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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).

Quando si usa la varianza campionaria?

Quando i dati sono un campione di una popolazione più ampia: si divide per il numero di osservazioni meno uno, la correzione di Bessel. Se i dati sono tutta la popolazione si divide per il numero pieno.

Che cosa dicono asimmetria e curtosi?

L'asimmetria dice da che parte si allunga la distribuzione: positiva verso destra, negativa verso sinistra. La curtosi dice se è più appuntita o più piatta della curva normale.

A cosa serve la distanza fra i quartili?

Misura la dispersione della metà centrale dei dati e non si lascia spostare dai valori estremi. Si usa per riconoscere gli outlier, che stanno oltre una volta e mezza quella distanza dai quartili.