Category Archives: INVALSI

INVALSI 5

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Licei scientifici

ESEMPIO 1 – Domanda 4

Ogni esame universitario ha un peso dato dal numero di CFU (crediti formativi universitari).
La media pesata dei voti degli esami sostenuti si calcola nel modo seguente:

  • si moltiplica il voto di ciascun esame per il relativo numero di CFU
  • si sommano tutti i prodotti così ottenuti
  • si divide il risultato per il numero totale di CFU

Nella seguente tabella sono riportati i voti dei primi tre esami sostenuti da Giovanna.

Quale voto deve prendere Giovanna nel prossimo esame (esame 4) da 12 CFU per avere una media pesata uguale a 25?

ESEMPIO 1 – Domanda 7

I test clinici sono soggetti a errore; a volte non rilevano una malattia in persone malate e a volte la rilevano in persone sane.
Una malattia colpisce il 2% delle persone di una popolazione.
Un test clinico risulta positivo, cioè rileva la malattia, nel 90% delle persone malate e nell’1% delle persone sane.

La situazione è descritta dal diagramma ad albero seguente.

Un individuo della popolazione si è sottoposto al test che è risultato positivo.
Qual è la probabilità che l’individuo sia malato?

ESEMPIO 2 – Domanda 9

Qual è la probabilità di ottenere esattamente 3 volte testa in 6 lanci di una moneta non truccata?

ESEMPIO 3 – Domanda 2

La moneta da 1 euro e la moneta turca da 50 centesimi di lira hanno le stesse dimensioni, colori e misure.
Mario ha in tasca 3 monete da un euro e 2 monete turche da cinquanta centesimi di lira.

Estrae dalla tasca, senza guardare,  prima una moneta e poi un’altra.

Completa il diagramma ad albero che descrive la situazione calcolando le probabilità mancanti.

ESEMPIO 3 – Domanda 8

Aldo ha messo in un sacchetto tre foglietti di carta.
Sul primo ha scritto la lettera E, sul secondo la lettera R e sul terzo la lettera T.
Dopo aver mischiato i foglietti esegue tre estrazioni a caso senza rimettere i foglietti estratti nel sacchetto.
Qual è la probabilità che escano nell’ordine le lettere T, R, E in modo da formare la parola “TRE”?

Licei non scientifici e Istituti professionali

ESEMPIO 2 – Domande 3-4-5

In uno studio clinico è stato messo a punto e somministrato a un campione estratto da una popolazione un test per diagnosticare una malattia.
I risultati del test sul campione sono riportati in tabella.

  1. Qual è la percentuale di persone malate del campione?
  2. Qual è la probabilità che una persona malata sia risultata negativa al test?
  3. Si definisce falso positivo una persona sana che risulta positiva al test.
    Qual è la probabilità che una persona che ha partecipato al test sia un falso positivo?
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INVALSI 2

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2018-19 Esempio

Osserva il seguente diagramma ad albero.
Dei 1000 pazienti di un medico solo 500 sono stati vaccinati contro l’influenza.
Dopo alcuni mesi si è riscontrato che l’80% dei vaccinati non ha avuto l’influenza mentre il 40% dei non vaccinati non ha avuto l’influenza.

Utilizzando i dati del diagramma ad albero completa la seguente tabella.
+---------------+-----------------+-------------+--------+
|               | Non hanno avuto | Hanno avuto | TOTALE |
|               | l'influenza     | l'influenza |        |
+---------------+-----------------+-------------+--------+
| Vaccinati     |             400 |         ___ |   ____ |
| Non vaccinati |             ___ |         ___ |   ____ |
+---------------+-----------------+-------------+--------+
|        TOTALE |             ___ |         400 |   1000 |
+---------------+-----------------+-------------+--------+

  1. Qual è la probabilità che una persona scelta a caso dal campione di pazienti abbia avuto l’influenza?
  2. Qual è la probabilità che un paziente, preso a caso tra coloro che sono stati vaccinati, abbia avuto l’influenza?

2018-19 Esempio

Una fabbrica utilizza due diverse stampanti, S1 e S2 per produrre biglietti d’auguri.
La probabilità che un biglietto stampato da S1 sia difettoso è del 3%, mentre la probabilità che un biglietto stampato da S2 sia difettoso è del 2%.
La probabilità che un biglietto stampato da S2 sia senza difetti è …

Per la realizzazione di biglietti d’auguri S1 e S2 lavorano in serie, cioè ogni biglietto viene stampato prima da S1 e poi da S2.
Si sa che gli eventi “S1 produce un biglietto non difettoso” e “S2 produce un biglietto non difettoso” sono fra loro indipendenti.
La probabilità che un biglietto non sia difettoso dopo essere stato stampato sia da S1 che da S2 è …

2017-18 n. 31-32

Una fabbrica utilizza due diverse macchine M1 e M2 che lavorano indipendentemente l’una dall’altra.
Ciascuna delle due macchine produce chiavette USB da 16 GB e da 32 GB nelle percentuali descritte dalla seguente tabella.

+--------+-------+-------+--------+
|        | 16 GB | 32 GB | TOTALE |
+--------+-------+-------+--------+
| M1     |   18% |   42% |    60% |
+--------+-------+-------+--------+
| M2     |   22% |   18% |    40% |
+--------+-------+-------+--------+
| TOTALE |   40% |   60% |   100% |
+--------+-------+-------+--------+

  1. Qual è la probabilità di estrarre dalla produzione della fabbrica una chiavetta da 16 GB prodotta da M1 ?
  2. Qual è la probabilità che una chiavetta USB estratta dalla produzione della fabbrica sia da 16 GB?

2016-17 n. 17

In una gara motociclistica la moto M ha probabilità di vincere la gara:

  • 0,3 se il terreno è bagnato;
  • 0,6 se il terreno è asciutto.

La probabilità che il giorno della gara il terreno sia asciutto è 0,2.

Il diagramma può aiutare a determinare, per esempio, la probabilità che il terreno sia asciutto e che la moto M perda la gara.
Essa è 0,2∙0,4=0,08.
Qual è la probabilità che la moto M vinca la gara?

2016-17 n. 20

Due urne A e B contengono ciascuna tre bigliettini numerati con i numeri 1, 2 e 3.
Si estrae un bigliettino dall’urna A e poi un bigliettino dall’urna B.

  1. Completa l’elenco di tutti i possibili esiti che si possono ottenere: (1,1), (1,2), (1,3), (2,1), …
  2. Si estrae un bigliettino dall’urna A e poi uno dall’urna B e si esegue la somma dei due numeri estratti.
    Fra tutte le possibili somme che si possono ottenere, qual è la più probabile?

2015-16 n. 29

Nella scatola A vi sono 6 palline verdi e 4 rosse.
Nella scatola B vi sono invece 12 palline verdi e 5 rosse.
Quante palline verdi si devono spostare dalla scatola B alla scatola A affinché  la probabilità di estrarre una pallina verde da A diventi uguale alla probabilità di estrarre una pallina verde da B?

2014-15 n. 6

  1. Da un mazzo di 52 carte da gioco (composto da 13 carte per ognuno dei semi: cuori, quadri, fiori, picche) sono stati tolti i 4 assi.
    Si estrae una carta a caso.
    Qual è la probabilità che sia di cuori?
  2. Da un mazzo di 52 carte uguale al precedente sono state tolte alcune carte di fiori.
    Dopo questa operazione la probabilità di estrarre, a caso, una carta di fiori è 6/45.
    Quante carte di fiori sono state tolte?

2014-15 n. 18

Nel foglietto illustrativo contenuto nella confezione di un farmaco, alla voce “Effetti collaterali” si legge che:

  • il 2% dei pazienti trattati con il farmaco ha accusato vertigini;
  • il 7% dei pazienti trattati con il farmaco ha avuto bruciori di stomaco.

I due tipi di effetti collaterali sono indipendenti l’uno dall’altro.

  1. Qual è la probabilità che un paziente che ha assunto il farmaco non abbia bruciori di stomaco?
  2. Qual è la probabilità che un paziente che ha assunto il farmaco manifesti entrambi gli effetti collaterali?

2014-15 n. 23

Lo stesso test di matematica è stato proposto a due diversi gruppi di studenti.
Il primo gruppo, composto da 20 studenti, ha ottenuto un punteggio medio di 85 e il secondo, composto da 80 studenti, ha ottenuto un punteggio medio di 65.
Qual è il punteggio medio ottenuto dai 100 studenti dei due gruppi?

2012-13 n. 11

Una fabbrica utilizza due diversi macchinari, M1 e M2, per produrre tondini.
M1 ha un indice di qualità uguale a 0,96 (cioè la probabilità che un tondino che esce da M1 non sia difettoso è del 96%), mentre M2 ha indice di qualità uguale a 0,98.
La probabilità che un tondino esca da M2 difettoso è …

Per la realizzazione di tondini metallici, M1 e M2 lavorano in serie, cioè ogni tondino viene lavorato prima da M1 e poi da M2.
Supponiamo che gli eventi “M1 produce un tondino non difettoso” e “M2 produce un tondino non difettoso” siano fra loro indipendenti; allora la probabilità che un tondino non sia difettoso alla fine del ciclo di produzione (cioè dopo essere stato lavorato sia da M1 che da M1 e M2) è …

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INVALSI – V – Esempio 2 – 3-4-5

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In uno studio clinico è stato messo a punto e somministrato a un campione estratto da una popolazione un test per diagnosticare una malattia.
I risultati del test sul campione sono riportati in tabella.

  1. Qual è la percentuale di persone malate del campione?
  2. Qual è la probabilità che una persona malata sia risultata negativa al test?
  3. Si definisce falso positivo una persona sana che risulta positiva al test.Qual è la probabilità che una persona che ha partecipato al test sia un falso positivo?

Individua le categorie nella tabella…

1. Qual è la percentuale di persone malate del campione?

+---------------+--------+------+--------+
|               | Malati | Sani | TOTALE |
+---------------+--------+------+--------+
| Test positivo |     95 |  105 |    200 |
| Test negativo |      5 |  795 |    800 |
+---------------+--------+------+--------+
|        TOTALE |    100 |  900 |   1000 |
+---------------+--------+------+--------+

\frac{100}{1000} = 10%

2. Qual è la probabilità che una persona malata sia risultata negativa al test?

+---------------+--------+------+--------+
|               | Malati | Sani | TOTALE |
+---------------+--------+------+--------+
| Test positivo |     95 |  105 |    200 |
| Test negativo |      5 |  795 |    800 |
+---------------+--------+------+--------+
|        TOTALE |    100 |  900 |   1000 |
+---------------+--------+------+--------+

\frac{5}{100} = 5%

3. Si definisce falso positivo una persona sana che risulta positiva al test.
Qual è la probabilità che una persona che ha partecipato al test sia un falso positivo?

+---------------+--------+------+--------+
|               | Malati | Sani | TOTALE |
+---------------+--------+------+--------+
| Test positivo |     95 |  105 |    200 |
| Test negativo |      5 |  795 |    800 |
+---------------+--------+------+--------+
|        TOTALE |    100 |  900 |   1000 |
+---------------+--------+------+--------+

\frac{105}{1000} = 10,5%

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INVALSI – V – Esempio 1 – 7

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I test clinici sono soggetti a errore; a volte non rilevano una malattia in persone malate e a volte la rilevano in persone sane.
Una malattia colpisce il 2% delle persone di una popolazione.
Un test clinico risulta positivo, cioè rileva la malattia, nel 90% delle persone malate e nell’1% delle persone sane.

La situazione è descritta dal diagramma ad albero seguente.

Un individuo della popolazione si è sottoposto al test che è risultato positivo.
Qual è la probabilità che l’individuo sia malato?

Osserva

  • p(“malato” e “test positivo”) = 2% * 90% = \frac{180}{10000}
  • p(“malato” e “test negativo”) = 2% * 10% = \frac{20}{10000}
  • p(“sano” e “test positivo”) = 98% * 1% = \frac{98}{10000}
  • p(“sano” e “test negativo”) = 98% * 99% = \frac{9702}{10000}
  • p(“tutti i casi”) = \frac{10000}{10000} = 1

Osserva

  • Circa 20 persone su 10.000 risultano negative al test ma sono malate…
  • Circa 98 persone su 10.000 risultano positive al test ma non sono malate…
  • Circa 278 persone su 10.000 risultano positive al test ma di queste soltanto 180 sono effettivamente malate…
  • Circa 98 persone su 278 non sono malate anche se il test è risultato positivo…

Quindi

  • p(“test positivo”)
    • = p(“malato” e “test positivo”) + p(“sano” e “test positivo”)
    • = \frac{180}{10000} + \frac{98}{10000}
    • = \frac{278}{10000}
  • p(“malato” | “test positivo”)
    • = p(“malato” e “test positivo”) / p(“test positivo”)
    • = \frac{180}{10000} · \frac{10000}{278}
    • = \frac{180}{278}
    • ~ 0,6775 (67,75%)
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INVALSI – V – Esempio 1 – 4

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Ogni esame universitario ha un peso dato dal numero di CFU (crediti formativi universitari).
La media pesata dei voti degli esami sostenuti si calcola nel modo seguente:

  • si moltiplica il voto di ciascun esame per il relativo numero di CFU
  • si sommano tutti i prodotti così ottenuti
  • si divide il risultato per il numero totale di CFU

Nella seguente tabella sono riportati i voti dei primi tre esami sostenuti da Giovanna.

+---------+------+-----+
|         | Voto | CFU |
+---------+------+-----+
| Esame 1 |   25 |  12 |
| Esame 2 |   20 |   6 |
| Esame 3 |   23 |   3 |
| Esame 4 |    ? |  12 |
+---------+------+-----+

Quale voto deve prendere Giovanna nel prossimo esame (esame 4) da 12 CFU per avere una media pesata uguale a 25?

Per tentativi…

  1. x=30, m = \frac{25\cdot 12+20\cdot 6+23\cdot 3+30\cdot 12}{12+6+3+12} = 25,7272…
  2. x=29, m = \frac{25\cdot 12+20\cdot 6+23\cdot 3+29\cdot 12}{12+6+3+12} = 25,3636…
  3. x=28, m = \frac{25\cdot 12+20\cdot 6+23\cdot 3+28\cdot 12}{12+6+3+12} = 25

Oppure, sia x il voto del 4° esame, imponi che la media pesata corrispondente sia uguale a 25

\frac{25\cdot 12+20\cdot 6+23\cdot 3+x\cdot 12}{12+6+3+12} = 25

…

x = 28

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INVALSI – V – Esempio 3 – 8

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Aldo ha messo in un sacchetto tre foglietti di carta.
Sul primo ha scritto la lettera E, sul secondo la lettera R e sul terzo la lettera T.
Dopo aver mischiato i foglietti esegue tre estrazioni a caso senza rimettere i foglietti estratti nel sacchetto.
Qual è la probabilità che escano nell’ordine le lettere T, R, E in modo da formare la parola “TRE”?

Gli anagrammi di E, R, T sono ERT, ETR, RET, RTE, TER, TRE.
Il numero di anagrammi con 3 lettere diverse è 3! = 6

La probabilità di estrarre la sequenza “TRE” è: \frac{1}{6} = 16,6… %

Oppure considera le probabilità

p(A ∩ B) = p(A)·p(B|A)
p(A ∩ B ∩ C) = p(A)·p(B ∩ C|A) = p(A)·p(B|A)·p(C|A ∩ B)

Cioè

p(“TRE”) = p(“T”)·p(“RE” | “T”) = p(“T”)·p(“R” | “T”)·p(“E” | “TR”) = \frac{1}{3}\cdot \frac{1}{2}\cdot \frac{1}{1} = \frac{1}{6}

Categories: INVALSI

INVALSI – II – 2014-15 – 23

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Lo stesso test di matematica è stato proposto a due diversi gruppi di studenti.
Il primo gruppo, composto da 20 studenti, ha ottenuto un punteggio medio di 85 e il secondo, composto da 80 studenti, ha ottenuto un punteggio medio di 65.
Qual è il punteggio medio ottenuto dai 100 studenti dei due gruppi?

Osserva

  • Punteggio medio 1° gruppo
    • M1 =  \frac{S_1}{N_1} = 85
    • N1 = 20
    • S1 = … = 1700
  • Punteggio medio 2° gruppo
    • M2 = \frac{S_2}{N_2} = 65
    • N2 = 80
    • S2 = … = 5200
  • Punteggio medio di tutti gli studenti
    • M = \frac{S}{N} = \frac{S_1+S_2}{N_1+N_2} = … = 69
Categories: CALCOLO, INVALSI

INVALSI – II – 2016-17 – 17

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In una gara motociclistica la moto M ha probabilità di vincere la gara:

  • 0,3 se il terreno è bagnato;
  • 0,6 se il terreno è asciutto.

La probabilità che il giorno della gara il terreno sia asciutto è 0,2.

Il diagramma (seguente) può aiutare a determinare, per esempio, la probabilità che il terreno sia asciutto e che la moto M perda la gara: essa è 0,2 ∙ 0,4 = 0,08.

Qual è la probabilità che la moto M vinca la gara?

Quindi la probabilità di vincere è

p(“terreno bagnato”)*p(“vince con terreno bagnato”) + p(“terreno asciutto”)*p(“vince con terreno asciutto”)
= 0,8*0,3 + 0,2*0,6 = 0,24 + 0,12 = 0,36 (36,0 %)

Osserva la probabilità di tutti gli eventi possibili…

  • p(“terreno bagnato”)*p(“vince con terreno bagnato”) = 0,8*0,3 = 0,24
  • p(“terreno bagnato”)*p(“perde con terreno bagnato”) = 0,8*0,7 = 0,56
  • p(“terreno asciutto”)*p(“vince con terreno asciutto”) = 0,2*0,6 = 0,12
  • p(“terreno asciutto”)*p(“perde con terreno asciutto”) = 0,2*0,4 = 0,08

e

0,24 + 0,56 + 0,12 + 0,08 = 1,00 (100 %)

Categories: INVALSI

INVALSI – II – 2014-15 – 6

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Da un mazzo di 52 carte da gioco (composto da 13 carte per ognuno dei semi: cuori, quadri, fiori, picche) sono stati tolti i 4 assi.
Si estrae una carta a caso.
Qual è la probabilità che sia di cuori?

Da un mazzo di 52 carte uguale al precedente sono state tolte alcune carte di fiori.
Dopo questa operazione la probabilità di estrarre, a caso, una carta di fiori è 6/45.
Quante carte di fiori sono state tolte?

Da un mazzo di 52 carte da gioco (composto da 13 carte per ognuno dei semi: cuori, quadri, fiori, picche) sono stati tolti i 4 assi. Si estrae una carta a caso. Qual è la probabilità che sia di cuori?

Carte tolte Mazzo di carte p()
12345678910JQK
12345678910JQK
12345678910JQK
12345678910JQK		 \frac{13}{52} = \frac{1}{4}
1
1
1
1		 2345678910JQK
2345678910JQK
2345678910JQK
2345678910JQK		 \frac{12}{48} = \frac{1}{4}

Da un mazzo di 52 carte uguale al precedente sono state tolte alcune carte di fiori. Dopo questa operazione la probabilità di estrarre, a caso, una carta di fiori è 6/45. Quante carte di fiori sono state tolte?

Per tentativi…

Carte tolte Mazzo di carte p()



\frac{13}{52}
–
–

–


\frac{12}{51}
–
–

–


\frac{11}{50}
–
–

–


\frac{10}{49}
–
–

–


\frac{9}{48}
–
–

–


\frac{8}{47}
–
–

–


\frac{7}{46}
–
–

–


\frac{6}{45}

Oppure

\frac{13-x}{52-x}=\frac{6}{45}
…
x=7

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INVALSI – II – 2105-16 – 29

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Nella scatola A vi sono 6 palline verdi e 4 rosse.
Nella scatola B vi sono invece 12 palline verdi e 5 rosse.
Quante palline verdi si devono spostare dalla scatola B alla scatola A affinché  la probabilità di estrarre una pallina verde da A diventi uguale alla probabilità di estrarre una pallina verde da B?

Per tentativi…

Palline
spostate		 A p( ) p(  ) B p( ) p(  )

\frac{6}{{10} \frac{4}{{10}
\frac{12}{{17} \frac{5}{{17}

\frac{7}{11} \frac{4}{11}
\frac{11}{16} \frac{5}{16}

\frac{8}{12}=\frac{2}{3} \frac{4}{12}=\frac{1}{3}
\frac{10}{15}=\frac{2}{3} \frac{5}{15}=\frac{1}{3}

Oppure

  • \frac{6+x}{10+x}=\frac{12-x}{17-x}
  • …
  • x=2
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