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Statistica

Calcolatore Statistiche

Calcola tutte le statistiche descrittive di un dataset: media, mediana, moda, varianza, quartili, percentili
Numerosità (n)
10
Somma
288
Range
33
Media aritmetica
28.8
Mediana
29
Moda
—
Varianza (campione)
100.6222
Dev. std. (campione)
10.0311
Coefficiente variazione
34.83%
Minimo / Massimo
12 / 45
Q1 (25%) / Q3 (75%)
22.75 / 34.5
IQR
11.75
Media geometrica
27.0206
Media armonica
25.0321
Dev. std. (popolazione)
9.5163
Asimmetria
-0.0465
Curtosi
-0.7806
Varianza (popolazione)
90.56
FAQ

Domande Frequenti

Statistica descrittiva e interpretazione

Qual è la differenza tra varianza campionaria e di popolazione?

La varianza campionaria divide per (n-1) e si usa quando i dati sono un campione di una popolazione più ampia (correzione di Bessel). La varianza di popolazione divide per n e si usa quando i dati rappresentano l'intera popolazione.

Cosa indicano asimmetria e curtosi?

Asimmetria > 0: coda a destra; < 0: coda a sinistra; = 0: simmetrica. Curtosi (excess) > 0: leptocurtica (più appuntita della normale); < 0: platicurtica (più piatta); = 0: mesocurtica (come normale).

Cosa è l'IQR e a cosa serve?

L'IQR (Interquartile Range) = Q3 - Q1 misura la dispersione del 50% centrale dei dati ed è robusto agli outlier. Si usa per identificare valori anomali: outlier se fuori da [Q1 - 1.5·IQR, Q3 + 1.5·IQR].

Quando usare media geometrica o armonica?

La media geometrica è ideale per tassi di crescita e rendimenti composti (es. ROI annuali). La media armonica si usa per rapporti e velocità (es. media di prezzi per unità o km/h su tratte uguali).

Wann nehme ich die Stichprobenvarianz?

Wenn die Daten eine Stichprobe aus einer größeren Grundgesamtheit sind: Dann teilt man durch die Zahl der Beobachtungen minus eins, die Bessel-Korrektur. Sind die Daten die ganze Grundgesamtheit, teilt man durch die volle Anzahl.

Was sagen mir Schiefe und Wölbung?

Die Schiefe sagt, in welche Richtung die Verteilung sich zieht: positiv nach rechts, negativ nach links. Die Wölbung sagt, ob sie spitzer oder flacher ist als die Normalverteilung.

Wozu dient der Interquartilsabstand?

Er misst, wie weit die mittlere Hälfte der Daten gestreut ist, und extreme Werte können ihn nicht verzerren. Mit ihm findet man Ausreißer, die mehr als das Anderthalbfache davon jenseits der Quartile liegen.