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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).

When do I use the sample variance?

When the data is a sample of a wider population: you divide by the number of observations minus one, the Bessel correction. When the data is the whole population you divide by the full count.

What do skewness and kurtosis tell me?

Skewness says which way the distribution stretches: positive to the right, negative to the left. Kurtosis says whether it is more peaked or flatter than the normal curve.

What is the interquartile range for?

It measures how spread out the middle half of the data is, and extreme values cannot throw it off. It is used to spot outliers, which sit more than one and a half times that range beyond the quartiles.