Le seguenti tabelle riportano i dati relativi ai morti per incidenti stradali nel 1922 a Londra suddivisi per sesso e per età. Esamina i dati con opportuni strumenti matematici e valuta differenze e analogie tra i modi in cui il fenomeno si è verificato per i due sessi.

maschi morti per età  (in anni) femmine morte per età  (in anni)
[0,5)   120
[5,10)  184
[10,15)  44
[15,20)  24
[20,30)  23
[30,40)  50  
[40,50)  60
[50,60) 102
[60,70) 167
[70,80) 150
[80,100) 49
    
[0,5)    67
[5,10)  120
[10,15)  22
[15,20)  15
[20,30)  25
[30,40)  22  
[40,50)  49
[50,60)  76
[60,70) 104
[70,80)  90
[80,100) 27

I dati sono in quantità diverse (973 maschi e 617 femmine), e questo è sicuramente da collegare ai diversi comportamenti nel campo del lavoro, del gioco, ... che all'epoca vi erano tra i due sessi. Ma se calcolo la distribuzione percentuale e/o se traccio gli istogrammi verifico immediatamente che il loro andamento è simile. Anche le medie e le mediane sono molto vicine. Ecco grafici e calcoli realizzati con lo script histogram (accorpo le classi in quanto questo script consente di realizzare istogrammi solo con classi di eguale ampiezza):

2.5*120,7.5*184,12.5*44,17.5*24,25*23,35*50,45*60,55*102,65*167,75*150,90*49
A = 0   B = 100   intervals = 5   their width = 20
n=973   min=2.5   max=90   median=45   1^|3^ quartile=7.5|65   mean=40.90441932168551

A = 0   B = 100   intervals = 5   their width = 20
n=617   min=2.5   max=90   median=45   1^|3^ quartile=7.5|65   mean=41.04538087520261
 

I soli calcoli avrei potuto realizzarli anche con lo script pocket calculator:

Ottime rappresentazioni grafiche le posso ottenere con questi script (vedi anche qui):


sull'asse verticale è rappresentata la frequenza percentuale unitaria (o densità)

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Ecco grafici e calcoli realizzati con R (vedi):

source("http://macosa.dima.unige.it/r.R")
eta <- c(0,  5,  10,15,20,30,40, 50, 60, 70,80,100)
moM <- c(120,184,44,24,23,50,60,102,167,150,49)
moF <- c(67, 120,22,15,25,22,49,76, 104,90, 27)
sum(moM); sum(moF)
#  973  617
interv <- eta; freq <- moM
BF=4.5; HF=2.5
noMean=1; histoclas(interv,freq)
AboveX("M",20)
PERC
# 12.33 18.91  4.52  2.47  2.36  5.14  6.17 10.48 17.16 15.42  5.04
morestat()
#   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
#  0.000   8.349  46.920  40.900  67.350 100.000
#
freq <- moF
noMean=1; histoclas(interv,freq)
AboveX("F",20)
PERC
# 10.86 19.45  3.57  2.43  4.05  3.57  7.94 12.32 16.86 14.59  4.38
morestat()
#   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
#  0.000   8.636  47.650  41.050  66.420 100.000

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