x - Fisica - Sapienza

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isultati dei sondaggi (il 16.2% e il 2.5% rispettivamente). Mettendo i numeri si ottiene: P(D/colore) = 66.7% La probabilità che i miei sette dipendenti di colore siano tutti democratici é: [P(D/colore)] 7 = 5.9%, dunque la probabilità che ce ne sia almeno uno repubblicano é 1-5.9% = 94.1%. (2.36) Trattiamo il fenomeno come poissoniano con μ = 3.24. (a) P(0) = exp(-3.24) = 3.9% (b) Il numero medio di incidenti in un anno é 3.24 x 52 = 168.5. La distribuzione é una poissoniana nel limite gaussiano con μ = 168 e σ = 13. (c) Ricorro alle tabelle della gaussiana standardizzata P(
(3.2) In quell’ora misuro un flusso di 3.36 x 10 -4 conteggi / m 2 s, con una incertezza percentuale di 1 / √121 ~9%. Dunque φ(misurato) =(3.36 ± 0.30) x 10 -4 cont / m 2 s. Testo l’ipotesi di consistenza con il valore atteso φ(R.C.) = (2.01 ± 0.01) x 10 -4 cont / m 2 s costruendo una variabile Z. Ottengo Z = 4.5: ho osservato la supernova. (3.3) Lo strumento é evidentemente caratterizzato da un errore sistematico che cresce con il valore in misura. Per mettere in evidenza questa caratteristica dello strumento é utile graficare l’andamento di x(misurato) – x(“vero”) in funzione di x(“vero”). Si osserverà una crescita dell’errore sistematico. Se questo grafico mostra un andamento, si può fare un fit di questo andamento, ottenendo cosi’ una “curva di calibrazione” che può essere usata per correggere i valori letti. Quindi, letto 2284 devo sottrarre un numero che starà tra 61 e 79. Nel grafico sono riportati sia x(misurato) - x(vero) che la stessa cosa divisa per x(vero). Il secondo grafico ci mostra che l’errore sistematico é in prima approssimazione tra il 2% ed il 3% per tutti i valori. Quindi una correzione ragionevole potrebbe essere quella di moltiplicare ogni misura per 0.975. 131
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Laboratorio di Strumentazione e Mis
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(0) Il metodo scientifico..........
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un’affermazione povera di contenu
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(1) La misura di una grandezza fisi
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materiale opportuno (il platino-iri
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10 12 Tera T 10 9 Giga G 10 6 Mega
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Ricapitolando: poiché le misure so
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iscriveranno 50 o 2000 ? Intuitivam
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Fig.1.6 Tre esempi di istogrammi. P
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N ∑( x − x) i i s = = 1 N cioè
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Rientrano in questa categoria gli e
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Come si scrivono i numeri in fisica
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Osservazione 2: caso della media ar
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(1.9) Ulteriori considerazioni sui
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Fig.1.20 Questo grafico mostra il c
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1.11) Calcolare il lavoro fatto per
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(2) La probabilità e le variabili
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Che cosa é un Evento. E’ una mod
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P( A) = 1− P( A) . A ed il suo o
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In generale la regola é: se nella
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Fig.2.1 Funzione di distribuzione d
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compreso tra x k -Δx/2 e x k +Δx/
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(2.5.5) Momenti di una distribuzion
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cioè può essere valutato sia inte
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p p 1 2 = = 10 ( ) 10 ⎛ 1 ⎞ ⎜
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caso a n=0 e nell’altro ad n=N. N
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1 lim (1 + ∞ x x ) = x → e in c
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Per tali processi dunque la funzion
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Fig.2.11 Esempi di funzioni di dist
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Tabella della gaussiana standardizz
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fatto intuitivo, che la media é un
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(2.7.1) Contenuto di probabilità d
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