{"id":2877,"date":"2024-10-24T17:16:04","date_gmt":"2024-10-24T15:16:04","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=ressource-pedagogiqu&#038;p=2877"},"modified":"2024-10-24T17:16:09","modified_gmt":"2024-10-24T15:16:09","slug":"distribuzione-non-normale","status":"publish","type":"ressource-pedagogiqu","link":"https:\/\/ellistat.com\/it\/ressource-pedagogiqu\/loi-non-normale\/","title":{"rendered":"Legge non normale"},"content":{"rendered":"<p>Il teorema del limite centrale ci dice che :\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-very-light-gray-background-color has-background\">Qualsiasi sistema, risultante dalla somma di molti fattori indipendenti tra loro e di ordine di grandezza equivalente, genera una legge di distribuzione che tende a una distribuzione normale.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ma possiamo anche ragionare in modo opposto. Se osserviamo una distribuzione che non \u00e8 normale, allora una delle ipotesi del teorema non \u00e8 valida:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Caso 1: il sistema non \u00e8 la somma di molti fattori: pu\u00f2 essere il prodotto di molti fattori o altro. In questo caso, la legge di distribuzione pu\u00f2 essere diversa e, in generale, una trasformazione (prendendo il log del risultato, ad esempio) ripristiner\u00e0 una distribuzione normale.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Caso 2: I fattori non sono indipendenti l'uno dall'altro\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Caso 3: I fattori non sono dello stesso ordine di grandezza:\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Un fattore prevale sugli altri. In questo caso, dobbiamo trovare il fattore in questione, perch\u00e9 da solo genera una fonte importante di variabilit\u00e0.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Un outlier sta inquinando la distribuzione. In questo caso, \u00e8 necessario trovare la causa dell'outlier ed eliminarlo se la causa pu\u00f2 essere spiegata.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>In questi due casi, non \u00e8 necessario trovare una legge di distribuzione corrispondente alla variabilit\u00e0 osservata. Infatti, questa legge di distribuzione non sar\u00e0 ripetibile nel tempo perch\u00e9 \u00e8 dovuta a un singolo parametro, quindi non avr\u00e0 propriet\u00e0 predittive.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Se l'origine della non normalit\u00e0 \u00e8 dovuta al caso 1, \u00e8 necessario trovare la legge di distribuzione corrispondente, soprattutto se si vuole prevedere la percentuale di valori fuori tolleranza. Per farlo, si pu\u00f2 utilizzare un software come <a href=\"https:\/\/ellistat.com\/it\/soluzioni-per-lanalisi-dei-dati\/\">Modulo di analisi dei dati<\/a> di Ellistat e controllare le distribuzioni proposte nella parte inferiore della finestra per vedere se una delle distribuzioni rende bene conto dei dati osservati.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-ressource-pedagogique":[],"class_list":["post-2877","ressource-pedagogiqu","type-ressource-pedagogiqu","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Loi non-normale - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Si l\u2019on observe une loi non-normale alors l\u2019une des hypoth\u00e8ses du th\u00e9or\u00e8me central limite n\u2019est pas valide.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/it\/risorsa-educativa\/distribuzione-non-normale\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Loi non-normale - 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