Statistica LZ

Cosa si propone la statistica ?. Tradurre. Raccogliere. Raccogliere - Sintetizzare – Interpretare. Proporre.

Qual è lo scopo della Statistica Descrittiva?. lo scopo della statistica descrittiva è quello di fornire una rappresentazione ampliata di dati raccolti. Lo scopo della statistica descrittiva è quello di fornire una rappresentazione ampliata di campioni estratti da una popolazione. Lo scopo della statistica descrittiva è quello di fornire una rappresentazione sintetica di dati raccolti, mediante tabelle, indici numerici e rappresentazioni grafiche. Lo scopo della statistica descrittiva è quello descrivere la probabilità statistica.

Che scopo ha la statistica inferenziale ?. Lo scopo dell'inferenza statistica è la conoscenza dei parametri che caratterizzano una popolazione, traendo delle conclusioni (fare inferenza) sulla base di uno o piu’ campioni estratti. Lo scopo dell’inferenza statistica è dedurre le caratteristiche quantitative dei campioni. Lo scopo dell’inferenza statistica è dedurre le caratteristiche qualitative dei campioni. Lo scopo della statistica inferenziale rappresentare tabelle e grafici, mediante l’uso dei campioni.

Cosa e’ il censimento della popolazione?. Il censimento della popolazione è la progettazione di raccolta dati di un paese. Il censimento della popolazione è l’insieme delle operazioni di pro, raccolta, analisi e diffusione di dati di carattere demografica di tutti gli abitanti del paese. Il censimento della popolazione è la diffusione di dati di carattere demografica di un paese. Il censimento della popolazione è la diffusione di raccolta dati di un paese.

In quale periodo storico è avvenuto il censimento di Quirino?. Nel sesto/settimo anno dopo Cristo. Nel sesto/settimo secolo dopo Cristo. Nel nono secolo prima di Cristo. Nel nono secolo dopo Cristo.

Cosa istituì Carlo Magno nell’anno 808 dopo Cristo ?. Statistiche sul calcolo dei quartili. Il “breviarium fiscalium”. Statistiche sul diritto al voto femminile. Statistiche sul calcolo delle mediane.

A chi si deve lo studio dei piccoli campioni?. T. Bayes. William S. Gosset. Karl Pearson. Jakob Bernoulli.

Come si chiama il principale produttore di statistica ufficiale a supporto dei cittadini e dei decisori pubblici in Italia?. Eurostat. Usci. Miur. Istat.

Una tabella relativa al numero di guasti meccanici riportati da 26 automezzi di un’impresa di spedizioni nei primi 30 000 km,come si rappresenta?. Mediante una seriazione poiche’ le variabili sono quantitative. Mediante una seriazione poiche’ le variabili sono qualitative. Mediante una serie. mediante una scala numerica.

Il numero degli americani che esprime un’opinione riguardo una nuova elezione presidenziale,cosa costituisce?. Nessuna delle precedenti risposte. Un campione. Un’ unità statistica. Una popolazione.

Che tipo di rilevazione è il censimento?. Saltuaria. Privata. Occasionale. Periodica.

Una distribuzione di dati statistici riguardanti laripartizione dei contribuenti secondo l’ammontare delle imposte cui sono soggetti,cosa rappresenta?. Una seriazione. Una seria ciclica. Una serie. Una tabella.

Come si puo’ definire una distribuzione di dati statistici riguardanti una popolazione ripartita secondo il sesso degli abitanti?. Una seriazione. Nessuna delle precedenti risposte. Una distribuzione ordinata. Una serie.

Come si puo’ definire una distribuzione di dati statistici riguardante il numero di appartamenti gestiti da un’agenzia immobiliare ?. Una serie ciclica. Una serie dicotomica. Una seriazione. Una serie territoriale.

Per le evoluzioni nel breve periodo ,quale indice e’ piu’corretto utilizzare ?. Entrambi. Indici a base mobile. Nessuna delle precedenti risposte. Indice a base fissa.

Quando si utilizzano i numeri indice complessi?. Nessuna delle precedenti risposte. I numeri indici complessi si utilizzano quando si confrontano le somme di fenomeni economici. Ci sono degli aggregati, come i consumi delle famiglie o le vendite delle imprese, che possono variare non solo in funzione dei prezzi ma anche delle quantità. È il caso dei numeri indice complessi,che a secondo dei pesi assegnati ai prezzi cambiano il significato. I numeri indici complessi si utilizzano quando si dividono tra loro gli indici semplici.

In una serie di numeri indice,se le variazioni sono calcolate rispetto allo stesso denominatore,cosa si ottiene?. Numeri indice a base mobile. Numeri indice a base fissa. Entrambi. Nessuna delle precedenti.

Cosa sono i numeri indici ?. sono percentuali di grandezze economiche. Sono somme di grandezze economiche. Sono prodotti di grandezze economiche. Sono rapporti fra due grandezze economiche misurate in tempi o luoghi diversi.

Quale numero indice rappresenta la base di confronti in un dato periodo? Indice di base fissa Indice di consumo. Indice di base fissa. Indice di consumo. Indice di crescita. Indice di produttivita’.

Nella seguente serie sono stati calcolati gli indici a base fissa.E’ stato indicato con t il tempo e con x t il fatturato annuale di un’azienda . t 2013 2014 2015 2016 2017 xt 957650 1010470 1085224 1144790 1201016 Indicando i numeri indici (a base fissa al tempo t) con base il 2013, quale risultato è quello corretto?. 1,000 ;3, 0552 ; 1,1332;1,1954;1,2541. 2,000 ;3,0552 ;1,1332;1,1954;1,2541. 1,000; 2,0552;1,1332;1,1954;8,2541. 1,000;1,0552;1,1332;1,1954;1,2541.

Cosa è una frequenza assoluta?. Nessuna delle precedenti risposte. E’ il prodotto delle unità statistiche che assumono un certo valore o modalità in relazione ad un carattere. E’ il numero di tutte le unità statistiche che assumono un certo valore o modalità in relazione ad un carattere. E’ la somma delle unità statistiche che assumono un certo valore o modalità in relazione ad un carattere.

Un fast-food vende le porzioni di pizza margherita in 3 dimensioni diverse: “piccola”, “media”e “grande”.Come puo’ essere definito il carattere statisticodella dimensione della porzione di pizza ?. Qualitativo ordinale. Quantitativo continuo. Qualitativo nominale. Quantitativo discreto.

Netflix attraverso una propria indagine, sha chiesto a 20 utenti Premium il numero di film visti nello scorso mese. Le risposte ottenute sono le seguenti:5,3,5,4,5,5,2,3,2,1,3,4,2,1,5,4,3,5,4,4. Qual è la distribuzione delle frequenze assolute?. 7,8,9,10,11. 2,3,4,5,6. 4,3,2,1,9,7. 20,5,8,9,10.

Una classe è composta da 15 maschi e 10 femmine. Quale fra le seguenti affermazioni è vera?. La somma delle percentuali di maschi e femmine è 100%. La frequenza percentuale delle femmine è 50%. La frequenza relativa dei maschi è 0,5. La frequenza relativa dei maschi è 0,8.

Nel 2019 sono state concesse 706.000 cittadinanze da uno Stato membro dell'UE.I tre gruppi più numerosi per acquisizione di cittadinanza sono stati icittadini marocchini(67.000 cittadinanze dall'UE), gli albanesi (42.000) ed i britannici (30.000).Qual è la percentuale, sul totale delle cittadinanze concesse, per ciascuno dei tre gruppi?. Rispettivamente il 10,9%, il 6,8% ed il 7,4%. Rispettivamente il 9,5%, il 5,9% ed il 4,2%. Rispettivamente l’8,1%, il 6,7% ed il 5,9%. Rispettivamente il 12,3%, il 9,3% ed il 4,8%.

Con quale grafico si puo’ rappresentare la tabella delle frequenze associate al colore degli occhi?. con un istogramma. con una curva a campana. Nessuna delle precedenti risposte. Con un diagramma a barre.

In un’indagine sui consumi delle auto a benzina nei percorsi urbani è stata osservata la distribuzione del numero di litri consumati per 100 Km.Qual è ilgrafico piu’ adatto per rappresentare graficamente i dati?. Un diagramma circolare. Un istogramma. Un diagramma a barre. Una linea spezzata.

Una società possiede uno stabilimento industriale che produce materiale grezzo per la filatura. Per un periodo di 12 giorni è stato rilevato il volume diproduzione in migliaia di tonnellate di materiale.Con quale grafico si possono rappresentare i dati?. Con una retta. Un grafico con linee spezzate. Con gli istogrammi. Con i diagrammi a barre.

Con quale grafico si puo’ rappresentare la percentuale degli iscritti presso le universita’ telematiche in Italia?. Con un diagramma circolare. Con delle linee spezzate. Con gli istogrammi. Con un grafico a foglie.

Per illustrare la distribuzione dell’età (in anni compiuti) o del peso (in kg),quale grafico è corretto ulilizzare?. Nessuna delle precedenti risposte. Un diagramma circolare. Un diagramma a barre. Un istogramma.

Cosa rappresentano i seguenti esempi: rilevazioni trimestrali del Prodotto Interno Lordo dell'Italia effettuate dall'ISTAT; prezzo orario delle azioni di una compagnia; profitto annuo di un’azienda; temperatura massima giornaliera in una determinata località ?. Serie storiche. Tassi generici. Rapporti generici. Serie sconnesse.

Come viene considerato il tempo nell’analisi delle serie storiche?. Il tempo è considerato sempre come variabile indipendente (X). In una serie storica il tempo è una successione di secondi. Il tempo è una mutabile costante. Il tempo è considerato sempre come variabile dipendente (y).

Cosa sono le serie storiche?. Le serie storiche sono dati che mostrano l’evoluzione del tempo rispetto ad una grandezza. le serie storiche sono una successione ordinata di osservazioni. Le serie storiche sono una serie di osservazioni del medesimo fenomeno ad intervalli regolari di tempo. le serie storiche sono una successione non ordinata di caratteri qualitativi.

Cosa rappresenta il grafico della piramide per età in Italia?. La piramide per età e genere è una rappresentazione grafica della struttura per età e genere della popolazione. La piramide per età è una rappresentazione grafica della struttura per età delle persone nubili. La piramide per età e genere è una rappresentazione grafica della struttura per età dei single di una popolazione. La piramide per età è una rappresentazione grafica della struttura per età delle persone anziane.

Come si individua un punto in un diagramma cartesiano?. Un punto nel piano cartesiano è individuato da una coppia ordinata di numeri: l’ascissa (x) e l’ordinata (y). Un punto nel piano cartesiano è individuato da mutabili qualitative. Un punto nel piano cartesiano è individuato da un asse. Nessuna delle precedenti.

E’vero che per poter calcolare la mediana bisogna avere necessariamente solo dati qualitativi?. si. no. la mediana puo’ essere calcolata solo per variabili qualitative ordinate. nessuna delle precedenti.

Qual è la moda nel seguente insieme di valori 6, 7, 7, 7, 8, 9,10,10,10,10 ?. 8. 7. 10. 6.

I dati seguenti riguardano il tempo (in minuti) impiegato da una persona per prepararsi al mattino, misurato in 10 giorni consecutivi: 39 52 44 43 22 40 29 31 39 35 Qual è il tempo mediano impiegato (in minuti) per prepararsi al mattino?. 39 minuti. 45 minuti. 44,5 minuti. 39,5 minuti.

Qual è la moda in un insieme di dati?. La somma dei valori. Il valore più basso. Il valore più frequente. Il valore centrale.

La tabella che segue del Rapporto Annuale 2023 Istat, Rilevazione sulle forze di lavoro , riporta - tra gli altri dati – le numerosità in migliaia degli addetti al commercio, per classe di età, riferite al 2022: Età 15-34 Età 35-49 815 1216 Tra le persone addette al commercio, con età tra 15 e 49 anni, qual è l’età media ?. 19. 35. 43. 26.

I dati seguenti riguardano il tempo (in minuti) impiegato da una persona per prepararsi al mattino, misurato in 10 giorni consecutivi: 39 52 44 43 22 40 29 31 39 35 Qual è il tempo medio impiegato (in minuti) per prepararsi al mattino?. 89. 40. 37.4. 39.

In un’intervista telefonica, 10 famiglie hanno riferito le proprie spese mensili alimentari (in euro) pari a:1504,20 ;721,60; 1078,70; 1141,60; 1411,50 ;1814,60 ;1772,50; 504,50 ;1817,10;707,10. Quale tra queste risposte, è quella corretta?. La spesa mensile mediana è 1814,60 e quella media è 1819,10. La spesa mensile mediana è 1276,55 e quella media è 1247,34. La spesa mensile mediana è 1141,60 e quella media è 1247,33. La spesa mensile mediana è 1141,60 e quella media è 1907,30.

Data la seguente sequenza di osservazioni relativa a una variabile quantitativa discreta -1 0 1 2 -3 -2 4 3 1 5 , a quanto corrisponde il terzo quartile?. 1. -1. 0. 3.

E’ vero che la distanza interquartile IQR (o Inter Quartile Range), è definita come differenza tra Q3 e Q1, che coincide con l’ampiezza dell’intervallo in cui sitrova almeno il 10% dei dati?. Non sempre. Mai, poichè la distanza interquartile IQR coincide con l’ampiezza dell’intervallo in cui si trova almeno il 50% dei dati. Si è corretto. La distanza interquartile IQR coincide con l’ampiezza dell’intervallo in cui si trova almeno il 90% dei dati.

A cosa serve un box plot in statistica?. A calcolare le frequenze delle distribuzioni. A verificare la simmetria oppure l’asimmetria della distribuzione osservata. A calcolare la moda della distribuzione osservata. A verificare la correttezza della media della distribuzione.

Data la seguente sequenza di osservazioni relativa a una variabile quantitativa discreta -1 0 1 2 -3 -2 4 3 1 5 ,a quanto corrisponde il primo quartile?. -1. 2. 0. 5.

Cosa è un quartile?. Il quartile è un indice qualitativo. Il quartile è un indice di dispersione che fornisce informazioni sulla distribuzione di un carattere statistico quantitativo. Il quartile è un indice di posizione che fornisce informazioni sulla distribuzione di un carattere statistico quantitativo. Una volta ordinati i dati, i quartili sono i tre valori che dividono l’insieme dei dati in quattro intervalli di uguale numerosità. Il quartile è un indice di dispersione che fornisce informazioni sulla distribuzione di un carattere statistico qualitativo.

Cosa esprime la deviazione standard?. una misura di dispersione che si ottiene come media dei quadrati degli scarti dalla media aritmetica. una relazione tra due variabili quantitative. una relazione tra variabili qualitative. è una misura di dispersione ottenuta dalla radice quadrata della varianza.

Cosa è la varianza?. è un indice di posizione non centrale. è un indice di posizione non centrale. è una misura di dispersione che si ottiene come media dei quadrati degli scarti dalla media aritmetica. è un indice di posizione centrale.

Supponendo che la media pro capite del P.I.L delle regioni italiane nel 2022, sia stata di 29934,34 euro con varianza pari a 78424739,995,qual è stata la deviazione standard ?. 18000. 0. 16500. 8855.77439.

Qual è la varianza campionaria della seguente successione di numeri: 100, 102, 104, 110, 114, 116, 118, 120?. 1102. 162. 15. 59.14.

Qual è la deviazione standard campionaria della seguente successione di numeri: 100, 102, 104, 110, 114, 116, 118, 120?. 102.47. 98.2. 7.69. 14.7.

Si considerino i seguenti dati che rappresentano gli stipendi annuali espressi in migliaia di euro guadagnati da 42 persone(Stipendi 27, 28 29, 30, 31 ,32, 34 ,36, 37, 40) con frequenza rispettivamente di 4, 1 ,3 ,5 ,8, 10, 5, 2, 3 ,1. Quale è la deviazione standard campionaria?. 6. 0. 2.89. 56.9.

E’ corretto dire che la deviazione standard è influenzata dall’ordine di grandezza dei dati ed ha la stessa unità di misura dei dati?. No. Non si può’ stabilire. Qualche volta. si.

Un gruppo di studenti ha conseguito nel corso di Lettere un voto medio di 109,4 con una deviazione standard 0.8944 e 101 ad economia con deviazione standard 7.5498.C’è minore variabilità di voto a Economia o a Lettere?. La minore varibilità è a lettere poiché il coefficiente di variazione è pari a 0.0082,mentre ad economia à uguale 0.0748. La minore varibilità è a economia poiché il coefficiente di variazione è pari a 0.0082,mentre ad lettere è uguale 0.948. La minore varibilità è a lettere poiché il coefficiente di variazione è pari a 0.019,mentre ad economia à uguale 0.748. Nessuna delle precedenti risposte.

Nel calcolo della varianza per dati raggrupati in classi,cosa è utile conoscere?. La mediana. I quartili. Le percentuali delle classi. Il valore centrale delle classi.

Quando si utilizza il coefficiente di variazione?. Quando si vuole identificare la variabilità di due o più variabili con uguali unità di misura. Quando si vuole determinare la somma tra differenti campioni . Quando si vuole calcolare la media di due o più variabili con uguali unità di misura. Qquando si vuole determinare la variabilità tra differenti campioni ed identificare la variabilità di due o più variabili con diverse unità di misura.

Confrontando la media con la mediana, si puo’ capire se una distribuzione è simmetrica?. Si. Si, se viene calcolata anche la deviazione standard della distribuzione. Si se la mediana è uguale a 3. No, mai.

In base alla nota diffusa dalla Confcommercio sulle economie regionali del 2023,il la media del pil procapite espressa in migliaia di euro 2023 e’ pari a 44,62,mentre la mediana e’ pari 34,2.Cosa significa?. La mediana è influenzata da valori estremi , ma il pil procapite in realta’ è piu’ basso. La media è influenzata da valori estremi ,ma il pil procapite in realta’ è piu’ basso. La media è influenzata da valori estremi, ma il pil procapite in realta’ è piu’ alto. Non è possibile tale divario tra media e mediana.

In base alla nota diffusa dalla Confcommercio sulle economie regionali del 2023,il la media del pil procapite espressa in migliaia di euro 2023 e’ pari a 44,62,mentre la mediana e’ pari 34,2.Che tipo di distribuzione è?. Asimmetrica negativa. Asimmetrica positiva. Simmetrica. Nessuna delle precedenti risposte.

Se in una famiglia ,la media dei componenti è 5,la mediana è 4 e la moda 4,cosa significa graficamente?. Ci sono più osservazioni alla destra della media. Ci sono più osservazioni alla sinistra della media. Ci sono più osservazioni al centro. Nessuna delle precedenti risposte.

Con quale distribuzione si puo’ rappresentare il numero di laureati in una nazione?. Un istogramma. Nessuna delle precedenti risposte. Un grafico a barre. Una spezzata.

Se la curtosi di una distribuzione gaussiana è negativa, cosa significa?. Significa che la distribuzione ha una forma piu’ appiattita rispetto alla normale ed è mesocurtica. Significa che la distribuzione ha una forma piu’ appiattita rispetto alla normale ed è platicurtica. Nessuna delle precedenti risposte. Significa che la distribuzione ha una forma uguale alla normale.

Cosa indica la curtosi?. la curtosi indica una linea spezzata. la curtosi indica una un diagramma a barre. La curtosi (dal greco kurtós, gobba) in statistica indica quanto una distribuzione di dati si allontani da una curva normale standardizzata (cioè se è, rispetto a questa, più “schiacciata” o meno “schiacciata”). la curtosi indica una semiretta.

Se la curtosi di una distribuzione gaussiana è positiva, cosa significa?. Significa che la distribuzione ha una forma meno appiattita rispetto alla normale ed è leptocurtica. Ssignifica che la distribuzione ha una forma uguale alla normale. Significa che la distribuzione ha una forma rettangolare. Significa che la distribuzione ha una forma piu' appiattita rispetto alla normale .

In base ai dati Istat del 2022/2023, l’eta media della popolazione italiana e’ di 45,62 e l’eta’ mediana è di 45,93 con un minimo di 42,49 in Campania ed un massimo di 48,72 in Liguria ; l’asimmetria è pari a -0,197.Che significa?. La distribuzione è simmetrica. La distribuzione ha un’asimmetria negativa con una curva di frequenza più lunga a sinistra del massimo centrale. La distribuzione ha un’asimmetria positiva. La distribuzione è platicurtica.

In base ai dati Istat del 2022/2023 ,il Prodotto interno lordo pro capite in Italia risulta avere una media di 330250 ed una mediana di 342000,con un minimo di 19600 euro in Calabria ed un massimo in Trentino di 51000 euro una curtosi di -0,995.Che forma ha?. Leptocurtica. Non si puo’ stabilire. Mesocurtica. Platicurtica.

Quale tra le seguenti affermazioni è vera riguardo l'Indice di Gini?. È sempre compreso tra 0 e 2. È calcolato solo per le nazioni sviluppate. Maggiore è l'Indice, maggiore è la disuguaglianza. Non può essere misurato in scale diverse.

Cosa è l’indice di Gini?. È una misura statistica che rappresenta la deviazione standard e del reddito di un campione. È un metodo di calcolo della mediana . È un tipo di tassa. È una misura statistica che viene utilizzata per valutare la concentrazione del reddito e la disuguaglianza all'interno di una popolazione.

Come varia Il rapporto di concentrazione di Gini ?. tra -1 e +1. Tra 0 e piu’ infinito . tra 0 ed 1. tra -1 e 0.

Se il rapporto di concentrazione di Gini è pari a 1, in quale situazione ci troviamo?. Nessuna delle precedenti risposte. Massima concentrazione. Perfetta equidistribuzione. Uguaglianza economica.

Con riferimento alla seguente distribuzione del numero di cellulari posseduti da 4 famiglie ,che valore ha il rapporto di concentrazione? Famiglie Cellulari Rossi 2 Bianchi 2 Verdi 2 Neri 2. 0.987. 0.801. 1. 0.

Secondo i dati (estratti a febbraio 2024 dall’istituto nazio-nale di statistica) di omogeneità nella distribuzione del reddito netto familiare calcolati in tutte le regioni italiane, l’indice del Gini piu’alto, è quello della Calabria pari a 0,320. Che significa?. Indica uguaglianza economica. Le informazioni non sono sufficienti per rispondere correttamente. Bisogna calcolare la media del reddito e stabilire successivamente. Indica la maggiore disuguaglianza economica.

Cosa significa che l’indice di Gini varia tra 0 ed 1?. 0 indica che in una società nessuno ha reddito ed 1 indica che una persona ha tutto il reddito e tutti gli altri non ne hanno. 0 indica che in una società tutti hanno un reddito alto ed 1 indica che solo una persona non ha reddito. Lo zero indica che tutti in una società hanno lo stesso reddito,1 indica che una persona ha tutto il reddito e tutti gli altri non ne hanno. Nessuna delle precedenti risposte.

Se la concentrazione è nulla,con cosa coincide la curva di Lorenz ?. Con la disuguaglianza sociale. Con la retta di equidistribuzione. Con i cateti del triangolo. Con una semiretta.

Qual è l’obiettivo della la curva di Lorenz ?. Dimostrare la disuguaglianza sociale. Dimostrare la crescita economica. Dimostrare la distribuzione dei consumi. Dimostrare la disuguaglianza economica.

Quale delle seguenti affermazioni è vera riguardo alla curva di Lorenz?. È sempre una linea spezzata. È sempre lineare. Può essere utilizzata per analizzare la disuguaglianza in diversi settori. È utilizzata solo in economia.

Qual è un indicatore comune derivante dalla curva di Lorenz?. Indice di Gini. Tasso di interesse. Tasso di crescita demografica. Pil pro capite.

Cosa rappresenta nella curva di Lorenz la semiretta a 45° uscente dall’origine?. La semiretta a 45° uscente dall’origine rappresenta il reddito mediano. La semiretta a 45° uscente dall’origine rappresenta la curva di perfetta disuguaglianza. La semiretta a 45° uscente dall’origine rappresenta il reddito medio. La semiretta a 45° uscente dall’origine rappresenta la curva di perfetta uguaglianza.

Che relazione c’è tra la curva di Lorenz e l’indice di Gini?. Sia l’indice di Gini,sia la curva di Lorenz,misurano le mediane dei redditi di un paese. Sia l’indice Gini ,sia la curva di Lorenz sono metodi per identificare le disuguaglianze di reddito in un determinato paese. Non ci sono relazioni. Sia l’indice di Gini,sia la curva di Lorenz misurano la deviazione standard dei redditi di un paese.

Cosa rappresenta la curva di Lorenz?. L’analisi delle esportazioni. La riduzione tra inflazione e tasso di interesse. La curva di Lorenz rappresenta la relazione tra la quota percentuale di reddito cumulata degli individui e larispettiva quota percentuale cumulata di reddito. Nessuna delle precedenti risposte .

Le aziende di una certa provincia e di un certo settore sono state classificate per numero di addetti; Il rapporto di concentrazione è pari a 0,426. Cosa si deduce?. Si osserva un basso grado di concentrazione degli addetti per azienda. Si osserva un alto grado di concentrazione degli addetti per azienda. Si osserva un discreto grado di concentrazione degli addetti per azienda. Nessuna delle precedenti risposte.

Cosa misura la covarianza ?. È un rapporto tra 2 variabili. La covarianza misura quanto due variabili si muovono insieme: in particolare, se si muovono nella stessa direzione (covarianza positiva) o in direzioni opposte (covarianza negativa). La covarianza misura la mediana di due variabili . un indice che permette di verificare una relazione non lineare tra 3 variabili statistiche, X e Y.

Nella tabella che segue sono riportati i voti di Statistica e matematica di un gruppo di studenti.Qual è la covarianza campionaria ? statistica matematica 21 20 21 21 27 24 21 24 29 28 26 27. 2.3. 9.4. 4.3. 3.1.

Qual è la differenza tra varianza e covarianza?. La varianza è una misura che indica la posizione di un set di dati, mentre la covarianza è un indice di forma tra due variabili . La varianza è una misura che indica la posizione di un set di dati, mentre la covarianza misura la forza della relazione tra due variabili. La varianza indica la dispersione o la variabilità di 2 mediane , mentre la covarianza misura la relazione tra due variabili. La varianza indica la dispersione o la variabilità di un set di dati rispetto alla media, mentre la covarianza misura la forza e la direzione della relazione congiunta tra due variabili.

In un campione di 7 famiglie è stato rilevato il reddito medio mensile in migliaia di euro (variabile x)ed il numero di giorni di vacanza effettuati nel medesimo anno (variabile y) X 7,7 3,3 6,1 3,4 7,4 5,2 8,9 Y 30 15 21 18 25 16 35 Qual è la covarianza?. 67.3. 34.8. 10.233. 14.91.

Se la covarianza tra i due rendimenti azionari è positiva ,cosa significa?. Significa che quando il titolo X ha avuto un rendimento elevato, lo ha avuto anche Y. Significa che il titolo x varia in direzione opposta al titolo y. Significa che quando il titolo X ha avuto un rendimento positivo,Y è uguale a 0. Significa che quando il titolo X ha avuto un rendimento negativo,Y è uguale a 0.

Calcolare la covarianza campionaria delle seguenti variabili: X 7,7 3,3 6,1 3,4 7,4 5,2 8,9 4,5 1,9 Y 30 15 21 18 25 16 35 36 38. 9.1. 3.1625. 67.3. 10.3.

Se si vuole studiare la relazione tra il numero di anni d’istruzione di alcune coppie di conviventi,cosa è opportuno calcolare ?. Il coefficiente di correlazione. Il coefficiente di variazione. Le frequenze cumulate percentuali. Le frequenze cumulate.

Cosa indica la correlazione lineare?. La correlazione lineare indica l’indipendenza di 2 variabili. La correlazione lineare indica la dipendenza massima di 4 variabili. La correlazione lineare indica la tendenza che hanno due variabili (X e Y) a variare insieme ovvero, a covariare. La correlazione indica la tendenza che hanno almeno 9 variabili a covariare.

E’ corretto dire che una relazione è di tipo lineare se, rappresentata su assi cartesiane, si avvicina alla forma di una parabola?. No ,una relazione è di tipo lineare se la forma assomiglia ad una retta. No,assomiglia ad una distribuzione gaussiana. Una relazione è di tipo lineare se la forma assomiglia ad una spezzata. Si.

Se all’aumentare dei risparmi di un campione di persone , diminuiscono anche i loro rendimenti ,che tipo di relazione si ha?. Una relazione non lineare. Una relazione con forma a campana. Una relazione lineare inversa. Una relazione lineare diretta.

Che differenza c’è tra il coefficiente di correlazione del Pearson e di Spearman ?. Il coefficiente di correlazione di Spearman misura la forza e la direzione della relazione tra due variabili quantitative,quello di Pearson misura scale ordinali. Non ci sono differenze . Nessuna delle precedenti risposte. Il coefficiente di correlazione di Pearson si utilizza per le misurazioni quantitative , quello di Spearman per le misurazioni ottenute da scale ordinali.

il coefficiente di correlazione serve a calcolare una relazione di causa effetto?. A volte. Nessuna delle precedenti risposte. No. Si.

Un indagine statistica ha rilevato contemporaneamente il reddito e la spesa per il vitto di dieci famiglie ottenendo una correlazione pari ad r=0,940. Che significa?. significa che esiste relazione lineare positiva molto debole. significa che esiste una relazione lineare positiva molto forte, quasi perfetta. significa che esiste una relazione lineare negativa molto forte. significa che esiste una relazione lineare positiva molto forte, quasi perfetta.

Sono stati rilevati un insieme di valori di tempo espresso in minuti e temperature espresse in gradi relativi ad un campione di 6 cicli produttivi. ). Qual è ilnvalore dell’indice di correlazione lineare del Pearson? Tempo(minuti) 2,59 3,35 3,31 2,97 2,67 2,71 Temperatura(gradi) 3,73 3,48 3,50 3,58 3,65 3,67. r=-0,19. r=-0,981. r=0,69. r=-0,37.

Qual è la formula per calcolare il coefficiente di correlazione di Pearson in una generica popolazione?. σ_X/σ_Y. σ_y/(σ_X⋅). (Cov(X,Y))/(σ_X⋅σ_Y ). σ_X/(Cov(X,Y)).

Cosa è il coefficiente di correlazione lineare ?. Il coefficiente di correlazione r è un indice di posizione statistico, quindi un numero, che varia tra – 1 ed +1. Il coefficiente di correlazione r è un indice statistico, quindi un numero, che varia tra – 1 e 0. Il coefficiente di correlazione r è un indice di posizione statistico, quindi un numero, che varia tra 0 ed +1. Il coefficiente di correlazione r è un indice statistico, quindi un numero, che varia tra – 1 ed +1.

Se r coefficiente di correlazione del Pearson, si avvicina a -1, la correlazione lineare come può essere definita?. Fortemente positiva. lineare positiva. Debole. lineare negativa.

Per un collettivo di n = 6 imprese sono state rilevate le modalità dei caratteri numero di dipendenti ( X ) e fatturato (Y ). Qual è il valore dell’indice di correlazione lineare del Pearson? Dipendenti Fatturato Colonna1 Colonna2 15 9,2 10 5,2 8 4,5 7 6,8 12 8,3 9 7,5. 0.37. 0.1. 0.711. 0.89.

Quando si utilizza il coefficiente di correlazione di Spearman?. Il coefficiente di correlazione di Spearman si utilizza quando vengono misurate scale numeriche a intervalli o rapporti equivalenti. Il coefficiente di correlazione di Spearman si utilizza quando vengono misurate scale dicotomiche. Il coefficiente di correlazione di Spearman si utilizza quando vengono misurate scale ordinali. Nessuna delle precedenti risposte_.

Quale affermazione è vera riguardo al coefficiente di correlazione di Pearson?. Ignora la relazione tra variabili. E’ sempre positivo. Rappresenta solo relazioni lineari. Utlizza dati ordinali.

Un gruppo di 26 studenti ha sostenuto sia l’esame di statistica,sia l’esame di matematica;il coefficiente di correlazione tra i voti dei due esami è pari a r=0,82.Che significa?. Nessuna delle precedenti risposte. Significa che all’aumentare del voto in statistica , il voto in matematica dimunuisce. Significa che all’aumentare del voto in statistica ,aumenta anche il voto in matematica. Significa che al diminuire del voto in statistica ,diminusce il voto in matematica.

Quando due caratteri si dicono connessi?. due caratteri si dicono tra loro connessi quando il loro prodotto è uguale a 0. Due caratteri si dicono tra loro connessi quando le modalità di un carattere influenzano il manifestarsi delle modalità dell’altro. Due caratteri si dicono tra loro connessi quando le modalità di un carattere non influenzano il manifestarsi delle modalità dell’altro. nessuna delle precedenti risposte.

Cosa è una distribuzione doppia in statistica?. una distribuzione doppia in statistica è una distribuzione delle frequenze di due caratteri, qualitativi o quantitativi, rilevati per ogni unità statistica. una distribuzione doppia in statistica è una distribuzione delle frequenze di un carattere quantitativo. una distribuzione doppia in statistica è una distribuzione delle frequenze di un carattere sconnesso. nessuna delle precedenti risposte.

Quale tra queste situazioni, puo’ essere studiata da una connessione statistica?. Su una popolazione formata da 15 persone sono stati rilevate le mediane delle età (X) e le città di nascita (Y). Su una popolazione formata da 15 persone sono stati rilevate le medie delle età (X) e le altezze(Y). Su una popolazione formata da 15 persone sono stati rilevate le età (X) e le mediane delle altezze (Y). Su una popolazione formata da 15 persone sono stati rilevati due caratteri: età (X) e città di nascita (Y).

Quale tra queste,potrebbe essere una situazione di indipendenza statistica?. la conoscenza del sesso di un individuo consente di avere una previsione attendibile della sua età o della sua religione. nessuna delle precedenti risposte. la conoscenza del sesso di un individuo non consente di avere una previsione attendibile della sua età o della sua religione. la conoscenza del sesso di un individuo implica una dipendenza dalla sua età o dalla sua religione.

Quando si ha una perfetta interdipendenza tra due variabili x ed y ?. Si ha quando ad ogni modalità del carattere y corrispondono 0 modalità di x. Si ha quando ad ogni modalità del carattere X corrisponde una e una sola modalità di Y e,ad ogni modalità del carattere Y non corrisponde una ed una sola modalità di X. Si ha quando ad ogni modalità del carattere X corrisponde una e una sola modalità di Y e,ad ogni modalità del carattere Y corrisponde una ed una sola modalità di X. Si ha quando ad ogni modalità del carattere X corrispondono 2 modalità di Y .

Cosa la connessione in statistica?. la connessione è lo studio dei rapporti tra caratteri qualitativi. la connessione è lo studio della dipendenza tra caratteri quantitativi;. la connessione è lo studio dell’indipendenza tra medie. la connessione è lo studio delle relazioni fra caratteri di cui almeno uno qualitativo o mutabile.

Perché si utilizza l’indice di associazione normalizzato V di Cramer ?. L’indice V di Cramer si utilizza per stabilire la forza dell’associazione tra due variabili qualitative. L’indice V di Cramer si utilizza per stabilire la forza dell’associazione tra 4 variabili quantitative. L’indice V di Cramer si utilizza per stabilire la forza dell’associazione tra 3 variabili quantitative. L’indice V di Cramer si utilizza per stabilire la forza dell’associazione tra due variabili quantitative.

Se l’indice di associazione normalizzato V di Cramer è pari ad 1,che significa ?. Perfetta indipendenza tra 3 caratteri. Perfetta indipendenza tra due caratteri X ed Y. Perfetta indipendenza tra i caratteri X ,Y, e dipendenza con un terzo carattere Z. Perfetta dipendenza tra due caratteri X ed Y.

Avendo a disposizione una tabella con la classificazione delle scuole frequentate ed il numero di iscritti all’universita’, quale indice è corretto calcolare per misurare la relazione tra le due variabili?. Il coefficiente di correlazione. L’indice di connessione 〖 χ〗^2. La covarianza. La media.

Se l’indice chi quadro calcolato su due caratteri X ed Y assume valore 0, che significa?. Che i caratteri sono indipendenti. Nessuna delle precedenti risposte. Che i caratteri sono dipendenti. L’indice chi quadro non vale mai 0.

Se l’indice di associazione normalizzato V di Cramer è pari a 0,che significa ?. Perfetta dipendenza. Perfetta indipendenza tra i caratteri X ,Y, e dipendenza con un terzo carattere Z. Perfetta indipendenza tra due caratteri X ed Y. Perfetta dipendenza tra 3 caratteri.

Un collettivo di 70 donne e 60 uomini è stato intervistato circa l’abitudine al fumo ;per misurare la dipendenza dal carattere sesso,si e’ ottenuto il seguente risultato:chi quadrato uguale ad 1,0231.Cosa si deduce ?. L’attitudine al fumo non dipende dal sesso, la connessione è molto bassa. L’attitudine al fumo dipende dal sesso,ma la connessione è molto bassa. L’attitudine al fumo dipende dal sesso e, la connessione è molto alta. L’attitudine al fumo non dipende dal sesso.

Cosa è uno spazio campione?. L’insieme S di tutti i possibili esiti di un esperimento casuale è detto spazio campione dell’esperimento. L’insieme S di un esperimento casuale è detto spazio campione dell’esperimento. Nessuna delle precedenti risposte. L’insieme S di un esperimento non casuale è detto spazio campione dell’esperimento.

Supponiamo di conoscere le seguenti sulla probabilità del colore degli occhi di un individuo: P(occhi castani)=1/2; P(occhi azzurri)=1/8; P(occhi verdi)=3/8.Che tipo di eventi sono?. Eventi mutuamente esclusivi. Eventi uniti. Nessuno deì precedenti. Eventi compatibili.

Quale affermazione è corretta ,riguardo eventi mutuamente esclusivi?. Gli eventi che si escludono a vicenda sono quelli che possono verificarsi contemporaneamente. Il verificarsi di un evento comporterà il non verificarsi dell'altro,. Il verificarsi di un evento comporterà il verificarsi dell'altro. Nessuna delle precedenti risposte.

Qual è lo spazio campionario dei seguenti quesiti : 1) domani pioverà?;2) ll prossimo pezzo prodotto sarà difettoso?;3)al prossimo esame di statistica ,gli studenti saranno molti?. Lo spazio campionario è:S= (0,infinito). Lo spazio campionario è:S= (infinito,0). Lo spazio campionario è:S= (0 ,1). Lo spazio campionario è :S= (Sı , No).

Se estraiamo a caso uno studente di Economia e considero gli eventi : a) è maschio B e b) fuma .Gli eventi a e b sono mutuamente esclusivi?. sono eventi complementari. no. si. nessuno delle precedenti risposte.

Una classe di studenti di Statistica è formata da 200 persone di cui 120 sono femmine. Ci sono 60 maschi che provengono da Ragioneria. Ci sono in totale 90 studenti che non hanno studiato Ragioneria. Supponiamo di estrarre a caso uno studente.Qual è la probabilità di selezionare una femmina?. 0.6. 0.1. 0.9. 0.2.

Se si lanciano contemporaneamente due dadi regolari e si osservano i punteggi (da 1 a 6) che compaiono sulle due facce, qual è la probabilità che la somma dei punteggi ottenuti sia un numero superiore a 9?. Sette diviso trentasei. otto diviso trentasei. Dieci diviso trentasei. Sei diviso trentasei.

Due tifosi A e B fanno una scommessa di 10 euro sull’esito di una partita di basket. B scommette sulla vittoria e la sua posta è di 7 euro, mentre A scommette sulla sconfitta e la sua posta è di 3 euro.Qual è la probabilità che B attribuisce alla sconfitta?. 0. 1 /10=0,1. 4/10=0,4. 3/10=0,3.

Dato lo spazio campionario : ={1,2,3,4,5,6 } ,nel lancio di un dado, posto E ={ uscita di un numero pari} qual è l’evento complementare?. l’evento complementare è uguale ad E’ ={4,5,6}. l’evento complementare è uguale ad E’ ={numero dispari}. l’evento complementare è uguale ad E’ ={1,2,3}. l’evento complementare è uguale ad E’ ={numero pari}.

Che differenza c’è tra probabilita’ classica e probabilita’ statistica?. la teoria classica della probabilita' e' una teoria "a priori"( rapporto fra il numero dei casi favorevoli usciti ed il numero dei casi possibili);mentre la probabilita' statistica di un evento casuale (aleatorio) e' un numero “aposteriori” che esprime la frequenza relativa dell'evento in un gran numero di prove eseguite nelle stesse condizioni. la teoria classica della probabilita' e' una teoria "a posteriori ,mentre la probabilita' statistica di un evento condizionato (aleatorio) e' un numero “a priori” . La teoria classica della probabilita' e' una teoria "a priori ,mentre la probabilita' statistica di un evento condizionato (aleatorio) e' un numero “a posteriori”. Non ci sono differenze.

Lanciando un dado, qual è la probabilità che esca un 6 o un numero dispari?. P= E1 unito ad E2 = p E1 + p E2=1/6+9/6=4/6=2/3. Nessuna. P= E1 unito ad E2 = p E1 + p E2=1/6+3/6=4/6=2/3. P= E1 unito ad E2 = p E1 + p E2=5/6+1/6=4/6=8/9.

Una rana depone 2000 uova, dalle quali riescono a nascere solo 600 girini e di questi solo 50 raggiungono la fase adulta di rana. Qual è la probabilità (frequentista) che da un uovo deposto nasca un girino. Un girino nasce con una probabilità di 600/2000=3/10. Un girino nasce con una probabilità di 200/2000=1/10. Un girino nasce con una probabilità di 1000/2000=1/2. Un girino nasce con una probabilità di 2000/2000=1.

Estraendo a caso 2 carte da un mazzo di 52, qual è la probabilità che entrambe siano fiori se gli eventi sono indipendenti e se vengono reinserite nel mazzo?. 12/51. 10/51. 13/52. Nessuna delle precedenti risposte.

Dato un esperimento che consiste nell’estrarre 3 palline con ripetizione da un’urna che contiene 50 palline di cui 20 bianche, 18 nere e 12 rosse, qual è la probabilità che si verifichino gli eventi A “tutte palline bianche”?. 0. 0.79. 0.9. 0.064.

” Se piove(evento A)aumenta la probabilità che una persona porti un ombrello (evento B)”.Che tipo di eventi sono?. Dipendenti. equivalenti. uguali a 0. indipendenti.

Estraiamo due carte da un mazzo di 52 carte, sperando che siano due assi.Alla prima estrazione è uscito un asso.Qual è la probabilità che alla seconda estrazione esca nuovamente un asso?. 0. 1. 0.008. 0.057.

Considerando due urne contenenti entrambe palline bianche e nere, la probabilità di estrarre una pallina nera da un'urna , che tipo di evento è?. È un evento mutuamente esclusivo. Dipendente. Nessuno delle precedenti risposte. Iindipendente.

In un Gran Premio di Formula 1 la probabilità di pioggia è del 30%. La probabilità che il pilota Mazzacane vinca se piove è dello 40%, e dello 10% se non piove. Qual è la probabilità che vinca Mazzacane?. p(M)=0.3*0.4+0.7*0.2=0,26. p(M)=0.3*0.4+0.7=0,82. p(M)=0.3*0.4+0.7*0.1=0,19. p(M)=0.3*0.4+0.7*0=0.

Quale tra queste, rappresenta una probabilità condizionata?. Una probabilità condizionata è che un individuo non restituisca un mutuo. Nessuna delle precedenti risposte. Una probabilità condizionata è che un individuo restituisca un mutuo sapendo che ha un lavoro a tempo indeterminato. Una probabilità condizionata è che un individuo restituisca un mutuo.

Baldo è un arciere che centra il bersaglio 1 volta su 6 edice la verità 4 volte su 5.Oggi ha lanciato una freccia e hadichiarato "CENTRO!"Qual è la probabilità che abbia fatto davvero centro?. 0 perché: (0)/(1/6 x 4/5+5/6 x 1/5)=0. 4/9 perché: (1/6 X 4/5)/(1/6 x 4/5+5/6 x 1/5)=4/9. 1/9 perché: (1/6 X 1/5)/(1/6 x 4/5+5/6 x 1/5)=1/9. 1 perché: (1/6 X 4/5)/(1/6 x 4/5)=1.

Si stima che il 30% degli adulti negli Stati Uniti siano obesi, che il 3% siano diabetici e che il 2% siano sia obesi che diabetici. Qual à la probabilità che un individuo scelto casualmente sia diabetico se obeso? Il testo ci dice che P(O) = 0.30, P(D) = 0.03 e che la loro intersezione è pari a 0,02. P(D|O)=(P(O ∩ D) )/(P(O))=(0,02 )/0,30=0,067. P=0,867. 0. 0.9677.

Come si puo’ definire il teorema di Bayes?. Teorema del prodotto delle cause. Teorema della somma. Teorema di probabilita’ delle cause. Nessuna delle precedenti risposte.

Cosa è piu’ indicato calcolare ,mediante il calcolo combinatorio?. Indici di variabilità. Indici di dispersione. Raggruppamenti,disposizioni,permutazionizionicombinazioni. Indici di posizione.

Cosa studia il calcolo combinatorio ?. Il calcolo combinatorio è il settore disciplinare che studia i modi di dividere oggetti appartenenti a uno o più insiemi finiti. Nessuna delle precedenti risposte. Il calcolo combinatorio studia i modi di scegliere, raggruppare e ordinare oggetti appartenenti a uno o più insiemi finiti, con l’obiettivo finale di enumerare i possibili raggruppamenti o ordinamenti. Il calcolo combinatorio è il settore disciplinare che studia i modi di sommare oggetti appartenenti a uno o più insiemi finiti.

Cosa indica il fattoriale di un numero?. Il fattoriale del numero n indica un rapporto tra numeri interi . Il fattoriale del numero n indica un rapporto tra numeri relativi. Il fattoriale del numero n indica il numero delle possibili permutazioni di un insieme contenente n elementi non ripetuti. Il fattoriale del numero n indica il numero delle possibili somme di un insieme contenente n elementi ripetuti.

Come si calcola il fattoriale di un numero ?. Il fattoriale di un numero naturale è una somma cumulata di numeri. Il fattoriale di un numero naturale è il prodotto di un numero per tutti i suoi antecedenti. Il fattoriale di un numero naturale è una somma retro cumulata tra numeri. Il fattoriale di un numero naturale è il rapporto tra numeri.

Se si ha il seguente insieme costituito dalle tre lettere ABC (o dai tre numeri naturali 1, 2, 3), qual è il valore del fattoriale? ABC ACB BAC BCA CAB CBA 123 132 213 231 312 321. 6 , perché il fattoriale di 3!=3per2per 1=6. 9, perché il fattoriale di 3!=9. 18 , perché il fattoriale di 3x6!=18. 15 perché il fattoriale di 3x5!=15.

Cosa sono le disposizioni semplici?. Nessuna delle precedenti risposte. Si chiama disposizione, una sequenza ordinata di k oggetti estratti da una collezione di n oggetti non distinti . Si chiama disposizione semplice, una sequenza ordinata di k oggetti distinti estratti da una collezione di n oggetti distinti (per cui k n è minore o uguale ad n ) con la non–ripetibilità degli elementi all’interno della sequenza. Si chiama disposizione, una sequenza non ordinata di k oggetti.

Dato l’insieme :(1,2,3,4,5)Quanti numeri di 2 cifre distinte si possono formare?. D_(9,2)=9x8=72. D_(5,3) =5x4x3=60. Nessuna delle precedenti risposte. D_(5,2)=5x4=20.

Quanti numeri diversi ,di due cifre possono formarsi con le cifre 4 e 7?. 0. D_(5,2)=5^2=25. D_(2,2)=2^2=4. D_(4,2)=4^2=16.

Quante colonne occorrerebbe giocare al totocalcio per essere certi di fare 13?. D_(2,13)=3^13=1594. D_(3,13)=3^13=1.594.323. D_(3,13)=3^13=1.63. D_(3,13)=3^13=19.

Dato l’insieme :(1,2,3,4,5)Quanti numeri di 3 cifre non necessariamente diverse si possono formare?. D_(2,2)=2^2=4. D_(2,3)=2^3=8. D_(5,3)=5^3=125. D_(5,2)=5^2=25.

Quante possibili segnalazioni si possono fare allineando 11 bandiere,di cui 4 rosse,3 verdi,2 bianche e 2 nere?. 0. P=69300. 360. 64.

Quante permutazioni con ripetizione si possono formare con le lettere c c q?. 39. 34. 12. 3.

Cosa è un anagramma?. Nessuna delle precedenti risposte. Sostituzione di una parola, o di una frase, con un’altra parola, o frase, nella quale le lettere che compongono la prima sono le stesse ma in posizione scambiata. Sostituzione di una parola, o di una frase, con un’altra parola, o frase, nella quale le lettere che compongono la prima sono diverse, ma in posizione uguale. Somma di una parola, o di una frase, con un’altra parola, o frase.

Sette persone fanno una gara di corsa .Quanti sono i possibili ordini di arrivo?. P7=7!=7per 7=49. P3=3!= 3 per 2 per 1=6. P7=7!=7per 6per 5per 4 per 3 per 2 per 1=5040. P4=4!=4 per 3 per 2 per 1=24.

Quanti anagrammi (anche senza significato) posso fare con le lettere della parola rame?. P4 = 4!=4·3· = 12. P4 = 4!=4·3·2·1 = 24. P5 = 5!=5x4x3x2 = 120. P4 = 4!=+·3·+2+1 = 10.

Cosa sono le permutazioni?. Le permutazioni di n elementi distinti sono tutti i possibili raggruppamenti contenenti la totalità degli n elementi dati ,in cui conta solo l’ordine con cui si dispongono. Le permutazioni di n oggetti distinti sono tutti i possibili raggruppamenti contenenti un piccolo numero di oggetti. Le permutazioni di n oggetti distinti sono tutti i possibili raggruppamenti contenenti un grande numero di oggetti. nessuna delle precedenti risposte.

Avendo a disposizione 7 liquori, quanti cocktails si possono preparare,mescolando in parti uguali tre di essi?. 0. 1.4. 2.33. 35.

Cosa è una combinazione con ripetizione di n elementi presi a k a k ?. È un qualunque sottoinsieme di k elementi di un dato insieme di n elementi, tutti distinti tra loro,in cui l’ordine degli oggetti non conta ed in cui ogni elemento può figurare piu’ volte in un raggruppamento. Nessuna delle precedenti risposte. È un qualunque sottoinsieme di k elementi di un dato insieme di n elementi non distinti tra loro, in cui ogni elemento può figurare piu’ volte in un raggruppamento. È un qualunque sottoinsieme di k elementi di un dato insieme di n elementi , tutti distinti tra loro, in cui l’ordine degli oggetti conta ed in cui ogni elemento non può figurare piu’ volte in un raggruppamento.

In un gioco di carte, quante combinazioni di 4 carte possiamo formare da un mazzo di 52 carte, senza ripetizione?. 279. 0. 48. 270725.

Cosa è una combinazione semplice di n elementi presi a k a k,?. È un qualunque sottoinsieme di k elementi in cui l’ordine degli oggetti non conta . È un qualunque sottoinsieme di k elementi di un dato insieme di n elementi ,tutti distinti tra loro,in cui l’ordine degli oggetti non conta ed in cui ogni elemento non può figurare piu’ volte in un raggruppamento. Nessuna delle precedenti risposte. È un qualunque sottoinsieme di k elementi di un dato insieme di n elementi in cui ogni oggetto può figurare al massimo 4 volte in un raggruppamento.

Nel gioco del Poker vengono distribuite a ciascun giocatore 5 carte su 32. In quanti modi diversi si possono ricevere le carte ?. C=32. C=201376. C=0. C=5.

La probabilità che il tempo di un volo sia compreso tra 120 e 130 minuti ,con un ritardo di 12 minuti,che tipo di distribuzione è?. Qualitativa . Nessuna delle precedenti risposte. Continua. Discreta.

Sia X la variabile: intervallo di tempo passato su facebook invece che a studiare.Che tipo tipo di variabile o mutabile è?. Mutabile ordinale. Quantitativa continua. Quantitativa discreta. Mutabile qualitativa.

Consideriamo l’esperimento del lancio di due monete, con spazio campionario S Testa e C Croce = {(T, T), (T, C), (C, T), (C, C)} e definiamo la variabile aleatoria X = "numero di teste T".Che tipo di distribuzione è?. Discreta. Nessuna delle precedenti risoste. È una distribuzione di dati qualitativa. Continua.

La classificazione dell’altezza espressa in centimetri, di un gruppo di persone, che tipo di distribuzione è?. Una distribuzione di probabilità pari a 0. Una distribuzione di probabilità continua. Una distribuzione di probabilità pari ad 2. Una distribuzione di probabilità discreta.

Si consideri il lancio di due dadi a 6 facce numerate: 1, 2, 3, 4,5,6. Che tipo di distribuzione è?. Una distribuzione di probabilità continua. Una distribuzione di probabilità pari ad 2. Una distribuzione di probabilità pari a 0. Una distribuzione di probabilità discreta.

Cosa sono le variabili aleatorie ?. Sono variabili che assumono dei valori casuali uguali ,determinati dall’esito di un esperimento. Sono variabili che assumono dei valori sempre uguali ad 1,determinati dall’esito di prove definite. Sono variabili che assumono dei valori casuali diversi,determinati dall’esito di un esperimento casuale e generalmente vengono indicate con X. Nessuna delle precedenti risposte.

Qual è la differenza tra la distribuzione di probabilità e la funzione di densità di probabilità?. Le funzioni di distribuzione di probabilità sono definite per le variabili casuali continue mentre le funzioni di densità di probabilità sono definite per le variabili casuali discrete. Le funzioni di distribuzione di probabilità sono definite per le variabili casuali discrete mentre le funzioni di densità di probabilità sono definite per le variabili casuali continue. Non ci sono differenze tra le funzioni di distribuzione di probabilità e le funzioni di densità di probabilità. Nessuna delle precedenti risposte.

Consideriamo il lancio di due monete. Sia X la variabile casuale che indica il numero di volte in cui è uscita testa. Lo spazio campione è: Ω = {TT, TC, CT, CC}.Qual è la distribuzione di probabilità,se X=1?. 1/4. 1/2. 1/8. 1.

In quali insiemi di numeri e che valori puo’ assumere la funzione di ripartizione?. È definita nell’insieme dei numeri complessi ed assume valori compresi tra 0 ed 1. È definita nell’insieme dei numeri razionali ed assume valori compresi tra 0 ed 1. È definita nell’insieme dei numeri reali ed assume valori compresi tra 0 ed 19. È definita nell’insieme dei numeri naturali ed assume valori compresi tra 0 ed 20.

Cosa è una distribuzione di probabilità discreta X ?. È una distribuzione in cui a ciascun valore assunto dalla Variabile Casuale X si fa corrispondere la probabilità dell’evento a cui il valore non è associato. Nessuna delle precedenti risposte. È una distribuzione in cui a ciascun valore assunto dalla Variabile Casuale X si fa corrispondere un valore qualsiasi. È una distribuzione in cui a ciascun valore assunto dalla variabile Casuale X si fa corrispondere la probabilità dell’evento a cui il valore è associato; pi è la probabilità che la variabile X assuma il valore xi.

Come si può definire la funzione di ripartizione ?. Nessuna delle precedenti risposte. La funzione di ripartizione F(X) di una variabile casuale x, fornisce la probabilita’ che x assuma un valore uguale ad un valore prefissato x. La funzione di ripartizione F(X) di una variabile casuale x, fornisce la probabilita’ che x assuma un valore non superiore ad un valore prefissato x. La funzione di ripartizione F(X) di una variabile casuale x, fornisce la probabilita’ che x assuma un valore superiore ad un valore prefissato x.

Qual è il valore medio della seguente variabile casuale? x 1 2 7 1/4 1/2 1/4. 8. 9. 3. 10.

Cosa è il valore medio o speranza matematica di una variabile casuale X?. Il valore atteso E(x) rappresenta la deviazione standard della variabile casuale X. il valore medio E(x) rappresenta il valore che in media ci si aspetta di ottenere in una ripetizione di prove dai cui esiti dipendono i valori di X. Il valore atteso E(x) rappresenta le frequenze della variabile casuale X. Il valore atteso E(x) rappresenta la varianza della variabile casuale X.

Cosa è la varianza di una distribuzione di probabilità?. La varianza di una distribuzione di probabilità è il prodotto di medie. La varianza di una distribuzione di probabilità è una somma di medie. La varianza di una distribuzione di probabilità è una misura della dispersione dei valori della variabile aleatoria x attorno al valore medio,con probabilita’ fx1,fx2,…f xn. La varianza di una distribuzione di probabilità è la radice quadrata dello scarto quadratico medio.

Un giocatore vince 5000 euro se ,lanciando un dado, realizza come punteggio un numero pari. Quale è la sua speranza matematica?. 10000 euro. 2500. 1000 euro. 11 euro.

La distribuzione di probabilità della variabile casuale X=punteggio ottenuto lanciando un dado a cosa corrisponde?. Corrisponde alla distribuzione di una media. Nessuna delle precedenti risposte. Corrisponde ad una distribuzione uniforme continua. Corrisponde ad una distribuzione uniforme discreta.

Che tipo di distribuzione rappresenta il lancio di una moneta?. È una distribuzione continua uniforme. È una distribuzione discreta qualsiasi. È una distribuzione discreta uniforme perché la probabilità di ottenere testa o croce in un lancio di moneta è la stessa. È una una distribuzione continua qualsiasi.

Quando si utilizza la distribuzione di probabilità uniforme?. La distribuzione uniforme di probabilità si utilizza per studiare fenomeni i cui esiti hanno tutti la stessa probabilità di verificarsi. La distribuzione uniforme di probabilità si utilizza per studiare fenomeni i cui esiti hanno tutti una probabilità pari a 0 di verificarsi. Nessuna delle precedenti risposte. La distribuzione uniforme di probabilità si utilizza per studiare fenomeni i cui esiti hanno tutti una sola probabilità di verificarsi.

In quale intervallo è definita una variabile casuale continua uniforme?. Nessuna delle precedenti risposte. Una a variabile casuale continua uniforme X è definita su un intervallo chiuso [a, b] e la sua probabilità è uniforme in [a, b]. Una a variabile casuale continua uniforme X è definita su un intervallo aperto. Una a variabile casuale continua uniforme X è definita su un intervallo tendente all’infinito.

Cosa è una variabile casuale uniforme discreta?. Una variabile è uniforme discreta se assume valori decimali compresi in un certo intervallo. Una variabile è uniforme discreta se assume valori interi compresi in un certo intervallo, ciascuno con probabilità diversa . Una variabile è uniforme discreta se assume valori interi compresi in un certo intervallo ,ciascuno con la stessa probabilità. Una variabile è uniforme discreta se assume valori interi compresi in un certo intervallo.

Che tipo di variabile è la poissoniana ?. La distribuzione di Poisson è una distribuzione di probabili-tà continua di un determinato numero di eventi frequenti. Nessuna delle precedenti risposte. La distribuzione di Poisson è una distribuzione di probabilità discreta di un determinato numero di eventi rari indipendenti che si verificano in un intervallo fisso di tempo o spazio. La distribuzione di Poisson è una distribuzione di probabili-tà discreta di un numero indefinito di eventi dipendenti.

Che tipo di variabile è la bernoulliana?. La bernoulliana è una variabile casuale discreta che descri-ve il verificarsi o meno di un evento, con probabilità di successo p e probabilita’ di insuccesso 1-p=q. La variabile di Bernoulli è una variabile casuale discreta che descrive il verificarsi o meno di tre eventi . La variabile di Bernoulli è una variabile casuale continua che descrive il verificarsi o meno di un evento. La variabile di Bernoulli è una variabile casuale che descri-ve il verificarsi o meno di due eventi.

Consideriamo la variabile aleatoria discreta X avente la seguente distribuzione di probabilità xi Pi 1 0,2 2 0,8 Totale 1 Quali sono il valore atteso e la varianza?. Valore atteso =8,8; varianza=〖(44,4)〗^2. Valore atteso =1,8; varianza=〖(0,4)〗^2. nessuna delle precedenti risposte. Valore atteso =0; varianza=0.

L’ammontare di 24 goal l’anno segnati da un giocatore in 20 partite, con quale distribuzione puo’ essere descritta?. Con una distribuzione discreta. Con una distribuzione continua. Con una distribuzione di Poisson. Con un indice di connessione.

Quale distribuzione puo’ essere utilizzata,per calcolare il numero di telefonate che giungono a un centralino in un periodo senza affollamento?. La distribuzione di Poisson. La distribuzione continua. La distribuzione binomiale. Nessuna delle precedenti risposte.

Qual è la probabilita’ che in 5 lanci di un dado non truccato il 3 si presenti mai?. 88. 0.96. 0.4019. 95.

Se il 20% dei bulloni prodotti da una certa macchina e’ difettoso, quale è la probabilita’ che, su 4 bulloni scelti a caso, uno sia difettoso?. 0.69. 0.12. 0.4096. 0.99.

Cosa è la distribuzione binomiale negativa?. La distribuzione binomiale negativa è una distribuzione di probabilità discreta che descrive il numero di prove necessarie per ottenere un certo numero di successi in una serie di prove indipendenti. La distribuzione binomiale negativa è una distribuzione di probabilità continua. Nessuna delle precedenti risposte. La distribuzione binomiale negativa è la distribuzione del numero di insuccessi prima di r successi .

Da un mazzo di 52 carte (13 di picche, 13 di cuori, 13 difiori e 13 di quadri) ne vengono estratte cinque con reinserimento. Si è interessati alla variabile casuale X che descrive il numero di carte di cuori ottenute nelle estrazioni. Che valori hanno il valore atteso e la varianza della variabile X?. Valore atteso 0,98 e varianza 0,30. Valore atteso 10 e varianza 100,78. Valore atteso:1,25 e varianza 0.9375. Valore atteso 0,20 e varianza 0,10.

Quale tra questi esempi ,rappresenta una binomiale ?. N interviste con risposte (SI/NO). Numero di carte di cuori ,diviso il numero totale di un mazzo di carte francesi. N interviste con 4 risposte diverse. Nessuna delle precedenti risposte.

Quali sono le caratteristiche della distribuzione binomiale?. C’è un numero variabile di tentativi (n).Ogni tentativo ha tre possibilità. C’è un numero variabile di tentativi (n).Il risultato di un tentativo influenza gli altri. C’è un numero fisso di tentativi (n).Ogni tentativo hadue possibilità: successo o fallimento.La probabilità di successo (p) è la stessa per ogni tentativo.Il risultato di un tentativo non influenza nessun altro (i tentativi sono indipendenti). nessuna delle precedenti risposte.

In una zona priva di strutture fognarie il rischio di infezione da colera ´e di 2 casi su 1000 persone.Qual è la probabilità che in un campione casuale di 300 persone vi siano: a) esattamente 2 casi di colera? λ = 0, 002. 6. 0.09878. 0. 5.8.

Una macchina produce pezzi difettosi con una probabilità p 00,06.Qual è la probabilità che su 500 pezzi nessuno risulti difettoso?. 4. 0. 0.04979. 1.

Quali sono le differenze tra la distribuzione di Poisson e quella binomiale?. La distribuzione binomiale viene utilizzata quando il numero di prove è finito ed il numero di successi non può superare n, mentre la distribuzione di Poisson viene utilizzata quando il numero di prove è essenzialmente infinito e la probabilità è molto piccola. La distribuzione binomiale viene utilizzata quando il numero di prove è pari a 5 ,mentre la distribuzione di Poisson viene utilizzata quando è la probabilità è molto grande. Non ci sono differenze. La distribuzione binomiale viene utilizzata quando il numero di prove è infinito ,mentre la distribuzione di Poisson viene utilizzata quando è la probabilità è molto piccola.

La distribuzione di Poisson tiene conto della storia degli eventi passati?. Si. La distribuzione di Poisson considera solo 5 eventi passati. No. Qualche volta.

Cosa è la distribuzione di Poisson?. È una distribuzione di probabilità continua . Nessuna delle precedenti risposte. È una distribuzione di probabilità discrete in cui ilnumero di prove n è piccolo e la probabilità di successo p è grande. È una distribuzione di probabilità discreta in cui il numero di prove n è grande e la probabilità di successo è piccola, ossia si tratta di un evento raro le realizzazioni degli eventi sono indipendenti.

Un dato centralino (A) riceve, in media, 4 chiamate ogni ora. Un altro centralino (B) riceve , in media, 3 chiamate ogni ora. I due centralini sono tra di loro indipendenti. Qual è la probabilità che, in un’ora, il centralino A riceva nessuna chiamata?. 8. 0.0183. 0. 12.

Come si può definire la funzione di densità ?. Nessuna delle precedenti risposte. Si definisce funzione di densità , la funzione matematica f(x) uguale ad una porzione di area sottesa ad una funzione. Si definisce funzione di densità la funzione matematica f(x) per cui l’area sottesa alla funzione, corrispondente ad un certo intervallo, è uguale alla probabilità che X assuma un valore a quell’intervallo. Si definisce funzione di densità , la funzione matematica f(x) uguale alla probabilità che X assuma un valore discreto.

Per rappresentare il prezzo in un istante futuro di un titolo finanziario, che tipo di distribuzione si può utilizzare?. Una distribuzione continua. Nessuna delle precedenti risposte. Una distribuzione di Poisson. Una distribuzione binomiale.

Come si puo’ definire un carattere statistico con una distribuzione continua?. Si dice che un carattere statistico ha una distribuzione continua se, comunque si prendano due valori all’interno dell’intervallo in cui il carattere è osservato, tutti i valori intermedi possono essere assunti come modalità del carattere stesso. Si dice che un carattere statistico ha una distribuzione continua se, non tutti i valori intermedi possono essere assunti come modalità del carattere stesso. Nessuna delle precedenti risposte. Si dice che un carattere statistico ha una distribuzione continua se nessuno dei valori intermedi può essere assunto come modalità del carattere stesso.

Che tipo di distribuzione è: La popolazione italiana è alta mediamente 170 cm con uno scarto medio di 5 cm. ?. Una distribuzione uniforme. una distribuzione discreta. Una distribuzione continua. Una mutabile.

Che valori assume la funzione di ripartizione di una variabile casuale continua?. Assume valori compresi fra zero ed uno. Assume valori compresi fra zero e piu’ infinito. Assume valore uguale a 6. Assume valori compresi fra meno infiniito ed uno.

Per rapprentare la temperatura media a in un giorno di aprile è una variabile aleatoria di media 13.5 gradi, che tipo di distribuzione si può utilizzare?. Una distribuzione continua. Una distribuzione binomiale. Una distribuzione di Poisson. Nessuna delle precedenti risposte.

Secondo i dati Istat ,la media del Prodotto interno Lordo pro capite ,è risultata pari a 27353 euro ,con una curtosi pari a -1,05.Che significa?. vuol dire che la forma è normale ;in tal caso la deviazione standard dalla media è maggiore ed il Pil procapite è omogeneo tra le regioni. nessuna delle precedenti risposte-. Vuol dire che la forma è platicurtica ;in tal caso la deviazione standard dalla media è maggiore ed il Pil procapite non è omogeneo tra le regioni. vuol dire che la forma è asimmetrica positiva ;in tal caso la deviazione standard dalla media è maggiore ed il Pil procapite è omogeneo tra le regioni.

Se in una distribuzione l’indice di Asimmetria di Pearson è pari a -3, che forma assume la distribuzione?. La distribuzione è negativamente asimmetrica e la media è minore della mediana. La distribuzione è positivamente asimmetrica. Nessuna delle precedenti risposte-. La distribuzione è simmetrica.

A cosa serve studiare l’asimmetria?. Serve a sapere se i dati osservati assumono valori inferiori (o superiori) a quello medio o si distribuiscono approssimativamente in maniera simmetrica attorno alla misura di tendenza centrale. Serve a sapere se i dati osservati assumono valori uguali alla deviazione standard. Nessuna delle precedenti risposte-. Serve a sapere se i dati osservati assumono valori maggiori della deviazione standard.

È vero che se l’indice di curtosi di Pearson è uguale a 3,la distribuzione è Leptocurtica?. No è platicurtica. No, è mesocurtica ,cioè normale. Non si può stabilire. Si,e’ Vero.

Su cosa si concentra la curtosi?. La curtosi si concentra sul coefficiente di variazione una distribuzione . La curtosi si concentra sulle frequenze di una distribuzione . La curtosi si concentra sul picco o piattezza di una distribuzione. La curtosi si concentra su una distribuzione uniforme.

A cosa corrisponde il punto più alto della curva a campana?. Corrisponde al primo quartile. Corrisponde alla deviazione standard. Corrisponde alla media. Corrisponde al terzo quartile.

Se tra 1000 persone adulte si osserva un peso medio di 83 Kg con uno scarto quadratico medio di 10 Kilogrammi, ed il 68,27% dei dati è compreso fra la media piu’ o meno la deviazione standard ,qual è l’intervallo corretto?. Il peso è compreso fra 63 e 73 Kilogrammi. Ll peso è compreso fra 60 e 70 Kilogrammi. Il peso è compreso fra 73 e 93 Kilogrammi. Il peso è compreso fra 83 e 103 Kilogrammi.

Se le lampadine prodotte da una ditta hanno una durata media di 900 ore con uno scarto quadratico medio di 30 ore, qual è la durata del 68,27% delle lampadine ?. Il 68,27% delle lampadine avrà una durata compresa fra 870 ore e 930 ore. Il 68,27% delle lampadine avrà una durata compresa fra 770 ore e 800 ore. Il 68,27% delle lampadine avrà una durata compresa fra 810 ore e 840 ore. Il 68,27% delle lampadine avrà una durata compresa fra 870 ore e 970 ore.

Supponiamo di considerare l'altezza degli italiani maschi ed campione rappresentativo di 1.000 soggetti, con una media di 174 centimetri. Se la "deviazione standard" è di 10 centimetri, qual è l’intervallo corrispondente al 95,45 per cento dei dati?. Circa il 95,45% dei soggetti analizzati sarebbe compreso fra 154 e 174 centimetri. Sarebbe compreso fra 184 e 194 centimetri. Circa il 95,45% dei soggetti analizzati sarebbe compreso fra 164 e 194 centimetri. Circa il 95,45% dei soggetti analizzati sarebbe compreso fra 154 e 194 centimetri.

Cosa rappresenta la deviazione standard denominata sigma nella gaussiana?. ll parametro sigma rappresenta la simmetria della distribuzione. ll parametro sigma rappresenta la distanza tra l'asse di simmetria e i punti di flesso della distribuzione. ll parametro sigma rappresenta il prodotto della distribuzione. ll parametro sigma rappresenta la distanza dei punti di flesso della distribuzione.

Dove si trova il valore medio nella distribuzione gaussiana?. Nessuna delle precedenti risposte. Il valore medio si trova esattamente al centro della distribuzione, e la curva è simmetrica rispetto ad esso. Il valore medio si trova esattamente alla destra della distribuzione, e la curva è asimmetrica rispetto ad esso. Il valore medio si trova esattamente alla sinistra della distribuzione, e la curva è asimmetrica rispetto ad esso.

Si misura il periodo di oscillazione di un pendolo con un cronometro digitale centesimale azionato manualmente. Ripetendo la misurazione ,si ottengono valori di volta in volta diversi.Che tipo di errore è?. Non vi sono errori nella misurazione. È un errore di selezione. Sistematico. Casuale.

Misurando un intervallo di tempo con un orologio che “va avanti”,che tipo di errore si commette?. Non vi sono errori nella misurazione. Casuale. È un errore di selezione. Sistematico ,poiche’ gli errori sistematici avvengonosempre nello stesso senso: o sempre per eccesso, o sempre per difetto.

Se tra 600 ragazzi si osserva un peso medio di 90 Kg con uno scarto quadratico medio di 10 Kilogrammi, ed il 68,27% dei dati è compreso fra la media piu’ o meno la deviazione standard ,qual è l’intervallo corretto?. Il peso è compreso fra 63 e 80 Kilogrammi. Il peso è compreso fra 56 e 103 Kilogrammi. Il peso è compreso fra 80 e 100 Kilogrammi. Il peso è compreso fra 60 e 90 Kilogrammi.

A quale intervallo di Z corrispondono i valori di z compresi tra :−1 per σ ≤ z ≤ 1 per σ?. I valori di z compresi tra −1per σ ≤ z ≤ 1 per σ ,corrispondono al 68,3% della distribuzione . I valori di z compresi tra −1per σ ≤ z ≤ 1 per σ ,corrispondono al 61,45% della distribuzione. I valori di z compresi tra −1per σ ≤ z ≤ 1 per σ corrispondono al 95,44 % della distribuzione. I valori di z compresi tra −1per σ ≤ z ≤ 1 per σ corrisondono al 76% della distribuzione.

Come deve essere la curva standardizzata rispetto all’origine degli assi?. Asimmetrica e centrata. Asimmetrica a destra. Non centrata ed asimmetrica. Centrata e simmetrica.

A cosa serve un valore standardizzato nella normale?. Un valore standardizzato permette di capire immediatamente il valore di una somma. Un valore standardizzato, o punteggio z permette di capire una distribuzione qualitativa. Un valore standardizzato, o punteggio z permette di calcolare il valore di una varianza. Un un valore standardizzato permette di capire immediatamente il posizionamento di un dato all’interno della distribuzione da cui proviene.

A cosa serve la standardizzazione in statistica?. La standardizzazione in statistica serve a rendere i dati confrontabili tra loro, mediante punteggi z o punteggi standard) valori adimensionali, svincolati dall’unità di misura della variabile di partenza. La standardizzazione in statistica serve a non rendere i dati confrontabili tra loro. La standardizzazione in statistica serve a sommare le unità di misura. La standardizzazione in statistica serve ad evidenziare le differenze di scala.

Cosa è la normalizzazione in statistica?. La normalizzazione statistica è la trasformazione numerica della distribuzione di una variabile qualitativa . La normalizzazione statistica è la trasformazione numerica della distribuzione di una variabile qualitativa in una quantitativa. Nessuna delle precedenti risposte. Normalizzare significa trasformare una variabile rendendo la sua distribuzione più simile a quella della distribuzione Normale.

Quanto misura la varianza della normale standardizzata?. È uguale a 0. È uguale a -∞). È uguale a +∞). È uguale ad 1.

Quanto misura la media della normale standardizzata?. la media è uguale a 0. la media è uguale a 0. la media è uguale a -∞). la media è uguale a+∞).

Le previsioni sulla domanda di un prodotto sono una variabile normale X con media 1200 e deviazione standard 100. Qual è la probabilità che le vendite superino 1000?. P (X > 1000)= P (Z >(1000−1200)/100)= P(Z > −2)= P (Z <2) = 0.500. P (X > 1000)= P (Z >(1000−1200)/100)= P(Z > −2)= P (Z <2 = 0.6915. P (X > 1000)= P (Z >(1000−1200)/100)= P(Z > −2)= P (Z <2 = 0.9332. P (X > 1000)= P (Z >(1000−1200)/100)= P(Z > −2)= P (Z <2 = 0.9772.

Si supponga che l’uso settimanale di benzina per viaggi con veicoli a motore da parte di adulti del Nord Italia, sia normalmente distribuito con media pari a 60,6 litri e deviazione standard pari a 18,9 litri. Quale proporzione di adulti usa più di 76 litri alla settimana?. P= Z > (76 - 60.6) /18.9 = 0.81=0,5398. La proporzione di adulti che usa meno di 76 litri alla settimana è 0,5398. P= Z> (76 - 60.6)/18.9 = 0.81=0,7910. La proporzione di adulti che usa meno di 76 litri alla settimana è 0.7910. P= Z > (76 - 60.6) /18.9 = 0.81=0,0 0. La proporzione di adulti che usa meno di 76 litri alla settimana è 0,500-. P= Z6 > (76 - 60.6) /18.9 = 0.81=0,6179. La proporzione di adulti che usa meno di 76 litri alla settimana è 0,6179.

La durata della gestazione in donne sane è distribuita normalmente con media pari a 280 giorni e con deviazione standard 10 giorni. Quale proporzione di donne incinte sane avrà una gestazione più lunga di una settimana rispetto al termine della gravidanza atteso?. P=Z =(289-280 )/10=9/10 P=X>287=P(Z>0,70) =1-P(Z-0,7)=1-0,7 =0,8413. P=Z =(297-280 )/10=1/10 =X>287=P(Z>0,70) =1-P(Z-0,1)=1-0,5398) =0.4602. P=Z =(287-280 )/10=7/10 P=X>287=P(Z>0,70) =1-P(Z-0,7)=1-0,758=0,242. P=Z =(287-282 )/10=5/10 P=X>287=P(Z>0,5 0) =1-P(Z-0,5)=1-0,5=0,5.

Supponete che il peso di un maschio adulto sia distribuito normalmente con media pari a 70 kg e deviazione standard pari a 12 Kg. Descrivete la popolazione di interesse.Da quali individui è costituita?. La popolazione di interesse è costituita da tutti i maschi adulti. E la distribuzione del peso è una Normale con media=70 e varianza 12. La popolazione di interesse è costituita da tutti i maschi adulti. E la distribuzione del peso è una Normale con media=97 e varianza 144. La popolazione di interesse è costituita da tutti i maschi adulti. E la distribuzione del peso è una Normale con media=70 e varianza 144. La popolazione di interesse è costituita da tutti i maschi adulti. E la distribuzione del peso è una Normale con media=70 e deviazione standard 144.

A cosa servono i percentili nella standardizzata?. I percentili consentono di determinare la deviazione standard relativa di un particolare valore all'interno dell'intero intervallo dei dati. I percentili consentono di determinare la media dei dati. I percentili consentono di determinare la dispersione dei dati. I percentili consentono di determinare la posizione relativa di un particolare valore all'interno dell'intero intervallo di dati, offrono una comprensione globale della diffusione e della tendenza centrale di un set di dati e sono fondamentali nel rilevare i valori anomali.

Quando n è grande e p è vicino a 0.5, la distribuzione binomiale può essere approssimata da una distribuzione normale avente la stessa media e la stessa varianza?. Si se n è pari a 169. No. Si. Si se n è pari a 159.

Come regola pratica, la distribuzione binomiale può essere approssimata da una distribuzione normale buona quando si verificano le seguenti condizioni: np maggiore uguale a 5 ed n(1 − p) maggiore di 5?. Si. Si se n è pari a 169. Si se n è pari a 169. No mai.

Il Body Mass Index negli uomini di 60 anni è in media 30 e la deviazione standard è 7.Qual è il 90° percentile dell’indice di massa corporea ?. X = 30 + 0,126 (7) = 30,882. X = 30 + 0 (7) = 30. X = 30 + 2,576 (7) = 48,032;. X = 30 + 1,28 (7) = 38,28.

La media dei voti di esame è μ = 26 con deviazione standard σ= 2. Qual è il punteggio del 93esimo percentile?. 93 percentile = μ + z σ = 26 + (1) *2 = 27. 93 percentile = μ + z σ = 26 = 26. 93 percentile = μ + z σ = 26 + (0) *2 = 26. 93 percentile = μ + z σ = 26 + (1.48)*2 = 28,96.

Il numero di successi è approssimabile con una normale con media np = 1600 x 0.4 = 640 e deviazione standard √npq =√(1600 x 0.4 x 0.6) = 19.6. Qual è la probabilità che X sia maggiore di 690?. P(X > 690) =P(Z > (690 − 640)/19.6) = P(Z > 2.55) cioè 1 − P(Z <2.55) = 0,0054. P(X > 690) =P(Z > (690 − 640)/19.6) = P(Z > 2.55) cioè 1 − P(Z <2.55) = 0,954. P(X > 690) =P(Z > (690 − 640)/19.6) = P(Z > 2.55) cioè 1 − P(Z <2.55) = 0,90. P(X > 690) =P(Z > (690 − 640)/19.6) = P(Z > 2.55) cioè 1 − P(Z <2.55) = 1 − P(Z <0,9946 0,54.

La distribuzione di peso (misurabile in kilogrammi) delle mele puo’ essere approssimata da una distribuzione normale o da una distribuzione di Poisson?. Da entrambe. Da una distribuzione normale. Nessuna delle precedenti risposte. Da una distribuzione di Poisson.

È vero che quando il valore medio di eventi attesi è molto alto ,la distribuzione di Poisson tende ad approssimare una distribuzione normale?. No, mai. SI. Si se il numero medio di eventi atteso è pari almeno a 40. Si se il numero medio di eventi atteso è pari almeno a 50.

Con quale distribuzione va analizzato il seguente evento: quante mele cadono dall’albero in un’unità di tempo (un ora, un giorno… ?. Va analizzato con una distribuzione di Gauss. Va analizzato con una distribuzione di Poisson. Va analizzato con una distribuzione binomiale. Va analizzato con una distribuzione uniforme.

Quale tra i seguenti, è un esempio di distribuzione uniforme?. la probabilità di pescare una carta di cuori, di quadri , di picche in un mazzo di carte francesi. Il numero di chiamate al Servizio Clienti Eniplenitude in un’ora. Il Prodotto interno lordo in Italia nel 2023. Prodotto interno lordo in Italia nel 2022.

Quale è una diversa caratteristica tra una distribuzione normale ed una distribuzione di Poisson?. nessuna delle precedenti risposte. Una caratteristica è che la distribuzione Normale (o Gaussiana) riguarda eventi, mentre la Poissonana riguarda misure. Una caratteristica è che la distribuzione Normale (o Gaussiana) riguarda delle misure ossia variabili casuali continue, mentre la Poissonana riguarda event ossia vatiabili asuali discrete,i . nessuna, sono equivalenti;.

Una variabile aleatoria X di Poisson,può essere approssimata, da una variabile aleatoria normale Z di parametri μ = λ e σ^2=λ (uguali alla media e alla varianza della Poisson) se λ è uguale o maggiore di 10?. no,mai. si. no, λ deve essere almeno maggiore di 30. no, λ deve essere almeno maggiore di 90.

Da cosa è composta una Popolazione infinita in statistica?. È composta da un numero molto elevato di unità, potenzialmente osservabili e già esistenti . È composta da un numero molto elevato di unità. È composta da un numero fisso di unità. È composta da un numero molto elevato di unità, potenzialmente osservabili e non necessariamente già esistenti. La popolazione è infinita tutte le volte che non è esattamente delimitata.

Cosa è l’inferenza statistica?. L’inferenza statistica è un insieme di metodi con cui si cerca di trarre una conclusione sulla popolazione in base ad informazioni ricavate da uno o piu’ campioni estratti dalla popolazione. L’inferenza statistica è un insieme di metodi con cui si cerca di trarre una conclusione sulla popolazione. L’inferenza statistica è un insieme di metodi con cui si cerca di calcolare il valore delle frequenze delle variabili casuali discrete. L’inferenza statistica è un insieme di metodi con cui si cerca di trarre una conclusione sui campioni estratti da una popolazione.

Cosa è una popolazione finita in statistica?. Una popolazione è finita in statistica quando è impossibile contare con precisione quante unità fanno parte della popolazione. Una popolazione è finita in statistica quando le che la compongono,al massimo sono 25. Una popolazione è finita in statistica quando è possibile contare con precisione quante unità fanno parte della popolazione . Una popolazione è finita in statistica quando le che la compongono,al massimo sono 30.

Come puo’ essere definito un test di ipotesi statistica?. Un test è una procedura deduttiva per valutare la conformità probabilistica tra un campione ed una popolazione. Nessuna delle precedenti risposte. Un test è una procedura deduttiva per valutare la conformità probabilistica tra 4 campioni ed una popolazione. Un test di ipotesi è una procedura induttiva che permette di trarre conclusioni su una popolazione,partendo dai dati osservati in 1 o piu’ campioni da essa estratti.

Quale tra questi è un esempio di popolazione infinita?. Il numero di aziende informatiche dell’Emilia Romagna,. Gli abitanti di un paese. Il numero delle regioni in Italia. I numeri interi positivi.

Quale tra questi è un esempio di popolazione infinita?. I pesci in un lago . I numeri razionali. Gli alberi in un bosco. I visitatori di un museo.

L’estrazione dei numeri della lotteria, che tipo di campionamento è?. Sistematico. A grappoli. A valanga. Casuale semplice con ripetizione.

Si supponga che in una popolazione di 10.000 persone, uno statistico selezioni ogni 100, una persona per il campionamento dividendo la dimensione della popolazione per la dimensione del campione desiderato. Che tipo di campionamento è il seguente?. Campionamento stratificato. Campionamento a grappolo. Campionamento a valanga. Campionamento casuale semplice.

Quando si fa ricorso a web panel e i volontari vengono reclutati tramite l’accesso a un sito web, a quale tipo di campionamento ci si riferisce?. Probabilistico e distorto. Probabilistico. Non probabilistico. Non probabilistico,distorto.

Quale procedura avviene nel campionamento casuale semplice?. Nel campionamento casuale semplice ogni unità di una popolazione, non ha la stessa probabilità di entrare a fare parte del campione. Nel campionamento casuale semplice ,le unità della popolazione sono Infinite. Nel campionamento casuale semplice ciascuna unità di una popolazione finita, ha la stessa probabilità di entrare a fare parte del campione. Nel campionamento casuale semplice 3 unità di una popolazione , hanno la stessa probabilità di entrare a fare parte del campione.

Si vuole svolgere un’’indagine campionaria su un’indagine campionaria sui turisti stranieri arrivati in Italia durante un certo periodo. Se uno straniero ogni venti, sara’ intervistato al passaggio della frontiera, quale sarà il campionamento piu’ corretto?. A valanga. Casuale semplice. A grappoli. Sistematico.

Quale tra i seguenti ,è uno degli elementi piu’ importanti di un campionamento?. Determinazione della dimensione del campione in base al margine di errore desiderato, che è la quantità massima di errore che il ricercatore è disposto a tollerare. Determinazione del campione pari a 100 unita’al massimo. Determinazione del campione pari ad numero infinito di unita’. Determinazione del campione pari a 30 unita’al massimo.

Cosa è un campionamento a grappoli?. È una procedura di campionamento che prevede la disposizione delle unità statistiche in 10 gruppi ordinati. I membri di questo campione sono scelti da gruppi naturalmente divisi, chiamati cluster, selezionando casualmente gli elementi che ne fanno parte. È una procedura di campionamento che prevede la disposizione delle unità statistiche in 3 gruppi e la successiva estrazione non casuale dei gruppi. È una procedura di campionamento che prevede la disposizione delle unità statistiche in 5 gruppi.

Cosa è una distribuzione di campionamento di una data statistica ?. Nessuna delle precedenti risposte. Una distribuzione di campionamento è una distribuzione di una statistica ottenuta attraverso un singolo campione prelevato da una popolazione specifica. Una distribuzione di campionamento è una distribuzione di 2 statistiche ottenute attraverso due campioni prelevati da una popolazione specifica. Una distribuzione di campionamento è la distribuzione di tutti i possibili valori che possono essere assunti dalla statistica stessa, calcolati da campioni casuali della stessa dimensione estratti dalla stessa popolazione.

Supponiamo di avere una popolazione composta da 4 grandi aziende X_1= 52, X_2=49, X_3=65, X_4=74 il cui carattere è il fatturato annuo;lo spazio campionario Ω, costituito dai campioni ordinati di dimensione 3, estratti senza ripetizione.Il campionamento è casuale semplice. Quanti sono in totale i campioni che si possono formare?. 90. 24. 48. 50.

A cosa è uguale la media aritmetica di tutte le possibili medie dei campioni nell’Universo?. Nessuna delle precedenti risposte. La media aritmetica di tutte le possibili medie dei campioni nell’Universo è uguale alla media della popolazione. Non si puo ’sapere finche’ le medie campionarie non vengono calcolate. ) La media aritmetica di tutte le possibili medie dei campioni nell’Universo è uguale ad 1.

Cosa è l’errore standard?. L’errore standard è un indicatore della variabilità delle osservazioni intorno alla media campionaria e rappresenta la deviazione standard di una serie di medie campionarie. L’errore standard è un indicatore delle somme degli errori delle osservazioni intorno alla media campionaria . L’errore standard è un indicatore degli errori delle mediane. L’errore standard è un indicatore degli errori delle medie.

Cosa è la distribuzione della media campionaria?. Nessuna delle precedenti. La distribuzione della media campionaria è la distribuzione di tutte le possibili medie della popolazione. La distribuzione della media campionaria è la distribuzione di tutte le possibili medie che osserveremmo se procedessimo all’estrazione di tutti i campioni di una certa ampiezza n estratti da una popolazione . La distribuzione della media campionaria è la distribuzione di tutte le possibili medie dei campioni noti.

In una questionario si è domandato, “Quale ritieni debba essere il numero ideale di figli per una famiglia?” La distribuzione delle risposte date dalle 497 donne intervistate presenta una media pari a 3.02. La deviazione standard della popolazione è conosciuta ed è pari a 1.81.A quanto corrisponde l’errore standard?. 0.56. 0.9. 0.0811. 45.

Cosa afferma il teorema del limite centrale?. Il teorema del limite centrale afferma che le medie di mi-surazioni casuali, tendono a distribuirsi asimmetricamente. Il teorema del limite centrale afferma che le varianze di misurazioni casuali, tendono a distribuirsi asimmetrica-mente. Il teorema del limite centrale afferma che le medie di mi-surazioni casuali, tendono a distribuirsi secondo una di-stribuzione normale. Il teorema del limite centrale afferma che, al crescere del-la dimensione del campione, le medie casuali ricavate da una popolazione, tendono a distribuirsi secondo una distri-buzione normale, a prescindere dalla distribuzione di par-tenza.

Riferendosi al Teorema del Limite centrale , è corretto dire che anche in una popolazione che non segue il model-lo gaussiano, le medie campionarie, se calcolate su cam-pioni abbastanza grandi, tendono a distribuirsi secondo una legge gaussiana?. no, i campioni devono essere piccoli. Bisogna prima calcolare le medie di tutti i campioni estratti che essere costituiti da almeno 120 unità-. Si. Bisogna prima calcolare le medie di tutti i campioni estratti che essere costituiti da almeno 70 unità-.

La media e la deviazione standard campionarie dei pun-teggi ottenuti dagli studenti all’ultimo anno Scholastic Ap-titude Test (SAT) sono state rispettivamente 517 e 120 con una distribuzione approssimativamente normale. Qual è la probabilità a che un campione casuale di 144 studenti ottenga un punteggio medio superiore a 537?. P (X ̿ >537) =P( (X ̅- μ)/(σ/√n))>(537-517)/(120/144)=P(Z>2)=0,18. P (X ̿ >537) =P( (X ̅- μ)/(σ/√n))>(537-517)/(120/144)=P(Z>2)=0,98. P (X ̿ >537) =P( (X ̅- μ)/(σ/√n))>(537-517)/(120/144)=P(Z>2)=0,022. P (X ̿ >537) =P( (X ̅- μ)/(σ/√n))>(537-517)/(120/144)=P(Z>2)=0,50.

L’applicazione del teorema del Limite Centrale prevede il calcolo dell’errore Standard della media?. si se la deviazione standard è maggiore di 3. qualche volta. si ,sempre. no ,mai.

E’ vero che ll teorema del Limite centrale presuppone che il campione sia casuale ,che le osservazioni siano indipen-denti l'una dall'altra e che l’ampiezza n del campione sia almeno 30 ?. si ,ma l’ampiezza n del campione deve essere almeno 90. no,mai. si ,ma l’ampiezza n del campione deve essere almeno 80. si.

Cosa è la distribuzione T di Student?. La distribuzione t di Student è una distribuzione di probabilità utilizzata per stimare la mediana di una popolazione. La distribuzione t di Student è una distribuzione di probabilità utilizzata per stimare la media di una popolazione quando le dimensioni del campione sono limitate e/o la deviazione standard della popolazione è sconosciuta. La distribuzione t di Student è una distribuzione di probabilità utilizzata per stimare la media di una popolazione quando le dimensioni del campione sono grandi e/o la deviazione standard della popolazione è sconosciuta. La distribuzione t di Student è una distribuzione di probabilità utilizzata per stimare la moda di una popolazione.

Si valuta il quoziente intellettivo di N= 25 studenti , ottenendo una media campionaria pari ad X ̅= 128 con deviazione standard = 15.Qual è il valore dell’errore standard?. 9. S/√n=15/√25=15/5=3. 12. 27.

Se nella T student aumentano i gradi di libertà ,cosa accade?. All’aumentare dei gradi di libertà, la distribuzione della t si avvicina alla distribuzione normale. All’aumentare dei gradi di libertà, la distribuzione della t è platicurtica. All’aumentare dei gradi di libertà, la distribuzione della t è asimmetrica negativamente. All’aumentare dei gradi di libertà, la distribuzione della t è asimmetrica positivamente.

Data la distribuzione t con grado di libertà = 26, qual è il valore di tα tale che l’area a destra di tα vale α = 0.025?. tα = 1.960. tα = 2.052. tα = 2.056. tα =−2.821.

Data la distribuzione t con grado di libertà ν = 28, qual è il valore di tα tale che l’area a destra di tα vale α = 0.01?. tα =−2.821. tα = 2.052. tα = 1.960. tα = 2.467.

Cosa sono i gradi di libertà?. I gradi di libertà possono essere definiti con un numero di 10 valori. in un calcolo che è libero di variare. I gradi di libertà possono essere definiti come il numero di valor,i in un calcolo non libero di variare. I gradi di libertà possono essere definiti come il numero di 10 valori,i in un calcolo che è libero di variare dopo che sono state imposte determinate restrizioni. I gradi di libertà possono essere definiti con un numero di 200 valori, in un calcolo che è libero di variare.

Data la distribuzione x^2 con grado di libertà ν =7, qual è il valore di x^2 α tale che l’area a sinistra di x^2 α valga α = 0.05. 2733. 1344. 2167. 7.457.

Data la distribuzione x^2 con grado di libertà ν =8 qual è il valore di x^2 α tale che l’area a destra di x^2 α valga α = 0.05?. 2733. 5024. 15507. 3842.

Che forma ha la distribuzione x^2 α ?. Simmetrica. Asimmetrica positiva. Asimmetrica negativa. Sinusoidale.

In quale quadrante degli assi cartesiani si trova la distribuzione del chi-quadro. Secondo. Quarto. Terzo. Primo.

Se nella distribuzione del chi-quadrato i gradi di libertà aumentano , cosa accade?. Maggiori sono i gradi di libertà di una distribuzione del chi-quadrato, tanto più questa sarà positivamente asimmetrica. Nessuna delle precedenti risposte. Maggiori sono i gradi di libertà di una distribuzione del chi-quadrato, tanto più questa sarà simile a una distribuzione normale. Maggiori sono i gradi di libertà di una distribuzione del chi-quadrato, tanto più questa sarà negativamente asimmetrica.

Nella distribuzione di Fisher, per calcolare il rapporto delle varianze ,come devono essere i due campioni da cui provengono ?. Indipendenti. Devono avere una numerosità minore di 30. Dipendenti. Devono avere una numerosità maggiore di 30.

Cosa descrive la distribuzione di Fisher?. Descrive l’andamento del prodotto delle varianze di due distribuzioni . Descrive l’andamento del rapporto tra le medie delle due distribuzioni. Descrive l’andamento delle medie delle varianze di due distribuzioni . Descrive l’andamento del rapporto tra le varianze delle due distribuzioni in funzione dei loro gradi di libertà ed è principalmente utilizzata per verificare la differenza statistica tra le due varianze.

Nella statistica di Fisher, per confrontare due varianze, cosa si utilizza ?. Un rapporto. Una differenza. Una somma. Un prodotto.

Per confrontare due varianze, per stabilire se due campioni provengono da popolazioni aventi la stessa varianza, cosa si utilizza?. La distibuzione binomiale. La distribuzione di Fisher. La distribuzione chi quadro. La distribuzione normale.

Nella distribuzione di Fisher, se nel confronto tra due varianze esaminate queste sono simili o uguali , quanto vale il loro rapporto?. 1. 0. 8. È vicino o pari ad 10.

Come possono essere classificate le tecniche di inferenza statistica?. Le tecniche di inferenza statistica possono essere classificate in: stima dei parametri e verifica delle ipotesi. Nessuna delle precedenti. Le tecniche di inferenza statistica possono essere classificate in : verifica delle ipotesi e studio delle medie dei campioni. Le tecniche di inferenza statistica possono essere classificate in: verifica delle ipotesi e studio delle varianze dei campioni.

Se 4 misure della lunghezza (in micron) di un pezzo meccanico danno come risultato : x1 = 50000.92 ; x2 = 49998.70 ;x3 = 49998.89; x4 = 50000.47, quale sarà la stima della vera lunghezza μ media della popolazione?. La varianza campionaria. La media campionaria x¯ = 49999.74. La deviazione standard campionaria = 83899.74. La media campionaria x¯ = 78000.74.

Cosa è uno stimatore nello studio della stima statistica?. È la variabile di cui ci si serve per risalire al parametro ignoto della popolazione. Nessuna delle precedenti risposte. È un valore numerico di cui ci si serve per risalire per risalire al numero di unità che compongono la popolazione. È il parametro ignoto della popolazione.

Vogliamo stimare la proporzione di maschi in una popolazione sulla base di un campione. Se sul campione di 200 persone si osservano 96 maschi,qual è la stima della frequenza relativa( p) ̂ ?. p ̂=0,89. p ̂=0,99. p ̂=0.48. p ̂=0,56.

Quando uno stimatore è consistente?. Uno stimatore si dice consistente quando, al dimunire delle dimensioni del campione, la stima è molto piu’ piccola del valore del parametro da stimare. Uno stimatore si dice consistente quando, all'aumentare delle dimensioni del campione, la stima è molto piu’ grande del valore del parametro da stimare. Uno stimatore si dice consistente quando, al diminuire delle dimensioni del campione, la stima si avvicina sempre di più al valore del parametro da stimare. Uno stimatore si dice consistente quando, all'aumentare delle dimensioni del campione, la stima si avvicina sempre di più al valore del parametro da stimare.

Che differenza c’è tra stima e stimatore?. La stima è un numero, mentre lo stimatore è una variabile casuale calcolata sul campione. La stima è una variabile casuale,mentre lo stimatore è un numero. Sia la stima,sia lo stimatore sono numeri di cui il primo è sempre maggiore del secondo. Sia la stima,sia lo stimatore sono numeri di cui il primo è sempre minore del secondo.

In quale caso si utilizza la formula dell’ampiezza del campione per simare una media con conoscenza della deviazione standard?. Quando si conosce la varianza campionaria. Quando l’errore ammissibile è elevato. Quando non si hanno altre informazioni. Quando si conosce la varianza della popolazione.

Cosa è un intervallo di confidenza?. È un valore critico. È una stima, ossia un intervallo per il quale si puo’ affermare che non conterrà il parametro della popolazione che si vuole stimare. È uno stimatore, ossia un piccolo intervallo che non conterrà il parametro della popolazione che si vuole stimare. È una stima per intervallo,ossia un intervallo per il quale si puo’ affermare con un certo grado di fiducia che conterrà il parametro della popolazione che si vuole stimare.

Se la deviazione standard stimata σ aumenta, come cambia l’ampiezza del campione necessaria per stimare una media con errore prefissato.?. Non si può stabilire a priori. Diminuisce. Resta invariata. Aumenta.

Il peso medio di un campione di 200 adulti è risultato pari a 75 Kg mentre la stima corretta della varianza della popolazione è risultata pari a 16.Che valori assume l’intervallo di confidenza al 95% per la media della popolazione?. [58.44; 65.56]. [64.44; 85.56]. [84.44; 95.56]. [74.44; 75.56].

Cosa rappresenta il simbolo Z nell’intervallo di confidenza?. La deviazione standard del campione. La media campionaria. La statistica Z associata a un certo livello di confidenza. Il numero di campioni.

Qual è il valore critico di z α/2 pari al grado di fiducia del 99%,in una distribuzione per grandi campioni?. z α/2=1.282. z α/2=2.576. z α/2=1.645. z α/2=1.96.

Ad un campione di 892 intervistati, e’ stato chiesto “per quante ore in media al giorno guardi la televisione?” I risultati ottenuti sono stati i seguenti: x̅ = 2.76; σ = 2.3 Qual è l’intervallo di confidenza al 99%?. (2.55, 2.97). (1.55, 4.97). (3.55, 12.97). (6.55, 7.97).

In un’indagine si è domandato, “Quale ritieni debba essere il numero ideale di figli per una famiglia?” La distribuzione delle risposte date dalle 497 donne intervistate presenta una media pari a 3.02. La deviazione standard della popolazione è conosciuta ed è pari a 1.81. Qual è l’intervallo di confidenza al 95%?. (1.86, 13.18). (7.86, 9.18). (2.86, 3.18). (5.16,2.18).

Qual è il valore critico di z α/2 pari al grado di fiducia del 95%,in una distribuzione per grandi campioni?. z α/2=1.96. z α/2=1.645. z α/2=2.576. z α/2=1.282.

Per un campione di n = 9 imprese si dispone del numero di addetti pari a X ̅ = 40 e s = 14,474;qual è l’intervallo di confidenza al 99% per la media delnumero di addetti?. 23,813<μ <56,186. 20.123 <μ <43,890. 60,543<μ <89,765. 29,765<μ <33,136.

Qual è l’intervallo di confidenza al 95% della media del peso di una popolazione, se la media di un campione di 16 soggetti è pari a 75 Kg e la deviazione standard è pari a 12 Kg?. L’intervallo che va da 68,61 Kg (limite inferiore) a 81,39 Kg (limite superiore), ha 95 probabilità su 100 di contenere la media vera della popolazione. L’intervallo che va da 83,61 Kg a 91,39 Kg, ha 95 probabilità su 100 di contenere la media vera della popolazione. L’intervallo che va da 73,61 Kg a 78,59 Kg ,ha 95 probabilità su 100 di contenere la media vera della popolazione. L’intervallo che va da 83,61 Kg a 91,39 Kg, ha 95 probabilità su 100 di contenere la media vera della popolazione.

Quando si utilizza la T Student ,per calcolare un intervallo di confidenza per la media con varianza incognita,quanti sono i gradi di libertà v da considerare?. v=n meno 1. Nessuno. 3. 4.

Quando si utilizza un intervallo di confidenza per la media con varianza incognita?. Quando l’ampiezza campionaria è maggiore di 30. Quando l’ampiezza campionaria è minore di 30,la varianza è incognita e la distribuzione è normale. Quando l’ampiezza campionaria è minore di 30 e la varianza è nota. Quando l’ampiezza campionaria è uguale a30 e la distribuzione èasimmetrica.

Qual è la formula corretta dell’intervallo di confidenza per la media con varianza incognita?. x ̅- tα/2 s/(√n)<μ <x ̅+ tα/2+ s/(√n). x ̅+ tα/2 σ/(√n)<μ <x ̅- tα/2 σ/(√n). x ̅- tα/2 σ/(√n)<μ <x ̅+ tα/2 +σ/(√n). x ̅+ tα/2 s/(√n)<μ <x ̅-tα/2 s/(√n).

Quanti votanti italiani è necessario intervistare per ottenere una stima di p ̂ che abbia un errore massimo di 0,01,sapendo che la probabilità di sbagliare è pari a 0,05?. n≥p(1-p)( 〖(z a/2)/E)〗^2=0,5(1-0,5)〖(1,96/0,01)〗^2=9604. n≥p(1-p)( 〖(z a/2)/E)〗^2=0,25 (1-0,25)( 〖1,96/0,01)〗^2=9604. n≥p(1-p)( 〖(z a/2)/E)〗^2=0,5(1-0,5)〖(1,96/0,05)〗^2=7604. n≥p(1-p)( 〖(z a/2)/E)〗^2=0,5(1-0,5) 〖(1,96/0,01)〗^2=7904.

Quando la popolazione è riferita a un carattere che può assumere solo due modalità (popolazione Bernoulliana), quale l’intervallo di confidenza viene utilizzato?. Un intervallo di confidenza per la media con varianza incognita. Un intervallo di confidenza per la media con varianza nota. Un intervallo di confidenza per piccoli campioni. Un intervallo di confidenza per la proporzione.

In un campione casuale di 200 individui ,55 persone hanno un reddito superiore a 25000 euro.Quali sono le condizione per poter approssimare la binomiale con la normale ?. np ̂=200x0,275=55 ed n(1-p ̂)=200x0,55=110. np ̂=200x0,275=55 ed n(1-p ̂)=200x0,45=90. np ̂=200x0,40=80 ed n(1-p ̂)=200x0,45=90. np ̂=200x0,50=100 ed n(1-p ̂)=200x0,45=90.

Quando si utilizza l’intervallo di confidenza per la proporzione?. Quando il campione è costituito da variabili quantitative continue. Quando la numerosità dei campioni è piccola ed i campioni sono almeno 2. Quando il campione è di dimensione elevata e la popolazione è riferita a un carattere che può assumere solo due modalità: successo ed insuccesso. Quando la numerosità dei campioni è piccola.

Un campione casuale di 100 individui ha mostrato che 25 sono mancini.Qual è l’intervallo di confidenza al 95% per la vera proporzione di mancini nella popolazione?. 0.1651. 0.2651. 0.3051. 0.1651.

In una città ci sono 100000 persone di età compresa fra i 18 e i 25 anni; si estrae da questa popolazione un campione casuale semplice di 500 soggetti di cui 194 sono iscritti all’Università. Qual è l’intervallo di confidenza al 95% per la proporzione di persone con età compresa fra i 18 e i 25 anni che sono iscritte all’ Università?. 0,345≤ p ≤0,431. 0,864≤ p ≤0,965. 0,129≤ p ≤0,723. 0,674≤ p ≤0,836.

Negli intervalli di confidenza per la proporzione cosa rappresenta la proporzione campionaria P ̂ =X/n ?. P ̂ =X/n rappresenta la proporzione in cui X è il numero di volte in cui una certa caratteristica si presenta negli individui in una data popolazione. P ̂ =X/n rappresenta la proporzione campionaria in cui X è il numero di volte in cui una certa caratteristica si presenta nel campione;è uno stimatore. P ̂ =X/n rappresenta la proporzione della popolazione in cui X è sempre pari a 5 ed n è il campione studiato. Nessuna delle risposte precedenti.

Per analizzare il fenomeno del fumo tra gli adolescenti, si estrae un campione casuale semplice di n = 900 adolescenti, di cui il numero di adolescenti che fumano `e pari a 180.Quale valore assume l’intervallo di confidenza al 95%?. [0,18. [0,98. [0,11. [0.174.

Si dispone dei valori relativi ad i battiti cardiaci in un campione di soggetti ansiosi ed in un campione di atleti;ipotizzando che le medie e le varianze campionarie siano rispettivamente X ̅_1=87.9 S_1^2=2,1 e X ̅_2=65.8 ed S_2^2=4,62 e che alfa sia uguale a 0,05,qual è l’intervallo di confidenza per la differenza delle medie delle popolazioni con varianza incognita?. 50.53<μ1 − μ2<58.46. 20.38<μ1 − μ2<23.82. 60.32<μ1 − μ2<73.42. 40.35<μ1 − μ2<53.26.

Cosa è la varianza congiunta negli intervalli di confidenza tra medie?. È il prodotto delle varianze campionarie di due campioni. È una media pesata per i diversi gradi di libertà di due varianze campionarie ponderate con le rispettive numerosità campionarie diminuite di 1. È una mediana pesata per i diversi gradi di libertà delle due varianze campionarie. È una differenza dei gradi di libertà di due varianze campionarie.

Che distribuzione devono avere le popolazioni da cui sono stati estratti i campioni, prima di calcolare l’intervallo di confidenza della differenza tra due medie di popolazioni con varianze incognite ma uguali?. Non normali. Dipendenti. Nessuna delle risposte precedenti. Normali.

Si pensi all’interpretazione di un intervallo di confidenza di questo tipo: se esso contiene lo 0, cosa si può dire?. La prima media è maggiore della seconda. Le due medie non sono significativamente diverse tra loro al livello 1−α, poiché non si può escludere che il valore vero del parametro d’interesse sia pari a µ1 − µ2 = 0. La prima media è minore della seconda. Le due medie sono significativamente diverse.

Supponiamo che siano stati estratti due campioni di studenti universitari che seguono una distribuzione normale, iscritti in due università italiane , dei quali è stata registrata la media degli esami sostenuti. Il primo campione costituito da n1 = 50 studenti ha una media pari a X ̅= 23.5, mentre il secondo costituito da n2 = 100 studenti, ha una media campionaria pari a Y ̅= = 25.2. La varianze pubblicate dall’ufficio statistico del MIUR sono pari a σ^2= 16 e σ^2 = 4, Quale è il valore dell’intervallo di confidenza pari al 95%?. (−16.16, −31.56). (−2.88, −0.52). (−15.88, −82.52). (−30.88, −9.52).

L’Intervallo di confidenza per la differenza delle medie μ1 − μ2 con varianze note,può essere utilizzato per popolazioni che non sono normali?. Si, se i campioni hanno numerosità maggiore o uguale di 29. Si, se i campioni hanno numerosità minore di 30. Si, se i campioni hanno numerosità maggiore o uguale a 30. No.

Alcuni ricercatori hanno riscontrato che su 100 uomini che seguono una notiziario televisivo,65 hanno espresso un parere favorevole e su 120 donne 45 hanno espresso lo stesso giudizio.Qual è l’intervallo di confidenza al 90% per la differenza tra le proporzioni delle due popolazioni ?. 0.121≤ (p1−p2) ≤0.249. 0.301≤ (p1−p2) ≤0.608. 0.168≤ (p1−p2) ≤0.382. 0.882≤ (p1−p2) ≤0.959.

Supponiamo di aver a che fare con due campioni indipendenti, diciamo (x1...xn1 ) e (y1...yn2 ), estratti rispettivamente da due popolazion bernoulliane i in cui una stessa variabile si distribuisce .Come deve essere questa variabile?. Quantitativa continua. Dicotomica. Non è una variabile,bensì na mutabule nominale. Ordinale.

Come si interpreta l’intervallo di confidenza per la differenza di 2 proporzioni p1 e p2, se include lo 0?. Vi sono sufficienti evidenze per concludere che p1 sia maggiore di p2. Nessuna delle precedenti risposte. Non vi sono sufficienti evidenze per concludere quale probabilità tra p1 e p2 sia più grande. Vi sono sufficienti evidenze per concludere che p1 sia minore di p2.

Quando si utilizza l’intervallo di confidenza per la differenza di 2 proporzioni p1 e p2?. Generalmente si utilizza l’intervallo di confidenza per la differenza di 2 proporzioni quando i campioni sono grandi ed np e’ maggiore uguale a 5 ed n(1-p) è maggiore uguale a. Generalmente si utilizza l’intervallo di confidenza per la differenza di 2 proporzioni generalmente quando i campioni sono piccoli. Generalmente si utilizza l’intervallo di confidenza per la differenza di 2 proporzioni quando i campioni sono grandi. Nessuna delle precedenti risposte.

Per calcolare gli intervalli di confidenza per la varianza,come deve essere la popolazione da cui i campioni sono estratti?. Normale. Non normale. Normale ed i campioni devono essere di numerosità inferiore a 30. Non normale ed i campioni devono essere di numerosità elevata,.

Se un intervallo di confidenza per lo scarto quadratico medio,ha un grado di fiducia del 99%,come varia rispetto al 95%?. L’ampiezza dell’intervallo al 99% è minore e la stima è meno precisa. L’ampiezza dell’intervallo al 99% èmaggiore. L’ampiezza dell’intervallo al 99% è minore e la stima è piu’ precisa. L’ampiezza dell’intervallo al 99% è maggiore e la stima è meno precisa.

Per grandi campioni estratti da una popolazione normale, si può dire che la distribuzione campionaria S della deviazione standard σ può essere approssimata con una distribuzione normale avente media σ e deviazione standard pari a sigma diviso la radice quadrata dell’ampiezza campionaria moltiplicata per quattro?. No, al denominatore deve esserci la deviazione standard pari a sigma diviso la radice quadrata dell’ampiezza campionaria moltiplicata per due. Si se l’ampiezza n del campione è inferiore a 30. Si se l’ampiezza n del campione è inferiore a 30. Si se l’ampiezza n dei campioni è almeno 50.

Che forma ha la distribuzione con un intervallo di confidenza per lo scarto quadratico medio?. Lineare. Asimmetrica. Simmetrica. Esponenziale.

Lo scarto quadratico medio della durata di un campione di 200 lampadine è s = 100 ore. Qual è l’intervallo di confidenza al 99% per lo scarto quadratico medio dell’intera popolazione?. 43,58<σ<66,78. 23,58<σ<88,78. 88,58<σ<114,78. 4,89<σ<6,04.

Un campione di 32 misurazioni del punto di bollitura di una sostanza chimica ha scarto quadratico medio s=0.83°C. Qual è l’intervallo di confidenza al 95% per lo scarto quadratico medio σ?. 0,10<σ<1,34. 0,34<σ<1,04. 0,66<σ<1,09. 0,56<σ<89,09.

Il metodo descritto da Fisher per trovare gli intervalli di confidenza per il rapporto di due varianze,prevede l’assunzione di omoschedasticità della varianza?. Si ,se il rapporto tra varianze è riferito a piccoli campioni. Si,sempre. Si ,se il rapporto tra varianze è riferito a grandi campioni. No.

Perche la curva di distribuzione della statistica F è asimmetrica a destra ,con una gobba posta asimmetricamente a sinistra?. La statistica F è un rapporto di due varianze, e quindi è sempre una quantità positiva: non esistono valori negativi della statistica F di Fisher. La statistica F è il prodotto di due varianze, e quindi è sempre una quantità positiva. La statistica F è la differenza di due varianze, e quindi è sempre una quantità positiva. La statistica F è la somma di due varianze, e quindi è sempre una quantità positiva .

Quale dei seguenti passaggi è utile eseguire prima di costruire un intervallo di confidenza per il rapporto di due varianze?. Verificare la normalita’ dei dati. Costruire un grafico a dispersione. Costruire un grafico a dispersione. Verificare che l’intervallo sia simmetrico.

Se un intervallo di confidenza per il rapporto di due varianze contiene il valore 1,cosa significa?. Le varianze sono significativamente diverse. Assumere che l’intervallo sia simmetrico. Non ci sono differenze significative tra le due varianze. Pensare che contenga il vero valore del parametro.

Per calcolare gli intervalli di confidenza per il rapporto di due varianze, come devono essere i due campioni di ampiezza n1 ed n2 ?. Dipendenti. Devono avere una numerosità maggiore di 40. Indipendenti. Devono avere una numerosità minore di 40.

La statistica Fisher F Permette di confrontare due varianze; Quale varianza si usa al denominatore?. Si possono usare indifferentemente le due varianze. La piu’ piccola delle varianze. La piu’ grande delle varianze. Nessuna delle precedenti risposte.

Cosa è l’ipotesi alternativa H1?. È un’affermazione riguardo alla popolazione nella quale viene messo ciò che si spera o ci si aspetta di poter concludere come risultato del test. È un’ ipotesi di uguaglianza. È un’affermazione riguardo alla popolazione in cui viene messo ciò che ci si aspetta di poter negare come risultato del test;. È un’affermazione che rappresenta un valore base, rispetto al quale evidenziare una mancanza di effetto.

Cosa è un test di ipotesi?. È il procedimento che consente di rifiutare o accettare un’ipotesi statistica , utilizzando i dati di uno o piu’ campioni. È il procedimento che serve a calcolare le varianze campionarie. È il procedimento che consente di calcolare i dati della popolazione a cui si riferisce. È il procedimento che consente di rifiutare o accettare un’ipotesi statistica , utilizzando dei dati fittizi.

La Toyota dichiara che il suo nuovo modello di auto, in autostrada potrà percorrere in medi 22 km per litro di benzina. Se doveste sottoporre a verifica tale affermazione, quale ipotesi nulla e quale alternativa scegliereste. H0 : μ =23 (km per litro) H1 : μ ≠23 (km per litro). H0 : μ <23 (km per litro) H1: μ >23 (km per litro). H0 : μ>23 (km per litro) H1 : μ =23 (km per litro). H0 : μ <23 (km per litro) H1 : μ ≠23 (km per litro).

Per quale motivo viene formulata un’ipotesi nulla?. Nessuna delle precedenti risposte. Viene formulata per indicare la presenza di differenze significative tra 5 campioni estratti da una popolazione. Viene formulata per indicare la presenza dell’effetto tra tre campioni estratti da una popolazioni. Viene formulata per indicare l’assenza dell’effetto tra campioni estratti riguardo la popolazione da cui provengono e si assume essere vera fino a che non ci sia una prova evidente del contrario.

Cosa riguarda la verifica di ipotesi statistiche?. Riguarda la verifica di un teorema. Riguarda la verifica sul valore un di certo parametro della popolazione, che risulta incognito, partendo da dati campionari. Riguarda la verifica di una congettura. Riguarda la verifica di un assioma.

Perche’ è importante la potenza di un test statistico?. La potenza di un test statistico permette di determinare quale è la numerosità campionaria necessaria per ottenere risultati statisticamente significativi, controllando la probabilità di prendere decisioni errate. La potenza di un test statistico verifica l’ipotesi nulla. Nessuna delle risposte precedenti. La potenza di un test statistico verifica l’ipotesi alternativa.

Come si chiama la probabilità di commettere un errore di secondo tipo?. Beta. 1-alfa. 1-Beta. Alfa.

Quando si verifica un errore di tipo I ?. Quando si accettano 2 ipotesi. Quando si rifiuta una ipotesi nulla che è vera. Quando si accetta una ipotesi nulla che è vera. Quando si accetta una ipotesi alternativa che è vera.

Quale tra i seguenti, e’ esempio di un errore del primo tipo?. Un processo penale in cui una persona innocente è condannata per un crimine. Un processo penale in cui una persona colpevole viene assolta. Un processo penale in cui una persona colpevole è condannata per un crimine. Un processo penale in cui una persona innocente viene assolta.

Nei test di ipotesi, per garantire la validità e l'affidabilità dei risultati della ricerca, cosa è importante fare?. Bisogna ridurre al minimo gli errori di tipo tipo I e di tipo II. Bisogna aumentare gli errori di tipo tipo I e di tipo II. Bisogna aumentare gli errori di tipo tipo I e ridurre quelli di tipo II. Bisogna aumentare gli errori di tipo tipo II e ridurre quelli di tipo.

Perché si vuole sottoporre un’ipotesi a test?. Si vuole sottoporre a test un’ipotesi su un parametro di una popolazione, con lo scopo di decidere, esaminando un campione estratto dalla popolazione, se l’affermazione (cioè, l’ipotesi) riguardante il parametro è vera o falsa. Nessuna delle precedenti risposte. Si vuole sottoporre a test un’ipotesi su parametro di una popolazione con lo scopo di decidere, se un’affermazione riguardante 8 campioni è vera . Si vuole sottoporre a test un’ipotesi su un campione con lo scopo di decidere, se l’ipotesi riguardante tanti campioni è falsa.

Quando si verifica un errore di tipo II ?. Quando un'ipotesi nulla falsa viene accettata. Quando un'ipotesi nulla falsa viene respinta. Nessuna delle precedenti risposte. Quando un'ipotesi alternativa falsa viene accettata .

Se in un Test sulla media ,il sistema di ipotesi è a 2 code e Z osservata è pari a 4,12, qual è regione di rifiuto dell’ipotesi nulla,se alfa è uguale a 0,01?. La regione di rifiuto è 4,12> 2.576. La regione di rifiuto è 4,12<2.576. La regione di rifiuto è 4,12= 2.576. La regione di rifiuto è 4,12= 0,842.

Nel test d’ipotesi sulla media per grandi campioni ,la variabile Z ,che caratteristiche deve possedere?. La variabile aleatoria Z ha approssimativamente media uguale a 3 e varianza pari ad 1. La variabile aleatoria Z ha approssimativamente distribuzione normale standardizzata con media nulla e varianza pari ad 1. La variabile aleatoria Z ha approssimativamente distribuzione normale standardizzata con media uguale ad 1 e varianza pari a 0. La variabile aleatoria Z ha approssimativamente distribuzione non normale .

In riferimento ad un test d’ipotesi sulla media,quanti sono i casi che possono verificarsi per accettare o rifiutare Ho?. 4. 6. 3. 0.

In riferimento al test d’ipotesi per la media di una popolazione per grandi campioni,se il campione viene estratto da una popolazione normale,puo’ essere utilizzata Z,qualunque sia l’ampiezza del campione?. Si se la numerosita’ del campione è minore di 20. No,mai. SI. Si, se la media è pari ad 1.

Cosa si utilizza per fare inferenza sulla media di grandi campioni della popolazione ,con varianza nota ?. Si utilizza lo stimatore Media campionaria. Si utilizza la T Student. Si utilizzano i quartili. Si utilizza la mediana.

Che tipo di informazione da il p-value?. Il p-value fornisce informazioni sulla varianza campionaria. Il p-value fornisce informazione sull’analisi descrittiva dei dati. Il p- value fornisce informazioni circa la significatività delle ipotesi. Il p-value fornisce informazioni sul metodo di campionamento.

Come si può definire il p-value?. Il p-value è il livello massimo di significatività con cui possiamo rifiutare l'ipotesi alternativa,. Il p-value è la differenza di tre valori standardizzati. Il p-value è il valore di probabilità minimo che aiuta a decidere se accettare o rifiutare un’ ipotesi nulla. Il p-value è il livello massimo di significatività con cui possiamo accettare l'ipotesi alternativa,.

Se in un test di ipotesi sulla media, il p-value risulta pari ad 1,cosa significa?. Se un p-value è pari ad 1,la statistica su cui si sta svolgendo il test (esempio la media),coincide con l’ipotesi nulla. Se un p value è pari ad 1,bisogna aumentare la numerosità del campione. Se un p-value è pari ad 1, la statistica su cui si sta svolgendo il test (esempio la media),coincide con l’ipotesi alternativa. Se un p-value è pari ad 1,ci si trova in una condizione di incertezza.

Se in un test di ipotesi un p-value risulta pari a 0,5 ed il livello significatività alfa è pari a 0,05 ed il campione ha ampiezza pari a 1315 unità ,cosa si deduce?. Bisogna diminuire la numerosità campionaria per avere dei risultati significativi. Si rifiuta l’ipotesi nulla. Bisogna aumentare la numerosità campionaria per avere dei risultati significativi. Si accetta l’ipotesi nulla.

Se in un test di ipotesi un p-value risulta pari a 0.0005 ed il livello significatività alfa è pari a 0,01 ed il campione ha ampiezza pari a 1478 unità,cosa si deduce?. Non vi è differenza tra ipotesi nulla ed ipotesi alternativa. Bisogna aumentare la numerosità campionaria per avere dei risultati significativi. Si accetta l’ipotesi nulla. Si rifiuta l’ipotesi nulla ed il p-value è molto significativo.

Da una popolazione normale, si estrae un campione di 8 confezioni di detersivo in polvere da una grossa produzione. verificare se al livello di significatività del 5%, si può affermare che il peso medio delle confezioni di questa produzione è maggiore di 2000 grammi? Sapendo il peso medio delle confezioni del campione è 2003,625 grammi e che lo scarto quadratico medio è 4,2741,qual è la statistica test T corretta?. H0 > H0 H1 = H1 T=(2003,625-2000)/(4,2741/√8)=30. Il sistema di ipotesi è: H0 > H0 H1 <H1 T=(2003,625-2000)/(4,2741/√8)=0;. Il sistema di ipotesi è: H0 <H0 H1 > H1 T=(2003,625-2000)/(4,2741/√8)=2,39; si rifiuta l’ipotesi nulla. Il sistema di ipotesi è: H0 > H0 H1 > H1 T=(2003,625-2000)/(4,2741/√8)=2939.

Che distribuzione deve avere la popolazione da cui proviene il campione, prima di applicare il Test T Student sulla media?. La popolazione deve avere una distribuzione di tipo normale. La popolazione deve avere una distribuzione di tipo qualitativo. La popolazione deve avere una distribuzione di tipo non parametrico. La popolazione deve avere una distribuzione di tipo asimmetrico.

In un test a 2 code sulla media, al livello 0.05, quale regola di decisione si adotta?. Si rifiuta H0 se t è compresa nell’intervallo definito dagli estremi –tα /2 0.025 e + tα /2 0.0,025. Si accetta H0 se t è maggiore sia di –tα /2 0.025 ,sia di + tα /2 0.025. Si accetta H0 se t è maggiore di +tα /2 0.025. Si accetta H0 se t è compresa nell’intervallo definito dagli estremi –tα /2 0.025 e + tα /2 0.0,025.

In un test a 2 code sulla media, nella T Student il livello di significatività è pari a 0,01,qual è il corrispondente valore di tα /2?. tα /2=0,10. tα /2=0,025. tα /2=0,010. tα /2=0,005.

Quando si può utilizzare il Test T Student sulla media?. Si può utilizzare il Test T Student quando la varianza della popolazione è nota e la numerosità campionaria è minore di 30. Si può utilizzare il Test T Student quando la varianza della popolazione è nota e la numerosità campionaria è maggiore di 30. Nessuna delle precedenti risposte. Si può utilizzare il Test T Student quando la varianza della popolazione non è nota e la numerosità campionaria è minore di 30.

Un’azienda produce abiti maschili.Estraendo un campione di 120 pezzi,si riscontra che 30 sono difettosi.Ad un livello di significatività del 5% si vuole verificare se almeno il 20% sia difettoso.Indicare qual è il test piu adatto da utilizzare. Test di ipotesi sulla proporzione. Test di ipotesi sulla media con varianza Incognita. Test di ipotesi sulla media con varianza nota. Nessuna delle precedenti risposte.

Quali sono le condizioni necessarie per poter utilizzare il test per una proporzione?. Le condizioni necessarie sono:la probabilità di successo deve essere pari a 0,65 ed i campioni devono essere dipendenti. La variabile deve essere di tipo dicotomico, i campioni devono essere indipendenti e casuali, e la numerosità del campione deve garantire una approssimazione normale della distribuzione. Nessuna delle precedenti risposte. La variabile deve essere di tipo ordinale ed i campioni devono essere dipendenti.

Quando si utilizza il test z nel test d’ipotesi su una proporzione?. Se p0 é la varianza nella popolazione ed n é la numerositá campionaria, si utilizza il test z se np0 ≥ 5 e n(1 − p0) ≥ 5. Il test z nel test d’ipotesi su una proporzione non si puo’ utilizzare. Se p0 é il valore ipotizzato della proporzione nella popolazione ed n é la numerositá campionaria, si utilizza il test z se np0 ≥ 5 e n(1 − p0) ≥ 5 . Se p0 é la varianza nella popolazione ed n é la numerositá campionaria, si utilizza il test z se np0 ≥ 30 e n(1−p0)≥ 25.

Cosa si intende per p value in un test di ipotesi per la proporzione di una popolazione?. Il p-value è il limite superiore di un intervallo per l'accettazione dell'ipotesi alternativa. Il p-value è la stima del valore della proporzione nella popolazione. Il p-value è il livello di significatività piu’ piccolo che consente di rifiutare o accettare un’ipotesi nulla. Il p-value è il limite inferiore di un intervallo per l'accettazione dell'ipotesi alternativa.

Se in un test di ipotesi per la proporzione ad una coda ,l’ipotesi alternativa è pari ad H1= P1 <P0 ed alfa =0,01,cosa si deve verificare?. Z<-1.645. Z<-2.326. Z>2.576. Z=1.645.

Qual è l'obiettivo di un test di ipotesi per la proporzione di una popolazione?. Verificare se una proporzione stimata è significativamente diversa da un valore di riferimento. Misurare la varianza della popolazione. Stimare la media della popolazione. Confrontare due medie di popolazioni diverse.

Quanti test di rifiuto di HO,si possono avere nei test statistici utilizzati per confrontare le differenze tra le medie di due grandi campioni con varianza nota?. 5 test ad 1 coda e 4 test bidirezionali a 2 code. 2 test ad 1 coda ed un test bidirezionale a 2 code. 7 test ad 1 coda ed un test bidirezionale a 2 code. 1 test ad 1 coda e 4 test bidirezionali a 2 code.

Quando si utilizza il test di ipotesi sulla differenza tra medie con varianze note?. Si utilizza quando si vogliono confrontare le numerosità di due popolazioni diverse . Si utilizza quando si vogliono confrontare le numerosità di due popolazioni uguali . Si utilizza quando si vogliono confrontare le varianze di due popolazioni diverse . Si utilizza quando si vogliono confrontare le medie di due popolazioni diverse che hanno una distribuzione normale.

In un test di ipotesi sulla differenza tra medie con varianze note ,cosa indica un p-value inferiore ad alfa?. Un p-value inferiore ad alfa indica che ci sono prove sufficienti per accettare l'ipotesi nulla. Un p-value inferiore ad alfa indica che ci sono prove sufficienti per rifiutare l'ipotesi nulla a favore dell'ipotesi alternativa. Un p-value inferiore ad alfa non da indicazioni sulle ipotesi. Un p-value inferiore ad alfa indica che bisogna aumentare la numerosità campionaria.

Quale test statistico viene comunemente utilizzato per confrontare le differenze tra le medie di due grandi campioni con varianza nota?. Test Z per la differenza tra medie. Test ANOVA per la differenza tra medie. Test di Fisher. Test T per la differenza tra medie.

Per confrontare le differenze tra le medie di due grandi campioni con varianza nota, se alfa è pari a 0,01 ed il test è a 2 code , quali sono i valori critici?. (-1.645 e + 1.645). (-1.96 e + 1.96). (-2.576 e +2.576). (-2.326 e + 2.326).

Qual è l'ipotesi alternativa per il test a due code T per dati appaiati?. Le differenze tra le coppie di dati sono sempre maggiori di 5. Le differenze tra le coppie di osservazioni sono diverse da 0. Le medie sono uguali. Le differenze tra le coppie di osservazioni sono uguali a 0.

In un test t per dati appaiati, quale statistica viene generalmente utilizzata?. Somma delle differenze. Mediana delle differenze. Media delle differenze. Varianza delle differenze.

Quando si utilizza il metodo della varianza congiunta "pooled" per il calcolo della statistica di test nelle due medie con varianze incognite?. Quando si ritiene che le due medie siano molto diverse. Quando le varianze delle due popolazioni sono diverse. Quando le medie delle due popolazioni sono uguali. Quando le varianze delle due popolazioni sono simili.

Qual è la condizione per applicare il test t per dati appaiati?. La condizione è che le differenze tra le coppie di dati, abbiano una distribuzione asimmetrica. La condizione è che le differenze tra le coppie di osservazioni siano uguali ad 1. La condizione è che le differenze tra le coppie di dati abbiano una distribuzione approssimativamente normale. La condizione è che le differenze tra le coppie di dati abbiano una varianza piccola.

Due campioni, normalmente distribuiti hanno dimensione 13 con media 22 e deviazione standard campionaria 3 e dimensione 16 con media 24 e deviazione standard 4 . Qual è il valore della stima congiunta della varianza?. S_2=((13-1)*9+ (16-1)*16)/(√((13+ 16- 2)) )=(108+ 240)/(27 )=12,88. S_2=((13-1)*9+ (16-1)*16)/(√((13+ 16- 2)) )=(108+ 240)/(27 )=3,9. S_2=((13-1)*9+ (16-1)*16)/(√((13+ 16- 2)) )=(108+ 240)/(27 )=29. S_2=((13-1)*9+ (16-1)*16)/(√((13+ 16- 2)) )=(108+ 240)/(27 )=18.

Quale affermazione è vera riguardo al test di ipotesi sulla differenza tra medie con varianza incognita?. Viene sempre utilizzata la distribuzione normale. Viene sempre utilizzata la distribuzione F di Fisher. Viene sempre utilizzata la distribuzione chi quadro. Viene sempre utilizzata la distribuzione t di Student.

Qual è l'ipotesi alternativa per il test T Student per la differenza tra medie con varianza incognite in un test a 2 code?. H1: μ <μ0. H1: μ = μ0. H1: μ ≠ μ0. H1: μ > μ0.

In cosa consiste il test T per dati appaiati?. Confronta le differenze tra coppie di osservazioni dello stesso campione. Confronta le medie di due campioni indipendenti. Confronta le deviazioni standard di due campioni indipendenti. Confronta la varianza di due campioni indipendenti.

Quando si parla di proporzioni, a cosa ci si riferisce?. Al rapporto tra frequenza di successo e frequenza totale. Alla media dei dati. Alla varianza dei dati. Alla distribuzione dei dati.

Come si calcola il test statistico nel test di ipotesi sulla differenza fra due proporzioni?. Si usa l'ANOVA. Si usa il test Z. Si usa il coefficiente di correlazione. Si usa il t-test.

Quale è l'obiettivo principale del test di ipotesi sulla differenza fra due proporzioni?. Verificare la significatività di una singola proporzione. Verificare la significatività di una differenza di proporzioni fra due gruppi. Verificare la significatività di una media. Verificare la significatività di una differenza di proporzioni fra due gruppi.

Quale delle seguenti è una condizione necessaria per utilizzare il test di differenza fra le proporzioni?. Le proporzioni devono essere minori di 0.3. I campioni devono essere dipendenti e sufficientemente grandi per applicare l'approssimazione normale. I campioni devono essere dipendenti. Il numero di successi deve essere minore di 30.

Cosa significa se il valore p associato al test sulle proporzioni è inferiore al livello di significatività scelto?. Significa che non si sa quale ipotesi accettare. Nessuna delle precedenti risposte. Significa che si rifiuta l'ipotesi nulla a favore dell'ipotesi alternativa, indicando che le proporzioni delle due popolazioni sono significativamente diverse.. Significa rifiutare l’ipotesi H1.

Quale ipotesi viene testata tramite l'analisi della varianza (ANOVA)?. La correlazione tra due variabili è significativa. La varianza di un campione è uguale ad un valore prefissato. Le medie di due gruppi sono uguali. Le medie di più di due gruppi sono uguali.

Nella Statistica test sull'analisi della varianza (ANOVA),a cosa sono uguali i i gradi di liberta’?. I gradi di libertà per i fattori tra i gruppi ed all'interno dei gruppi sono sempre uguali a 6. I gradi di libertà per i fattori tra i gruppi ed all'interno dei gruppi sono sempre uguali a3. I gradi di libertà per i fattori tra i gruppi ed all'interno dei gruppi sono sempre uguali a3. I gradi di libertà per i fattori tra i gruppi ed all'interno dei gruppi sono rispettivamente :k-1 ed N-k, dove k è il numero di gruppi ed N è la dimensione totale del campione.

Su 3 gruppi di individui A,B,C si misura una variabile.Si vuole verificare se esistono delle differenze significative tra i gruppi.Quale test di ipotesi è piu’ adatto tra i seguenti. Test Anova. Test di ipotesi Z sulla differenza tra due medie. Test di ipotesi Z sulla differenza tra due proporzioni. Test di ipotesi Z su una media.

Nell’Anova ad una via, quante sono le variabili indipendenti?. 3. 2. 1. 0.

Qual è il numero di gruppi minimi necessario per poter utilizzare il test Anova ?. Quattro gruppi. Due gruppi. Tre gruppi. Cinque gruppi.

Come viene calcolato il valore p nell'ANOVA ad una via?. Si calcola la deviazione standard. Si usa il valore Z. Si confronta il valore t con il valore critico. Si confronta il valore F calcolato con la distribuzione di Fisher.

Quando si accetta l'ipotesi nulla in un test di correlazione?. Quando il coefficiente di correlazione è uguale a 0. Quando il coefficiente di correlazione è uguale a 0,5. Quando il coefficiente di correlazione è positivo. Quando il coefficiente di correlazione è negativo.

Il seguente test di ipotesi di correlazione di Pearson è ri-sultato pari a 28,95 ed il coefficiente di correlazione di Pearson è risultato pari a 0,98.Cosa si deduce?. Qualunque sia il livello sia significatività scelto,si accetta H0. Se il livello di significatività è paria a 0,10,si rifiuta H0. Qualunque sia il livello di significatività scelto,si rifiuta H0. Se il livello di significatività è paria a 0,05,si rifiuta H0.

Quale dei seguenti valori indica una correlazione perfetta-mente lineare positiva secondo il coefficiente di Pearson?. 1. -1. 0. 0.5.

Quali sono le condizioni necessarie per l'utilizzo del test di correlazione di Pearson?. Deviazione standard zero. Media delle variabili uguale ad 2 . Relazione non lineare tra variabili. Relazione lineare tra le variabili.

Nell'ambito di un test di ipotesi a 2 code per la correlazio-ne di Pearson, qual è l'ipotesi alternativa?. Non c'è correlazione tra le variabili. La correlazione è negativa. La correlazione è diversa da 0. La correlazione è positiva.

Nell'ambito di un test di ipotesi per la correlazione di Pear-son, qual è l'ipotesi nulla ?. La correlazione è superiore a 1. La correlazione è negativa. Non c'è correlazione tra le variabili. La correlazione è positiva.

Qual è il vantaggio principale nell'utilizzare la regressione lineare rispetto ad altri modelli di previsione?. Maggiore robustezza della varianze. Maggiore capacità di catturare relazioni non lineari. Interpretazione chiara dei coefficienti. Maggiore complessità computazionale.

Quale indicatore misura la bontà di adattamento di un modello di regressione lineare?. Intervallo di confidenza. Errore assoluto. Coefficiente di determinazione. Varianza.

Avendo a disposizione i dati relativi al reddito settimanale (X) e consumi (Y) si analizzi il comportamento delle famiglie, si verifichi la legge Keynesiana: all’aumento del reddito aumentano i consumi.Che valore ha il coefficiente di determinazione? X 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 Y 55 65 79 80 102 110 120 135 137 150. 0. 2.6. 0.23. 0.988.

Siano X=il numero di anni di istruzione dopo la scuola dell’obbiligo ed y=reddito. La retta di regressione è: Y=10+2x.Che significa?. Non si può dedurre nulla. Se l’intercetta β0=2 e se β1=10,significa che una persona che ha completato solo la scuola dell’obbligo, guadagna circa 10000 euro e che ogni anno di istruzione in più,permette di far guadagnare 2000 euro in più. Se l’intercetta β0=2x e se β1=10,significa che una persona che ha completato solo la scuola dell’obbligo guadagna circa 2000 euro. Se l’intercetta β0=10 e se β1=2,significa che una persona che ha completato solo la scuola dell’obbligo,guadagna circa 10000 euro e che ogni anno di istruzione in più,permette di far guadagnare 2000 euro in più.

Una società produttrice di alimenti riporta i seguenti valori per merce esportata e prezzo che si modifica in base alle vendite: Merce x 52 47 39 24 15 Prezzo y 100 150 200 300 400 Qual è la retta di regressione?. yi=2,16 +6x. yi=12,16 -7,69x. yi=2,16 +6x. yi=502,76 -7,69x.

Avendo a disposizione i dati relativi al reddito settimanale (X) e consumi (Y) si analizzi il comportamento delle famiglie, si verifichi la legge Keynesiana: all’aumento del reddito aumentano i consumi.Che valore assume la retta di regrssione lineare? X 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 Y 55 65 79 80 102 110 120 135 137 150. y=565x. y=12,273+0,565x. y=8,429+4x. y=8,429.

Un macchinario industriale compie il proprio ciclo di produzione in un tempo che dipende dal livello di temperatura. Sono stati rilevati un insieme di valori di tempo e temperatura relativi ad un campione di 6 cicli produttivi.Si è ottenuta la seguente retta di regressione: Y=14,8-3,2x Che significa?. All'aumentare di un grado la temperatura, ci si aspetta che il tempo di produzione aumenti di 3,3 minuti. All'aumentare di un grado la temperatura, ci si aspetta che il tempo di produzione sia uguale a 3,3 minuti. Nessuna delle precedenti risposte. All'aumentare di un grado la temperatura, ci si aspetta che il tempo di produzione si riduca di 3,3 minuti.

Data la seguente retta di regressione Y=4x+2,sapendo che il valore corretto di Y ̂=3,2 qual è il valore di x?. 7. 0.3. 3. 5.

Quale tra le seguenti è la formula corretta per calcolare il coefficiente angolare di una retta di regressione nella statistica inferenziale?. β1=〖CovarianzaXY/(varianza s_x^2 )= SXY/(sx^2 ). β1=〖Covarianza〗σXσY/(varianza σx^2)= =SXY/(σx^2 sx^2 ). β1=〖Deviazione standard Y/(varianza sx^2))=SY/(sx^2 ). β1=〖Deviazione standard x/(varianzasx^2)=S_x/(s_x^2 ).

Cosa rappresenta l'intercetta in un modello di regressione lineare?. Il valore atteso di y, quando x è pari a 0. Il valore medio della variabile indipendente. L’errore predetto dal modello. La varianza della retta di regressione.

La regressione lineare semplice è spiegata dall’equazione y=β0+β1x,.Cosa rappresentano β0 e β1?. β0 è la media di y, β1 è la media di x. β0 è la media di X, β1 è la media di y. β1 è l’intercetta, β0 è il coefficiente angolare della retta. β0 è l’intercetta, β1 è il coefficiente angolare della retta.

Data la seguente retta di regressione Y=4x+2,sapendo che x=5,qual è il valore corretto di Y ̂?. 5. 19. 22. 17.

Quale è l'obiettivo principale della regressione lineare?. Massimizzare la deviazione standard dei residui. Obiettivo dell’analisi di regressione è quello di individuare la retta “ottimale” che è in grado di minimizzare la distanza tra punti teorici e punti osservati. Trovare la media aritmetica dei dati. Massimizzare la somiglianza tra i dati raccolti.

Qual è l'equazione generale di una retta nella regressione lineare semplice?. yi= β_0+ β_(1^2 ) xi - ε^2. yi= 〖β_0〗^2- β_(1^2 ) xi +ε. yi= β_0+ β_1 xi +ε. yi= β_(0^2 )+ β_(1^2 ) xi +ε^2.

Cosa misura il coefficiente di determinazione R^2 nella regressione lineare?. Il numero di parametri stimati nel modello. La correlazione tra le variabili. La pendenza della retta di regressione. La variazione percentuale spiegata dal modello di regressione .

Quale affermazione è vera riguardo ai residui nella regressione lineare?. Devono essere sempre pari a zero. Devono essere sempre negativi. Devono essere normalmente distribuiti e indipendenti. Devono essere sempre positivi.

Come si calcola il test statistico del test di ipotesi sulla regressione lineare?. Dividendo la stima del coefficiente per l'errore standard della stima. Dividendo la devianza residua per i gradi di libertà. Moltiplicando la devianza spiegata per il livello di significatività. Dividendo l'errore standard della stima per il p-value.

Dopo aver indicato con (X) il reddito settimanale (X) ed (Y) i consumi delle famiglie , si è ottenuta la seguente retta di regressione : y=8,429+0,565x;l’errore standard es(β1)è pari a0,029.Qual è la corretta statistica test relativa al coefficiente angolare β1?. T =B1/(s(B1)) 0,565/8,429=0,067. T =B1/(s(B1)) 8,429/0,565=14,91. T =B1/(s(B1)) 0,565/0,565=1. T=B1/(s(B1)) 0,565/0,029=19,650.

Qual è la distribuzione asintotica del coefficiente di regressione b1 in un modello di regressione lineare?. T di Student. Distribuzione Chi-quadro. Normale. Distribuzione di Fisher Snedecor.

Se si vuole testare l'ipotesi che il coefficiente di regressione b1 sia uguale a zero, qual è la formula della statistica di test?. T= B1/S(B0)〗. T(B1-2)/〖S(B0). T= B1/〖B1/〖S(B1)〗. T= (B0-1)/〖S(B1)〗.

Un agente immobiliare vuole esaminare la relazione tra il prezzo di vendita di una casa e la sua superficie. Sapendo che la statistica test T rispetto al coefficiente angolare è pari a 3,329 e che l’ipotesi è bidirezionale, quale tra le seguenti affermazione è corretta?. p-value=0,010;ci sono sufficienti evidenze che la superficie influenzi il prezzo della casa. p-value =0,0001 ;ci sono sufficienti evidenze che il prezzo della casa non influenzi la superficie. p-value =0,70; ci sono sufficienti evidenze che il prezzo della casa influenzi la superficie. p-value =0,05;ci sono sufficienti evidenze che la superficie non influenzi il prezzo della casa.

Sapendo che la seguente retta: y ̂= 94,8-0,8x calcolata su 10 unità, in cui y rappresenta il peso ed x l’altezza,ha un errore standard es(β1) uguale a 0,45,quale tra i seguenti è il relativo intervallo di confidenza di β1 ?. -11,2 ≤ β1≤ 0,95. 1,2 ≤ β1≥ 2,5. -101,2 ≤ β1≤ 22,95. 115 ≤ β1≥- 58.

Quale dei seguenti rappresenta l'ipotesi nulla nel test di significatività del coefficiente angolare b1?. H0: b1 >0. H0: b1 <0. H1: b1 ≠ 0. H0: b1 = 0.

Nella regressione lineare semplice,qual è il compito del coefficiente b1?. Rappresenta la variazione di 𝑥 per unità di variazione di y. Rappresenta la varianza della variabile dipendente. Rappresenta l'intercetta. Rappresenta la variazione di y 𝑦 per unità di variazione di x.

Quali sono le ipotesi del coefficiente angolare nel test sulla regressione lineare?. Ipotesi di significatività delle varianze. Ipotesi nulla: β1 = 0 vs alternativa: β1 ≠ 0. Ipotesi di uguaglianza delle medie. Ipotesi per testare la significatività della variabile dipendente.

Quando si accetta l'ipotesi nulla nel test del Chi Quadrato?. Quando si hanno 3 variabili categoriche. Quando si ha un campione piccolo. Quando il valore del test è maggiore del valore critico. Quando il valore del χ2 è minore del valore critico.

Cosa rappresenta il p-value in un test del χ2?. La probabilità di accettare correttamente l'ipotesi alternativa. La probabilità di ottenere un risultato casuale o più estremo, data l'ipotesi nulla. La probabilità di commettere un errore di tipo I. La probabilità di commettere un errore di tipo II.

Cosa è il test del Chi Quadrato?. È un test che confronta le medie di due campioni. È un test che confronta l'omogeneità di 3 medie. È un test non parametrico che verifica l'indipendenza tra due variabili. È un test che verifica l'omogeneità di varianze.

In un test del χ2se il valore calcolato è 3 ,68 ed il valore critico è 〖 x〗_(5,0,05=11,5070 )^2cosa possiamo concludere?. Accettiamo l'ipotesi alternativa. Accettiamo l'ipotesi nulla. Non possiamo trarre conclusioni. Non possiamo trarre conclusioni.

Ipotizziamo di voler verificare se, in un campione di 44 soggetti di entrambi i sessi, la distribuzione dei livelli di educazione sia (H1) o meno (H0) dipendente dal sesso. Qual è il risultato corretto del test chi quadro ?Se il livello di significatività alfa è pari a 0,05,cosa si deduce? Frequenze osservate Livello educativo Basso Alto Totale Maschi 13 10 23 Femmine 13 8 21 Totale 26 18 44. La statistica chi quadrato è 0,1316. <di 3,841.Si rifiuta H0. La statistica chi quadrato è 13,16 >di 3,841.Si accetta H0. La statistica chi quadrato è 0,1316. <di 3,841.Si rifiuta H0. La statistica chi quadrato è 13,16 >di 3,841.Si rifiuta H0.

In un test del χ2se il valore calcolato è 53 ,4568 ed il valore critico è 〖 χ2_5,0,05 =11,5070 ,2cosa possiamo concludere?. Accettiamo l'ipotesi alternativa. Non possiamo trarre conclusioni. Dopo aver calcolato il pvalue, si decide se accettare Ho. Accettiamo l'ipotesi nulla.

Per verificare l’associazione tra il livello di alfabetizzazione digitale e le fasce d’età di un campione di 177 persone,è stato svolto un test chi quadro;il livello di significatività scelto è paria ad alfa=0,05.Il risultato del test è pari a χ2=25123.Cosa si deduce?. Non si può dedurre nulla. Si può dedurre che per ottenere un buon test,bisogna ridurre la numerosità campionaria. Si accetta l’ipotesi nulla. Si rifiuta l’ipotesi nulla.

In un’indagine del 2021, 1500 utenti istagram adulti, scelti aleatoriamente , sono stati interrogati sulle loro preferenze fotografiche ?Qual è il test d’ipotesi piu’ adeguato per verificare l’indipendenza tra genere(maschile o femminile) ?. Il test Chi quadrato. Il test T tra dati accoppiati. Il test t Student tra campioni indipendenti. Il test Z sulla media con varianza nota.

Cosa non prevede la statistica non parametrica?. Non prevede la stima di variabili ordinali. Non prevede la stima di variabili qualitative. Non prevede la stima di parametri come la mediana. Non prevede la stima di parametri come media e varianza.

Qual è la caratteristica comune della statistica non parametrica?. Non richiede la normalità della distribuzione. Le distribuzioni esaminate devono avere varianza uguale. Le distribuzioni esaminate devono avere media uguale. Richiede la normalità della distribuzione.

Quale delle seguenti affermazioni riguardo al coefficiente di correlazione di Spearman è vera?. Viene calcolato utilizzando la formula di Pearson. Assume che le variabili seguano una distribuzione normale. L’indice di correlazione di Spearman è una misura statistica per ranghi non parametrica. Misura la correlazione tra due variabili.

Per calcolare il coefficiente di correlazione di Spearman, è necessario: Utilizzare la deviazione standard delle variabili. Trasformare le variabili in z-score. Ordinare i dati e calcolare la differenza tra i ranghi di ciascuna variabile. Applicare una trasformazione logaritmica ai dati.

Quale delle seguenti situazioni sarebbe più adatta per l' utilizzo del coefficiente di correlazione di Spearman?. Confronto delle deviazioni stndard i di due gruppi indipendenti. Confronto delle medie di due gruppi dipendenti. Analisi della correlazione di una distribuzione normale, tra altezza e peso in un campione di atleti. Correlazione tra variabili disposte su scala ordinale o proporzioni.

In una ricerca si vuole valutare la relazione esistente tra creatività e socializzazione in una popolazione di 10 bambini tra 3 e 6 anni.. Quale coefficiente è corretto calcolare o e quanto misura ? Creatività 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Socializzazione 6 2 3 4 5 7 9 8 1 10. Si calcola il coefficiente di correlazione di Spearman che è pari a r=0,430. Nessuna delle precedenti risposte. Si calcola il coefficiente di variazione che è pari a r=0,430. Si calcola il coefficirnte di correlazione di Pearson che è pari a r=0,430.

Quale tra i seguenti è esempio di dati ordinali, che può essere certamente analizzato con un test non parametrico?. Peso in Kg normalmente distribuito. Classificazione delle preferenze gastronomiche. Altezza in centimetri normalmente distribuita. Prezzi al metro quadro degli immobili.

Quale test non parametrico può essere usato per verificare l'associazione tra due variabili categoriche?. Test chi Quadro. Test Z. Test T. Anova.

Quale dei seguenti test è utilizzato nella statistica non parametrica per confrontare due gruppi non appaiati ?. Test T Student. Test di ANOVA. Test di Mann-Whitney. Test di Wilcoxon.

Qual è lo scopo del test di ipotesi Kruskall-Wallis?. Testare la correlazione tra variabili continue. Verificare la normalità dei dati. Testare la differenza tra due gruppi. Testare la differenza tra tre o più gruppi.

Qual è il principale obiettivo dei test non parametrici?. Stimare i parametri della popolazione. Calcolare intervalli di confidenza. Confrontare medie di campioni. Verificare ipotesi senza fare assunzioni sulla distribuzione dei dati.

Per cosa viene utilizzato il test di Wilcoxon per dati appaiati?. Serve a verificare l'omoschedasticità dei dati. Si utilizza per calcolare la correlazione tra variabili continue. Si utilizza quando i dati non seguono una distribuzione normale e quando si vuole verificare se ci sono delle differenze significative tra due situazioni (prima e dopo) in un unico gruppo. Si utilizza per confrontare tre o più gruppi.

Quale dei seguenti test è un test non parametrico?. T Student. Test di Mann-Whitney. Anova. Regressione lineare.

In quali situazioni si usa il test di Kruskal-Wallis?. Il test di Kruskal-Wallis viene utilizzato quando si desidera confrontare più di due gruppi indipendenti per verificare se ci sono differenze significative nelle mediane. Il test di Kruskal-Wallis viene utilizzato quando si desidera confrontare se ci sono differenze significative nelle deviazioni standard. Il test di Kruskal-Wallis viene utilizzato quando si desidera confrontare se ci sono differenze significative nelle medie. Il test di Kruskal-Wallis viene utilizzato quando si desidera confrontare se ci sono differenze significative nelle medie.

Qual è il test non parametrico equivalente al Test T Student per dati accoppiati,utilizzato quando i dati non sono normalmente distribuiti?. Test di ANOVA. Test T Student. Test di Mann-Whitney. Test di Wilcoxon.

Quale dei seguenti è un presupposto del test di Mann-Whitney?. Normalità dei dati. Campioni appaiati. Varianze omogenee. Indipendenza dei campioni.