paniere statistica - chiuse Flashcards
02-01. Come può essere la misura di un carattere quantitativo?
* discreto-continuo
* continuo
* discreto
* continuo-sconnesso
discreto-continuo
02-02. Che tipo di carattere è il sesso?
* qualitativo sconnesso
* qualitativo discreto
* qualitativo sconnesso nominale
* quantitativo continuo
qualitativo sconnesso
02-03. Come può essere la scala di misurazione di un carattere quantitativo?
* di rapporti
* a intervalli
* ad intervalli e di rapporti
* a intervalli-ordinali
ad intervalli e di rapporti
02-04. Come può essere la scala di misurazione di un carattere qualitativo?
* ordinale
* nominale-ordinale
* nominale
* ordinale-sconnessa
nominale-ordinale
02-05. Secondo la misura e la scala di misurazione come può essere qualificato il carattere “altezza”
* sconnesso
* di rapporti-nominale
* continuo-di rapporti
* continuo
continuo-di rapporti
02-06. Che differenza esiste fra serie e seriazione?
* la serie è una distribuzione di frequenza per caratteri qualitativi; la seriazione per caratteri quantitativi
* la serie è una distribuzione di frequenza per caratteri qualitativi
* la serie è una distribuzione di frequenza; la seriazione per caratteri quantitativi
* la serie è un insieme di caratteri qualitativi; la seriazione di caratteri quantitativi
la serie è una distribuzione di frequenza per caratteri qualitativi; la seriazione per caratteri quantitativi
02-07. Che cosa s’intende per nomenclatura statistica?
* L’insieme delle seguenti definizioni: 1) rilevazione statistica; 2) popolazione; 3) campione; 4) unità statistica; 5) carattere; 6) modalità; 7) frequenza; 8) serie e seriazione; 9) parametro; 10) statistica
* L’insieme delle seguenti definizioni: 1) rilevazione statistica; 2) popolazione; 3) campione; 4) unità statistica; 5) carattere; 6) modalità; 7) frequenza; 8) serie e seriazione; 9) parametro
* L’insieme delle seguenti definizioni: 1) rilevazione statistica; 2) popolazione; 3) campione; 4) frequenza; 5) serie e seriazione; 6)parametro
* L’insieme delle seguenti definizioni: 1) rilevazione statistica; 2) popolazione; 3) campione; 4) unità statistica; 5) carattere; 6) modalità; 7) frequenza; 8) serie e seriazione; 9) parametro
L’insieme delle seguenti definizioni: 1) rilevazione statistica; 2) popolazione; 3) campione; 4) unità statistica; 5) carattere; 6) modalità; 7) frequenza; 8) serie e seriazione; 9) parametro; 10) statistica
02-08. Come può essere la misura di un carattere qualitativo?
* ordinato
* sconnesso
* ordinato-quantitativo
* sconnesso-ordinato
sconnesso-ordinato
02-09. Quali sono i compiti dell’EUROSTAT?
* rilevare i dati dei singoli paesi membri
* ricevere ed elaborare i dati provenienti dagli istituti statistici dei paesi membri
* rilevare i dati della Francia
* rilevare i dati della Germania
ricevere ed elaborare i dati provenienti dagli istituti statistici dei paesi membri
03-01. Con quale formula si calcola un numero indice a base mobile?
* 0It=x1/x0
* 1I1=x1/x0
* t-1It=xt/xt-1
* 0It=xt/x0
t-1It=xt/xt-1
03-02. Si prendano in considerazione i seguenti dati (i valori sono tra parentesi): 2015(14,34); 2016(14,91); 2017(15,18) 2018(15,97). I numeri indice a base fissa sono?
* 2015(105,00); 2016(103,17); 2017(101,86) 2018(91,37)
* 2015(102,00); 2016(103,17); 2017(105,86) 2018(111,37)
* 2015(100,00); 2016(103,97); 2017(105,86) 2018(111,37)
* 2015(101,00); 2016(103,17); 2017(104,86) 2018(110,37)
2015(100,00); 2016(103,97); 2017(105,86) 2018(111,37)
03-03. Quale formula si applica per passare da un numero indice a base fissa ad uno a base mobile?
* t-1It = 1It / 0It-1
* t-1It = 1It / 1It-1
* t-1It = 0It / 0It
* t-1It = 0It / 0It-1
t-1It = 0It / 0It-1
03-04. Dati i seguenti indici a base mobile Gennaio 2018 (tra parentesi gli indici): Gennaio 2018(101,15); Febbraio 2018(102,36); Marzo 2082(103,44); Aprile 2018(104,21) calcolare il numero indice a base fissa Febbraio 2018 Marzo 2018
* (101,15x104,21)/100=105,41
* (102,36x103,44)/100=105,88
* (101,15x103,44)/100=104,63
* (102,36/103,44)x100=98,96
(102,36x103,44)/100=105,88
03-05. Con quale formula si calcola un numero indice a base fissa?
* 1I1=x1/x0
* 0It=x1/x0
* 0It=xt/x0
* 0I1=x1/x0
0I1=x1/x0
03-06. Dati i seguenti indici a base fissa Gennaio 2018 (tra parentesi gli indici): Gennaio 2018(100,00); Febbraio 2018(103,97); Marzo 2018(105,86); Aprile 2018(111,37) calcolare il numero indice a base mobile Febbraio 2018 Marzo 2018
* (105,86/111,37) * 100=94,28
* (100/111,37)) * 100=89,79
* (105,86/103,97) * 100=101,82
* (103,97/111,37) * 100=93,36
(105,86/103,97) * 100=101,82
03-07. Fissati i seguenti dati (tra parentesi i valori): 2015(64,32); 2016(63,91); 2017(63,84) 2018(63,01). I numeri indice a base mobile sono?
* 2015(100,64); 2016(100,11); 2017(101,32);2018(103,64)
* 2015(105,64); 2016(100,11); 2017(101,32);2018(103,64)
* 2015(107,64); 2016(100,11); 2017(101,32);2018(103,64)
* 2015(99,36); 2016(99,89); 2017(98,69)
2015(99,36); 2016(99,89); 2017(98,69)
escluso 2018
03-08. Dal 12-04-2017 all’11-04-2017 l’indice Dow Dow Jones è variato del 2,34% qual’è il tasso di variazione in valore assoluto?
* -0,0234
* 0,0234
* -0,0134
* 0,0134
0,0234
03-11. Quale formula si applica per passare da un numero indice a base mobile ad uno a base fissa?
* 0It =0I1 * 1I2 * ……………… * t-1It
* 0It =0I1 * 0I2 * ……………… * 0It
* 0It =0I1 * 1I2 * ……………… * tIt-1
* 0It =0I1 * 1I0 * ……………… * t-1I1
0It =0I1 * 1I2 * ……………… * t-1|t
04-01. Per la frequenza cumulata assoluta si utilizza l’allocuzione?
* Più di
* Perché
* Quando
* Meno di
Meno di
04-02. Per la frequenza retro cumulata assoluta si utilizza l’allocuzione?
* quando
* più di
* solo
* meno di
più di
04-03. Dati i seguenti valori: 1,1,2,3,4,4,5,5,5 quali sono le frequenze assolute e relative (tra parentesi)?
* 1(2); 2(1); 3(1); 4(2); 5(1) - 1(2/9); 2(2/9); 3(1/9); 4(3/9); 5(3/9)
* 1(2); 2(1); 3(2); 4(1); 5(4) - 1(2/9); 2(1/9); 3(2/9); 4(2/9); 5(3/9)
* 1(2); 2(2); 3(2); 4(2); 5(3) - 1(2/9); 2(1/9); 3(4/9); 4(2/9); 5(3/9)
* 1(2); 2(1); 3(1); 4(2); 5(3) - 1(2/9); 2(1/9); 3(1/9); 4(2/9); 5(3/9)
1(2); 2(1); 3(1); 4(2); 5(3) - 1(2/9); 2(1/9); 3(1/9); 4(2/9); 5(3/9)
04-04. Dati i seguenti valori: 1,1,2,3,4,4,5,5,5 quali sono le frequenze retrocumulate assolute e relative (tra parentesi)?
* 1(9); 2(7); 3(6); 4(4); 5(0) - 1(9/9); 2(7/9); 3(4/9); 4(1/9); 5(0)
* 1(9); 2(7); 3(6); 4(4); 5(0) - 1(9/9); 2(6/9); 3(6/9); 4(3/9); 5(0)
* 1(9); 2(4); 3(3); 4(4); 5(0) - 1(9/9); 2(4/9); 3(3/9); 4(2/9); 5(0)
* 1(9); 2(7); 3(6); 4(5); 5(3) - 1(9/9); 2(7/9); 3(6/9); 4(5/9); 5(3/9)
1(9); 2(7); 3(6); 4(5); 5(3) - 1(9/9); 2(7/9); 3(6/9); 4(5/9); 5(3/9)
04-05. Dati i seguenti valori: 1,1,2,3,4,4,5,5,5 quali sono le frequenze cumulate assolute e relative (tra parentesi)?
* 1(2); 2(3); 3(4); 4(6); 5(9) - 1(2/9); 2(3/9); 3(4/9); 4(6/9); 5(9/9)
* 1(2); 2(1); 3(1); 4(3); 5(3) - 1(2/9); 2(3/9); 3(5/9); 4(6/9); 5(9/9)
* 1(2); 2(1); 3(1); 4(2); 5(3) - 1(2/9); 2(3/9); 3(4/9); 4(6/9); 5(6/9)
* 1(2); 2(2); 3(1); 4(2); 5(4) - 1(2/9); 2(3/9); 3(4/9); 4(6/9); 5(8/9)
1(2); 2(3); 3(4); 4(6); 5(9) - 1(2/9); 2(3/9); 3(4/9); 4(6/9); 5(9/9)
05-01. Il grafico a torta vuole rappresentare?
* la scomposizione di un “tutto” in parti
* la composizione di due parti
* la scomposizione delle parti in un tutto
* la scomposizione di una sola parte
la scomposizione di un “tutto” in parti
05-02. Il grafico a bolle è utilizzato per rappresentare quante serie di dati?
* una (solo sull’asse delle ascisse)
* tre (sugli assi cartesiani e sulla dimensione della bolla)
* due (solo sugli assi cartesiani)
* nessuno
tre (sugli assi cartesiani e sulla dimensione della bolla)
05-03. Per classi di diversa ampiezza l’altezza del rettangolo di un grafico a barre verticali cosa rappresenta e da quale formula è definito?
* La densità di frequenza data dal rapporto fra la frequenza assoluta e l’ampiezza di classe
* La densità di frequenza data dalla somma fra la frequenza assoluta e l’ampiezza di classe
* La densità di frequenza data dal prodotto fra la frequenza assoluta e l’ampiezza di classe
* La densità di frequenza data dalla differenza fra la frequenza assoluta e l’ampiezza di classe
La densità di frequenza data dal rapporto fra la frequenza assoluta e l’ampiezza di classe
05-04. A quale asse cartesiano è associata la variabile indipendente nel grafico a dispersione XY?
* delle ordinate
* verticale
* delle ascisse
* geometrico
delle ascisse
05-05. Quale grafico è più appropriato per rappresentare una distribuzione di valori suddivisi per classi?
* grafico a barre verticali o istogramma
* radar
* a dispersione
* a bolle
grafico a barre verticali o istogramma
05-06. Il pictogramma è una rappresentazione grafica per?
* simboli o disegni
* frequenze
* numeri
* valori
simboli o disegni
05-07. Cosa si riesce ad ottenere con un grafico per “geomarketing”?
* una informazione sfocata di un fenomeno statistico
* una informazione di un fenomeno statistico
* una informazione visiva sfocata di un fenomeno statistico
* una informazione visiva immediata di un fenomeno statistico
una informazione visiva immediata di un fenomeno statistico
05-08. Nel grafico ad anello cosa stanno a rappresentare i cerchi concentrici?
* Le medie del carattere osservato
* Le frequenze percentuali del carattere osservato
* Le mediane del carattere osservato
* Le mode del carattere osservato
Le frequenze percentuali del carattere osservato
06-01. Dati i valori di xi (13,15,17,22) quale è la media armonica?
* 13,14
* 11,14
* 16,14
* 15,14
16,14
06-02. Quale formula si utilizza per calcolare la media aritmetica ponderata o “in frequenza”?
* Σ xi/Σ ni
* Σ xi * ni/Σ ni
* Σ ni/Σ xi
* Σ xi * ni/Σ xi
Σ xi * ni/Σ ni
06-03. Con quale formula si calcola la media geometrica in frequenza assoluta per valori continui suddivisi in classi?
* √Σni Π xni
* √ΣxiΠ x * ni
* √ΣxiΠ xni
* √Π xni
√Σni Π xni
06-04. Quale formula si utilizza per calcolare la media geometrica per valori singoli?
* √n Σ xi
* Π xi
* √n Π ni
* √n Π xi
√n Π xi
07-01. Date le seguenti classi (13-15;15-17; 17-19;19,21) e di ni (1,0,2,3) quale è il valore della mediana per valori suddivisi in classi?
* 16,332
* 18,332
* 19,332
* 17,332
18,332
sommatoria di (val. centr. * freq.ass.)/totale freq.ass.
110/6=18,332
07-02. Dopo aver ordinato le osservazioni con la formula (n+1)/2 che cosa si trova?
* il II Quartile o Mediana
* la posizione del II Quartile o Mediana
* la posizione del III Quartile
* la posizione del I Quartile o Mediana
la posizione del II Quartile o Mediana
07-03. Se il valore di n è pari a 12 come si trova la posizione della mediana?
* (12+1)/2 =5^ e quindi il valore della mediana si trova facendo la semisomma dei valori della 7^ e 8^ posizione
* (12+1)/2 =6,5^ e quindi il valore della mediana si trova facendo il prodotto dei valori della 6^ e 7^ posizione
* (12+1)/2 =6,5^ e quindi il valore della mediana si trova facendo la semisomma dei valori della 6^ e 7^ posizione
* (12+1)/4
(12+1)/2 =6,5^ e quindi il valore della mediana si trova facendo la semisomma dei valori della 6^ e 7^ posizione
07-04. Dati i seguenti valori (7,9,11,13) e stabilito che la posizione della mediana è 2,5^ quale è il valore della mediana?
* (9+11)/2=10
* (11+13)/2=12
* (9+11)/4=5
* 3 (7+11)/2=9
(9+11)/2=10
08-01. Con quale formula si calcola la moda per valori suddivisi in classi?
* Mo=LMo * Aclasse
* Mo=LMo+(Δfinf/Δfinf+Δfsup) * Aclasse
* Mo=LMo+(Δfinf/Δfinf+Δfsup)
* Mo=(Δfinf/Δfinf+Δfsup) * Aclasse
Mo=LMo+(Δfinf/Δfinf+Δfsup) * Aclasse
08-02. Data l’ampiezza di classe pari a 10 e la relativa densità di frequenza pari a 2 quale è il valore della corrispondente frequenza assoluta?
* 10
* 15
* 21
* 20
20
08-03. Date le seguenti classi non equi ampie: 18-25; 25-36; 36-54; 54-70; 70-85 con frequenze assolute rispettivamente pari a (2, 1, 4, 7, 8) quali sono i valori delle cinque densità di frequenza?
* 2/7; 4/9; 4/8; 7/6; 8/5
* 2/7; 1/9; 4/8; 7/6; 8/9
* 2/3; 1/9; 4/8; 7/6; 8/5
* 2/7; 1/11; 4/18; 7/16; 8/15
2/7; 1/11; 4/18; 7/16; 8/15
08-04. Date le seguenti classi con le relative frequenze assolute tra parentesi: 10-20 (2); 20-30 (3); 30-40 (1) quale è la classe modale?
* 30-40
* 20-50
* 20-30
* 10-20
20-30
08-05. Dati i seguenti valori di x (1,2,3,4,5,6,7) la relativa distribuzione, ai fini del calcolo della moda, si definisce? E perché?
* amodale
* amodale, perché tutti i valori si ripetono una sola volta
* amodale, perché un solo valore si ripete una sola volta
* amodale, perché tutti i valori non si ripetono una sola volta
amodale, perché tutti i valori si ripetono una sola volta
08-07. Che valore assume la moda nella distribuzione di valori seguente:1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6,6
* due
* uno
* sei
* cinque
sei
09-02. Con quali formule si individuano le posizioni del I e III Quartile?
* Q1 => (n+1)/4 Q3 =>3(n+1)/4
* Q1 => (n+1)/4 Q3 =>3(n+1)/2
* Q1 => (n+1)/2 Q3 =>3(n+1)/4
* Q1 => n/4 Q3 =>3(n+1)/4
Q1 => (n+1)/4 Q3 =>3(n+1)/4
09-04. Quali sono i cinque numeri di sintesi che compongono il box-plot ( o diagramma a scatola e baffi)?
* min, max, I,II, Quartile
* min, max, I, II,III Quartile
* min, I,II,III Quartile
* max, I,II,III Quartile
min, max, I, II,III Quartile
09-05. Come si definiscono il I e il III quartile?
* misure di forma
* misure di tendenza centrale
* misure di variabilità
* misure di tendenza non centrale
misure di tendenza non centrale
10-01. Con quale formula si calcola l’indice di eterogeneità di Gini?
* (1- sommatoria delle frequenze cumulate al quadrato)
* (1- sommatoria delle frequenze assolute al quadrato)
* (sommatoria delle frequenze relative al quadrato)
* (1- sommatoria delle frequenze relative al quadrato)
(1- sommatoria delle frequenze relative al quadrato)
10-02. Con quale formula si calcola l’indice di eterogeneità di Gini massimo?
* IGini max= (n-1)
* IGini max= (n-1)/n
* IGini max= n(n+1)
* IGini max= n+(n-1)
IGini max= (n-1)/n
10-03. Con quale formula si calcola l’indice di eterogeneità di Gini normalizzato?
* IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (1+Σf2i)/(n-1)
* IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (n-1)/n
* IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (1-Σf2i)/(n-1)/n
* IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (1-Σf2i)/n
IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (1-Σf2i)/(n-1)/n
11-01. Da che cosa è dato lo scarto medio in frequenza assoluta dalla media?
* dalla differenza tra il valore osservato e quello medio in valore assoluto
* dal prodotto tra il valore osservato e quello medio in valore assoluto diviso il numero di osservazioni
* dalla differenza tra il valore osservato e quello medio per la relativa frequenza assoluta diviso il numero di osservazioni
* dalla somma tra il valore osservato e quello medio in valore assoluto diviso il numero di osservazioni
dalla differenza tra il valore osservato e quello medio per la relativa frequenza assoluta diviso il numero di osservazioni
11-02. Come si calcola la differenza interquartilica?
* III Quartile - I Quartile
* I Quartile - II Quartile
* III Quartile - minimo
* II Quartile - III Quartile
III Quartile - I Quartile
11-03. Da che cosa è dato la scarto semplice dalla mediana?
* dal prodotto tra il valore osservato e quello mediano
* dalla differenza tra il valore osservato e quello mediano
* dal rapporto tra il valore osservato e quello mediano
* dalla somma tra il valore osservato e quello mediano
dalla differenza tra il valore osservato e quello mediano
11-04. Da che cosa è dato lo scarto medio assoluto dalla mediana?
* dalla differenza tra il valore osservato e quello medio in valore assoluto diviso il numero di osservazioni
* dalla differenza tra il valore osservato e quello mediano in valore assoluto diviso il numero di osservazioni
* dal prodotto tra il valore osservato e quello mediano in valore assoluto diviso il numero di osservazioni
* dalla somma tra il valore osservato e quello mediano in valore assoluto diviso il numero di osservazioni
dalla differenza tra il valore osservato e quello mediano in valore assoluto diviso il numero di osservazioni
11-05. Come si definisce l’indice di dissomiglianza e quale è la notazione che lo esprime?
* permette di valutare la dissomiglianza fra due distribuzioni di valori osservati suddivisi in classi; la notazione è: IDISS=Σ|f1i- f2i|/2
* permette di valutare la dissomiglianza fra due distribuzioni di valori osservati suddivisi in classi; la notazione è: IDISS=Σ|f1i- f2i|
* non permette di valutare la dissomiglianza fra due distribuzioni di valori osservati suddivisi in classi; la notazione è: IDISS=Σ|f1i- f2i|/2
* permette di valutare la dissomiglianza fra tre distribuzioni di valori osservati suddivisi in classi ; la notazione è: IDISS=Σ|f1i- f2i|/2
permette di valutare la dissomiglianza fra due distribuzioni di valori osservati suddivisi in classi; la notazione è: IDISS=Σ|f1i- f2i|/2
12-01. Con quale formula si calcola la varianza dalla media per valori suddivisi in classi?
* var=1/ni *Σ(xi - xmedia )2 *ni
* var=1/ni *Σ(xi - xmedia )
* var=1/ni *Σ(xi - xmedia )
* var=1/ni *(xi - xmedia )
var=1/ni *Σ(xi - xmedia )2 *ni
12-02. Data una varianza pari a 36 e una varianza massima di 72 qual è il valore della varianza normalizzata?
* 36/72=0,5
* 72/36=2
* 72/36+72=0,2778
* (72-36)/36=1
36/72=0,5
12-03. Con quale formula si calcola la devianza dalla media per valori suddivisi in classi?
* Dev=Σ (xi -xmedia )2 * ni
* Dev= Σ(xi -mediana)2
* Dev= (xi -xmedia )2
* Dev=Σ(xi -xmedia) * ni
Dev=Σ (xi -xmedia )2 * ni
12-09. Con quale formula si calcola il coefficiente di variazione %?
* CV=σ/xmedia
* CV=σ/xmedia * 100
* CV=σ/n
* CV=σ/n x 100
CV=σ/xmedia * 100
12-10. Con quale formula si calcola lo scarto quadratico medio (s.q.m) dalla media di x?
* s.q.m.(x)=dev(x)
* s.q.m.(x)=var(x)
* s.q.m.(x)=√var(x)
* s.q.m.(x)=√dev(x)
s.q.m.(x)=√var(x)
12-11. Dato un valore di x pari a 18 e un valore della mu=16 e σ2=36 e standardizzando qual è il valore della z?
* 1/5
* 1/4
* 1/3
* 1/2
1/3
12-12. Dati due valori positivi 21 e 34 e la media pari a 28 qual è il valore della varianza massima?
* (21-28) * (34-28)=21
* (28-21) * (28-21)=38
* (21-28) * (28-34)=42
* (21-28) * (28-21)=35
(21-28) * (28-34)=42
12-13. Con quale formula si calcola la devianza dalla media per valori singoli?
* Σ (xi-moda)
* Σ (xi-media aritmetica)
* Σ (xi-media aritmetica)^2
* Σ (xi-mediana)^2
Σ (xi-media aritmetica)^2
12-14. Con quale formula si calcola lo scarto quadratico medio dalla media?
* radice quadrata della devianza
* varianza/devianza
* radice quadrata della varianza dalla media
* scarto medio
radice quadrata della varianza dalla media
12-15. Dato un valore di x e un valore della media di x come si ottiene, attraverso la standardizzazione, il relativo valore z?
* z= (xi-media)/devianza (o s.q.)
* z= (xi-media)/deviazione standard (o s.q.m.)
* z= (xi-moda)/deviazione standard (o s.q.m.)
* z= (xi-mediana)/deviazione standard (o s.q.m.)
z= (xi-media)/deviazione standard (o s.q.m.)
12-16. Con quale formula si calcola la varianza massima?
* il prodotto della differenza fra l’estremo superiore e la media e la media meno l’estremo inferiore della distribuzione
* il rapporto della differenza fra l’estremo inferiore e la media e la media meno l’estremo superiore della distribuzione
* il prodotto della differenza fra l’estremo inferiore e la media e la media meno l’estremo superiore della distribuzione
* la somma della differenza fra l’estremo inferiore e la media e la media meno l’estremo superiore della distribuzione
il prodotto della differenza fra l’estremo inferiore e la media e la media meno l’estremo superiore della distribuzione
12-17. Con quale formula si calcola la devianza (o s.q.) dalla mediana per valori suddivisi in classi?
* sommatoria della differenza fra le xi e e la moda al quadrato per le ni
* sommatoria della differenza fra le xi e e la mediana al quadrato per le ni
* sommatoria della differenza fra le xi e e la mediana al quadrato
* sommatoria della differenza fra le xi e e la media al quadrato per le ni
sommatoria della differenza fra le xi e e la mediana al quadrato per le ni
13-02. Quando si può affermare che esiste un’asimmetria obliqua a sinistra o negativa?
* quando la differenza fra la mediana e il I Quartile è maggiore alla differenza fra il III Quartile e la mediana stessa
* quando la differenza fra la mediana e il I Quartile è minore alla differenza fra il III Quartile e la mediana stessa
* quando la differenza fra la mediana e il I Quartile è uguale alla differenza fra il III Quartile e la mediana stessa
* quando il prodotto fra la mediana e il I Quartile è maggiore alla differenza fra il III Quartile e la mediana stessa
quando la differenza fra la mediana e il I Quartile è maggiore alla differenza fra il III Quartile e la mediana stessa
13-03. Con quale formula si calcola l’indice di asimmetria di Fisher per una serie di valori?
* (1/n) * Σ1^n (xi)/σ^3
* (1/n) * Σ1^n (xi-xmedia)^3/σ
* (1/n) * Σ1^n (xi-xmedia)^3/σ^3
* (1/n) * Σ1^n (xi-xmedia)/σ^3
(1/n) * Σ1^n (xi-xmedia)^3/σ^3
13-04. Dati i valori dei tre Quartili rispettivamente pari a 12, 21, 45 l’indice di Bowley è pari a?
* 0,15
* 0,55
* 0,35
* 0,45
0,45
(Q3+Q1-2Q2)/(Q3-Q1)
13-05. Dati i valori delle seguenti entità: Σ (xi-xmedia)^3*ni=123500; N=66; σ=12 il valore dell’indice di asimmetria è pari a:
* 2,1887
* 1,7834
* 1,0828
* 0,9812
1,0828
13-06. Dato un indice di asimmetria di Bowley pari 1,36 quale tipo di asimmetria si configura?
* positiva(o obliqua a destra)
* positiva(o obliqua a sinistra)
* positiva(o obliqua a sinistra)
* negativa(o obliqua a destra)
positiva(o obliqua a destra)
14-01. Dato un indice di curtosi calcolato con la formula del momento quarto e pari 4,36 com’è la curva?
* leptocurtica ovvero meno appiattita della curva normale in quanto l’indice di curtosi > 3
* mesocurtica ovvero più appiattita della curva normale
* leptocurtica ovvero più appiattita della curva normale
* platicurtica ovvero più appiattita della curva normale
leptocurtica ovvero meno appiattita della curva normale in quanto l’indice di curtosi > 3
14-02. Come si ordina in modo crescente la varianza nelle tre curve di curtosi?
* mesocurtica - leptocurtica - platicurtica
* mesocurtica -platicurtica - leptocurtica
* mesocurtica -platicurtica
* leptocurtica - mesocurtica -platicurtica
leptocurtica - mesocurtica -platicurtica
14-03. Che cosa s’intende per curva mesocurtica?
* non coincide con la forma della distribuzione Normale
* coincide con la forma della distribuzione Binomiale
* coincide con la forma della distribuzione di Fisher
* coincide con la forma della distribuzione Normale
coincide con la forma della distribuzione Normale
14-06. Che cosa s’intende per curva platicurtica?
* è più alta e più stretta al centro e quindi meno appiattita
* è più bassa e più larga al centro e quindi più appiattita
* è più alta e più larga al centro e quindi meno appiattita
* è più alta e più stretta al centro e quindi più appiattita
è più bassa e più larga al centro e quindi più appiattita
14-07. Che cosa s’intende per curva leptocurtica?
* è più alta e più stretta al centro e quindi meno appiattita
* è più bassa e più stretta al centro e quindi meno appiattita
* è più alta e più larga al centro e quindi meno appiattita
* è più alta e più stretta al centro e quindi più appiattita
è più alta e più stretta al centro e quindi meno appiattita
15-01. Che cosa stabilisce la legge di Engel?
* che la quota di spesa per beni alimentari diminuisce all’aumentare del reddito disponibile
* che la quota di spesa per beni alimentari diminuisce al diminuire del reddito disponibile
* che la quota di spesa per beni di lusso diminuisce all’aumentare del reddito disponibile
* che la quota di spesa per beni alimentari aumenta all’aumentare del reddito disponibile
che la quota di spesa per beni alimentari diminuisce all’aumentare del reddito disponibile
15-03. Che cosa stabilisce una scala di equivalenza?
* di quanto bisogna aumentare il reddito di una famiglia
* di quanto bisogna aumentare il reddito di una famiglia affinché l’altra goda dello stesso benessere
* di quanto bisogna diminuire il reddito di una famiglia affinché l’altra goda dello stesso benessere
* di quanto bisogna aumentare il reddito di una famiglia affinché l’altra goda di un diverso benessere
di quanto bisogna aumentare il reddito di una famiglia affinché l’altra goda dello stesso benessere
15-04. Come si definisce la legge di Engel in forma logaritmica?
* logCd,k=a+b * log SPk+c * log Comk
* logCd,k=a+b * log SPk+log Comk
* logCd,k=b * log SPk+c * log Comk
* logCd,k=a+log SPk+c * log Comk
logCd,k=a+b * log SPk+c * log Comk
15-05. Dal punto di vista della spesa per beni alimentari di due famiglie quali sono le condizioni base perché la legge “funzioni”?
* che il benessere è lo stesso allorché spendono un diverso ammontare per beni alimentari
* che il benessere è lo stesso allorché spendono lo stesso ammontare per beni alimentari
* che il benessere non è lo stesso allorché spendono lo stesso ammontare per beni alimentari
* che il benessere non incide sui beni alimentari
che il benessere è lo stesso allorché spendono lo stesso ammontare per beni alimentari
15-06. Quali sono le determinanti che regolano la legge di Engel?
* benessere delle famiglie; spesa per beni alimentari
* benessere delle famiglie; numero di componenti; il nucleo familiare
* benessere delle famiglie; spesa per beni alimentari; numero di componenti il nucleo familiare
* spesa per beni alimentari; numero di componenti il nucleo familiare
benessere delle famiglie; spesa per beni alimentari; numero di componenti il nucleo familiare
15-07. Quando il carattere reddito, relativo ad un numero di famiglie, si definisce concentrato?
* quando non è ripartito in egual misura fra tutte le famiglie
* quando è concentrato fra poche famiglie
* quando è diverso da famiglia a famiglia
* quando è ripartito in egual misura fra tutte le famiglie
quando è concentrato fra poche famiglie
15-08. Sull’asse delle ascisse della spezzata di Lorenz si trovano?
* le frequenze relative della distribuzione di frequenza
* le frequenze assolute della distribuzione di frequenza
* le frequenze marginali della distribuzione di frequenza
* le frequenze cumulate della distribuzione di frequenza
le frequenze cumulate della distribuzione di frequenza
16-01. Come si definisce la frequenza marginale di I colonna?
* la somma di tutti i valori disposti sulla Iesima colonna e suddivisi per riga
* la differenza di tutti i valori disposti sulla Iesima riga e suddivisi per colonna
* la somma di tutti i valori disposti sulla Iesima riga e suddivisi per colonna
* il prodotto di tutti i valori disposti sulla Iesima riga e suddivisi per colonna
la somma di tutti i valori disposti sulla Iesima colonna e suddivisi per riga
16-02. Quali relazioni si possono individuare fra due caratteri quantitativi?
* causa/effetto; correlazione
* causa/effetto; associazione statistica genericamente intesa; correlazione
* causa/effetto; associazione statistica genericamente intesa; incorrelazione
* associazione statistica genericamente intesa; correlazione
causa/effetto; associazione statistica genericamente intesa; correlazione
16-03. Che cosa s’intende per Connessione?
* un’analisi di attrazione o repulsione e conseguentemente di dipendenza o indipendenza «stocastica» o distributiva tra due caratteri.
* un’analisi di attrazione o repulsione e conseguentemente di dipendenza o indipendenza in frequenza tra due caratteri.
* un’analisi di attrazione o repulsione.
* un’analisi di dipendenza o indipendenza «stocastica» o distributiva tra due caratteri.
un’analisi di attrazione o repulsione e conseguentemente di dipendenza o indipendenza «stocastica» o distributiva tra due caratteri.
16-04. Quando i due caratteri x ed y sono uno quantitativo e l’altro qualitativo come si procede per individuare la relazione causa/effetto?
* si procede con la eliminazione del carattere qualitativo
* non si procede con la discretizzazione del carattere qualitativo
* si procede con la discretizzazione del carattere quantitativo
* si procede con la discretizzazione del carattere qualitativo
si procede con la discretizzazione del carattere qualitativo
16-06. Quando esiste indipendenza distributiva fra il carattere x e il carattere y?
* se tutte le frequenze congiunte relative condizionate non sono uguali a quelle marginali
* se tutte le frequenze congiunte relative condizionate sono uguali a quelle marginali
* se tutte le frequenze relative condizionate sono uguali a quelle marginali
* se tutte le frequenze congiunte condizionate sono uguali a quelle marginali
se tutte le frequenze congiunte relative condizionate sono uguali a quelle marginali
16-07. La somma delle frequenze relative condizionate per riga di x|y deve essere sempre uguale a?
* tre
* zero
* uno
* due
uno
16-08. Come si definisce la frequenza marginale di I riga?
* la somma di tutti i valori disposti sulla Iesimacolonna e suddivisi per riga
* il prodotto di tutti i valori disposti sulla Iesima riga e suddivisi per colonna
* la differenza di tutti i valori disposti sulla Iesima riga e suddivisi per colonna
* la somma di tutti i valori disposti sulla Iesima riga e suddivisi per colonna
la somma di tutti i valori disposti sulla Iesima riga e suddivisi per colonna
16-09. Come si definisce la contingenza assoluta di I riga I colonna?
* la differenza tra la freq.cong.ass. Iesimariga Iesimacolonna e la relativa frequenza teorica
* il rapporto tra la freq.cong.ass. Iesimariga Iesimacolonna e la relativa frequenza teorica
* il prodotto tra la freq.cong.ass. Iesimariga Iesimacolonna e la relativa frequenza teorica
* la somma tra la freq.cong.ass. Iesima riga Iesima colonna e la relativa frequenza teorica
la differenza tra la freq.cong.ass. Iesimariga Iesimacolonna e la relativa frequenza teorica
16-10. Come si definisce la frequenza teorica di I riga I colonna?
* la differenza della frequenza marginale Iriga e fre.marg Icolonna diviso N
* la somma della frequenza marginale Iriga e fre.marg Icolonna diviso N
* il prodotto della frequenza marginale Iriga per fre.marg Icolonna
* il prodotto della frequenza marginale Iriga per fre.marg Icolonna diviso N
il prodotto della frequenza marginale Iriga per fre.marg Icolonna diviso N
16-11. Come si definisce la frequenza congiunta assoluta e relativa di I riga I colonna?
* il numero di volte che la modalità di un carattere di Iriga è associata a quella di IVcolonna; frequenza congiunta relativa= F.co.ass.Iriga Icolonna/Frequenzamarginale
* il numero di volte che la modalità di un carattere di Iriga è associata a quella di IIcolonna; frequenza congiunta relativa= F.co.ass./Numero totale osservazioni
* il numero di volte che la modalità di un carattere di I riga è associata a quella di III colonna; frequenza congiunta relativa= F.co.ass.Iriga Icolonna/Numero totale osservazioni
* il numero di volte che la modalità di un carattere di I riga è associata a quella di I colonna; frequenza congiunta relativa= F.co.ass.Iriga Icolonna/Numero totale osservazioni
il numero di volte che la modalità di un carattere di I riga è associata a quella di I colonna; frequenza congiunta relativa= F.co.ass.Iriga Icolonna/Numero totale osservazioni
16-12. Che cosa s’intende per Associazione?
* una relazione di effetto fra due caratteri (interdipendenza)
* una relazione di causa fra due caratteri (interdipendenza)
* una relazione di causa/effetto
* una relazione di causa/effetto fra due caratteri (interdipendenza)
una relazione di causa/effetto fra due caratteri (interdipendenza)
16-13. Con quale formula si calcola il coefficiente di Bravais-Pearson?
* ρ=covXY/sqmY
* ρ=covXY/sqmX * sqmY
* ρ=covXY/sqmX
* ρ=codXY/sqmX * sqmY
ρ=covXY/sqmX * sqmY
17-01. Con quale formula si calcola il Chi-quadrato?
* la sommatoria per riga e per colonna della somma fra le contingenze assolute al quadrato diviso le frequenze teoriche
* la sommatoria per riga e per colonna del prodotto fra le contingenze assolute al quadrato diviso le frequenze teoriche
* la sommatoria per riga e per colonna del rapporto fra le contingenze assolute al quadrato diviso le frequenze teoriche
* la sommatoria per riga e per colonna della differenza fra le contingenze assolute al quadrato diviso le frequenze teoriche
la sommatoria per riga e per colonna del prodotto fra le contingenze assolute al quadrato diviso le frequenze teoriche
17-02. Con quale formula si calcola il Chi-quadrato normalizzato?
* rapporto fra il Chi quadrato max e la sommatoria delle contingenze assolute
* rapporto fra il Chi-quadrato e il suo valore massimo
* differenza fra il Chi-quadrato e il suo valore massimo
* somma fra il Chi-quadrato e il suo valore massimo
rapporto fra il Chi-quadrato e il suo valore massimo
17-03. Con quale formula si calcola l’indice di Cramer?
* radice quadrata del Chi-quadrato massimo
* radice quadrata del Chi-quadrato normalizzato
* radice quadrata del Chi-quadrato
* prodotto del Chi-quadrato per il suo valore massimo
radice quadrata del Chi-quadrato normalizzato
17-04. Dato un valore del Chi-quadrato normalizzato pari a 0,75 ed un valore del Chi-quadrato max pari a 128 il Chi-quadrato è pari a?
* 136
* 76
* 106
* 96
96
17-05. Dati i valori della covarianza XY pari a -12 e i valori della varianza di X pari a 9 e di Y pari a 25 quale è il valore dell’indice di correlazione di Bravais-Pearson?
* -0,8
* -0,7
* -0,6
* -0,75
-0,8
17-06. Dato il valore della covarianza X,Y pari a +3,18, del coefficiente di correlazione di Bravais-Pearson pari a 0,89 e della varianza di X pari a 2,9 qual è il valore della deviazione standard di Y?
* 2,09
* 2,75
* 2,48
* 1,97
2,09
17-07. Dato un valore dell’indice di contingenza quadratico pari a 5 ed un valore del Chi-quadrato pari a 125 il numero delle osservazioni è pari a?
* 65
* 35
* 25
* 45
25
17-09. Dato un valore dell’indice di Cramer pari a 10 il Chi-quadrato normalizzato è pari a?
* 120
* 90
* 110
* 100
100
17-10. L’indice di dipendenza in media eta quadrato è ricompreso?
* tra 0 e più infinito
* tra 0 ed 1 compresi
* tra 0 e meno infinito
* tra 1 e 2
tra 0 ed 1 compresi
18-01. Se si vogliono trovare quante quaterne ordinate si possono costruire con i numeri 1,2,3,4,5 siamo in presenza di quale operazione di calcolo combinatorio? E quante sono?
* Siamo in presenza di disposizioni semplici senza ripetizione. Esse sono: 120
* Siamo in presenza di disposizioni semplici con ripetizione. Esse sono: 167
* Siamo in presenza di permutazioni semplici con ripetizione. Esse sono: 137
* Siamo in presenza di combinazioni semplici con ripetizione. Esse sono: 187
Siamo in presenza di disposizioni semplici senza ripetizione. Esse sono: 120
18-02. Dati i valori di n e x rispettivamente pari a 10 e 2 qual è il valore del coefficiente binomiale?
* 25
* 35
* 65
* 45
45
18-03. Quanti possono essere gli anagrammi della parola “Fatturato”?
* 27500
* 29800
* 30240
* 30000
30240
19-01. A che cosa è uguale la probabilità dell’evento reciproco di E?
* è minore di uno meno la probabilità dell’evento E stesso
* è uguale a zero meno la probabilità dell’evento E stesso
* è uguale a uno meno la probabilità dell’evento E stesso
* è maggiore di uno meno la probabilità dell’evento E stesso
è uguale a uno meno la probabilità dell’evento E stesso
19-02. Che cosa presuppone l’approccio assiomatico alla probabilità?
* il ricorso al concetto di funzione che non associ ad ogni evento elementare dello spazio campionario Ω una probabilità P
* il ricorso al concetto di funzione che associ ad ogni evento elementare dello spazio campionario Ω una probabilità P in dominio D
* il ricorso al concetto di funzione che associ ad ogni evento elementare una probabilità P
* il ricorso al concetto di funzione
il ricorso al concetto di funzione che associ ad ogni evento elementare dello spazio campionario Ω una probabilità P in dominio D
19-03. Geometricamente la probabilità è sempre rappresentata da?
* un’ordinata
* un’area
* una linea
* un segmento
un’area
19-04. Che cosa può significare una probabilità uguale a zero? E quale probabilità ha di verificarsi l’Evento impossibile?
* probabilità zero non significa impossibilità di un Evento; probabilità uguale a uno
* probabilità zero significa impossibilità di un Evento; probabilità uguale a zero
* probabilità zero non significa necessariamente impossibilità di un Evento; probabilità uguale a zero
* probabilità zero non significa impossibilità di un Evento; probabilità uguale a due
probabilità zero non significa necessariamente impossibilità di un Evento; probabilità uguale a zero
19-05. Quali sono gli assiomi fondamentali della Probabilità?
* P(E) ≥ 0; ∀ E che si legge: la probabilità di un evento deve essere sempre positiva per ogni evento E; 0 ≤ P(E) ≤ 1 che si legge: la probabilità di un evento E deve essere sempre ricompresa fra 0 ed 1 estremi compresi; P(Ω)=1 che si legge: la probabilità del totale degli eventi elementari appartenenti allo spazio campionario Ω deve essere sempre uguale ad 1
* P(E) ≥ 0; ∀ E ∈ D che si legge: la probabilità di un evento deve essere sempre positiva per ogni evento E che appartiene al dominio D; 0 ≤ P(E) ≤ 1 che si legge: la probabilità di un evento E deve essere sempre ricompresa fra 0 ed 1 estremi compresi; P(Ω)=0 che si legge: la probabilità del totale degli eventi elementari appartenenti allo spazio campionario Ω deve essere sempre uguale ad 0
* P(E) ≥ 0; ∀ E ∈ D che si legge: la probabilità di un evento deve essere sempre positiva per ogni evento E che appartiene al dominio D; 0 = P(E) ≤ 1 che si legge: la probabilità di un evento E deve essere sempre ricompresa fra 0 ed 1 estremi compresi; P(Ω)=1 che si legge: la probabilità del totale degli eventi elementari appartenenti allo spazio campionario Ω deve essere sempre uguale ad 1 3. P(Ω)=1 che si legge: la probabilità del totale degli eventi elementari appartenenti allo spazio campionario Ω deve essere sempre uguale ad 1
* a) P(E) ≥ 0; ∀ E ∈ D che si legge: la probabilità di un evento deve essere sempre positiva per ogni evento E che appartiene al dominio D; b) 0 ≤ P(E) ≤ 1 che si legge: la probabilità di un evento E deve essere sempre ricompresa fra 0 ed 1 estremi compresi; c) P(Ω)=1 che si legge: la probabilità del totale degli eventi elementari appartenenti allospazio campionario Ω deve essere sempre uguale ad 1
a) P(E) ≥ 0; ∀ E ∈ D che si legge: la probabilità di un evento deve essere sempre positiva per ogni evento E che appartiene al dominio D; b) 0 ≤ P(E) ≤ 1 che si legge: la probabilità di un evento E deve essere sempre ricompresa fra 0 ed 1 estremi compresi; c) P(Ω)=1 che si legge: la probabilità del totale degli eventi elementari appartenenti allospazio campionario Ω deve essere sempre uguale ad 1
19-06. Quale è la probabilità dell’evento negazione o evento impossibile?
* uno
* sempre zero
* due
* tre
sempre zero
20-01. Date P(E)=0,21, P(F)=0,36 e P(E∩F)= 0,29 quale è la probabilità unione per eventi congiunti?
* probabilità unione pari a 0,49
* probabilità unione pari a 0,19
* probabilità unione pari a 0,28
* probabilità unione pari a 0,39
probabilità unione pari a 0,28
20-02. Date la probabilità intersezione di due Eventi E ed F dipendenti pari a 0,13 e la probabilità dell’Evento F pari a 0,26 la probabilità dell’Evento E è pari a ?
* 0,45
* zero
* calcolo impossibile
* 0,5
calcolo impossibile
20-03. Date la probabilità intersezione di due Eventi E ed F indipendenti pari a 0,13 e la probabilità dell’Evento F pari a 0,26 la probabilità dell’Evento E è pari a ?
* 0,5
* 0,85
* 1,5
* 0,65
0,5
20-04. Date la probabilità unione di due Eventi E ed F congiunti pari a 0,54 e la probabilità dell’Evento F pari a 0,26 la probabilità dell’Evento E è pari a ?
* 0,35
* calcolo impossibile
* 0,31
* 0,11
calcolo impossibile
20-05. Con quale formula si calcola la probabilità intersezione di due Eventi E ed F dipendenti P(E∩F)?
* P(E∩F)=P(E)+P(F)-P(E∪F)
* P(E∩F)=P(F)*P(E|F)
* P(E∩F)=P(E)+P(F)
* P(E∩F)=P(F)-P(E∪F)
P(E∩F)=P(E)+P(F)-P(E∪F)
21-01. Con quale formula si calcola la probabilità dell’Evento E condizionato all’Evento F P(E|F)?
* P(E|F)=P(F∪E)/P(F)
* P(E|F)=P(E∪F)/P(E)
* P(E|F)=P(E∪F)/P(F)
* P(E|F)=P(E∩F)/P(F)
P(E|F)=P(E ∩ F)/P(F)
21-02. Date la probabilità intersezione di due Eventi E ed F dipendenti P(E ∩ F) pari a 0,19 e la probabilità dell’Evento E condizionato ad F P(E|F) pari a 0,76 la probabilità dell’Evento F è pari a?
* 0,35
* 0,25
* 1,65
* 0,45
0,25
21-03. Date la probabilità dell’Evento E condizionato ad F P(E|F) pari a 0,76 e la probabilità dell’Evento F è pari a 0,12 la probabilità composta P(E∪F) è pari a?
* 0,0912
* 0,065
* 0,035
* 0,045
0,0912
21-04. Con quale formula si calcola la probabilità composta di due Eventi E ed F dipendenti P(E∩F)?
* P(E∩F)=P(F) * P(E|F)
* P(E∩F)=P(E) * P(F)
* P(E∩F)=P(E) * P(F|E)
* P(E∩F)=P(E) * P(E|F)
P(E∩F)=P(E) * P(F|E)
22-01. Come può essere denominata la statistica bayesiana?
* statistica delle cause
* statistica delle proprietà
* statistica degli effetti
* statistica dei controlli
statistica delle cause
22-02. Dati gli Eventi causa Ci => C1 , C2 e C3 e l’Evento effetto E come si calcola la P(Ci|E) utilizzando la formula di Bayes?
* P(Ci|E)=P(E|Ci) * P(Ci)/P(E|C1) * P(C1)+P(E|C2) * P(C2)+P(E|C3) * P(C3)
* P(Ci|E)=P(E|C) * P(E)/P(C|E) * P(C)+P(C|E) * P(C)
* P(Ci|E)=P(E|C)/P(C|E) * P(C)+P(C|E) * P(C)+P(C|E) * P(C)
* P(Ci|E)=P(E|C) * P(E)/P(C|E) * P(C)+P(C|E) * P(C)+P(C|E) * P(C)
P(Ci|E)=P(E|Ci) * P(Ci)/P(E|C1) * P(C1)+P(E|C2) * P(C2)+P(E|C3) * P(C3)
22-03. Che cosa s’intende per probabilità a priori?
* la probabilità dell’evento effetto condizionata a più cause
* la probabilità dell’evento intersezione condizionata a più cause
* la probabilità dell’evento effetto non condizionata a più cause
* la probabilità della causa i-esima condizionata all’evento effetto
la probabilità dell’evento effetto condizionata a più cause
22-04. Che cosa s’intende per probabilità a posteriori?
* la probabilità della causa i-esima condizionata all’evento effetto
* la probabilità dell’evento effetto non condizionata a più cause
* la probabilità dell’evento effetto condizionata a più cause
* la probabilità dell’evento intersezione condizionata a più cause
la probabilità della causa i-esima condizionata all’evento effetto
23-01. A che cosa può essere associata la funzione di probabilità per valori discreti?
* alla frequenza teorica
* alla frequenza assoluta
* alla frequenza cumulata
* alla frequenza relativa
alla frequenza relativa
23-02. Data una v.c. discreta che assume i valori 1,2,3,4,5,6,7,8 con p(x) pari a 1/8 il valore atteso è ?
* 5,75
* 6,25
* 5.25
* 4,5
4,5
23-03. Data una v.c. discreta “presenza dell’occhio di pavone sulle foglie di ulivo” che assume i valori 1,2,3,4,5,6,7,8 con p(x) pari a 1/8 la varianza è ?
* 4,7
* 5,15
* 4,75
* 5,25
5,25
23-04. La funzione di probabilità di una v.c. discreta che assume i valori 1,2,3,4,5,6,7,8 è espressa in simboli dalla seguente notazione?
* P(X=x)=1/4 per x=1,2,3,4,5,6,7,8
* P(X=x)=1/8 per x=1,2,3,4,5,6,7,8
* P(X=x)=1/2 per x=1,2,3,4,5,6,7,8
* P(X=x)=1/8 per x=1,2,3,4,5
P(X=x)=1/8 per x=1,2,3,4,5,6,7,8
23-06. A quale tipo di frequenze si associa la funzione di probabilità?
* frequenza relativa
* frequenza relativa
* frequenza di controllo
* frequenza cumulata
frequenza relativa
24-02. Dati i seguenti valori di x(1,2,3,4) con p(x) rispettivamente pari a (0,52; 0,33; 0,11;0,04) quale è il valore della funzione di ripartizione per x=3?
* 0,76
* 0,96
* 0,56
* 0,86
0,96
24-05. Quale grafico rappresenta meglio la funzione di ripartizione di una v.c. discreta?
* grafico a torta
* grafico a bolle
* grafico a bastoncini
* grafico ad area
grafico a bastoncini
24-06. Quali sono le proprietà caratteristiche della funzione di ripartizione di una v.c. discreta?
* P(X≤x) è non decrescente ovvero x1< x2 =>P(x1)≤P(x2); limx->-∞ P(X≤x)=0 è continua a destra
* P(X≤x) è non decrescente ovvero x1< x2 =>P(x1)≤P(x2); limx->-∞ P(X≤x)=0; limx->+∞ P(X≤x)=1; P(X≤x) è continua a destra
* P(X≤x) è decrescente ovvero x1< x2 =>P(x1)≤P(x2); limx->-∞ P(X≤x)=0; limx->+∞ P(X≤x)=1; P(X≤x) è continua a destra
* P(X≤x) è non decrescente ovvero x1< x2 =>P(x1)≤P(x2); limx->-∞ P(X≤x)=0; limx->+∞ P(X≤x)=1; P(X≤x) è continua a sinistra
P(X≤x) è non decrescente ovvero x1< x2 =>P(x1)≤P(x2); limx->-∞ P(X≤x)=0; limx->+∞ P(X≤x)=1; P(X≤x) è continua a destra
24-07. Quale è la notazione con cui si esprime la funzione di ripartizione di una v.c. discreta?
* P(X≤x)= Σ w≤x P(X-w)
* P(X>x)= Σ w≤x P(X=w)
* P(X>x)= Σ w≤x P(X=w)
* P(X≤x)= Σ w≤x P(X=w)
P(X≤x)= Σ w≤x P(X=w)
24-08. Data la v.c. X che assume i valori 2,3,4,7 con probabilità rispettivamente pari a 0,12; 0,15; 0,43; 0,30 come si rappresenta la funzione di ripartizione?
* F(X)= [0,12 per 0≤x<3] [0,27 per 3≤x<4] [0,70 per 4≤x<6] [1,00 per 6≤x<7]
* F(X)= [0,15 per 0≤x<3] [0,12 per 3≤x<4] [0,70 per 4≤x<6] [1,00 per 6≤x<7]
* F(X)= [0,12 per 0≤x<2] [0,15 per 2≤x<3] [0,43 per 3≤x<4] [1,00 per 4≤x<7]
* F(X)= [0,12 per 0≤x<2] [0,27 per 2≤x<3] [0,70 per 3≤x<4] [1,00 per 4≤x<7]
F(X)= [0,12 per 0≤x<2] [0,27 per 2≤x<3] [0,70 per 3≤x<4] [1,00 per 4≤x<7]
25-01. Data una variabile casuale discreta bidimensionale X,Y con quale notazione si calcola il valore atteso?
* E[hXY]=ΣxΣyh(x,y)
* E[hXY]=ΣxΣy f(x,y)
* E[hXY]=ΣxΣyh(x,y) f(x,y)
* E[hXY]=Σxh(x,y) f(x,y)
E[hXY]=ΣxΣyh(x,y) f(x,y)
25-02. Qualè la notazione con cui si calcola la covarianza per variabili discrete?
* CovXY= E[(X-μX) * (Y)]=ΣxΣy(x-μX) * (y-μY) f(x,y)
* CovXY= E[(X-μX) * (Y-μY)]=ΣxΣy(x-μX) * (y-μY)
* CovXY= E[(X-μX) * (Y-μY)]=ΣxΣy(x-μX) * (y-μY) f(x,y)
* CovXY= E[(X) * (Y-μY)]=ΣxΣy(x-μX) * (y-μY) f(x,y)
CovXY= E[(X-μX) * (Y-μY)]=ΣxΣy(x-μX) * (y-μY) f(x,y)
25-03. Delle proprietà della covarianza per variabili casuali discrete quali sono quelle per covarianza nulla?
* è nulla quando le v.c. X e Y non sono correlate; non è nulla quando le v.c. X e Y sono indipendenti
* è nulla quando le v.c. X e Y non sono correlate; è nulla quando le v.c. X e Y sono dipendenti
* è nulla quando le v.c. X e Y non sono correlate; è nulla quando le v.c. X e Y sono indipendenti
* non è nulla quando le v.c. X e Y non sono correlate; è nulla quando le v.c. X e Y sono indipendenti
è nulla quando le v.c. X e Y non sono correlate; è nulla quando le v.c. X e Y sono indipendenti
26-01. Quando una variabile casuale è definita continua?
* se assume un’infinità numerabile di valori
* se assume nel suo dominio un’infinità numerabile di valori in un dato intervallo
* se assume nel suo dominio un numero finito di valori
* se non assume nel suo dominio un’infinità numerabile di valori
se assume nel suo dominio un’infinità numerabile di valori in un dato intervallo
26-03. Come viene definita la probabilità di una v.c. continua in un intervallo ricompreso fra due valori a e b?
* P(a<X<b)= fx * dx
* P(a<X<b)=∫ab fx
* P(a<X<b)=∫ab fx * dx
* P(a<X<b)=∫ab dx
P(a<X<b)=∫ab fx * dx
27-01. Come si calcola la funzione di ripartizione in un intervallo a-b utilizzando i valori della v.c. Normale standardizzata Z?
* a*b
* a-b
* Z(b) -Z(a)
* Z(b) -a
Z(b) -Z(a)
27-02. Data una v.c. continua Normale espressa in simboli X~N(2,2; 0,42) che cosa sta a significare 0,42?
* la varianza σ2
* la media della X
* la devianza
* la moda della X
la varianza σ2
27-04. Quale è la notazione con cui si esprime la funzione di ripartizione di una v.c. continua nell’intervallo fra due valori positivi a e b?
* P(X<x)= ∫ ba f(x) d(x) oppure P(a≤x≤b)=Fa+Fb=Φa- Φb=za + zb
* F(x)= P(X>x)= ∫ ba f(x) d(x) oppure P(a≤x≤b)=Fa-Fb=Φa- Φb=za - zb
* F(x)= P(X<x)= ∫ ab f(x) d(x) oppure P(a≤x≤b)=Fb-Fa=Φb- Φa=zb - za
* F(x)= P(X=x)= ∫ ab f(x) d(x) oppure P(a≤x≤b)=Fa * Fb=Φa- Φb=za - zb
F(x)= P(X<x)= ∫ ab f(x) d(x) oppure P(a≤x≤b)=Fb-Fa=Φb- Φa=zb - za
B maggiore di A
27-05. Data una v.c. continua Normale espressa in simboli X~N(2,2; 0,42) che cosa sta a significare 2,2?
* il valore atteso μ
* il valore μ
* il valore normale μ
* il valore standardizzato μ
il valore atteso μ
28-01. Quando due v.c. continue X d Y si dicono indipendenti?
* se per tutte le x e y la funzione di probabilità doppia f(x,y) è espressa in termini della differenza delle relative funzioni di probabilità marginali di X e Y
* se per tutte le x e y la funzione di probabilità doppia f(x,y) è espressa in termini del rapporto delle relative funzioni di probabilità marginali di X e Y
* se per tutte le x e y la funzione di probabilità doppia f(x,y) è espressa in termini del prodotto delle relative funzioni di probabilità marginali di X e Y
* se per tutte le x e y la funzione di probabilità doppia f(x,y) è espressa in termini della somma delle relative funzioni di probabilità marginali di X e Y
se per tutte le x e y la funzione di probabilità doppia f(x,y) è espressa in termini del prodotto delle relative funzioni di probabilità marginali di X e Y
28-02. Quale è la notazione che esprime la Disuguaglianza di Chebyshev?
* P(μ-k * σ≤X≤μ+k * σ )≥1-1/k2
* P(μ-k≤X≤μ+k )≥1-1/k2
* P(k * σ≤X≤k * σ )≥1-1/k2
* P(μ * σ≤X≤μ * σ )≥1-1/k2
P(μ-k * σ≤X≤μ+k * σ )≥1-1/k2
29-02. Con quale formula si calcola la varianza di una distribuzione di probabilità della v.c. Uniforme discreta con N=10?
* (10-1)^2
* (10+1)^2/10
* (10^2-1)/12
* (10+1)^2/10
(10^2-1)/12
29-03. Quale valore ha l’indice di curtosi di una distribuzione di probabilità Uniforme discreta con N=10?
* -2,8
* -1,22
* 1,22
* 1,1
-1,22
29-04. Dati i seguenti valori di x: 1,2,3,4,5 con probabilità uguali pari ad 1/5 quale modello di distribuzione di probabilità è più adatto?
* binomiale
* uniforme discreta
* bernoulliana
* poissoniana
uniforme discreta
30-02. Quante prove prende in considerazione la distribuzione di probabilità bernoulliana?
* cinque
* dieci
* una
* due
una
30-08. Con quale notazione si esprime l’indice di asimmetria e di curtosi della v.c. discreta Bernoulliana?
* IAS(X)=(1+2p)/RDQ[p(1-p)] ; ICUR(X)=(1-6p-6p2)/p(1-p)
* IAS(X)=(1+2p)/RDQ[p(1-p)] ; ICUR(X)=(1-6p-6p2)/p(1+p)
* IAS(X)=(1-2p)/RDQ[p(1-p)] ; ICUR(X)=(1-6p+6p2)/p(1-p)
* IAS(X)=(1*2p)/RDQ[p(1-p)] ; ICUR(X)=(1+6p-6p2)/p(1+p)
IAS(X)=(1-2p)/RDQ[p(1-p)] ; ICUR(X)=(1-6p+6p2)/p(1-p)
30-09. Quale è la notazione in simboli e la relativa formula della distribuzione di probabilità della v.c. discreta Bernoulliana?
* X-Ber(1,p); P(X=x)=px (1-p)x per x=0 e 1
* XBer; P(X=x)=p (1-p)1-x per x=0 e 1
* X~Ber(1,p); P(X=x)=px (1-p)1-x per x=0 e 1
* X+Ber(1,p); P(X=0)=p ; P(X=1)=p+1
X~Ber(1,p); P(X=x)=px (1-p)1-x per x=0 e 1
30-10. Dato un numero di prove n=1 e una probabilità p=0,25 quale è il valore della deviazione standard? Quale v.c. modella il fenomeno statistico?
* 0,433 Bernoulliana
* 0,356 Normale
* 0,356 Binomiale
* 0,356 Bernoulliana
0,433 Bernoulliana
31-05. Data la v.c. binomiale X con n=10 e p=0,15 qual è la probabilità che almeno due prove abbiano successo P(X>2)?
* 0,256
* 0,156
* 0,1798
* 0,856
0,1798
31-06. Data la v.c. binomiale X con varianza pari a 28 e p=0,26 quante sono le prove indipendenti n (arrotondato)?
* 146
* 196
* 206
* 186
146
31-07. Dato un numero prove n=15 e una probabilità p=0,19 quale è il valore della P(X<3)?
* 0,3243
* 0,7353
* 0,5853
* 0,6854
0,6854
31-08. Dati i valori di n=11, p=0,031 quale è il valore di P(X>2)?
* 0,0102
* 0,004
* 0,001
* 0,002
0,004
32-01. Dai i valori di n=2100 e p=0,00012 quale è la distribuzione di probabilità più adatta?
* poissoniana
* ipergeometrica
* bernoulliana
* uniforme discreta
poissoniana
32-02. In una poissoniana il valore di lambda è uguale a 12: Quale è la P(X=0)?
* 6.144212e-05
* 6.144212e-06
* 4.144212e-06
* 5.144212e-06
6.144212e-06
32-06. Con quale formula si calcola la funzione di probabilità di una poissoniana?
* P(X=x)=λx /x! * e
* P(X=x)=λx /x! * e-λ
* P(X=x)=λ /x! * e-λ
* P(X=x)=λ /x * e-λ
P(X=x)=λx /x! * e-λ
32-07. Data una v.c. poissoniana con λ=4 quale sono i valori degli indici di asimmetria e di curtosi; quale tipo di asimmetria si configura e quale curva di curtosi si determina e perché?
* I(as)=1/√4=0,5; I(curt)=1/4=0,25; asimmetria negativa=>0,5>0; platicurtica =>Sco=0,25-3=-2,75
* I(as)=1/√4=0,5; I(curt)=1/4=0,25; asimmetria negativa=>0,5>0; platicurtica =>Sco=0,25-3=-2,75
* I(as)=1/√4=0,5; I(curt)=1/4=0,25; asimmetria positiva=>0,5>0; platicurtica =>Sco=0,25-3=-2,75
* I(as)=√4=0,5; I(as)=1/4=0,25; asimmetria positiva =>0,5>0; platicurtica =>Sco= 0,25-3=-2,75
I(as)=1/√4=0,5; I(curt)=1/4=0,25; asimmetria positiva=>0,5>0; platicurtica =>Sco=0,25-3=-2,75
33-05. Dato l’intervallo di valori della X in una v.c. Uniforme continua ricompreso fra 40 e 50 quale è il valore atteso e la varianza?
* E(X)=35 V(X)=8,33
* E(X)=25 V(X)=8,33
* E(X)=45 V(X)=8,33
* E(X)=45 V(X)=6,33
E(X)=45 V(X)=8,33
33-06. In una v.c Uniforme continua X ricompresa nell’intervallo 20-50 qual’è la P(X>41)?
* 2/30 (50-41)=18/30
* 1/30 (50-41)=9/30
* 5/30 (50-41)=45/30
* 1/30 (50-30)=20/30
1/30 (50-41)=9/30
34-05. Data una v.c. continua Normale X ∼N(12;25) qual’è la P(X<10)?
* P(X)= 1-∅(2/3)
* P(X)= 1-∅(2/25)
* P(X )=∅(2/5)
* P(X )=1-∅(2/5)
P(X)= 1-∅(2/25)
34-06. Data una v.c. continua Normale X∼N(47;25) quale è il valore della P(X>45) dove la ∅(0,4)=0,655?
* 0,345
* 0,145
* 0,745
* 0,245
0,345
35-01. Nella v.c. continua Normale standardizzata Z quale è il valore atteso e la varianza?
* Valore atteso=0; Varianza=1
* Valore atteso=1; Varianza=0
* Valore atteso=0; Varianza=2
* Valore atteso=1; Varianza=1
Valore atteso=0; Varianza=1
36-04. Di quante e quali v.c. è composta la t di Student?
* Due v.c. continue i.i.d.: Normale e Chi-quadrato
* Due v.c. continue i.i.d.: Normale std e F di Fisher
* Due v.c. continue i.i.d.: Normale std e t di Student
* Due v.c. continue i.i.d.: Normale std e Chi-quadrato
Due v.c. continue i.i.d.: Normale std e Chi-quadrato
36-05. Che cosa significano Z e S2 nella notazione che definisce la v.c. t di Student?
* Z e S2 sono v.c. i.i.d. che si distribuiscono come una Normale std e una Chi-quadrato
* Z e S2 sono v.c. i.i.d. che si distribuiscono come una Normale std e F di Fisher
* Z e S2 sono v.c. i.i.d. che si distribuiscono come una Normale e una Chi-quadrato
* Z e S2 sono v.c. che si distribuiscono come una t di Student e una Chi-quadrato
Z e S2 sono v.c. i.i.d. che si distribuiscono come una Normale std e una Chi-quadrato
36-06. Qual è la notazione che definisce la v.c. t di Student?
* t= F/√(S2/n)
* t= F/(S2/n)
* t= N/√(S2/n)
* t= Z/√(S2/n)
t= Z/√(S2/n)
37-01. Dati i valori: N=27; σ2=49; s2 =44 quale è il valore della v.c. Chi-quadrato X?
* 13,35
* 23,35
* 33,35
* 43,35
23,35
37-08. Dato il valore dei gradi di libertà (df=32) quale è il valore atteso e la varianza della relativa v.c. continua Chi-quadrato X?
* valore atteso=22; Varianza=54
* valore atteso=32; Varianza=64
* valore atteso=12; Varianza=48
* valore atteso=42; Varianza=84
valore atteso=32; Varianza=64
37-09. Dati i valori di n=27; σ2 =49; s2=44 quale è il valore della v.c. continua X Chi-quadrato empirica?
* 13,35
* 23,35
* 18,15
* 14,65
23,35
37-10. Date z21, z22,……,z2n la somma di tali v.c. è?
* una v.c. continua che si distribuisce secondo una t di Student con( n-1) g.d.l.
* una v.c. discreta che si distribuisce secondo una Chi-quadrato con( n-1) g.d.l.
* una v.c. continua che si distribuisce secondo una F di Fisher con( n-1) g.d.l.
* una v.c. continua che si distribuisce secondo una Chi-quadrato con( n-1) g.d.l.
una v.c. continua che si distribuisce secondo una Chi-quadrato con( n-1) g.d.l.
37-11. Qual è il valore atteso e qual’è la varianza di una v.c. continua Chi-quadrato X?
* Valore atteso(Chi-quadrato)=g; Varianza(Chi-quadrato)=6
* Valore atteso(Chi-quadrato)=g; Varianza(Chi-quadrato)=3g
* Valore atteso(Chi-quadrato)=g; Varianza(Chi-quadrato)=4g
* Valore atteso(Chi-quadrato)=g; Varianza(Chi-quadrato)=2g dove g sono i gradi di libertà
Valore atteso(Chi-quadrato)=g; Varianza(Chi-quadrato)=2g dove g sono i gradi di libertà
38-05. Quale è il valore atteso della v.c. continua F di Fisher X con gradi di libertà al numeratore g1 =16 e al denominatore g2 =22?
* 1,9
* 0,9
* 1,5
* 1,1
1,1
38-07. In una v.c. continua F di Fisher X e cosa stanno a significare g1 e g2?
* g1 e g2 stanno a significare rispettivamente i gradi di libertà al primo e secondo livello
* g1 e g2 stanno a significare rispettivamente i gradi di libertà al primo e al secondo posto
* g1 e g2 stanno a significare rispettivamente i gradi di libertà al denominatore e al numeratore
* g1 e g2 stanno a significare rispettivamente i gradi di libertà al numeratore e al denominatore
g1 e g2 stanno a significare rispettivamente i gradi di libertà al numeratore e al denominatore
38-11. Quali parametri possono essere modellizzati dalla distribuzione di probabilità della v.c. continua F di Fisher X?
* il rapporto fra due varianze o devianze
* la mediana
* la media
* la varianza
il rapporto fra due varianze o devianze
38-12. Quale è il dominio della v.c.continua F di Fisher X?
* 0 ; +∞
* 1 ; +∞
* -∞ ; 0
* -∞ ; +∞
0 ; +∞
39-01. Quale è la notazione con cui si calcola la standardizzazione di una v.c. discreta Binomiale X in applicazione del teorema del limite centrale?
* z=(x-n * p)/√n * p(1-p)
* z=(x-n * p)/√n
* z=(x-p)/√n * p(1-p)
* z=(x-n)/√(n * p(1-p) )
z=(x-n * p)/√n * p(1-p)
39-02. Con quale notazione si verifica la convergenza asintotica della v.c. discreta Binomiale alla v.c. continua Normale standardizzata Z secondo il teorema del limite centrale?
* limn->∞Zn= limn->∞ [E(X)-np]/√(n-p(1-p))
* limn->∞Zn= limn->∞ [E(X)-np]/√((1-p))
* limn->∞Zn= limn->∞ [E(X)-np]/√(n * p(1-p))
* limn->∞Zn= limn->∞ [E(X)-p]/√(n+p(1-p))
limn->∞Zn= limn->∞ [E(X)-np]/√(n * p(1-p))
39-03. Dati i valori: n=100; p=0,10; x=11 secondo il teorema del limite centrale la v.c. Binomiale sottostante a quale distribuzione converge e quale è il valore della z empirica?
* per n->∞ la successione delle 100 prove bernoulliane converge ad una Chi-quadrato con z(empirica) pari a 0,43
* per n->∞ la successione delle 100 prove bernoulliane converge ad una Normale
* per n->∞ la successione delle 100 prove bernoulliane converge ad una Normale std con z(empirica) pari a 0,33
* per n->0 la successione delle 100 prove bernoulliane converge ad una Normale std con z(empirica) pari a 0,23
per n->∞ la successione delle 100 prove bernoulliane converge ad una Normale std con z(empirica) pari a 0,33
39-04. Date n v.c. i.i.d. che cosa stabilisce il teorema del limite centrale?
* che convergono asimtoticamente ad una v.c. Chi-quadrato
* che convergono asimtoticamente ad una v.c. F di Fisher
* che convergono asimtoticamente ad una v.c. Normale std
* che convergono asimtoticamente ad una v.c. t di Student
che convergono asimtoticamente ad una v.c. Normale std
40-02. Quali sono le caratteristiche del piano di campionamento bernoulliano?
* è caratterizzato da uno schema di estrazione a caso con sollevazione
* è caratterizzato da uno schema di estrazione a caso senza reinserimento
* è caratterizzato da uno schema di estrazione a caso
* è caratterizzato da uno schema di estrazione a caso con reinserimento
è caratterizzato da uno schema di estrazione a caso con reinserimento
40-04. In un campionamento casuale semplice che cosa significa estrazione in blocco?
* in una l’estrazione senza reimmissione con probabilità diverse per ogni estrazione
* in una l’estrazione con reimmissione con probabilità diverse per ogni estrazione
* in una l’estrazione con reimmissione con probabilità uguali per ogni estrazione
* in una l’estrazione con reimmissione con probabilità diverse per ogni estrazione
in una l’estrazione con reimmissione con probabilità uguali per ogni estrazione
40-05. Dato il valore della varianza campionaria pari a 59 ed n=6 quale è il valore della varianza campionaria corretta?
* 11,8
* 10,8
* 13,8
* 14,8
11,8
40-06. Quali sono le caratteristiche del piano di campionamento a due o più stadi?
* è complesso; la popolazione viene suddivisa in stadi, nel secondo si estrae a sua volta un campione casuale secondo un ulteriore piano di campionamento e così via
* la popolazione viene suddivisa in stadi, nel primo vengono estratti a caso solo alcuni elementi del campione e nel secondo si estrae a sua volta un campione casuale secondo un ulteriore piano di campionamento e così via
* è complesso; la popolazione viene suddivisa in stadi, nel primo vengono estratti a caso solo alcuni elementi del campione e nel secondo si estrae a sua volta un campione casuale secondo un ulteriore piano di campionamento e così via
* è complesso; la popolazione viene suddivisa in stadi, nel primo vengono estratti a caso solo alcuni elementi del campione
è complesso; la popolazione viene suddivisa in stadi, nel primo vengono estratti a caso solo alcuni elementi del campione e nel secondo si estrae a sua volta un campione casuale secondo un ulteriore piano di campionamento e così via
40-07. Quali sono le caratteristiche del piano di campionamento sistematico?
* casuale semplice dove gli elementi vengono estratti mediante sorteggio
* casuale semplice dove gli elementi vengono estratti mediante sollevazione
* complesso dove gli elementi vengono estratti mediante sorteggio
* casuale semplice dove gli elementi non vengono estratti mediante sorteggio
casuale semplice dove gli elementi non vengono estratti mediante sorteggio
40-08. Quali sono le caratteristiche del piano di campionamento stratificato?
* è caratterizzato da strati il più possibile diretti
* è caratterizzato da strati il più possibile disomogenei
* è caratterizzato da strati il più possibile omogenei
* è caratterizzato da strati
è caratterizzato da strati il più possibile omogenei
40-09. Se si è estratto un campione n=6 quanti possono essere i campioni ordinati di numerosità 2 e quale è la relativa probabilità di estrazione?
* Numero possibili campioni=> N!/(N+n)!=6!/(6+2)!=10 ; 1/10
* Numero possibili campioni=> N!/(N-n)!=6!/(6-2)!=8 ; 1/8
* Numero possibili campioni=> N!/(N-n)!=6!/(6-2)!=30 ; 1/30
* Numero possibili campioni=> N!/(N-n)!=(6-2)!=20 ; 1/20
Numero possibili campioni=> N!/(N-n)!=6!/(6-2)!=30 ; 1/30
40-10. Quali sono le caratteristiche del piano di campionamento a grappoli?
* è caratterizzato da uno schema di estrazione non a caso
* è caratterizzato da uno schema di estrazione a grappoli e non di un elemento
* è caratterizzato da uno schema di estrazione a caso
* è caratterizzato da uno schema di estrazione a caso con reinserimento
è caratterizzato da uno schema di estrazione a grappoli e non di un elemento
41-01. Con quale notazione si esprime la v.c.continua Normale standardizzata X associata al valore atteso campionario?
* Zn=[E(X)+μ] * √n/σ
* Zn=[E(X)-μ] * σ
* Zn=[E(X)-μ] * √n
* Zn=[E(X)-μ] * √n/σ
Zn=[E(X)-μ] * √n/σ
41-02. Come si configura la distribuzione della media campionaria?
* Come l’insieme di tutte le medie riferite a un solo campione
* Come l’insieme di tutte le medie riferite a tutti i campioni che si possono estrarre da una popolazione normale e non
* Come l’insieme di tutte le medie riferite a tutti i campioni che si possono estrarre da una popolazione normale
* Come l’insieme di tutte le medie riferite a tutti i campioni che non appartengono ad una popolazione normale
Come l’insieme di tutte le medie riferite a tutti i campioni che si possono estrarre da una popolazione normale e non
41-03. Che cosa significa il termine Zcritica * σ/√(n) nella distribuzione della media campionaria per popolazioni infinite?
* termine di errore della media campionaria
* termine di errore del coefficiente di variazione campionario
* termine di errore della deviazione standard campionaria
* termine di errore della varianza campionaria
termine di errore della media campionaria
42-02. Come si configura la distribuzione della proporzione campionaria?
* come una sola proporzione riferita a tutti i campioni che si possono estrarre da una popolazione normale e non
* come l’insieme di tutte le proporzioni riferite a un solo campione che si possono estrarre da una popolazione normale e non
* come l’insieme di tutte le proporzioni riferite a tutti i campioni che si possono estrarre da una popolazione normale e non
* come l’insieme di tutte le proporzioni riferite a tutti i campioni che non si possono estrarre da una popolazione normale e non
come l’insieme di tutte le proporzioni riferite a tutti i campioni che si possono estrarre da una popolazione normale e non
43-01. Come si distribuisce la varianza campionaria?
* Secondo una t di Student con (n-1) gradi di libertà
* Secondo una Normale
* Secondo una F di Fisher con (n-1) gradi di libertà
* Secondo una Chi-quadrato con (n-1) gradi di libertà
Secondo una Chi-quadrato con (n-1) gradi di libertà
43-02. Quale è la notazione con cui si esprime la v.c. che modellizza la varianza campionaria?
* X2=(n-1) * S2/σ
* X2=(n+1) * S2/σ2
* X2=(n-1) * S2/σ2
* X2=(n-1) * S/σ2
X2=(n-1) * S2/σ2
44-01. In una distribuzione campionaria della differenza fra due medie con varianza nota quale è la notazione che esprime la statistica test Z?
* Z=(X2-X1) * √(n2+n1)/σ
* Z=(X1) * √(n1 -n2)/σ
* Z=(X1-X2) * √(n1 -n2)
* Z=(X2) * √(n1-n2)/μ
Z=(X2-X1) * √(n2+n1)/σ
44-02. In una distribuzione campionaria della differenza fra due medie quale è la notazione che esprime la statistica test Z per piccoli campioni o per varianza ignota?
* t=(X1) * √(n1-n2)/s
* t=(X2) * √(n1-n2)/μ
* t=(X2-X1) * √(n2+n1)/s
* t=(X1-X2) * √(n1-n2)
t=(X2-X1) * √(n2+n1)/s
44-03. In una distribuzione campionaria della differenza fra due proporzioni quale è la notazione che esprime la statistica test Z?
* Z=(p1-p2)/√p1(1-p1)/n1+(1-p2)/n2
* Z=(p1-p2) * (p1-p2)/(p1/n1+p2/n2)
* Z=(p1-p2) * √(1-p1)/n1+p2(1-p2)/n2
* Z=(p1-p2) * √p1(1-p1)/n1+p2(1-p2)/n2
Z=(p1-p2) * √p1(1-p1)/n1+ p2 (1-p2)/n2
45-01. Che cosa rappresenta la notazione (1-α)?
* livello di significatività
* livello di confidenza
* livello di controllo
* livello di attività
livello di confidenza
45-02. La stima puntuale della varianza si trova attraverso l’individuazione:
* della media della popolazione quando essa è uno stimatore corretto
* di un singolo valore della varianza della popolazione quando essa è uno stimatore corretto o non distorto
* della mediana della popolazione quando essa è uno stimatore corretto
* della deviazione standard della popolazione quando essa è uno stimatore corretto
di un singolo valore della varianza della popolazione quando essa è uno stimatore corretto o non distorto
puntuale come puntura = un solo buco = un solo valore
45-03. Come si calcola il valore del termine di errore a per la media della popolazione con varianza nota?
* a=zα * media/√n
* a=zα/2 * σ/√n
* a=zα/2 * σ/n
* a=zα * mediana/√n
a=zα/2 * σ/√n
45-04. Quali sono le proprietà degli stimatori?
* efficienza, consistenza
* correttezza o non distorsione, efficienza, consistenza
* correttezza o non distorsione, efficienza
* correttezza o non distorsione, consistenza
correttezza o non distorsione, efficienza, consistenza
45-05. Che cosa si intende per stima puntuale?
* la stima di una posizione
* la stima di più valori
* la stima di un solo valore
* la stima di un intervallo di valori
la stima di un solo valore
come puntura = un buco
puntuale= un solo valore
45-06. Quando uno stimatore si dice corretto o non distorto?
* quando la sua deviazione std è pari a μ per tutti i possibili valori di μ stesso
* quando la sua varianza è pari a μ per tutti i possibili valori di μ stesso
* quando il suo coefficiente di variazione è pari a μ per tutti i possibili valori di μ stesso
* quando il suo valore atteso è pari a μ per tutti i possibili valori di μ stesso
quando il suo valore atteso è pari a μ per tutti i possibili valori di μ stesso
45-07. Dati due stimatori T1 e T2 quali dei due si dice più efficiente?
* quello dei due che ha la media minore
* quello dei due che ha la varianza maggiore
* quello dei due che ha la varianza minore
* quello dei due che ha la varianza uguale
quello dei due che ha la varianza minore
45-08. Che cosa rappresenta la notazione α?
* livello di significatività
* livello di confidenza
* livello di attività
* livello di controllo
livello di significatività
46-01. Quando lo stimatore proporzione campionaria si dice corretto o non distorto?
* se il suo valore atteso non converge con quello della popolazione di riferimento
* se il suo valore atteso converge con quello della popolazione di riferimento
* se la sua varianza converge con quella della popolazione di riferimento
* se la sua devianza converge con quella della popolazione di riferimento
se il suo valore atteso converge con quello della popolazione di riferimento
46-02. Che cosa si intende per stimatore della proporzione di una popolazione?
* una v.c. che stimi la proporzione della popolazione
* una v.c. che assume due valori (stima)
* una v.c. che assume quattro valori (stima)
* una v.c. che assume tre valori (stima)
una v.c. che stimi la proporzione della popolazione
46-03. Quale è lo stimatore puntuale corretto della proporzione della popolazione?
* la proporzione campionaria
* la media campionaria
* la moda campionaria
* la mediana campionaria
la proporzione campionaria
46-04. Quando lo stimatore della proporzione della popolazione si dice efficiente?
* quando ha la più bassa moda
* quando ha la più bassa varianza
* quando ha la più alta varianza
* quando ha la più bassa media
quando ha la più bassa varianza
46-05. Come si esprime la consistenza asintotica dello stimatore della proporzione della popolazione?
* quando il limite della varianza della proporzione campionaria è uguale a 0
* quando il limite per n che tende ad infinito è uguale a 0
* quando il limite per n che tende ad infinito della varianza della proporzione campionaria è uguale a 0
* quando la varianza della proporzione campionaria è uguale a 0
quando il limite per n che tende ad infinito della varianza della proporzione campionaria è uguale a 0
47-01. Quando lo stimatore della varianza della popolazione si dice efficiente?
* quando ha la media più bassa
* quando ha la varianza più bassa
* quando ha la moda più bassa
* quando ha la varianza più alta
quando ha la varianza più bassa
47-02. Dato un valore della varianza pari a 1,88 ed un valore della sommatoria di (x-xmedia)^2 pari a 147 quale è il valore della numerosità campionaria?
* n=66 (arrotondato)
* n=78 (arrotondato)
* n=76 (arrotondato)
* n=56 (arrotondato)
n=78 (arrotondato)
varianza/sommatoria di (x-xmedia)^2
147/1,88 = 78,19
47-03. Quando lo stimatore della varianza della popolazione si dice corretto?
* se il suo valore atteso coincide con la media della popolazione
* se il suo valore atteso coincide con la varianza della popolazione
* se il suo valore atteso coincide con la moda della popolazione
* se il suo valore atteso coincide con la mediana della popolazione
se il suo valore atteso coincide con la varianza della popolazione
47-04. Quando la varianza campionaria è uno stimatore consistente di quello della popolazione?
* quando all’aumentare della dimensione del campione lo stimatore non si avvicina sempre più al valore del parametro di interesse da stimare e cioè alla varianza della popolazione σ2
* quando all’aumentare della dimensione del campione lo stimatore si avvicina sempre più al valore del parametro di interesse da stimare e cioè alla varianza della popolazione σ2
* quando al diminuire della dimensione del campione lo stimatore si avvicina sempre più al valore del parametro di interesse da stimare e cioè alla varianza della popolazione σ2
* quando all’aumentare della dimensione del campione lo stimatore si allontana sempre più al valore del parametro di interesse da stimare e cioè alla varianza della popolazione σ2
quando all’aumentare della dimensione del campione lo stimatore si avvicina sempre più al valore del parametro di interesse da stimare e cioè alla varianza della popolazione σ2
48-01. Quali sono gli estremi dello stimatore intervallare per la media della popolazione con varianza ignota?
* deviazione std campionaria +/- t Z/√n
* mediana campionaria +/- t * S/√n
* media campionaria +/- tα/2 * S/√n
* varianza campionaria +/- tα/2 S/√n
media campionaria +/- tα/2 * S/√n
48-02. Quali sono gli estremi dello stimatore intervallare per la media con varianza nota?
* X(media camp.)± σ/√n
* X(media camp.)± z1-α/2 * σ
* X(media camp.)± z1-α/2 * √n
* X(media camp.)± z1-α/2 * σ/√n
X(media camp.)± z1-α/2 * σ/√n
48-03. Che cosa s’intende per livello di significatività?
* il valore di probabilità che il ricercatore sceglie normalmente basso
* il valore di probabilità che il ricercatore sceglie a priori normalmente molto basso
* il valore di probabilità che il ricercatore sceglie a priori normalmente alto
* il valore di probabilità che il ricercatore sceglie a posteriori normalmente basso
il valore di probabilità che il ricercatore sceglie a priori normalmente molto basso
48-04. Che cosa s’intende per livello di confidenza?
* il complemento a due del livello di significatività
* il complemento ad uno del livello di significatività
* il complemento a tre del livello di significatività
* il complemento a quattro del livello di significatività
il complemento ad uno del livello di significatività
48-05. Che cosa si intende per stimatore intervallare di una popolazione?
* una v.c. che assume un intervallo di valori (stima) ricompresi fra un estremo inferiore e un estremo superiore
* una v.c. che assume quattro valori (stima)
* una v.c. che assume un solo valore (stima)
* una v.c. che assume tre valori (stima)
una v.c. che assume un intervallo di valori (stima) ricompresi fra un estremo inferiore e un estremo superiore
stimatore “intervallare” -> intervallo
48-06. Quale valore può assumere la zcritica per un livello di significatività α=0,05?
* ±1,96
* ±2,05
* ±1,645
* ±2,576
±1,96
48-07. Qual sono le notazioni che esprimono gli estremi dello stimatore intervallare per la media con varianza σ2 ignota?
* media camp- zα/2 * s √n; media camp+ zα/2 * s
* media camp- zα/2 * s √n; media camp+ zα/2 * s/√n
* media camp-zα/2 * σ; media camp+ zα/2 * s/√n
* media camp- zα/2 * σ/√n; media camp+ zα/2 * σ/√n
media camp- zα/2 * σ/√n; media camp+ zα/2 * σ/√n
48-08. Come si “legge” la notazione IC(1,22; 1,82)?
* l’intervallo di confidenza con valore superiore 1,22 e inferiore 1,82
* l’intervallo di confidenza con valore inferiore 1,22 e superiore 1,82
* l’intervallo di controllo con valore inferiore 1,22 e superiore 1,82
* l’intervallo di significatività con valore inferiore 1,22 e superiore 1,82
l’intervallo di confidenza con valore inferiore 1,22 e superiore 1,82
inferiore il num. più basso tra i due
superiore il num. più alto dei due
48-09. Come si interpreta l’IC (12; 21) con alfa pari al 5% per la media della popolazione?
* che nel 95% dei campioni estratti la varianza della popolazione non è contenuta nell’intervallo considerato
* che nel 10% dei campioni estratti la media della popolazione non è contenuta nell’intervallo considerato
* che nel 95% dei campioni estratti la media della popolazione non è contenuta nell’intervallo considerato
* che nel 95% dei campioni estratti la media della popolazione è contenuta nell’intervallo considerato
che nel 95% dei campioni estratti la media della popolazione è contenuta nell’intervallo considerato
48-10. Quali sono le notazioni che esprimono gli estremi dello stimatore intervallare per la media con varianza σ2 nota?
* media camp- zα/2 * √n; media camp+ zα/2 * σ/√n
* media camp- zα/2 * σ/√n; media camp+ zα/2* σ/√n
* media camp- σ/√n; media camp+ σ/√n
* media camp-zα/2 * σ; media camp+ zα/2 * σ/√n
media camp- zα/2 * σ/√n; media camp+ zα/2 * σ/√n
49-01. Dati i valori di μ1=8,5; μ2=6;σ21=2;σ22=3; n1=40; n2=60; z(critica)=2,576 quale è lo stimatore intervallare per la differenza fra le due medie?
* I.C. (1,69;3,51)
* I.C. (2,69;5,31)
* I.C. (1,69;3,31)
* I.C. (1,19;3,31)
I.C. (1,69;3,31)
50-01. Quante numerosità campionarie si prendono in considerazione per calcolare l’intervallo di confidenza per la differenza fra le medie di due popolazioni?
* tre
* due
* quattro
* nessuno
due
50-02. Dati i valori di n1 =7 e n2 =6; s12 =0,176; s22 =0,0922 quale è il valore della varianza campionaria congiunta?
* 0,1379
* 0,329
* 0,579
* 0,0379
0,1379
51-01. La proporzione campionaria p(stim)=X/n che tipo di stimatore è?
* corretto o non distorto della proporzione della popolazione
* non corretto della proporzione della popolazione
* corretto o distorto della proporzione della popolazione
* corretto o non distorto della media della popolazione
corretto o non distorto della proporzione della popolazione
51-02. Dati i valori n=120; p(stim)=0,49; zcritica=1,96 quale è lo stimatore intervallare per la proporzione di una popolazione bernoulliana?
* I.C.(30;98)
* I.C.(40;68)
* I.C.(40;58)
* I.C.(20;68)
I.C.(40;58)
52-01. Dati i valori n1=187 con p1=0,02 e n2=164 con p2=0,015 quali sono i valori dello stimatore intervallare delle due v.c. estremi superiore ed inferiore con α=0,05 (zcritica=1,96)?
* I.C. [0,16;0,64]
* I.C. [0,06;0,84]
* I.C. [0,26;0,74]
* I.C. [0,022;0,032]
I.C. [0,022;0,032]
52-02. Che cosa si intende per stimatore intervallare della differenza fra le proporzioni di due popolazioni bernoulliane?
* una v.c. che assume un solo valore
* una v.c. che assume tre valori
* una v.c. che assume due valori
* due v.c. relativi al limite superiore ed inferiore dell’intervallo di valori per la differenza tra le proporzioni di due popolazioni bernoulliane
due v.c. relativi al limite superiore ed inferiore dell’intervallo di valori per la differenza tra le proporzioni di due popolazioni bernoulliane
nella domanda “di due popolazioni”
52-03. Che cosa si intende per stima intervallare della differenza fra le proporzioni di due popolazioni bernoulliane?
* è la stima del quadrato di una popolazione
* è la stima di un insieme di una popolazione
* è la stima di un terzo di una popolazione
* è la stima di un intervallo di valori per la differenza tra le proporzioni di due popolazioni bernoulliane
è la stima di un intervallo di valori per la differenza tra le proporzioni di due popolazioni bernoulliane
domanda:
“intervallare”=intervallo
“differenza”=differenza
“due pop”=due
52-04. Dati i valori n1=95;n2 =123; p1(stim)=0,035;p2(stim)=0,02; zcritica=1,96 quale è lo stimatore intervallare per la differenza di due proporzioni di popolazioni bernoulliane?
* I.C.(-0,23;0,66)
* I.C.(-0,03;0,06)
* I.C.(-0,03;0,16)
* I.C.(-0,13;0,16)
I.C.(-0,03;0,06)
53-01. Dati i valori n=24;s2 =15; chi-quadrcritico=9,2604 quale è per 1-α/2 lo stimatore intervallare per la varianza?
* I.C.(7,81;37,2554)
* I.C.(0,81;27,2554)
* I.C.(5,81;37,2554)
* I.C.(17,81;37,2554)
I.C.(7,81;37,2554)
53-02. Quale è la notazione che esprime la v.c. continua Normale standardiizzata Z (statistica) utile al calcolo dello stimatore intervallare per la varianza campionaria?
* (n-1) * S2 * σ2
* (n-1) * S2/σ
* (n-1) * S2/σ2
* (n-1) * S/σ2
(n-1) * S2/σ2
53-03. Come si distribuisce lo stimatore intervallare per la varianza della popolazione?
* secondo una F di Fisher con (n-1) gradi di libertà
* secondo una Normale con (n-1) gradi di libertà
* secondo una Chi-quadrato con (n-1) gradi di libertà
* secondo una t di Student con (n-1) gradi di libertà
secondo una Chi-quadrato con (n-1) gradi di libertà
54-01. Dati i valori n1=24; n2 =65 ; alfa=0,05; F(1-alfa/2),(n1-1),(n2-1)=1,88; F(alfa/2),(n1-1),(n2-1)=0,4757; s12 =17,41 e s22 =12,4 con s21 > s22 quale è lo stimatore intervallare per il rapporto tra varianze modellato da una v.c. continua F di Fisher X?
* I.C.(1,01;6,19)
* I.C.(0,75;2,95)
* I.C.(3,01;6,19)
* I.C.(5,01;6,19)
I.C.(0,75;2,95)
55-01. Per quale valore di numerosità campionaria si ha convergenza in distribuzione in un test per la differenza fra le proporzioni di due popolazioni
* per campioni di numerosità n< 20
* per campioni di numerosità n< 10
* per campioni di numerosità n< 3
* per campioni di numerosità n> 30
per campioni di numerosità n> 30
55-02. Dati i valori i zcritica=1,96; σ2=9, n=144 quale è il valore della numerosità campionaria se si vuole ridurre di 1/3 l’ampiezza dello stimatore intervallare?
* n=1266
* n=1366
* n=1296
* n=1196
n=1296
55-03. Dati i valori i zcritica=1,96; σ=3 e del termine di errore a=0,11 quale è il valore della numerosità campionaria?
* 2357
* 2067
* 2857
* 2157
2857
55-04. Qual è la notazione con la quale si determina la numerosità campionaria?
* n= z * σ/ a2 dove a è la massima variazione ammissibile
* n= z2α/2 * σ2/a2 dove a è la massima variazione ammissibile
* n= zα/2 * σ2/a2 dove a è la massima variazione ammissibile
* n= z * σ2/a2 dove a è la massima variazione ammissibile
n= z2α/2 * σ2/a2 dove a è la massima variazione ammissibile
55-05. Con quale notazione si determina la numerosità campionaria per la proporzione di una popolazione bernoulliana?
* n= z2α/2 * pstim * (1- pstim )/a2
* n= zα/2 * pstim * (1- pstim )/a2
* n= z2α/2 * pstim * (1- pstim )/a
* n= z2α/2 * (pstim )/a2
n= z2α/2 * pstim * (1- pstim )/a2
56-01. Quando si rifiuta l’ipotesi nulla per la media campionaria per piccoli campioni?
* quando la media campionaria non cade all’interno dell’intervallo dello stimatore di cui alla seguente notazione: μ0 (+/-) tα/2 * σ√n
* quando la media campionaria è minore del termine: μ0 (+/-) tα/2 * σ√n
* quando la mediana campionaria è maggiore del termine: μ0 (+/-) tα/2 * σ√n
* quando la media campionaria cade all’interno dell’intervallo dello stimatore di cui alla seguente notazione μ0(+/-) tα/2 * σ√n
quando la media campionaria non cade all’interno dell’intervallo dello stimatore di cui alla seguente notazione: μ0 (+/-) tα/2 * σ√n
56-02. Se il valore della v.c tempirica cade all’interno dell’intervallo (+/-) tα/2 quale è la regola di decisione?
* si rifiuta l’ipotesi nulla o di interesse sotto l’ipotesi alternativa
* si accetta l’ipotesi alternativa o di interesse sotto l’ipotesi nulla
* si accetta l’ipotesi nulla o di interesse
* si accetta l’ipotesi nulla o di interesse sotto l’ipotesi alternativa
si accetta l’ipotesi nulla o di interesse sotto l’ipotesi alternativa
56-03. Dato un valore della v.c continua t di Student X empirica pari a 2,64 ed un valore di quella critica pari a 1,64 qual’è la regola di decisione?
* si accetta l’ipotesi alternativa o di interesse sotto l’ipotesi nulla
* si accetta l’ipotesi nulla o di interesse sotto l’ipotesi alternativa
* si accetta l’ipotesi nulla o di interesse
* si rifiuta l’ipotesi nulla o di interesse sotto l’ipotesi alternativa
si accetta l’ipotesi nulla o di interesse sotto l’ipotesi alternativa
57-01. Che cosa é il p-value?
* la probabilità della z empirica che si confronta con la media scelta a priori
* la probabilità della z empirica che si confronta con il livello di significatività 1- α scelto a priori
* la probabilità della z empirica che si confronta con la mediana scelta a priori
* la probabilità della z empirica che si confronta con il livello di significatività α scelto a priori
la probabilità della z empirica che si confronta con il livello di significatività α scelto a priori
57-02. Se il p-value è maggiore/minore di α si accetta o si rifiuta l’ipotesi nulla?
* se il p-value>α si accetta H0 sotto l’ipotesi alternativa H1 e viceversa
* se il p-value<α si accetta e viceversa
* se il p-value<α si rifiuta e viceversa
* se il p-value>α si rifiuta e viceversa
se il p-value<α si rifiuta e viceversa
57-04. Dato un valore della statistica-test zempirica=2,14 ed un valore di quella critica pari a 2,57 si accetta o si rifiuta l’ipotesi nulla H0?
* si rifiuta perché 2,14<2,576
* si rifiuta perché 2,14 cade all’interno dell’intervallo -2,576:+2,576
* si accetta perché 2,14 cade all’interno dell’intervallo -2,576:+2,576
* si accetta perché 2,14 non cade all’interno dell’intervallo -2,576:+2,576
si accetta perché 2,14 cade all’interno dell’intervallo -2,576:+2,576
57-05. Dato un valore della statistica-test zempirica=2,14 si accetta o si rifiuta l’ipotesi nulla H0 con α=0,05?
* si rifiuta perché 2,14<1,96
* si accetta perché 2,14 non cade all’interno dell’intervallo -1,96:+1,96
* perché 2,14 cade all’interno dell’intervallo -1,96:+1,96
* si rifiuta perché 2,14 non cade all’interno dell’intervallo -1,96:+1,96
si rifiuta perché 2,14 non cade all’interno dell’intervallo -1,96:+1,96
58-01. Che cos’è la potenza di un test?
* la probabilità di accettare H0 quando essa è falsa
* la probabilità di accettare H0 quando essa è vera
* la probabilità di rifiutare H0 quando essa è falsa
* la probabilità di rifiutare H0 quando essa è vera
la probabilità di rifiutare H0 quando essa è falsa
58-02. Quando si commettono errori di I e II tipo rispettivamente che cosa accade?
* che si accetta H0 quando si sarebbe dovuto accettare; che si accetta H0 quando si sarebbe dovuto rifiutare
* che si rifiuta H0 quando si sarebbe dovuto accettare; che si accetta H0 quando si sarebbe dovuto rifiutare
* che si rifiuta H1 quando si sarebbe dovuto accettare; che si accetta H0 quando si sarebbe dovuto rifiutare
* che si rifiuta H0 quando si sarebbe dovuto accettare; che si rifiuta H0 quando si sarebbe dovuto rifiutare
che si rifiuta H0 quando si sarebbe dovuto accettare; che si accetta H0 quando si sarebbe dovuto rifiutare
58-03. Quando si decide di rifiutare l’ipotesi nulla H0 sotto quella alternativa H1 quando questa è vera come è la scelta e quale probabilità assume?
* si commette errore II tipo con probabilità 1-β
* si commette errore II tipo con probabilità β
* si commette errore I tipo con probabilità α
* si commette errore I tipo con probabilità β
si commette errore I tipo con probabilità α
59-01. Qual è la statistica-test per la media della popolazione con varianza nota?
* z=(media campionaria -mediana popolazione sotto H0) * √n/σ
* z=(media campionaria -media popolazione sotto H0) * √n/σ
* z=(media campionaria -media popolazione sotto H0) * n/σ
* z=(mediana campionaria -media popolazione sotto H0) * √n/σ
z=(media campionaria -media popolazione sotto H0) * √n/σ
59-02. Dato un valore della zempirica pari a 2,16 si accetta o si rifiuta H0 per un test unilatero dx con α=0,05?
* si rifiuta H0 in quanto la zempirica=2,16 è maggiore di 1,96
* si rifiuta H1 in quanto la zempirica=2,16 è maggiore di 1,96
* si accetta H0 in quanto la zempirica=2,16 è maggiore di 1,96
* si rifiuta H0 in quanto la zempirica=2,16 è minore di 1,96
si accetta H0 in quanto la zempirica=2,16 è maggiore di 1,96
59-03. Dati i valori di μ=200; zcritica=1,96; σ=5; n=92; media campionaria=199 quale è il valore della zempirica; si accetta o si rifiuta l’ipotesi nulla H0 per μ<200?
* zempirica=-1,12 si accetta l’ipotesi per μ<200 perché 1,92 <1,96
* zempirica=-1,92 si rifiuta l’ipotesi per μ<200 perché -1,92 < -1,96
* zempirica=1,92 si accetta l’ipotesi per μ<200 perché 1,92 > 1,96
* zempirica=-1,92 si accetta l’ipotesi per μ<200 perché -1,92 > -1,96
zempirica= -1,92 si accetta l’ipotesi per μ<200 perché -1,92 > -1,96
60-01. Quale è la statistica-test per la media della popolazione con varianza ignota?
* t=(media campionaria - mediana popolazione sotto H0) * √n/ s
* t=(media campionaria - media popolazione sotto H0) * √n/ s
* z=(mediana campionaria -media popolazione sotto H0) * √n/s
* t=(mediana campionaria - media popolazione sotto H0) * √n/ s
t=(mediana campionaria - media popolazione sotto H0) * √n/ s
60-02. Dati i valori di μ=196; tcritica=-1,714; n=18; media campionaria=200; s2 =198 quale è il valore della t empirica; si accetta o si rifiuta l’ipotesi che μ>200?
* tempirica=1,2; si accetta l’ipotesi per μ>200 perché 1,2<1,714
* tempirica=0,2; si accetta l’ipotesi per μ>200 perché 1,2<1,714
* tempirica=1,2; si accetta l’ipotesi per μ>200 perché 1,2>1,714
* tempirica=1,2; si rifiuta l’ipotesi per μ>200 perché 1,2<1,714
tempirica=1,2; si accetta l’ipotesi per μ>200 perché 1,2>1,714
61-01. Dato un numero di prove n=48; p=0,025; p(camp)=0,019 quale è il valore della zempirica per convergenza in distribuzione (teorema del limite centrale); si accetta o si rifiuta l’ipotesi nulla per un test unilatero sx con alfa=0,05:
* zempirica=-0,267; si accetta H0 perché -0,267<-1,96
* zempirica=-0,167; si accetta H0 perché -0,267<-1,96
* zempirica=-0,267; si rifiuta H0 perché -0,267>-1,96
* zempirica=-0,267; si accetta H1 perché -0,267<-1,96
zempirica=-0,267; si accetta H1 perché -0,267<-1,96
61-03. Dato un valore della proporzione campionaria pari a p(stim)=0,03 e un valore della proporzione della popolazione pari a p=0,02, n=10 quale è il valore della statistica test? Per un valore della zcritica=2,576 si accetta o si rifiuta l’ipotesi nulla?
* zempirica=0,5 - si rifiuta l’ipotesi nulla H0
* zempirica=0,2257 - si accetta l’ipotesi nulla H0
* zempirica=0,25 - si accetta l’ipotesi nulla H0
* zempirica=0,1234 - si accetta l’ipotesi nulla H0
zempirica=0,2257 - si accetta l’ipotesi nulla H0
62-01. Date due popolazioni Normali con deviazione standard e valori attesi rispettivamente pari a σ1=0,9 e σ2=1,1 e μ1=3,9 e μ2=2,9 si estraggono due campioni i cui valori delle medie campionarie sono rispettivamente x1(camp)=3,8 e x2(camp)=3,0 e n1=28 e n2=22, nonchè un valore della zcritica=-2,576 quale è il valore della statistica test Z? Si accetta o si rifiuta l’ipotesi nulla?
* zempirica=3,489 - si accetta l’ipotesi nulla
* zempirica= -1.68206 - si accetta l’ipotesi nulla
* zempirica=1,489 - si rifiuta l’ipotesi nulla
* zempirica=6,489 - si rifiuta l’ipotesi nulla
zempirica= -1.68206 - si accetta l’ipotesi nulla
63-02. Date due popolazioni bernoulliane con valori delle proporzioni rispettivamente pari a p1=0,95 e p2=0,85 si estraggono due campioni con p1(camp)=0,99 e p2 (camp)=0,98; con n1=28 e n2=32 quale è il valore della statistica test per la differenza fra le due proporzioni?
* 1,94
* 3,218
* 2,578
* 1,528
1,94
64-02. Con quale notazione si rappresenta la statistica-test per la varianza di una popolazione normale?
* (n-1) * S/σ
* (n-1) * S2/σ2
* (n-1) * S2/σ
* (n-1) * Z2/σ2
(n-1) * S2/σ2
64-03. Dato il valore della varianza della popolazione σ2 =32,5 e quello della varianza campionaria s2= 29,7 con n=31 gradi di libertà quale è il valore della statistica test? Da quale v.c. è modellata la varianza e come di distribuisce?
* 27,295 - si distribuisce secondo una chi-quadrato con 20 g.d.l. (gradi di libertà)
* 27,415 - si distribuisce secondo una chi-quadrato con (n-1)=(31-1)=30 g.d.l. (gradi di libertà)
* 27,295 - si distribuisce secondo una normale con 30 g.d.l. (gradi di libertà)
* 27,975 - si distribuisce secondo una chi-quadrato con 30 g.d.l. (gradi di libertà)
27,415 - si distribuisce secondo una chi-quadrato con (n-1)=(31-1)=30 g.d.l. (gradi di libertà)
65-01. Come di distribuisce la statistica-test per il rapporto fra due varianze?
* secondo una Normale con n1 gdl e n2 gdl
* secondo una Chi-quadrato con n1 gdl
* secondo una F di Fisher con n1 gdl al numeratore e n2 gdl al denominatore
* secondo una t di Student con n1 gdl e n2 gdl
secondo una F di Fisher con n1 gdl al numeratore e n2 gdl al denominatore
65-02. Dati i valori di due varianze stimate estratte da due popolazioni normali pari rispettivamente a s12=8100 e s22 =7225 con n1=25 e n2 =23 quale è il valore della statistica test? Come si distribuisce?
* 1,121 - si distribuisce secondo una F di Fisher con (n1 -1)=24 g.d.l al numeratore e (n2 -1)=22 g.d.l al denominatore
* 1,121 - si distribuisce secondo una t di Student con (n1 -1)=24 g.d.l al numeratore e (n2 -1)=22 g.d.l al denominatore
* 1,121 - si distribuisce secondo una F di Fisher
* 1,711 - si distribuisce secondo una F di Fisher con (n1 -1)=24 g.d.l al numeratore e (n2 -1)=22 g.d.l al denominatore
1,121 - si distribuisce secondo una F di Fisher con (n1 -1)=24 g.d.l al numeratore e (n2 -1)=22 g.d.l al denominatore
66-01. Cosa sta a significare l’ipotesi di omoschedasticità/eteroschedasticità descritta in un Modello di regressione lineare semplice?
* media degli errori costante/non costante
* mediana degli errori costante/non costante
* varianza degli errori non costante/ costante
* varianza degli errori costante/non costante
varianza degli errori costante/non costante
66-02. Con quale formula si calcola il coefficiente angolare con il MMQ?
* rapporto fra la covarianza XY e la varianza di X
* rapporto fra il coefficiente di variazione e la varianza di X
* rapporto fra la codevianza XY e la varianza di X
* somma fra la covarianza XY e la varianza di X
rapporto fra la covarianza XY e la varianza di X
66-03. Con quale formula si calcola l’intercetta con il MMQ?
* media delle Y meno la somma del coefficiente angolare per la media delle X
* media delle X meno il prodotto del coefficiente angolare per la media delle Y
* mediana delle Y meno il prodotto del coefficiente angolare per la media delle X
* media delle Y meno il prodotto del coefficiente angolare per la media delle X
media delle Y meno il prodotto del coefficiente angolare per la media delle X
66-04. Data la retta di regressione stimata paria a y=12+0,75 * x quale é il valore della variabile risposta per un valore di x uguale a 3?
* 14,25
* 16,25
* 22,25
* 17,25
14,25
66-05. Dato un valore della covarianza(XY) pari a +5 ed un valore del coefficiente angolare pari a 0,25 la varianza(X) è pari a?
* 10
* 25
* 15
* 20
20
66-06. L’ipotesi di normalità degli errori del modello di regressione lineare semplice significa?
* che gli errori si distribuiscono secondo una F di Fisher εi ~ F(μ,σ2)
* che gli errori si distribuiscono secondo una t di Student εi ~ t(μ,σ2)
* che gli errori si distribuiscono secondo una Normale εi ~ N(μ,σ2)
* che gli errori si distribuiscono secondo una Chi-quadrato εi ~ X2 (μ,σ2)
che gli errori si distribuiscono secondo una Normale εi ~ N(μ,σ2)
66-09. Quando il modello lineare non spiega la relazione tra le due variabili x ed y che cosa significa?
* non esiste una relazione lineare ma può esistere una relazione circolare
* esiste una relazione lineare ma non è detto che ne possa esistere una non lineare
* non esiste una relazione lineare ma non è detto che ne possa esistere una non lineare
* non esiste una relazione lineare
non esiste una relazione lineare ma non è detto che ne possa esistere una non lineare
67-01. Dato un valore del coefficiente di correlazione di Bravais-Pearson pari a 0,93 un valore delle deviazioni standard di x e y rispettivamente pari a 2 e 3 quale è il valore della covarianza?
* 5,98
* 5,78
* 5,88
* 5,58
5,58
67-02. Quando il coefficiente angolare b(stimato) si definisce stimatore corretto o non distorto?
* Quando il suo valore atteso è uguale alla varianza campionaria
* Quando il suo valore atteso converge con il valore del parametro della popolazione
* Quando il suo valore atteso non converge con il valore del parametro della popolazione
* Quando il suo valore atteso è uguale alla dev std campionaria
Quando il suo valore atteso converge con il valore del parametro della popolazione
67-03. Quale quantità dà la misura di efficienza degli stimatori dei parametri di un Modello di regressione lineare semplice?
* la deviazione standard della popolazione
* la mediana della popolazione
* la media campionaria
* l’errore standard quadratico medio (ESQM)
l’errore standard quadratico medio (ESQM)
67-04. Dato un valore del coefficiente di correlazione di Bravais-Pearson pari a 0,91 quale è il valore del coefficiente di determinazione?
* 0,6281
* 0,5281
* 0,7281
* 0,8281
0,8281
67-05. Come può essere scomposta la devianza totale e come si calcola il coefficiente di determinazione R2?
* DS=DT+DR; RXY2=1-DR/DT
* DR=DS-DT; RXY2=1-DT/DS
* DT=DS-DR; RXY2=1-DS/DT
* DT=DS+DR; RXY2=1-DR/DT
DT=DS+DR; RXY2=1-DR/DT
68-01. Quando gli stimatori dei regressori del MRLS si dicono efficienti?
* quanto più bassi sono i valori dei relativi errori standard quadratici medi (ESQM)
* quanto più basso è il valore della media
* quanto più diversi sono i valori dei relativi errori standard quadratici medi (ESQM)
* quanto più alti sono i valori dei relativi errori standard quadratici medi (ESQM)
quanto più bassi sono i valori dei relativi errori standard quadratici medi (ESQM)
68-02. Quando si dicono corretti o non distorti gli stimatori dei regressori in un MRLS?
* quando il loro valore atteso converge al valore del parametro ignoto della popolazione
* quando il loro valore atteso non converge al valore del parametro ignoto della popolazione
* quando il loro valore atteso converge al valore del parametro noto della popolazione
* quando il loro valore atteso converge alla varianza del parametro ignoto della popolazione
quando il loro valore atteso converge al valore del parametro ignoto della popolazione
68-03. Quando gli stimatori dei regressori del MRLS si dicono consistenti?
* quando il loro valore tende a quello del parametro ignoto della popolazione
* quando al tendere all’infinito della numerosità campionaria il loro valore è maggiore di quello del parametro ignoto della popolazione
* quando al tendere all’infinito della numerosità campionaria il loro valore diverge da quello del parametro ignoto della popolazione
* quando al tendere all’infinito della numerosità campionaria il loro valore tende a quello del parametro ignoto della popolazione
quando al tendere all’infinito della numerosità campionaria il loro valore tende a quello del parametro ignoto della popolazione
69-01. Quale test si usa per la verifica di ipotesi per il coefficiente angolare con H0: b=0 vs H1: b ≠ 0?
* test bilatero
* test unilatero dx
* test sulla varianza
* test unilatero sx
test bilatero
70-01. Come si imposta il sistema di ipotesi per il coefficiente angolare stimato per un test bilatero?
* H0:b(stim)=0 vs H1:b(stim) > 0
* H1:b(stim)=0 vs H0:b(stim)≠0
* H0:b(stim)=0 vs H1:b(stim) ≠0
* H0:b(stim)=0 vs H1:b(stim) < 0
H0:b(stim)=0 vs H1:b(stim) ≠0
70-02. Come si imposta il sistema di ipotesi per l’intercetta stimata per un test unilatero sx?
* H1:a(stim)=0 vs H0:a(stim)> 0
* H0:a(stim)=0 vs H1:a(stim) < 0
* H0:a(stim)=0 vs H1:a(stim) ≠ 0
* H0:a(stim)=0 vs H1:a(stim) > 0
H0:a(stim)=0 vs H1:a(stim) <0
70-03. Dato il p-value del coefficiente angolare pari a 0,012 e un α/2 pari a 0,025 si accetta o si rifiuta l’ipotesi nulla H0?
* si rifiuta H1
* si accetta H0 e H1
* si accetta H0 e si rifiuta H1
* si rifiuta H0 e si accetta H1
si rifiuta H0 e si accetta H1
71-01. Nell’ANOVA il test F è dato da quale notazione?
* F=MDR/MDS dove MDS e MDR sono rispettivamente la devianza spiegata e la devianza residua rapportate ai corrispondenti gradi di libertà
* F=MDS/MDT dove MDS e MDR sono rispettivamente la devianza spiegata e la devianza residua rapportate ai corrispondenti gradi di libertà
* F=MDS/MDR dove MDS e MDR sono rispettivamente la devianza spiegata e la devianza residua rapportate ai corrispondenti gradi di libertà
* F=MDT/MDR dove MDS e MDR sono rispettivamente la devianza spiegata e la devianza residua rapportate ai corrispondenti gradi di libertà
F=MDS/MDR dove MDS e MDR sono rispettivamente la devianza spiegata e la devianza residua rapportate ai corrispondenti gradi di libertà
nell’ordine MDS e poi MDR
71-02. Quale è la notazione che esprime la scomposizione della devianza propedeutica al calcolo dell’ANOVA?
* DT=DT/(1)=DS/1+DR/(n-2) dove DT, DS e DR sono rispettivamente la devianza totale, spiegata e residua e 1 è il grado di libertà per la devianza spiegata e n-2 quelli per la devianza residua
* DT=DT/(1)=DS/1-DR/(n-2) dove DT, DS e DR sono rispettivamente la devianza totale, spiegata e residua e 1 è il grado di libertà per la devianza spiegata e n-2 quelli per la devianza residua
* DT=DT/(1)=DS/1*DR/(n-2) dove DT, DS e DR sono rispettivamente la devianza totale, spiegata e residua e 1 è il grado di libertà per la devianza spiegata e n-2 quelli per la devianza residua
* DT=DT/(1)=DS/1/DR/(n-2) dove DT, DS e DR sono rispettivamente la devianza totale, spiegata e residua e 1 è il grado di libertà per la devianza spiegata e n-2 quelli per la devianza residua
DT=DT/(1)=DS/1+DR/(n-2) dove DT, DS e DR sono rispettivamente la devianza totale, spiegata e residua e 1 è il grado di libertà per la devianza spiegata e n-2 quelli per la devianza residua
1+DR
72-01. Se nell’analisi del modello di regressione lineare semplice non risulta emergere una relazione lineare tra la X e la Y si può affermare in assoluto che non vi sia una qualsivoglia relazione?
* no, perché potrebbe non esistere una relazione non lineare
* no
* no, perché potrebbe esistere una relazione non lineare
* si, perché potrebbe esistere una relazione non lineare
no, perché potrebbe esistere una relazione non lineare
72-02. Dato un valore della y stimata pari a 12, un valore atteso pari a 10 ed un valore di ESQM pari a 0,95 quale è il valore della t empirica?
* 2,1
* 0,1
* 4,1
* 3,1
2,1
72-03. Quale è la notazione con cui si esprime la tempirica per il valore atteso della variabile dipendente Y e come si distribuisce?
* tempirica =E[Yi (stim)|xi]/s(Yistim); come una t di Student con n gradi di libertà
* tempirica =Yi (stim)-E[Yi (stim)|xi]; come una t di Student con n-3 gradi di libertà
* tempirica =Yi (stim)-E[Yi (stim)]/s(Yistim); come una t di Student con n-1 gradi di libertà
* tempirica =Yi (stim)-E[Yi (stim)|xi]/s(Yistim); come una t di Student con n-2 gradi di libertà
tempirica =Yi (stim)-E[Yi (stim)|xi]/s(Yistim); come una t di Student con n-2 gradi di libertà
72-04. Quale è la notazione con cui si esprime l’errore di previsione?
* Yi (stim)±t * s[Yi (stim)]
* Yi (stim)±tα/2 * [Yi (stim)]
* Yi (stim)±tα/2 * s[Yi (stim)]
* Yi (stim)±tα/2 * s
Yi (stim)±tα/2 * s[Yi (stim)]
