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STATISTICA CAPITOLI Flashcards

(83 cards)

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1
Q

La probabilità è un concetto primitivo

A

Vero

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Q

I postulati del calcolo della probabilità sono dimostrabili

A

Falso

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Q

Un evento è uno dei possibili risultati di una prova

A

Vero

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Q

Il lancio di un dado è una prova con infinità di risultati possibili

A

Falso

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5
Q

Un evento può essere costituito da sottosezioni di eventi

A

Vero

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6
Q

Nell’algebra di Boole sono definite tre operazioni fondamentali: negazione, intersezione, unione

A

Vero

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7
Q

L’evento B ∩ C non è sempre contenuto in C

A

Falso

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8
Q

Lo spazio campionario contiene l’insieme di possibili eventi elementari

A

Vero

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9
Q

L’evento impossibile appartiene allo spazio campionario

A

Falso

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10
Q

Se A e B sono incompatibili, allora A ∪ B = ∅

A

Falso

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11
Q

La probabilità di un evento può essere negativa

A

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12
Q

Da A ∩ B = ∅ segue P(A ∪ B) = P(A) + P(B)

A

Vero

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13
Q

P(B)=0 implica P(B ∩ A)=P(A)

A

Falso

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14
Q

Nel lancio di un dado vi sono 6 eventi elementari equiprobabili

A

Vero

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15
Q

P(A|B)=P(A)/P(B)

A

Falso

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16
Q

Se A e B sono indipendenti, allora P(A|B)=P(B)

A

Falso

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17
Q

Il teorema di Bayes permette di calcolare la probabilità a priori di un evento A

A

Falso

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18
Q

La probabilità posteriore di A dato B è “la probabilità di A possibile causa di B”

A

Falso

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19
Q

Nella visione frequentista ogni prova dà sempre gli stessi risultati

A

Falso

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20
Q

L’impostazione soggettivistica si basa sul principio del campionamento ripetuto

A

Falso

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21
Q

Il numero di acquirenti che arrivano in un magazzino è una variabile casuale discreta

A

Vero

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22
Q

Ogni variabile casuale è associata a una funzione di densità

A

Falso

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23
Q

La funzione di ripartizione F_X di una variabile discreta dà P(X ≤ x)

A

Vero

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24
Q

La funzione di ripartizione di una variabile casuale può assumere valori negativi

A

Falso

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25
L’area totale sotto la funzione di densità è sempre uguale a 1
Vero
26
Il valore atteso di una variabile casuale indica il numero di volte che un certo risultato si verifica
Falso
27
Se la varianza di X diminuisce, aumenta la probabilità di osservare valori vicini a E[X]
Vero
28
Conosciuti E[X] e Var(X), si può determinare un limite inferiore per P(|X - E[X]|
Vero
29
Una variabile casuale standardizzata ha media 1 e varianza 1
Falso
30
La variabile di Bernoulli è un caso particolare della variabile binomiale
Vero
31
Il valore atteso di una variabile binomiale è sempre un intero
Falso
32
La variabilità di una binomiale dipende dalla numerosità delle prove
Falso
33
Binomiale e Poisson sono discrete
la Poisson può assumere infiniti valori
34
Nella Poisson il valore atteso e la varianza coincidono sempre
Vero
35
La distribuzione normale è caratterizzata da due parametri: valore atteso e varianza
Vero
36
Per alcuni valori dei parametri la normale non è simmetrica
Falso
37
Nella normale standard l’area a destra di 0 è 0,5
Vero
38
La normale standard può assumere solo valori in [-1,1]
Falso
39
La variabile t-Student ha code più pesanti della normale standard
Vero
40
La somma di n variabili χ² i.i.d. tende a sum(ν) e, per n grande, si approssima alla normale
Vero
41
La varianza della somma di n v.c. i.i.d. è la somma delle varianze
Vero
42
E[X1 - X2] = E[X1] - E[X2] vale solo se X1 e X2 sono indipendenti
Falso
43
I parametri di una popolazione sono costanti
Vero
44
La media di una popolazione infinita è una variabile casuale
Falso
45
Nelle popolazioni finite, la frazione di sondaggio è n/N
Vero
46
Il piano di campionamento si basa sullo spazio campionario e sulle probabilità di estrazione
Vero
47
In un campione senza ripetizione n non può eccedere la popolazione
Vero
48
Un campione con ripetizione è una successione di variabili casuali
Vero
49
Nel campionamento stratificato, si estrae e poi si suddivide in strati
Falso
50
In uno stratificato ottieni tanti campioni quanti sono gli strati
Vero
51
Una statistica campionaria è una variabile casuale
Vero
52
La media campionaria ha E[X̄]=μ solo se la popolazione è infinita
Falso
53
Var(X̄) non supera mai Var(X)
Vero
54
La media campionaria è sempre normale per ogni n e popolazione
Falso
55
Per n = 100 e popolazione infinita, X̄ è approssimabile con la normale
Vero
56
Con ripetizione, ogni estrazione è indipendente
Vero
57
In popolazione infinita, per approssimare la normale servono pochi dati
Falso
58
Per il CLT, X̄ tende a normale all’aumentare di n
Vero
59
Ogni singola osservazione è una statistica campionaria
Vero
60
Un campione senza ripetizione da pop. infinita è i.i.d.
Falso
61
Il campionamento a grappoli è un caso di stratificato
Falso
62
In un campionamento casuale semplice ogni campione ha uguale probabilità
Vero
63
Una statistica ha sempre una distribuzione campionaria
Vero
64
Uno stimatore è una funzione delle osservazioni campionarie
Vero
65
Per confrontare due stimatori basta confrontare le loro varianze
Falso
66
Uno stimatore che mediamente sottostima il parametro è distorto
Vero
67
“Asintoticamente corretto” implica “consistente”
Falso
68
La media campionaria è uno stimatore corretto della media popolare
Vero
69
La funzione di verosimiglianza è una distribuzione di probabilità
Falso
70
La verosimiglianza dà P(dati|θ) per ogni θ
Vero
71
Esiste solo il metodo MSE per stimare θ
Falso
72
La media campionaria è stimatore corretto di una proporzione
Vero
73
Con l’MSE si confrontano stimatori distorti e non
Vero
74
Uno stimatore distorto può avere MSE minore di uno corretto
Vero
75
Se uno stimatore è corretto, il suo MSE coincide con la varianza
Vero
76
La media campionaria è consistente per la media popolare
Vero
77
Il MSE per σ² è corretto
Falso
78
La media campionaria è corretta indipendentemente dalla distribuzione
Vero
79
Uno stimatore i cui valori medi sono maggiori del parametro è distorto
Vero
80
Se la variabilità di uno stimatore diminuisce con n, è sinteticamente corretto
Falso
81
La distribuzione di X̄ dipende da n
Vero
82
Lo stimatore è una variabile casuale
la stima è un valore
83
La distorsione è sempre positiva
Falso

STATISTICA (5 decks)

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