25. Distribuzione Normale (o Distribuzione Gaussiana)

[@Ripetizionistatistica]

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[@Max.98]

Dai commenti che leggo, vedo che non è solo il mio professore a non saper spiegare. Ottimo, noto che i professori universitari hanno davvero una grande passione ad insegnare. Comunque grazie mille, tu mi hai letteralmente salvato. EDIT: Rettifico dicendo che grazie a te sono riuscito a prendere 28. Ti amo.

[@grazia7079]

Comunque il miglior canale di ripetizioni di statistica qui su KZbin. Esame fatto seguendo passo per passo tutti i tuoi video. E che dire, ho preso 30 e lode! Grazie, grazie, grazie!

[@valeriolamberti1208]

Ti ringrazio per la spiegazione, questa materia mi sta facendo delirare, ma tu sei stato molto semplice per fortuna

[@tizianaantonio9739]

Sei bravissimo a spiegare ottimo,top

[@vittorioluciani3539]

Ottima spiegazione davvero , preciso nei dettagli, con semplicità non dai nulla per scontato

[@ramer6355]

ottimo video, chiaro veloce e semplice

[@camillagiuliani1109]

Ho capito più in 10 min con te che in 3 mesi di lezione col mio prof. Grazie !!

[@franadia5508]

Grazie, sei riuscito a rendermi più chiaro un argomento ostico

[@robbyzeppelin1997]

esecuzione P E R F E T T A. grande!

[@vsmbeats3240]

Sei un boss! Bravissimo capitano mi hai salvato ❤️

[@HS99930]

Splendido lavoro, grazie per la condivisione!

[@fabriziomolinari5232]

Tu sei il re di tutti i re

[@nicolasderaco1862]

Grandissimo! vedrò tutti i tuoi video :-) , grazie tante

[@peoduction6068]

Ho guardato slide, libro, video su youtube, chiesto ad amici, e non riuscivo comunque a capirci niente. Tanti esempi teorici, ma io cosa devo fare in pratica nell'esercizio non l'avevo capito. Tu mi hai chiarito tutto, grazie infinite

[@Ripetizionistatistica]

All'inizio ho pensato avessi guardato le mie slide, il mio libro, i miei video su KZbin e non ci avessi comunque capito niente 🤣

[@passioneperlascienza6571]

Grazie ! Hai spiegato in maniera eccellente

[@andreatoscano3945]

Complimenti, ottima spiegazione!

[@domyos4787]

Eccezionale, complimenti!

[@msacoscia]

Davvero bravo e molto chiaro: sto seguendo i tuoi video e li trovo davvero utili. Solo una cosa ti vorrei suggerire, e cioè che la lettera con quale viene indicata la media (che indichi a 05:00) è il grafema minuscolo della M greca, la quale viene pronunciata nell'alfabeto come "mi" e non "mu". Un saluto dalla tanto amata UniBa :D

[@Ripetizionistatistica]

Grazie mille. Per quel che riguarda la lettera greca me lo dite tutti che si legge mi. Per qualche strano motivo che non conosco in ambito scientifico è prassi leggerla come "mu" 😅

[@giada4132]

Tu sei la mia salvezza!!!!

[@err3088]

Grazie! Video fatto davvero bene

[@francescoabbattista33]

Dove posso trovare le tabella di ripartizione e quella che va da 0 a z? Complimenti per i video e le ottime spiegazioni.

[@tatakae2227]

Sei un idolo

[@purple.rain1]

Ciao! Non ho capito perchè il valore 165 è inferiore alla media di un valore "PARI A DUE VOLTE LA DEVIAZIONE STANDARD"? Non mi è chiara quest'ultima parte. Grazie

[@federicogentile5378]

ciao, perchè quel valore "-2" inica la distanza di quel valore dalla media della distribuzione standardizzata,in termini di deviazioni standard. quindi se era 1 significava che si allontana dalla media di una dev. standard. poiche la dev. standard indica appunto la variabilità dell'osservazione dalla media.

[@lucavantaggio3601]

Perchè la normale standaddizzata ha media 0 e varianza 1. Essendo che la deviazione standard è la radice della varianza (radice di 1 sempre pari a 1), una z pari a -2 significa che sulle ascisse vado a fissare QUELLA particolare variabile aleatoria Z a -2. Essendo che 0 è la media (punta della campana), significa che 165 si discosta dalla media (175 nella distribuzione normale) di due volte sotto la media.

[@studying430]

Ciao, ma perchè nella curva standardizzata si parla di varianza se nella formula compare sempre la deviazione standard? Ok che entrambi sono uguali a 1, ma perchè nella definizione si parla di varianza e non di deviazione standard?

[@Ripetizionistatistica]

Perché appunto è lo stesso. La si può dire in entrambi i modi essendo il quadrato di 1 e la radice quadrata di 1 entrambi uguali a 1.

[@apuleio43]

Grazie. Bravo! Mi ero persa....

[@gaetanofiore4216]

Se dovessi passare l'esame ti farò una statua

[@massimilianohu]

Quindi?

[@shadow-kry2167]

L'hai passato?

[@LuigiVitobello-pz1tc]

Eh infatti

[@ivanbombana7282]

Hai fatto un video su LOD e LOQ?

[@stellapunzo7999]

Ciao, dove posso trovare la distribuzione di Poisson? l'hai già trattata? Grazie!!!

[@Ripetizionistatistica]

No, mi dispiace :)

[@ivanbombana7282]

@@Ripetizionistatistica ne farai un video?

[@binabarbato7836]

Grazie grazie grazie!!!!🫶🏼

[@baldassarreromano1446]

Molto Bravo, continua cosi

[@il_mirko_di_quartiere2603]

Boh nella calcolatrice grafica non viene... ma cosa ci posso fare

[@adventicius]

e non è il numero di Eulero?

[@Ripetizionistatistica]

Nepero

[@andreafederer]

Anche il mio professore usa il termine pi grecA ahahahah

[@ariannaroaro8414]

Non ho ben chiare le differenze tra una curva normale e una normale standard

[@Ripetizionistatistica]

Semplicemente in una curva normale sono riportati i valori del fenomeno osservato. Nel fenomeno statura di un essere umano la media potrebbe essere 170, nel fenomeno peso potrebbe essere 60 e così via. Nella curva standard invece la media è sempre 0 e la varianza sempre 1. In più mentre l'area sotto la curva normale è pari al numero di osservazioni reali, l'area sotto la curva normale standard è un valore espresso in percentuale. L'area totale qui sarà 1 cioè pari al 100% delle osservazioni.

[@ariannaroaro8414]

@@Ripetizionistatistica grazie mille, sei la mia salvezza per l'esame di metodi!

[@AntonioSedicina]

Video fatto bene ma risoluzione troppo bassa, alcune formule non si leggono bene.

[@enricoduca982]

La pronuncia della lettera greca è “mi” non “mu”

[@Ripetizionistatistica]

Già detto e ridetto nei commenti. A livello scientifico, per qualche ragione, si pronuncia mu :)

[@The_villains_of_Palermo]

Intorno al minuto 3:20 sei ambiguo, la "distanza media-punto di flesso" (o dici "picco-punti di flesso", o dici "media-media +- sigma") è sigma o media +- sigma? Io bho.

[@Ripetizionistatistica]

La distanza tra la retta perpendicolare al punto di massimo e la retta perpendicolare al punto di flesso è sigma. Dato che il punto di massimo lo abbiamo in corrispondenza della media, abbiamo che le ascisse dei due punti di flesso (cioè le coordinate sull'asse x dei due punti di flesso) sono media-sigma e media+sigma.

[@The_villains_of_Palermo]

@@Ripetizionistatistica ora ci siamo, quindi distanza tra le rette citate è +-sigma, che in ascisse si traduce rispettivamente in "media + sigma" e "media - sigma". Grazie Bro.

[@davide6449]

L'unico grande difetto di questo video è che, come tutti gli insegnanti di questa materia, tendi a passare subito alle formule. Queste materie devono essere spiegate a parole, spiegando i concetti in materia concreta. In tutto il video non hai detto quale sia la differenza tra distribuzione normale e distribuzione standardizzata. Dire che quella standardizzata abbia media 0 non porta nulla in termini di concretrezza. Resta un concetto teorico ed astratto. Anzi sei meglio di tutti gli insegnanti di statistica con cui mi sono confrontato, però il modus operandi è sempre simile, ahimè. Tutti quelli che commentano e ti ringraziano lo fanno perchè basta imparare le formule per passare l'esame, dubito però che abbiano compreso quale sia la differenza tra le due distribuzioni e i casi pratici in cui applicarli. Questo vuole essere un consiglio per il futuro, fermo restando che apprezzo l'aiuto che hai fornito gratuitamente a tutti gli studenti.

[@giuseppebennardo6974]

top

[@spita90]

Pi GrecA

[@FredoCorleone]

Col fatto che sembra un giocattolo fetish si potrebbe chiamare anche curva anale! Che ne pensate?

[@Leonardinho097]

Tutto perfetto però la lettera greca per la media si legge Mi non Mu, almeno questo lo so dopo 5 anni di liceo classico ahahahaha

[@Leonardinho097]

Ok niente ho appena scoperto che in ambito scientifico e tecnico può essere anche pronunciata come Mu