Un blog creato da paghe_contributi il 19/06/2007

Paghe e contabilità

Scienze naturali ed economiche

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

E-BOOK DI WALTER CAPUTO

FONDAMENTI DI CONTABILITA' E IVA - 1° EDIZIONE 2023 - per ora in edizione digitale

IRPEF E MODELLO REDDITI PERSONE FISICHE 2023 - 1° EDIZIONE 2023 - solo in edizione digitale

CORSO BASE DI PAGHE E CONTRIBUTI - 7° EDIZIONE MARZO 2022 anche in edizione CARTACEA

CORSO DI ANALISI E CONTROLLO DEI COSTI 2020 anche in edizione CARTACEA

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 

I LIBRI DI WALTER CAPUTO

NON E' COLPA DELLA STATISTICA - 1° edizione 2023 - in versione cartacea

LA PIZZA AL MICROSCOPIO (con Luigina Pugno) - 1° edizione 2016 (rassegna stampa)

L'ANALISI PER FLUSSI E IL RENDICONTO FINANZIARIO - 2° edizione 2011

CASI SVOLTI DI CONTABILITA' E BILANCIO - 1° edizione 2007

CORSO BASE CONTROLLO DI GESTIONE - 2° edizione 2009

PAGHE E CONTRIBUTI - 6° edizione 2011

CASI SVOLTI DI PAGHE E CONTRIBUTI - 3° edizione 2008

CORSO BASE DI CONTABILITA' E BILANCIO - 6° edizione 2011

T.F.R. 2007 - COSA CAMBIA E COSA FARE - 1° edizione 2007

 
 
 
 
 
 
 

AREA PERSONALE

 
 
 
 
 
 
 

ARCHIVIO MESSAGGI

 
 << Novembre 2024 >> 
 
LuMaMeGiVeSaDo
 
        1 2 3
4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24
25 26 27 28 29 30  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

NON E' COLPA DELLA STATISTICA

Come acquistare il libro "Non è colpa della statistica"

La recensione di Gaetano Lisco

La recensione di Paride Iuso

La recensione di Antonella Amato

Indagine sui limiti della calcolabilità: intervista al Prof. Alfredo Garro

Un approccio non matematico alla statistica per le scienze mediche

Video su Tik Tok a cura di "Libriperdavvero" in cui viene presentato il libro "Non è colpa della statistica" e letta l'introduzione


Su Instagram, con il nome di "Statbunker", l'autore si occupa di debunking statistico e probabilistico


 
 
 
 
 
 
 

 

 
« ETA' MINIMA PER ACCEDER...GRAZIE al gruppo LEACHAT... »

LA PROBABILITA’ DI SUCCESSO di Walter Caputo - 6/6/09

Post n°202 pubblicato il 12 Giugno 2009 da supergigia2000

Siete interessati al successo ? Intendo “successo” nel suo significato più ampio: non si tratta solo di aspirare a scrivere un romanzo per venderne cinque milioni di copie o vincere un concorso televisivo, ma anche semplicemente riuscire ad ottenere un lavoro (se siete disoccupati) o un aumento di stipendio (se siete occupati). Questi sono solo pochissimi esempi di applicazione del calcolo delle probabilità, che in realtà è una disciplina scientifica il cui utilizzo è incredibilmente ampio. Nelle righe seguenti, al di là degli esempi che utilizzerò per spiegarvi il meccanismo di calcolo, cercate quindi di cogliere in quali casi è matematicamente legittimo applicare la probabilità di successo, e poi divertitevi nel calcolo e verificate se i risultati corrispondono a ciò che, ragionevolmente, vi attendevate.

Definisco innanzitutto i simboli che utilizzerò:
- P = probabilità;
- X = numero di prove necessarie per ottenere il primo successo;
- n = l’esito richiesto della variabile aleatoria geometrica X prima definita. Una variabile aleatoria, in parole povere, è un oggetto matematico che può assumere diversi esiti. Non scoraggiatevi per i termini tecnici, poiché ciò che importa è comprendere la sostanza della formula, al di là del nome, più o meno complicato, che è stato attribuito alla formula stessa. Gli esempi successivi vi aiuteranno in tal senso;
- p = probabilità di successo della singola prova. Tale probabilità deve essere compresa tra zero e uno esclusi gli estremi: non ci interessa p = 0 poiché rappresenta l’evento impossibile (il successo non è comunque raggiungibile, dunque non ha senso calcolare la probabilità di successo), né p = 1 poiché rappresenta l’evento certo (se il successo è certo perché mai dovremmo calcolarne la probabilità ?).

Fornisco quindi il metodo di calcolo della probabilità di successo:
P(X = n) = [(1 – p)^(n – 1)] · p
Con tale sequenza di simboli intendo affermare che la probabilità che il numero di prove da effettuare prima di ottenere un successo sia pari ad “n” è uguale ad uno meno la probabilità di successo nella singola prova elevato ad “n – 1”, il tutto moltiplicato per “p” (cioè la probabilità di successo nella singola prova). Evidenzio, a titolo di maggior chiarezza, che “n” può essere solo un numero naturale, cioè un intero positivo, ad esempio 3 o 4 o 5, non certo 4,3 o 4,8.
La formula sopra descritta è la funzione di densità discreta della variabile aleatoria geometrica. Ci dice, in buona sostanza, qual è la probabilità che, fatti “n” tentativi vani, il prossimo tentativo sia finalmente coronato dal successo. La funzione di densità discreta in oggetto viene descritta tramite un solo parametro, che è “p”: ciò implica che l’unica informazione che dobbiamo introdurre nella formula è la probabilità di successo nella singola prova (fermo restando che dobbiamo attribuire un valore ad “n”).

Caro lettore, a questo punto ti fornisco immediatamente un esempio applicativo. Immaginiamo (sperando che non sia vero) che tu sia attualmente disoccupato. Stai cercando lavoro e, avendo già fatto numerosi tentativi, ti stai chiedendo quando riuscirai a trovarlo. Quanto stimi che possa essere la tua probabilità di essere assunto al primo colloquio ? Immaginiamo che tale probabilità sia, ad esempio, il 55%, poiché sei laureato ed hai anche già maturato alcuni anni di esperienze lavorative. Quindi p = 0,55. Naturalmente la stima di questa probabilità è il punto più delicato di tutta la formula che intendiamo applicare, poiché si tratta dell’unico input, di natura incerta, da introdurre nel meccanismo per ottenere la probabilità di successo. Quanto più è affidabile “p”, tanto più sarà affidabile “P”, cioè la probabilità di successo, di conseguenza, se trovi dei dati a supporto della tua stima, il risultato finale sarà più attendibile. Ad esempio se fossero passati quasi tre anni dal giorno in cui ti sei laureato in statistica, potresti cercare dei dati del tipo: a tre anni dalla laurea, ogni 100 laureati in statistica trovano lavoro in 65.
Ammettiamo poi che la tua pazienza abbia un limite: riesci a sopportare al massimo 5 colloqui, dopodiché tendi a scoraggiarti e a pensare che non riuscirai mai a trovare lavoro.

Riepiloghiamo insieme i dati:
- X = numero di colloqui necessari per ottenere un’assunzione;
- n = 5;
- p = 0,55.

Calcoliamo la tua probabilità di successo, cioè la probabilità che, dopo 5 colloqui, tu riesca ad essere assunto:
P(X = 5) = [(1 – 0,55)^(5 – 1)] · 0,55 = 0,0225
Se moltiplichiamo il risultato ottenuto per 100, otteniamo la probabilità del 2,25% (= 0,0225 x 100). La probabilità ottenuta è un po’ piccola, e allora cosa dovresti fare per migliorarla ? Proviamo a calcolarla per n = 1,2,3,4 e 5 colloqui e verifichiamo il suo andamento, considerando costante (e pari a 0,55) la tua probabilità di successo nella singola prova.

P(X = 1) = [(1 – 0,55)^(1 – 1)] · 0,55 = 0,55 x 100 = 55%
P(X = 2) = [(1 – 0,55)^(2 – 1)] · 0,55 = 0,24 x 100 = 24%
P(X = 3) = [(1 – 0,55)^(3 – 1)] · 0,55 = 0,11 x 100 = 11%
P(X = 4) = [(1 – 0,55)^(4 – 1)] · 0,55 = 0,05 x 100 =   5%
P(X = 5) = [(1 – 0,55)^(5 – 1)] · 0,55 = 0,02 x 100 =   2%

Ti aspettavi un andamento decrescente (dal 55% al 2%) della probabilità di successo al crescere del numero dei tentativi (da 1 a 5) ? Credo di no, poiché si tratta di un risultato controintuitivo: normalmente tendiamo a pensare che più colloqui si fanno più è facile trovare lavoro. Tuttavia, se analizziamo la formula utilizzata più da vicino, scopriamo che, affinché l’ennesima prova sia un successo, le precedenti “n – 1” prove devono essere state tutte degli insuccessi. Quindi, nella formula compare prima il fattore (1 – p), che è la probabilità di insuccesso (nel tuo caso: 1 – 0,55 = 0,45) e poi “p”, che è la probabilità di successo (0,55). Il problema è che, dato che le prove vengono considerate fra di loro indipendenti, se si effettuano numerose prove occorre moltiplicare fra di loro le singole probabilità: ciò implica che, più colloqui faccio, più volte moltiplico la probabilità di insuccesso (moltiplicare più volte equivale ad elevare ad esponente pari al numero di volte per cui si moltiplica) e più peggioro la situazione. Infatti, con 5 colloqui, arrivo ad elevare 0,45 alla quarta (mentre invece la probabilità di successo è sempre elevata soltanto ad 1). Da qui risulta evidente che la massima probabilità di successo si ottiene dopo solo un colloquio, ed è pari al 55%, cioè alla probabilità di successo della singola prova.
Se ti può consolare, aggiungo che se la tua probabilità di successo della singola prova fosse 95%, comunque la massima probabilità di successo risulta in corrispondenza di un solo colloquio, ed è pari al 95% e, se i colloqui aumentano, tale probabilità tenderà inesorabilmente a diminuire.

Cosa ci insegna quindi il calcolo delle probabilità ? Più colloqui facciamo, e più diventiamo “esperti di colloqui”: la nostra probabilità di assunzione tende a crescere. Tuttavia è anche vero che più colloqui facciamo (senza risultati positivi), più ci scoraggiamo e quindi la nostra probabilità di assunzione tende a diminuire. Posto che comunque la probabilità di successo diminuisce al crescere dei tentativi falliti, ciò implica che l’effetto scoraggiamento è decisamente maggiore dell’effetto apprendimento.
Ora che lo sapete, non scoraggiatevi, non smettete mai di studiare, non dimenticatevi che là fuori esiste un sacco di conoscenza, così tanta che supera la durata della vostra vita. E allora non perdete tempo; scusate se termino qui ma vado a sdraiarmi sul divano a leggere un buon libro di matematica.

 
 
 
Vai alla Home Page del blog
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

FACEBOOK

 
 
 
 
 
 
 
 

CERCA IN QUESTO BLOG

  Trova
 
 
 
 
 
 
 

ULTIME VISITE AL BLOG

Penrodprof65.spistoescagigliola.cazzanigaalessandropetrusocdlgrossoc2006precitoolsgiuseppe.pennonelo954brunetti.itpaghe_contributistefania.volpicellieleonora1188MisteriosoSexyTimido
 
 
 
 
 
 
 

CHI PỦ SCRIVERE SUL BLOG

Tutti gli utenti registrati possono pubblicare messaggi e commenti in questo Blog.
 
 
 
 
 
 
 
RSS (Really simple syndication) Feed Atom
 
 
 
 
 
 
 

L'AUTORE DEL BLOG: CHI E' WALTER CAPUTO ?

Ha un diploma universitario in Amministrazione Aziendale, con specializzazione in Finanza. E’ laureato in Economia e Commercio e in Scienze Statistiche. Insegna sia materie matematico - fisico – statistiche che economico - giuridico - fiscali. Su questi temi: contabilità, controllo di gestione, paghe e contributi, divulgazione scientifica ha scritto decine di libri. Inoltre ha pubblicato più di 300 articoli di divulgazione scientifica. Da giugno 2016 è coautore del blog Cibo al microscopio. Da novembre 2012 è cofondatore di Risparmiare Fare Guadagnare. Da novembre 2008 è science writer per Gravità Zero, corporate blog di divulgazione scientifica. Da giugno 2007 è autore di un Blog di Scienze naturali ed economiche.

I suoi articoli si leggono qui.

Il suo profilo Linkedin, Facebook, Twitter .

Qualcosa di divertente sull'autore di qusto blog.

 
 
 
 
 

© Italiaonline S.p.A. 2024Direzione e coordinamento di Libero Acquisition S.á r.l.P. IVA 03970540963