paniere 295 chiuse (senza codice R)

Question 1

02-01. Come può essere la misura di un carattere quantitativo?
* discreto-continuo
* continuo
* discreto
* continuo-sconnesso

Answer 1

discreto-continuo

Question 2

02-02. Che tipo di carattere è il sesso?
* qualitativo sconnesso
* qualitativo discreto
* qualitativo sconnesso nominale
* quantitativo continuo

Answer 2

qualitativo sconnesso

Question 3

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

Answer 3

ad intervalli e di rapporti

Question 4

02-04. Come può essere la scala di misurazione di un carattere qualitativo?
* ordinale
* nominale-ordinale
* nominale
* ordinale-sconnessa

Answer 4

nominale-ordinale

Question 5

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

Answer 5

continuo-di rapporti

Question 6

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

Answer 6

la serie è una distribuzione di frequenza per caratteri qualitativi; la seriazione per caratteri quantitativi

Question 7

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

Answer 7

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

Question 8

02-08. Come può essere la misura di un carattere qualitativo?
* ordinato
* sconnesso
* ordinato-quantitativo
* sconnesso-ordinato

Answer 8

sconnesso-ordinato

Question 9

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

Answer 9

ricevere ed elaborare i dati provenienti dagli istituti statistici dei paesi membri

Question 10

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

Answer 10

t-1It=xt/xt-1

Question 11

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)

Answer 11

2015(100,00); 2016(103,97); 2017(105,86) 2018(111,37)

Question 12

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

Answer 12

t-1It = 0It / 0It-1

Question 13

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

Answer 13

(102,36x103,44)/100=105,88

Question 14

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

Answer 14

0I1=x1/x0

Question 15

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

Answer 15

(105,86/103,97) * 100=101,82

Question 16

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)

Answer 16

2015(99,36); 2016(99,89); 2017(98,69)

escluso 2018

Question 17

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

Answer 17

0,0234

Question 18

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

Answer 18

0It =0I1 * 1I2 * ……………… * t-1|t

Question 19

04-01. Per la frequenza cumulata assoluta si utilizza l’allocuzione?
* Più di
* Perché
* Quando
* Meno di

Answer 19

Meno di

Question 20

04-02. Per la frequenza retro cumulata assoluta si utilizza l’allocuzione?
* quando
* più di
* solo
* meno di

Answer 20

più di

Question 21

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)

Answer 21

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)

Question 22

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)

Answer 22

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)

Question 23

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)

Answer 23

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)

Question 24

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

Answer 24

la scomposizione di un “tutto” in parti

Question 25

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

Answer 25

tre (sugli assi cartesiani e sulla dimensione della bolla)

Question 26

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

Answer 26

La densità di frequenza data dal **rapporto** fra la frequenza assoluta e l’ampiezza di classe

Question 27

05-04. A quale asse cartesiano è associata la variabile indipendente nel grafico a dispersione XY? * delle ordinate * verticale * delle ascisse * geometrico

Answer 27

delle ascisse

Question 28

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

Answer 28

grafico a barre verticali o istogramma

Question 29

05-06. Il pictogramma è una rappresentazione grafica per? * simboli o disegni * frequenze * numeri * valori

Answer 29

simboli o disegni

Question 30

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

Answer 30

una informazione **visiva immediata** di un fenomeno statistico

Question 31

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

Answer 31

Le frequenze percentuali del carattere osservato

Question 32

06-01. Dati i valori di xi (13,15,17,22) quale è la media armonica? * 13,14 * 11,14 * 16,14 * 15,14

Answer 32

16,14

Question 33

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

Answer 33

Σ xi * ni/Σ **ni**

Question 34

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

Answer 34

√Σ**ni** Π xni

Question 35

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

Answer 35

√n **Π xi**

Question 36

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

Answer 36

18,332 | sommatoria di (val. centr. * freq.ass.)/totale freq.ass. 110/6=18,332

Question 37

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

Answer 37

la posizione del II Quartile o Mediana

Question 38

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

Answer 38

(12+1)/2 =**6,5**^ e quindi il valore della mediana si trova facendo la **semisomma** dei valori della 6^ e 7^ posizione

Question 39

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

Answer 39

(9+11)/2=10

Question 40

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

Answer 40

Mo=**LMo**+(Δfinf/Δfinf+Δfsup) * **Aclasse**

Question 41

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

Answer 41

20

Question 42

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

Answer 42

2/7; 1/11; 4/18; 7/16; 8/15

Question 43

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

Answer 43

20-30

Question 44

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

Answer 44

amodale, perché **tutti** i valori **si ripetono** una sola volta

Question 45

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

Answer 45

sei

Question 46

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

Answer 46

Q1 => (n+1)/4 Q3 =>3(n+1)/4

Question 47

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

Answer 47

min, max, I, II,III Quartile

Question 48

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

Answer 48

misure di tendenza non centrale

Question 49

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)

Answer 49

(1- sommatoria delle frequenze **relative** al quadrato)

Question 50

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)

Answer 50

IGini max= (n-1)/n

Question 51

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

Answer 51

IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (1-Σf2i)**/(n-1)/n**

Question 52

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

Answer 52

dalla **differenza** tra il valore osservato e quello medio per la relativa frequenza assoluta diviso il **numero di osservazioni**

Question 53

11-02. Come si calcola la differenza interquartilica? * III Quartile - I Quartile * I Quartile - II Quartile * III Quartile - minimo * II Quartile - III Quartile

Answer 53

III Quartile - I Quartile

Question 54

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

Answer 54

dalla **differenza** tra il valore osservato e quello mediano

Question 55

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

Answer 55

dalla **differenza** tra il valore osservato e quello **mediano** in valore assoluto diviso il numero di osservazioni

Question 56

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

Answer 56

**permette** di valutare la dissomiglianza fra **due** distribuzioni di valori osservati suddivisi in classi; la notazione è: IDISS=Σ|f1i- f2i|**/2**

Question 57

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 )

Answer 57

var=1/ni *Σ(xi - xmedia )2 *ni

Question 58

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

Answer 58

36/72=0,5

Question 59

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

Answer 59

Dev=Σ (xi -x**media** )**2 * ni**

Question 60

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

Answer 60

CV=σ/x**media** * **100**

Question 61

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)

Answer 61

s.q.m.(x)=**√var**(x)

Question 62

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

Answer 62

1/3

Question 63

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

Answer 63

(21-28) * (**28-34**)=**42**

Question 64

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

Answer 64

Σ (xi-**media** aritmetica)^**2**

Question 65

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

Answer 65

**radice** quadrata della varianza **dalla media**

Question 66

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.)

Answer 66

z= (xi-**media**)/**deviazione standard** (o s.q.m.)

Question 67

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

Answer 67

il **prodotto** della differenza fra l'estremo **inferiore** e la media e la media meno l'estremo superiore della distribuzione

Question 68

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

Answer 68

sommatoria della differenza fra le xi e e la **mediana** al quadrato **per le ni**

Question 69

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

Answer 69

quando la **differenza** fra la mediana e il I Quartile è **maggiore** alla differenza fra il III Quartile e la mediana stessa

Question 70

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

Answer 70

(1/n) * Σ1^n (xi-xmedia)**^3/σ^3**

Question 71

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

Answer 71

0,45 | (Q3+Q1-2Q2)/(Q3-Q1)

Question 72

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

Answer 72

1,0828

Question 73

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)

Answer 73

**positiva**(o obliqua a **destra**)

Question 74

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

Answer 74

**leptocurtica** ovvero meno appiattita della curva normale in quanto **l'indice di curtosi > 3**

Question 75

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

Answer 75

leptocurtica - mesocurtica -platicurtica

Question 76

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

Answer 76

**coincide** con la forma della distribuzione **Normale**

Question 77

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

Answer 77

è più **bassa** e più larga al centro e quindi più appiattita

Question 78

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

Answer 78

è più **alta** e più **stretta** al centro e quindi **meno** appiattita

Question 79

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

Answer 79

che la quota di spesa per beni **alimentari** **diminuisce** all'**aumentare** del reddito disponibile

Question 80

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

Answer 80

di quanto bisogna **aumentare** il reddito di una famiglia affinché l’altra goda dello **stesso benessere**

Question 81

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

Answer 81

logCd,k=**a+b** * log SPk**+c** * log Comk

Question 82

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

Answer 82

che il benessere **è lo stesso** allorché spendono **lo stesso** ammontare per beni alimentari

Question 83

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

Answer 83

benessere delle famiglie; spesa per beni alimentari; numero di componenti il nucleo familiare

Question 84

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

Answer 84

quando è **concentrato** fra poche famiglie

Question 85

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

Answer 85

le frequenze **cumulate** della distribuzione di frequenza

Question 86

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

Answer 86

la **somma** di tutti i valori disposti sulla Iesima colonna e **suddivisi per riga**

Question 87

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

Answer 87

**causa/effetto**; associazione statistica genericamente intesa; **correlazione**

Question 88

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.

Answer 88

un’analisi di **attrazione o repulsione** e conseguentemente di dipendenza o indipendenza **«stocastica»** o distributiva tra due caratteri.

Question 89

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

Answer 89

si procede con la **discretizzazione** del carattere **qualitativo**

Question 90

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

Answer 90

se tutte le frequenze **congiunte relative** condizionate **sono uguali** a quelle marginali

Question 91

16-07. La somma delle frequenze relative condizionate per riga di x|y deve essere sempre uguale a? * tre * zero * uno * due

Answer 91

uno

Question 92

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

Answer 92

la **somma** di tutti i valori disposti sulla Iesima riga e **suddivisi per colonna**

Question 93

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

Answer 93

la **differenza** tra la freq.cong.ass. Iesimariga Iesimacolonna e la relativa frequenza teorica

Question 94

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

Answer 94

il **prodotto** della frequenza marginale Iriga per fre.marg Icolonna **diviso N**

Question 95

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

Answer 95

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

Question 96

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)

Answer 96

una relazione di **causa/effetto** fra due caratteri **(interdipendenza)**

Question 97

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

Answer 97

ρ=**cov**XY/sqmX * sqmY

Question 98

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

Answer 98

la sommatoria per riga e per colonna del **rapporto** fra le contingenze assolute al quadrato diviso le frequenze teoriche

Question 99

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

Answer 99

**rapporto** fra il Chi-quadrato e **il suo valore massimo**

Question 100

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

Answer 100

**radice** quadrata del Chi-quadrato **normalizzato**

Question 101

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

Answer 101

96

Question 102

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

Answer 102

-0,8

Question 103

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

Answer 103

2,09

Question 104

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

Answer 104

25

Question 105

17-09. Dato un valore dell'indice di Cramer pari a 10 il Chi-quadrato normalizzato è pari a? * 120 * 90 * 110 * 100

Answer 105

100

Question 106

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

Answer 106

tra **0 ed 1** compresi

Question 107

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

Answer 107

Siamo in presenza di disposizioni semplici senza ripetizione. Esse sono: 120

Question 108

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

Answer 108

45

Question 109

18-03. Quanti possono essere gli anagrammi della parola "Fatturato"? * 27500 * 29800 * 30240 * 30000

Answer 109

30240

Question 110

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

Answer 110

è **uguale** a **uno** meno la probabilità dell’evento E stesso

Question 111

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

Answer 111

il ricorso al concetto di funzione che associ ad ogni evento elementare dello spazio campionario Ω una probabilità P **in dominio D**

Question 112

19-03. Geometricamente la probabilità è sempre rappresentata da? * un'ordinata * un'area * una linea * un segmento

Answer 112

un'area

Question 113

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

Answer 113

probabilità zero **non** significa **necessariamente** impossibilità di un Evento; probabilità **uguale a zero**

Question 114

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

Answer 114

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

Question 115

19-06. Quale è la probabilità dell’evento negazione o evento impossibile? * uno * sempre zero * due * tre

Answer 115

sempre zero

Question 116

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

Answer 116

probabilità unione pari a **0,28**

Question 117

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

Answer 117

calcolo impossibile

Question 118

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

Answer 118

0,5

Question 119

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

Answer 119

calcolo impossibile

Question 120

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)

Answer 120

P(E∩F)=P(E)**+**P(F)**-P(E∪F)**

Question 121

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)

Answer 121

P(E|F)=P(E **∩** F)/P(F)

Question 122

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

Answer 122

0,25

Question 123

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

Answer 123

0,0912

Question 124

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)

Answer 124

P(E∩F)=P(E) * P**(F|E)**

Question 125

22-01. Come può essere denominata la statistica bayesiana? * statistica delle cause * statistica delle proprietà * statistica degli effetti * statistica dei controlli

Answer 125

statistica delle **cause**

Question 126

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)

Answer 126

P(Ci|E)=P(E|Ci) * P(Ci)/P(E|C1) * P(**C1**)+P(E|C2) * P(**C2**)+P(E|C3) * P(**C3**)

Question 127

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

Answer 127

la probabilità dell’evento **effetto condizionata** a più cause

Question 128

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

Answer 128

la probabilità della **causa i-esima** condizionata all’evento effetto

Question 129

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

Answer 129

alla frequenza **relativa**

Question 130

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

Answer 130

4,5

Question 131

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

Answer 131

5,25

Question 132

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

Answer 132

P(X=x)=**1/8** per x=1,2,3,4,5,6,7,8

Question 133

23-06. A quale tipo di frequenze si associa la funzione di probabilità? * frequenza relativa * frequenza relativa * frequenza di controllo * frequenza cumulata

Answer 133

frequenza relativa

Question 134

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

Answer 134

0,96

Question 135

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

Answer 135

grafico a bastoncini

Question 136

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

Answer 136

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**

Question 137

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)

Answer 137

P(X**≤**x)= Σ w≤x P**(X=w)**

Question 138

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]

Answer 138

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]

Question 139

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)

Answer 139

E[hXY]=ΣxΣyh(x,y) f(x,y)

Question 140

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)

Answer 140

CovXY= E[(X-μX) * (Y-μY)]=ΣxΣy(x-μX) * (y-μY) **f(x,y)**

Question 141

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

Answer 141

**è nulla** quando le v.c. X e Y non sono correlate; **è nulla** quando le v.c. X e Y sono **indipendenti**

Question 142

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

Answer 142

se assume nel suo dominio **un’infinità numerabile** di valori **in un dato intervallo**

Question 143

26-03. Come viene definita la probabilità di una v.c. continua in un intervallo ricompreso fra due valori a e b? * P(a

Answer 143

P(a

Question 144

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

Answer 144

Z(b) -Z(a)

Question 145

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

Answer 145

la varianza σ2

Question 146

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(Xx)= ∫ ba f(x) d(x) oppure P(a≤x≤b)=Fa-Fb=Φa- Φb=za - zb * F(x)= P(X

Answer 146

F(x)= P(X

Question 147

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

Answer 147

il valore atteso μ

Question 148

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

Answer 148

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

Question 149

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

Answer 149

P(μ-k * σ≤X≤**μ+k * σ** )≥1-1/k2

Question 150

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

Answer 150

(10^2-1)/**12**

Question 151

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

Answer 151

-1,22

Question 152

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

Answer 152

uniforme discreta

Question 153

30-02. Quante prove prende in considerazione la distribuzione di probabilità bernoulliana? * cinque * dieci * una * due

Answer 153

una

Question 154

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)

Answer 154

IAS(X)=(**1-2p**)/RDQ[p(1-p)] ; ICUR(X)=(1-6p+6p2)/p(**1-p**)

Question 155

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

Answer 155

**X~Ber**(1,p); P(X=x)=px (1-p)1-x per x=0 e 1

Question 156

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

Answer 156

0,433 Bernoulliana

Question 157

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

Answer 157

0,1798

Question 158

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

Answer 158

146

Question 159

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

Answer 159

0,6854

Question 160

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

Answer 160

0,004

Question 161

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

Answer 161

poissoniana

Question 162

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

Answer 162

6.144212e-06

Question 163

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

Answer 163

P(X=x)=λx /x! * e-λ

Question 164

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

Answer 164

I(as)=1/√4=0,5; I(**curt**)=1/4=0,25; asimmetria **positiva**=>0,5>0; platicurtica =>Sco=0,25-3=-2,75

Question 165

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

Answer 165

E(X)=45 V(X)=8,33

Question 166

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

Answer 166

1/30 (50-41)=9/30

Question 167

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)

Answer 167

P(X )=1-∅(2/5)

Question 168

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

Answer 168

0,345

Question 169

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

Answer 169

Valore atteso=0; Varianza=1

Question 170

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

Answer 170

Due v.c. continue i.i.d.: **Normale std** e **Chi-quadrato**

Question 171

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

Answer 171

Z e S2 sono v.c. i.i.d. che si distribuiscono come una **Normale std** e una **Chi-quadrato**

Question 172

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)

Answer 172

t= **Z**/√(S2/n)

Question 173

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

Answer 173

23,35

Question 174

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

Answer 174

valore atteso=**32**; Varianza=64

Question 175

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

Answer 175

23,35

Question 176

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.

Answer 176

una v.c. **continua** che si distribuisce secondo una **Chi-quadrato** con( n-1) g.d.l.

Question 177

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

Answer 177

Valore atteso(Chi-quadrato)=g; Varianza(Chi-quadrato)=2g **dove g sono i gradi di libertà**

Question 178

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

Answer 178

1,1

Question 179

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

Answer 179

g1 e g2 stanno a significare rispettivamente i gradi di libertà al **numeratore** e al **denominatore**

Question 180

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

Answer 180

il rapporto fra due varianze o devianze

Question 181

38-12. Quale è il dominio della v.c.continua F di Fisher X? * 0 ; +∞ * 1 ; +∞ * -∞ ; 0 * -∞ ; +∞

Answer 181

0 ; +∞

Question 182

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) )

Answer 182

z=(x-n * p)/√n * p(1-p)

Question 183

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))

Answer 183

limn->∞Zn= limn->∞ [E(X)-**np**]/√(**n * p**(1-p))

Question 184

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

Answer 184

per n->∞ la successione delle 100 prove bernoulliane converge ad una **Normale std** con z(empirica) pari a **0,33**

Question 185

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

Answer 185

che convergono asimtoticamente ad una v.c. **Normale std**

Question 186

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

Answer 186

è caratterizzato da uno schema di estrazione a caso **con reinserimento**

Question 187

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

Answer 187

in una l'estrazione **con** reimmissione con probabilità **uguali** per ogni estrazione

Question 188

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

Answer 188

11,8

Question 189

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

Answer 189

**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

Question 190

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

Answer 190

**casuale semplice** dove gli elementi **non** vengono estratti mediante **sorteggio**

Question 191

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

Answer 191

è caratterizzato da strati il più possibile **omogenei**

Question 192

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

Answer 192

Numero possibili campioni=> N!/(N-n)!=6!/(6-2)!=30 ; **1/30**

Question 193

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

Answer 193

è caratterizzato da uno schema di estrazione **a grappoli** e **non di un elemento**

Question 194

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

Answer 194

Zn=[**E(X)-μ**] * **√n/σ**

Question 195

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

Answer 195

Come l'insieme di tutte le medie riferite a tutti i campioni che si possono estrarre da una popolazione normale **e non**

Question 196

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

Answer 196

termine di errore della **media campionaria**

Question 197

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

Answer 197

come l'**insieme** di tutte le proporzioni riferite a **tutti** i campioni **che si possono** estrarre da una popolazione normale e non

Question 198

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

Answer 198

Secondo una **Chi-quadrato** con (n-1) gradi di libertà

Question 199

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

Answer 199

X2=(n**-1**) * **S2/σ2**

Question 200

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

Answer 200

Z=(**X2-X1**) * √(n2+n1**)/σ**

Question 201

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)

Answer 201

t=(**X2-X1**) * √(n2+n1)**/s**

Question 202

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

Answer 202

Z=(p1-p2) * **√p1**(1-p1)/n1+ **p2** (1-p2)/n2

Question 203

45-01. Che cosa rappresenta la notazione (1-α)? * livello di significatività * livello di confidenza * livello di controllo * livello di attività

Answer 203

livello di confidenza

Question 204

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

Answer 204

**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

Question 205

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

Answer 205

a=zα/2 * **σ/√n**

Question 206

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

Answer 206

correttezza o non distorsione, efficienza, consistenza

Question 207

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

Answer 207

la stima di **un solo** valore | come puntura = un buco puntuale= un solo valore

Question 208

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

Answer 208

quando il suo **valore atteso** è pari a μ per tutti i possibili valori di μ stesso

Question 209

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

Answer 209

quello dei due che ha la **varianza minore**

Question 210

45-08. Che cosa rappresenta la notazione α? * livello di significatività * livello di confidenza * livello di attività * livello di controllo

Answer 210

livello di significatività

Question 211

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

Answer 211

se il suo **valore atteso** *converge* con quello della popolazione di riferimento

Question 212

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)

Answer 212

una v.c. che **stimi** la proporzione della popolazione

Question 213

46-03. Quale è lo stimatore puntuale corretto della proporzione della popolazione? * la proporzione campionaria * la media campionaria * la moda campionaria * la mediana campionaria

Answer 213

la **proporzione** campionaria

Question 214

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

Answer 214

quando ha la più **bassa varianza**

Question 215

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

Answer 215

quando il **limite per n** che tende ad infinito **della varianza** della **proporzione** campionaria è uguale a 0

Question 216

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

Answer 216

quando ha la **varianza più bassa**

Question 217

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)

Answer 217

n=**78** (arrotondato) | varianza/sommatoria di (x-xmedia)^2 147/1,88 = 78,19

Question 218

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

Answer 218

se il suo valore atteso coincide con la **varianza** della popolazione

Question 219

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

Answer 219

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

Question 220

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

Answer 220

**media campionaria** +/- tα/2 * S/√n

Question 221

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

Answer 221

X(media camp.)± z1-α/2 * σ/√n

Question 222

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

Answer 222

il valore di probabilità che il ricercatore sceglie **a priori** normalmente **molto basso**

Question 223

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

Answer 223

il complemento ad **uno** del livello di significatività

Question 224

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)

Answer 224

una v.c. che assume un **intervallo di valori** (stima) ricompresi fra un estremo inferiore e un estremo superiore | stimatore "intervallare" -> intervallo

Question 225

48-06. Quale valore può assumere la zcritica per un livello di significatività α=0,05? * ±1,96 * ±2,05 * ±1,645 * ±2,576

Answer 225

±1,96

Question 226

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

Answer 226

media camp- zα/2 * σ/√n; media camp+ zα/2 * **σ/√n**

Question 227

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

Answer 227

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

Question 228

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

Answer 228

che nel 95% dei campioni estratti la **media** della popolazione **è contenuta** nell'intervallo considerato

Question 229

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

Answer 229

media camp- zα/2 * **σ/√n**; media camp+ zα/2 * σ/√n

Question 230

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)

Answer 230

I.C. (**1,69**;**3,31**)

Question 231

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

Answer 231

due

Question 232

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

Answer 232

0,1379

Question 233

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

Answer 233

**corretto o non distorto** della **proporzione** della popolazione

Question 234

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)

Answer 234

I.C.(**40;58**)

Question 235

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]

Answer 235

I.C. [0,022;0,032]

Question 236

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

Answer 236

**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"

Question 237

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

Answer 237

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

Question 238

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)

Answer 238

I.C.(-0,03;**0,06**)

Question 239

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)

Answer 239

I.C.(**7,81**;37,2554)

Question 240

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

Answer 240

(n-1) * **S2/σ2**

Question 241

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

Answer 241

secondo una **Chi-quadrato** con (n-1) gradi di libertà

Question 242

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)

Answer 242

I.C.(**0,75;2,95**)

Question 243

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

Answer 243

per campioni di numerosità **n> 30**

Question 244

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

Answer 244

n=**1296**

Question 245

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

Answer 245

2857

Question 246

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

Answer 246

n= **z2α/2** * σ2/a2 dove a è la massima variazione ammissibile

Question 247

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

Answer 247

n= **z2α/2** * pstim * (1- pstim )**/a2**

Question 248

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

Answer 248

quando la media campionaria **non cade** all'interno dell'intervallo dello stimatore di cui alla seguente notazione: μ0 (+/-) tα/2 * σ√n

Question 249

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

Answer 249

si accetta l'ipotesi nulla o di interesse ## Footnote precedentemente: si accetta l'ipotesi nulla o di interesse sotto l'ipotesi alternativa

Question 250

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

Answer 250

si rifiuta l'ipotesi nulla o di interesse sotto l'ipotesi alternativa ## Footnote precedentemente: si accetta l'ipotesi nulla o di interesse sotto l'ipotesi alternativa

Question 251

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

Answer 251

la probabilità della z empirica che si confronta con il livello di **significatività α** scelto a priori

Question 252

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

Answer 252

se il p-value**<α** si **rifiuta** e viceversa

Question 253

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

Answer 253

si **accetta** perché 2,14 **cade** all'interno dell'intervallo -2,576:+2,576

Question 254

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

Answer 254

si **rifiuta** perché 2,14 **non cade** all'interno dell'intervallo -1,96:+1,96

Question 255

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

Answer 255

la probabilità di **rifiutare** H0 quando essa è **falsa**

Question 256

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

Answer 256

che si **rifiuta H0** quando si sarebbe **dovuto accettare**; che si **accetta H0** quando si sarebbe **dovuto rifiutare**

Question 257

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

Answer 257

si commette errore **I tipo** con **probabilità α**

Question 258

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

Answer 258

z=(**media** campionaria -**media** popolazione sotto H0) * **√n/σ**

Question 259

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

Answer 259

si rifiuta H0 in quanto la zempirica=2,16 è maggiore di 1,96 ## Footnote precedentemente: si accetta H0 in quanto la zempirica=2,16 è maggiore di 1,96

Question 260

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

Answer 260

zempirica= **-1,92** si **accetta** l'ipotesi per μ<200 perché -1,92 **>** -1,96

Question 261

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

Answer 261

t=(media campionaria - media popolazione sotto H0) * √n/ s ## Footnote precedentemente: t=(mediana campionaria - media popolazione sotto H0) * √n/ s

Question 262

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

Answer 262

tempirica=1,2; si **accetta** l'ipotesi per μ>200 perché 1,2**<**1,714 ## Footnote precedentemente : tempirica=1,2; si accetta l'ipotesi per μ>200 perché 1,2>1,714

Question 263

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

Answer 263

zempirica=-0,267; si accetta H0 perché -0,267<-1,96 ## Footnote precedentemente: zempirica=-0,267; si accetta H1 perché -0,267<-1,96

Question 264

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

Answer 264

zempirica=**0,2257** - si accetta l'ipotesi nulla H0

Question 265

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

Answer 265

zempirica= **-1.68206** - si **accetta** l'ipotesi nulla

Question 266

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

Answer 266

1,94

Question 267

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

Answer 267

(n-1) * **S2/σ2**

Question 268

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)

Answer 268

**27,415** - si distribuisce secondo una chi-quadrato con **(n-1)=(31-1)=30** g.d.l. (gradi di libertà)

Question 269

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

Answer 269

secondo una F di Fisher con n1 gdl al numeratore e n2 gdl al **denominatore**

Question 270

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

Answer 270

**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

Question 271

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

Answer 271

**varianza** degli errori **costante/non** costante

Question 272

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

Answer 272

**rapporto** fra la **covarianza** XY e la varianza di X

Question 273

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

Answer 273

**media** delle **Y** meno il **prodotto** del coefficiente angolare per la media delle X

Question 274

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

Answer 274

14,25

Question 275

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

Answer 275

20

Question 276

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)

Answer 276

che gli errori si distribuiscono secondo una **Normale εi ~ N(μ,σ2)**

Question 277

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

Answer 277

**non esiste** una relazione lineare **ma non è detto che** ne possa esistere una non lineare

Question 278

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

Answer 278

5,58

Question 279

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

Answer 279

Quando il suo valore atteso **converge** con il valore del parametro della popolazione

Question 280

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)

Answer 280

l'errore standard quadratico medio **(ESQM)**

Question 281

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

Answer 281

0,8281

Question 282

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

Answer 282

DT=**DS+DR**; RXY2=1-DR/DT

Question 283

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)

Answer 283

quanto più **bassi** sono i valori dei relativi errori standard quadratici medi (ESQM)

Question 284

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

Answer 284

quando il loro valore atteso **converge** al **valore** del parametro **ignoto** della popolazione

Question 285

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

Answer 285

quando **al tendere all'infinito** della numerosità campionaria il loro valore **tende** a quello del **parametro ignoto** della popolazione

Question 286

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

Answer 286

test **bilatero**

Question 287

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

Answer 287

H0:b(stim)=0 vs **H1**:b(stim) **≠0**

Question 288

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

Answer 288

H0:a(stim)=0 vs **H1**:a(stim) **<0**

Question 289

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

Answer 289

si rifiuta H0 e si **accetta H1**

Question 290

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

Answer 290

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

Question 291

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

Answer 291

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

Question 292

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

Answer 292

**no**, perché **potrebbe esistere** una relazione non lineare

Question 293

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

Answer 293

2,1

Question 294

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

Answer 294

tempirica =Yi (stim)-E[Yi (stim)|xi]/s(Yistim); come una t di Student con **n-2** gradi di libertà

Question 295

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

Answer 295

Yi (stim)±**tα/2** * **s[Yi (stim)]**

Statistica - prof. Santantonio (1 decks)

• paniere 295 chiuse (senza codice R)

• Key Links

  • Pricing
  • Corporate Training
  • Teachers & Schools
  • iOS App
  • Android App
  • Help Center

• Subjects

  • Medical & Nursing
  • Law Education
  • Foreign Languages
  • All Subjects A-Z
  • All Certified Classes

• Company

  • About Us
  • Earn Money!
  • Academy
  • Swag Shop
  • Contact
  • Terms
  • Podcasts
  • Careers

• Find Us

  • 
  • 
  • 
  • 
  • 
  • 
  • 
  

  

  

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2025 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions