2012/6/21 Open: libera aperta anonima senza censura <[email protected]>: > ma è ben quello che ha fatto... ha chiesto...
Ma infatti ero dal telefono. Ora che sono a casa posso dedicargli più attenzione, rileggo la domanda. 2012/6/21 Open: libera aperta anonima senza censura <[email protected]>: > Qualche riga in più per spiegare bene i concetti? Ogni strumento di misura ha una sua precisione, quindi, misurando a certi livelli devi sempre indicare una "media" che sarebbe il valore della misura, ed un'incertezza su tale valore. Quest'incertezza può essere più o meno grande, dipende dallo strumento. Così io posso confrontare due misure fatte con strumenti diversi: ad esempio, se misuro il diametro di una matita con un metro o con un calibro, otterrò un valore molto più preciso con il calibro; ma questo non significa che la misura presa con il metro è sbagliata: basta controllare che le due misure siano "compatibili," ovvero che ci sia una certa sovrapposizione fra i due intervalli col metro misurerò 7±1 mm, con il calibro 7,52±0,01 o 6,78±0,05, la prima misura è compatibile con tutte e due le seconde, mentre le seconde non sono fra loro compatibili. Quando misuriamo qualcosa, ripetiamo la misura parecchie volte, e poi facciamo una media. Questo per eliminare l'influenza delle fluttuazioni casuali, degli errori occasionali, e per diminuire l'errore di misura. Otteniamo una distribuzione di misura, con la sua media e la sua sigma. In una gaussiana, se scegliamo di usare un errore pari a sigma (invece che 2 sigma, 3 sigma...) l'intervallo di confidenza ne risentirà, perché stiamo indicando quale è la probabilità che la misura effettiva, ossia la media della distribuzione generatrice (la distribuzione di misure che otterremmo con infinite misure. non esiste alcun "valore vero.") sia all'interno dell'intervallo che indichiamo. Siccome la curva di per se va da meno infinito a più infinito, non possiamo indicare un intervallo di confidenza del 100%, a meno di usare come errore ±infinito, il che renderebbe la misura alquanto inutile. Invece, date le caratteristiche della curva, abbiamo una probabilità del 63% che il valore che ci interessa sia all'interno di una sigma, 95 per due, e 99 per tre. Quindi, in quel caso dicono: "c'è il 90% di probabilità che se avessimo testato l'intera popolazione italiana avremmo ottenuto un valore fra 1,2–2,4 e 1,2+2,4," ovvero da –1,2% a 3,6% Chiaramente non ho idea del dato che hanno misurato, né di come l'hanno misurato, quindi non posso fare assunzioni sulle distribuzioni utilizzate. _______________________________________________ Open mailing list [email protected] http://lists.partito-pirata.it/cgi-bin/mailman/listinfo/open
