltvlruhemochelostuoCioIsimmetu6ltstudiareYlXeeguirzlenteastudiareXlY@sEtEEsokuImepIeIegeesiteEooYtoatsetraleduevariabileimmdeassociazioneC6nnessione1legamyinteeoh.p

voburdle distribution . orohzionate devvbbe lsseie

"

sign.li"

v

uguali se considerate in termini di

fugueuze relative o peecenteali

Il diagramma di Pareto

Pareto chart analysis for table(auto2002$Drive.Type)Frequency Cum.Freq.

Front 82 82Rear 28 110 WD 7 117Permanent 4WD 3 120Front, WD 1 121

Pareto chart analysis for table(auto2002$Drive.Type)Percentage Cum.Percent.

Front 67.77 68Rear 23.14 91 WD 5.79 97Permanent 4WD 2.48 99Front, WD 0.83 100


⇐IhdahoietherIt:%eYunq±dg

/ ÷QT'Is +7

v !

= 2

= 8=,x 100

Ecazi one alla repla per cui le fug . cumulatemon hah no sense per le roriabili nominal

Il diagramma di Pareto

Fron

t

Rea

r

AWD

Perm

anen

t 4W

D

Fron

t, AW

D

Drive.Type

Freq

uenc

y

020

4060

8010

012

0

●

●

●● ●

0%25

%50

%75

%10

0%

Cum

ulat

ive P

erce

ntag

eD. Vistocco ([email protected]) Rappresentazioni grafiche Corso di Statistica 14 / 40

Menu della casa I








Il diagramma ad aste (a bastoncini)

MPG10 1.0013 3.0014 2.0015 6.0016 5.0017 6.0018 10.0019 18.0020 9.0021 21.0022 11.0023 7.0024 7.0025 2.0026 3.0027 4.0028 1.0029 2.0038 1.0041 2.00

Sum 121.00

05

1015

20

frequenza

10 13 16 19 22 25 28 38 41


MiMPG ⇒

mi

informativeffiopp

|assqwtnio

Lo stripchart (1)

MPG10 1.0013 3.0014 2.0015 6.0016 5.0017 6.0018 10.0019 18.0020 9.0021 21.0022 11.0023 7.0024 7.0025 2.0026 3.0027 4.0028 1.0029 2.0038 1.0041 2.00

Sum 121.00 10 15 20 25 30 35 40

frequenza

● ●●●

●●

●●●●●●

●●●●●

●●●●●●

●●●●●●●●●●

●●●●●●●●●●●●●●●●●●

●●●●●●●●●

●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●

●●●●●●●●●●●

●●●●●●●

●●●●●●●

●●

●●●

●●●●

● ●●

● ●●


miMPG X

Lo stripchart (2)

SUV-NO SUV-Yes10 0 113 0 314 0 215 0 616 0 517 3 318 6 419 15 320 8 121 19 222 10 123 7 024 7 025 2 026 3 027 4 028 1 029 2 038 1 041 2 0

Sum 90 31 10 15 20 25 30 35 40

No

Yes

Groups by SUV

MPG

SUV

●●●

●●●●●●

●●●●●●●●●●●●●●●

●●●●●●●●

●●●●●●●●●●●●●●●●●●●

●●●●●●●●●●

●●●●●●●

●●●●●●●

●●

●●●

●●●●

● ●●

● ●●

● ●●●

●●

●●●●●●

●●●●●

●●●

●●●●

●●●

● ●●

●


MPG ( SUV = YES

-

:Pa|sVv=No-

L

Regela AREA RETANGOLO DEVE ESSERE

istogrdmma UGUALE 0 PROPORZLONALE ALL A

tsuopatueeseutaziow

" *

"±N%¥i#rrow¥n⇐vmel case oh

' tabelle oh '

frequent con Iassi oh'

ugualeampiezza si strata la pupozzionalitarappzeseutanb le fegueuze sulllasse delle

ordinate Credi slide sullerappuseutazionigrafiche )

X niX

re- 30-135 3

¥f!foii:#:3g 2

{d§A

"#g5×3=1yAr±a=z×p=q

404443441- 8-

pAREA -- 2×6=12

£°

20 - *•

yAn±A=4×3=123 ;o.IMjoke'×

X Mi X ni

ampieztaammp

-

30 2 30 -135 3 5 01633 1

¥:p fin.ee#tif::#40 4 \40-144

3 4 0,75

%¥ifs¥IijfI¥ff#n÷n¥n⇐

0,750÷:

ji ' 't ,

' ' so 't ,o'' ' '

44 ×

ISTOGRAMMANORMAL izzato

se Aldo le d ;

a paztire

o6ld@oolalle@a ✓

Zaree = 1 2- aree = 100

Utile per out butane graticameutedue tdbelle che hanno stessa stuntedMache fauna rifeimeuto a mumeocilt

different

L’istogramma (1)

Horsepower(0,100] 5

(100,200] 76(200,300] 40

Sum 121

Horsepower

Frequency

0 50 100 150 200 250 300

020

4060


, µofuirettange hewu '

area quake pbpoezio.✓ male alla frequentedRAPPRESENTAZIONE AREALE delle Izrse

ahispwbutezdzssi t

mel cab dellap# Mil Eiopil tabelleosviO £9 -towhead¥:

L Grtante

dzssi dellaStessaampietz Ea' ×

mpierzz

L’istogramma (2)

Horsepower(50,100] 5

(100,150] 36(150,200] 40(200,250] 32(250,300] 8

Sum 121

Horsepower

Frequency

50 100 150 200 250 300

010

2030

40


§ disks * ~

L’istogramma (3)

Horsepower(60,80] 1

(80,100] 4(100,120] 3(120,140] 21(140,160] 20(160,180] 15(180,200] 17(200,220] 19(220,240] 11(240,260] 4(260,280] 4(280,300] 2

Sum 121

Horsepower

Frequency

100 150 200 250 300

05

1015

20


pst des B

µ

L’istogramma (3 bis)

Horsepower(60,80] 1

(80,100] 4(100,120] 3(120,140] 21(140,160] 20(160,180] 15(180,200] 17(200,220] 19(220,240] 11(240,260] 4(260,280] 4(280,300] 2

Sum 121

Horsepower

Density

100 150 200 250 300

0.000

0.002

0.004

0.006

0.008


zssi harm ugualepoiche led

\ampiesrz il gratia bn cambia

O

X Mi Ni

%•

-ss -

• %:k%30 2 2-

33 1 3# •

%

36 5 8-

37 1 9-

ii:t±t¥: :#:

20 g- •

8 - •

FVNZDNE Dl

RIPARTIZDNEEMPIRKA-tIy*¥ :

i

-

3 - •

lim Ncn)=0y

- •n - as

✓ -

#3 .

' ' B ' ' 31657k's't.li '' ' '

44 @

La funzione di ripartizione empirica (1)

Width65 0.00866 0.02567 0.09968 0.23169 0.30670 0.43871 0.54572 0.68673 0.76074 0.84375 0.90176 0.93478 0.95979 0.99280 1.000

65 70 75 80

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Width

F(x)

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●


rkptfbseutezioue delle free auwulate ( Fi , Pi, Ni )

Width5k¥

weuughezcz"

78-76

ladiff .

tz<due

free .

cumulatepsuoe.IE#fi= 0,231-0,099

Fko ) Ffgzj €64


Suv-No Suv-Yes65 0.011 0.00066 0.097 0.00067 0.122 0.03268 0.742 0.05669 0.356 0.16170 1.387 0.11171 0.600 0.38772 2.032 0.22273 0.789 0.67774 2.516 0.26775 0.922 0.83976 2.742 0.31178 0.978 0.90379 2.903 0.33380 1.000 1.000

65 70 75 80

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Width

F(x)

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●


pinner pinged

DinINTof •

30-135 3 3ii:#:H⇒f.

-

40-1443 20 -

= 11 -

•

. :kfeEesYeEeTeEzmpefineitsftEeFwtItIIaIkinoumeutocosDnte3o35tF3sHo4g@K-30.y

-_o )L


Length(155,169] 8(169,184] 45(184,198] 98(198,213] 117(213,227] 121

●

●

●

●

●

160 170 180 190 200 210

2040

6080

100

120

Length

N(x)



Front Other(154,169] 0.061 0.077(169,184] 0.769 0.244(184,198] 0.793 0.846(198,213] 2.103 0.427(213,227] 1.000 1.000

●

●

●

●

●

160 170 180 190 200 210

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Funzione di ripartizione empirica

Length

F(x)

●

●

●

●

●


NOTA ( important ) saw utilequanbsi- larocdaioule probabilities.

Ni - N ; . s=Minellaseoudapaztedel

626 ( fanzine oliripartizFi - Fi

- s= fj teoiica )

Pi - Pi . s= tri

Menu della casa I








La spezzata delle medie

MPGAWD 18.86Front 21.91

Front, AWD 19.00Permanent 4WD 14.33

Rear 18.36

Plot of Means

DriveType

med

ia d

i MPG

●

●

●

●

●

1618

2022

AWD Front Front, AWD Rear


2-

00modtlitz \vdella variable mediequalitative della variable

quantitative

t.IT?Efcniegtqd

•

messuna

differencein

medictza i

•gwppi mediaomplessiva

• • • • • aOt✓

in quest case le meohie in

orris pendent dei rariopucppisembzzho essere different .

Menu della casa I








Il diagramma di dispersione (scatterplot) - 1

160 170 180 190 200 210 220

2000

3000

4000

5000

6000

7000

Length

Weight

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●● ●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●


esempiooh

' correlation

positive

Misko per galfw

esempiooh

'

F

correlationmegatira

•

•

↳ $G

*

&

a

aio :

oteuzz in

Cavalli


PANELS by SUV

Length

Weight

2000

3000

4000

5000

6000

7000

160 180 200 220

●

●

●

●●

●● ●

●●

●

●

●

●●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

● ● ●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

● ●●

●

●

●

●●

No

160 180 200 220

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

Yes



160 170 180 190 200 210 220

2000

3000

4000

5000

6000

7000

Length

Weight

●

●

●●

●

●● ●

●●

●

●

●

● ●● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●●

●

●●

●

●●

●

●●

●

●

●

●●

● ●

●

●

●

●

●

● ● ●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

● ●●

●

●

●●

●

●

SUVNoYes


La matrice dei diagrammi di dispersione

x

Frequency Cargo.Volume

160 180 200 220

●

●●●● ●

● ●

●

● ●

●

●●●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●●

●

●

●● ●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●● ●●●

●●

●

●

●

●

●●●

●

●●

●●

●

●

●

●

● ●

●

●

●●

●

●● ●●●

●

●

●

●

● ●●

●

●● ●

●

●●

●

●●

●

●●●

●●●●●

●

●

●

●

●

●●●

●

●● ●

●●

●●●●●●●

●

●●

●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●● ●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●● ● ●●

●●

●

●

●

●

●●●

●

●●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●●●●●

●

●

●

●

● ●●

●

●● ●

●

●●

●

●●

●

●●

●

●●●●●

●

●

●

●

●

●●●

●

● ●●

●

65 70 75 80

2060

●

●●●● ●

● ●

●

●●

●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●● ●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●● ● ●●

●●

●

●

●

●

●●●

●

●●

●●

●

●

●

●

● ●

●

●

●●

●

●●●●●

●

●

●

●

● ●●

●

●● ●

●

●●

●

●●

●

●●

●

●●●●●

●

●

●

●

●

●●●

●

● ●●

●

160

190

220

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

● ●

●

●

●●

● ●

●●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

● ●

●

● ●●

●

●●

●

●●●

●

●●●

●

●

● ●

●

●●

●●

●

●●

●●

●●●●

●● ●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

x

Frequency Length

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

● ●

●

●

● ●

● ●

●●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

● ●

●

● ●●

●

●●

●

●●●

●

●●●

●

●

● ●

●

●●

●●

●

●●

●●

●●

●●

●● ●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

● ●

●

●

● ●

● ●

●●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

● ●

●

● ●●

●

●●

●

●●●

●

●●●

●

●

● ●

●

●●

● ●

●

●●

●●

●●

●●

●●●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●●●

●●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●●●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

● ●

●

●●●●●

●●

●

●

●

●●●

●

●●●

●

●

●

●●

●●●

●

●

●

●

●●●●●●

●●

●

●

●

●●

●●

●●

●●

●

●

●●●

●●●

●●●

●●

●

●

●●

●

●●●

●●●● ●

●

●

●

●● ●

● ●

●

●●

● ●

●●

●

●

●

●● ●

● ●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

● ●

●

●●

●●●

●●

●

●

●

● ●●

●

● ●●

●

●

●

●●

● ● ●

●

●

●

●

●●

● ●●●

●●

●

●

●

●●

●●

●●

●●

●

●

●●●

●●●

●●●

●●

●

●

●●

●

● ●●

●●●

●●

x

Frequency Weight

2000

5000

●

●

●

●● ●

● ●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●●●

● ●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●●●●●

●

●

●

●●●

●

● ●●

●

●

●

●●

●● ●

●

●

●

●

●●

●●●●

●●

●

●

●

●●

●●

●●

●●

●

●

●●●

●●●

●●●

●●

●

●

●●

●

●●●

●●

●●●

20 40 60 80

6570

7580

●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●●

● ●

●

●●●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●●●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●●

●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●●●●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

● ●●

● ●●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●●

●●

●

● ●●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●● ●

●●

●

●

●

● ●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●

●

●

●●●

●

●

●

●

●●

●

● ●●●

●

●●

●

2000 4000 6000

●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●●

● ●

●

●●●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●●●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●●

●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●●●●

●

●●●

x

Frequency Width


La matrice dei diagrammi di dispersione

Cargo.Volume

160 180 200 220

●●●● ●

● ●● ●●●●

●

● ●

●

●

●

●●

●

●● ●

●

●●

●

●●

●

●● ●● ●●●●

●●●

●●

●●

●

●

●● ●●

●●

●

●● ●●●

●

● ● ●●

●

●● ●

●

●●

●●

●

●●●●● ●

●

●●●

●

●● ●

●

●●●●●●●●●●●●

●

●●

●

●

●

●●

●

●● ●

●

●●

●

●●

●

●● ●● ● ●●

●●●●

●●

●●

●

●

● ●●●

●●

●

●●●●●

●

● ● ●●

●

●● ●

●

●●

● ●

●

●●●●● ●

●

●●●

●

● ●●

●

65 70 75 80

2060

●●●● ●

● ●●●●●●

●

●●

●

●

●

●●

●

●● ●

●

●●

●

●●

●

●● ●● ● ●●●

●●●

●●

●●

●

●

●● ●●

●●

●

●●●●●

●

● ● ●●

●

●● ●

●

●●

● ●

●

●●●●● ●

●

●●●

●

● ●●

●

160

190

220

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●

● ●

●

●●

●●

●

●●●

●

●●●

●

●

●

●●

●●

●

●●

●●

●●

●●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

Length●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●●

●●

●

●

●

●

● ●

●

●●

●●

●

●●●

●

●●●

●

●

●

●●

●●

●

●●

●●

●●

●●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●●

●●

●

●

●

●

● ●

●

●●

●●

●

●●●

●

●●●

●

●

●

●●

● ●

●

●●

●●

●●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●●

●●●●●

●●

●●●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●●●●●●

●

●●

●

●●

●

●

●

●●

●●●

●

●

●●●●●●

●

●●

●●

●●

●●

●●

●

●

●

●●●●

●●

●

●

●●●

●●●● ● ●

●

●● ●

● ● ●●●

●●

●● ●

● ●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●●

●●●●

●

●●

●

●●

●

●

●

●●

● ●●

●

●

●●

● ●●●

●

●●

●●

●●

●●

●●

●

●

●

●●●●

●●

●

●

● ●●

●●●

●●

Weight

2000

5000

●

●

●● ●

● ● ●●●

●●

●●●

● ●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●●

●●

●

●●

●

●●

●

●

●

●●

● ●●

●

●

●●

●●●●

●

●●

●●

●●

●●

●●

●

●

●

●●●●

●●

●

●

●●●

●●

●●●

20 40 60 80

6570

7580

●

●

●●

●

●

●

●●●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●●●

●●

●

●

●

●●●●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●●●

●

●

●

●

●●●●

●

●●

●●

●

●●

●

●

●

●●●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●●●

●●

●

●

●

●● ●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●●●

●

●

●

●

● ●●●

●

●●

●

2000 4000 6000

●

●

●●

●

●

●

●●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●●●●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●●●

●

●

●

●

●●●●

●

●●●

Width● NoYes


-

Menu della casa I








Il boxplot (1)

15 20 25

MPGD. Vistocco ([email protected]) Rappresentazioni grafiche Corso di Statistica 36 / 40

pzima oh . introolumequesto gratia 5 necessaries introduce

iquaetili ( veoli passim lesion . )

"1

"¥ !

• • • • •

9 e§k tmaxmin

Il boxplot (2)

● ● ● ●●●

10 15 20 25 30 35 40


Il boxplot (1 vs 2)

15 20 25

MPG

● ● ● ●●●

10 15 20 25 30 35 40


Il boxplot (3)

●

●

●

●●

●

1015

2025

3035

40

MPG


Il boxplot (4)

●

●●

●

No Yes

1015

2025

3035

40

SUV

MPG


Documents

Lezi one 28 2015 - domenicovistocco.itdomenicovistocco.it/.../appuntiLezioni/lezione3-28set2015.pdf · / ÷QT'Is +7 v! = 2 = 8=, x 100 Ecazi one alla repla per cui le fug. cumulate