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Risposta Multipla Flashcards

(115 cards)

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1
Q

Il valore atteso di una variabile casuale discreta

A

E la somma dei prodotti tra i valori che assume la variabile e la corrispondente probabilità

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Q

Se una prova consiste nel lanciare una moneta due volte lo spazio degli eventi è dato da

A

Testa testa, testa croce, croce testa, croce croce

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3
Q

Per valutare la connessione fra due caratteri, quale dei seguenti indici si può utilizzare?

A

La V cramer

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4
Q

Se una variabile casuale ha una legge distributiva normale, la probabilità che assuma valori al più pari della media e

A

0,5

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5
Q

La mediana corrisponde a

A

La modalità dell’unità che occupa il centro della distribuzione ordinata

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6
Q

L’area sottesa alla funzione di densità di una variabile casuale normale è sempre pari a uno

A

È vero

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7
Q

In una variabile casuale di Poison, valore atteso e variabilità coincidono sempre

A

É vero

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8
Q

La formula di disintegrazione usata per calcolare la probabilità di un evento è

A

Equivale ad una media ponderata

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9
Q

Una prova consistente nell’estrazione senza ripetizione di un certo numero di palline da una scatola genera eventi indipendenti

A

Mai

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10
Q

Sia X una variabile casuale e siano a e b due dei valori che può assumere, se a<b allora la funzione di ripartizione f(a)<f(b)

A

É sempre vero

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11
Q

Se due variabili casuali normali hanno valore medio differente, le loro funzioni di densità

A

A parità di varianza hanno uguale forma ma posizione diversa

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12
Q

Se nella distribuzione di una variabile normale c’è poca dispersione dei valori intorno al valore atteso la funzione di densità

A

A una forma più appuntita

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13
Q

Volendo definire una variabile casuale X, possiamo affermare che

A

Dato uno spazio di eventi SX, associa un numero reale ad ogni elemento E incluso in s con una certa probabilità

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14
Q

Quale variabile casuale ha un valore atteso p e varianza p(1-p) con una probabilità di successo pari a p

A

Bernulliana

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15
Q

Se l’evento è incluso nell’evento B, possiamo dire che l’intersezione coincide con a

A

È vero

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16
Q

Lo spazio degli eventi associato ad un esperimento casuale si dice discreto sé

A

I diversi esiti sono un numero finito o infinitamente numerabile

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17
Q

In una distribuzione asimmetrica positiva come quella riportata in seguito

A

La media è maggiore della mediana

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18
Q

Due eventi a e B sono detti compatibili se

A

La probabilità dell’unione è pari alla somma delle probabilità meno la probabilità dell’intersezione

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19
Q

Quali dei seguenti indici non è un indice di variabilità?

A

Variazione relativa media

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20
Q

Il segno del coefficiente di correlazione dipende

A

Dal segno della covarianza diX e y

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21
Q

Sia X una variabile casuale discreta la probabilità p(X>K)

A

Può essere calcolata come la funzione di ripartizione f(k)

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22
Q

Una variabile casuale continua può assumere

A

Tutti i numeri reali e non prefissato intervallo

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23
Q

In una distribuzione di probabilità associata ad una variabile casuale la somma di tutte le probabilità

A

È sempre pari a uno

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24
Q

Una variabile binomiale può essere approssimata per un numero di prove sufficientemente grande da

A

Una variabile normale

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25
La media aritmetica possiede quali delle seguenti proprietà
La somma degli scarti al quadrato della media e un minimo
26
La variabile casuale di Poison è utile a studiare
Il numero di occorrenze di un dato evento in una prefissato unità di tempo
27
La formula di Byers permette di determinare la probabilità a priori?
É falso
28
La varianza di una variabile (X-k) con k costante é uguale
Alla varianza di (X+k)
29
La proprietà dell’esternalità della media aritmetica afferma che
La media è sempre un valore interno alla distribuzione ordinata dei dati osservati
30
La mediana può coincidere con il terzo quartile
É vero
31
Nella distribuzione di frequenza della variabile doppia X e Y i marginali di riga
Coincidono con la distribuzione della variabile X
32
La media condizionata M(X/y=yi) é calcolata
Solo sulle unità statistiche che manifestano la modalità yi
33
Il coefficiente angolare di una retta di regressione
Indica di quanto varia una media Y per una variazione unitaria di X
34
Per poter valutare la bontà di adattamento di una retta di regressione
È sufficiente conoscere il livello della correlazione tra le variabili
35
La densità di frequenza della i esima modalità viene calcolata
Rapportando la corrispondente frequenza assoluta all’ampiezza delle classi
36
La varianza condizionata var(X/y=yi) è calcolata
Solo sulle unità statistiche che manifestano la modalità yi
37
Secondo la concezione soggettista la probabilità di un evento è la misura del grado di
Fiducia che un individuo attribuisce al verificarsi dell’evento in base all’informazione in suo possesso
38
L’evento condizionato a/b é vero
É vera l’intersezione di a e b
39
La varianza di una variabile che assume lo stesso valore per ogni unità è
Uguale a zero
40
In un insieme di prove ripetute, moltissime volte nella medesima condizione, gli eventi considerati favorevoli si presentano
Con una frequenza relativa che tende alla loro probabilità
41
Il fattore di correzione della comunità deve essere sempre usato nell’approssimazione di una variabile casuale discreta al continuo
È vero, sia che i valori estremi siano inclusi o meno
42
Dato un evento a se la probabilità p(a)>1 possiamo dire che
La soluzione è errata
43
Tra due caratteri sussiste indipendenza statistica, quando
La conoscenza delle modalità di uno dei due non migliora la previsione delle modalità dell’altro
44
Gli eventi, testa, testa croce e croce, testa testa ottenuti dal lancio contemporaneo di tre monete
Sono incompatibili
45
La proprietà della soggettività della media aritmetica afferma che
La media in una popolazione divisa in sottogruppi è pari alla media delle medie di ogni sottogruppo
46
Per il principio delle probabilità totalizzati due eventi incompatibili la probabilità della loro unione è
La somma delle pro proprietà associate agli eventi considerati
47
La media aritmetica corrisponde a
Il valore che minimizza la somma degli scarti al quadrato
48
La probabilità che si verifichi un dato evento è
Un numero
49
Quale indice consente di valutare l’associazione tra due variabili qualitative?
Chi quadro
50
La linea di equidistribuzione nella curva di Lorenz rappresenta il luogo dei punti in cui
Le frazioni relative cumulate delle prime i unità e del carattere da loro possedute si equiparano
51
La somma degli scarti della media aritmetica è
Uguale a zero
52
Se il diagramma di dispersione di due variabili quantitative simili a quelle riportate in seguito è possibile affermare che
Che le variabili presentano una forte correlazione lineare positiva
53
Dati due caratteri qualitativi è possibile studiare la loro
Connessione
54
Se due eventi a e B sono indipendenti, si verifica che
P(b/a)= p(b)
55
Data una variabile casuale X è la sua funzione di ripartizione f(X), il valore f(k) indica
La possibilità che la variabile casuale assuma un valore al più pari a K
56
L’intensità totale di un fenomeno può essere ottenuto come
Somma ho prodotto delle osservazioni
57
La variabile casuale normale gode delle seguenti caratteristiche
Il valore medio è anche il più probabile
58
Per il principio delle probabilità totali dati due eventi incompatibili la probabilità delle loro unioni e
La somma delle probabilità associate agli eventi considerati
59
In una tabella di contingenza, la media m(y) è uguale
Alla media ponderata delle medie condizionate m(y/x) con pesi pari e marginali di riga
60
I concetti primitivi della teoria assiomatica della probabilità sono
Prova evento e probabilità
61
Quale di queste operazioni consentite sulle probabilità?
Somma ( negazione?)
62
Il rapporto di concentrazione
Un indice normalizzato
63
La distribuzione di un carattere in un dato collettivo può essere definito come
L’insieme di tutti i modi diversi di presentarsi al carattere tra le unità del collettivo
64
Il coefficiente binomiale considera
Il numero di abbinamenti possibili tra successi in successi in N prove
65
La variabile di Poison casuale può essere utilizzata in presenza di
Un numero grande di prove, bernulliane con bassa probabilità di successo
66
La misura della probabilità è possibile solo per eventi indipendenti
Falso
67
Dati due carattere X e Y si definiscono contingenze
La differenza tra frequenze osservate e frequenze teoriche
68
Dati N eventi indipendenti, la probabilità della loro intersezione è data dalla
Delle probabilità associate degli eventi condizionati
69
Quale delle seguenti affermazioni è vera nel caso di una variabile casuale normale?
E continua
70
La probabilità può essere definita come
L’attitudine di un carattere numero al manifestarsi di un modo differente nelle collettivo oggetto di studio
71
Quale dei seguenti indici non è sensibile ai valori anomali?
Mediana
72
La concezione frequentissima del calcolo della probabilità presumono
Che le prove siano ripetibili
73
Date due variabili X e Y si dice che Y è indipendente in media da X se
Al variare delle modalità di X, le medie condizionate di Y rimangono costanti
74
La media considerata m(x/y=yj) é calcolata
Solo sulle modalità statistiche che considerano manifestano le modalità YJ
75
Il coefficiente angolare di una retta di… (no regressione)
È un coefficiente che indica quanto varia in media Y per una variazione in media di X
76
In caso di indipendenza di distribuzione, le contingenze sono tutte
Uguali a zero
77
Quale indice non è un indice di variabilità?
Variazione relativa media
78
Una variabile casuale standardizzata possiede sempre
Valore medio nullo e varianza unitaria
79
Il coefficiente di variazione è
Il rapporto tra la media aritmetica e la deviazione standard o il rapporto tra lo scarto quadratico medio e la media aritmetica
80
Quale dei seguenti indici non è un indice di variabilità?
Variazione relativa media
81
Una variabile casuale discreta può assumere tutti i valori
Compresi in un sottoinsieme discreto di numeri reali
82
In base alla proprietà del idempotenza
L’unione di un evento con se stessi e pari all’evento stesso
83
Nel calcolo della media ponderata, l’intensità totale del fenomeno deve essere riportata
Al totale dei pesi utilizzati
84
Il coefficiente di correlazione lineare si può calcolare
Solo per variabili quantitative
85
Una variabile casuale binomiale di parametri N e P esprime la probabilità
Di ottenere il primo successo dopo X prove in un numero totale di prove N e probabilità di successo P
86
La frequenza assoluta presenta
Quante volte una data modalità del carattere è stato osservato nel collettivo?
87
In una estrazione senza remissione, gli eventi generali sono
Dipendenti
88
La covarianza misura
La relazione tra due caratteri quantitativi
89
Se la covarianza è minore di zero, allora
C’è una prevalenza di scostamenti negativi
90
In una distribuzione doppia di frequenza, le variabili rappresentate
Possono essere sia sia quantitative che qualitative
91
Se due caratteri sono linearmente indipendenti
Sono indipendenti in media
92
Dato uno spazio degli eventi (E1, E2…Ek) indicare quale delle seguenti affermazioni è un postulato del calcolo della probabilità?
P(Ei)=1 per ogni i=1,…,k
93
Per rappresentare una variabile quantitativa doppia graficamente, è necessario usare
Un diagramma di dispersione
94
Una famiglia parametrica è una collezione di variabili casuali caratterizzata
Dalla stessa funzione di ripartizione
95
La variabile condizionata var(x\y=yj) é calcolata
Solo nelle unità statistiche che manifestano la modalità YJ
96
Siano q1 il primo quartile e q3 il terzo quartile indica quali delle seguenti espressioni è sbagliata
Q1>q3
97
Se la variabile casuale ha una legge distributiva normale, la probabilità che assume valori al più pari della media è
0,5 (x3)
98
La media aritmetica di un carattere quantitativo, nota la sua distribuzione pari a
Frequenza relativa e assoluta
99
Formula dello scarto quadratico medio
Varianza sotto radice
100
Data una variabile casuale continua per il suo valore atteso e uguale a
Integrale che va da più infinito (sopra) e meno infinito (sotto) di X per fx di dx
101
Il coefficiente di correlazione lineare è un indice che misura
L’associazione lineare fra due caratteri quantitativi
102
La frequenza relativa indica
Quante volte una modalità osservata nel collettivo rispetto alle dimensioni del collettivo stesso?
103
Secondo il testo postulato della teoria assiomatica, se A è una famiglia di 20 disgiunti, accoppia allora
P di U per n che va da 1 a infinito che è uguale alla sommatoria per n che va da uno a infinito di p(an)
104
La covarianza tra due variabili XY è positiva se
Gli scostamenti delle rispettive medie sono prevalentemente concordi
105
Il teorema diBayes presenta particolari interesse quando
Gli eventi A possono essere considerati possibili casuali di un evento osservato b
106
Dato un evento a la probabilità che si verifica il suo complemento è uguale
P( a negato/b) = 1- p(a/b)
107
La media geometrica di un carattere X nota una distribuzione pari a
Formula della media geometrica
108
Quale variabile casuale può essere vista come somma di N prove Bernoulli dipendenti?
Binomiale
109
Una distribuzione doppia di frequenza
Le unità statistiche che presentano coppie di modalità per le variabili oggetto di studio
110
Se la covarianza è nulla, allora
Gli scostamenti negativi e positivi si bilanciano
111
Dato un carattere X distribuito in classi, si definisce densità di frequenza
Il rapporto fra le frequenze e l’ampiezza di ciascuna classe
112
L’area sottesa alla distribuzione di una variabile casuale normale sempre pari a uno
È vero
113
Dopo aver moltiplicato per una costante K ogni valore di una variabile X, la concentrazione
È invariata
114
La variabilità può essere definita come
L’attitudine di un fenomeno manifestarsi in un modo differente nel collettivo oggetto di studio
115
Cosa rappresenta la frequenza assoluta?
Il numero di volte che una modalità si presenta nel collettivo

Statistica (7 decks)

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