Docsity
Docsity
Prepara i tuoi esami
Prepara i tuoi esami

Studia grazie alle numerose risorse presenti su Docsity

Ottieni i punti per scaricare
Ottieni i punti per scaricare

Guadagna punti aiutando altri studenti oppure acquistali con un piano Premium

Guide e consigli
Guide e consigli
Vendi su Docsity
Vendi su Docsity
Docsity AI
Docsity AI
AccediRegistrati

Prepara i tuoi esami

Studia grazie alle numerose risorse presenti su Docsity

Cerca documenti

Prepara i tuoi esami con i documenti condivisi da studenti come te su Docsity

Cerca la tua università

Trova i documenti specifici per gli esami della tua università

Video Corsi

Preparati con lezioni e prove svolte basate sui programmi universitari!

Quiz

Rispondi a reali domande d’esame e scopri la tua preparazione

Docsity AINEW

Riassumi i tuoi documenti, fagli domande, convertili in quiz e mappe concettuali

Maturità 2026

Studia con prove svolte, tesine e consigli utili

Esplora domande

Togliti ogni dubbio leggendo le risposte alle domande fatte da altri studenti come te

Argomenti di studio

Esplora i documenti più scaricati per gli argomenti di studio più popolari

Ottieni i punti per scaricare

Guadagna punti aiutando altri studenti oppure acquistali con un piano Premium

Condividi documenti
download point icon20 Punti

Per ogni documento caricato

Rispondi alle domande
download point icon5 Punti

per ogni risposta data (max 1 al giorno)

Tutti i modi per ottenere punti gratis
Ottieni punti subito

Scegli un piano Premium con tutti i punti di cui hai bisogno

Opportunità di studio

Scegli il tuo prossimo programma di studio

Entra in contatto con le migliori università del mondo e scegli il tuo percorso di studi

Classifica delle migliori università

Scopri le migliori università italiane secondo gli studenti

Community

Chiedi alla community

Chiedi aiuto alla community e sciogli i tuoi dubbi legati allo studio

Guide Gratuite

I nostri eBook salva studente

Scarica gratuitamente le nostre guide sulle tecniche di studio, metodi per gestire l'ansia, dritte per la tesi realizzati da tutor Docsity

domande esame statistica, Prove d'esame di Statistica

Università telematica Universitas Mercatorum (UNIMERCATORUM)Statistica

domande esame statistica primo anno

Tipologia: Prove d'esame

2021/2022

Caricato il 15/04/2022

gaspa12
gaspa12 🇮🇹

4.3

(3)

4 documenti

1 / 27

Toggle sidebar

Questa pagina non è visibile nell’anteprima

Non perderti parti importanti!

bg1
PANIERE DI STATISTICA
1) La Statistica si divide in: Statistica descrittiva e inferenza
2) Tra gli obiettivi della Statistica ritroviamo: Validare un
modello attraverso l'osservazione dei dati
3) In un'analisi sulle PMI innovative, la spesa per Ricerca e
Sviluppo dell'azienda è: Una variabile di
13) Se la modalità del carattere osservato è espresso con
un attributo abbiamo: Un carattere qualitativo
14) Il carattere "Reddito mensile" è: Quantitativo continuo
15) Il carattere "Squadra di calcio per cui si tifa" è:
Qualitativo sconnesso
16) Se la modalità del carattere osservato è espressa con
un numero abbiamo: Un carattere quantitativo
17) Il carattere "Numero di figli per coppia" è: Quantitativo
discreto
18) I caratteri quantitativi si distinguono in: Discreti e
continui
19) Sulle modalità di un carattere quantitativo discreto si
possono fare solo operazioni di: Tutte
20) Il carattere "Comune di nascita" è: Qualitativo
sconnesso
1) La Statistica si divide in: Statistica descrittiva e inferenza
2) Tra gli obiettivi della Statistica ritroviamo: Validare un
modello attraverso l'osservazione dei dati
3) In un'analisi sulle PMI innovative, la spesa per Ricerca e
Sviluppo dell'azienda è: Una variabile di
2) Tra gli obiettivi della Statistica ritroviamo: Validare un
modello attraverso l'osservazione dei dati
3) In un'analisi sulle PMI innovative, la spesa per Ricerca e
Sviluppo dell'azienda è: Una variabile di
3) In un'analisi sulle PMI innovative, la spesa per Ricerca e
Sviluppo dell'azienda è: Una variabile di interesse
4) La popolazione statistica è formata da: Individui intesi
come unità di osservazione
4) La popolazione statistica è formata da: Individui intesi
come unità di osservazione
pf3
pf4
pf5
pf8
pf9
pfa
pfd
pfe
pff
pf12
pf13
pf14
pf15
pf16
pf17
pf18
pf19
pf1a
pf1b

Anteprima parziale del testo

Scarica domande esame statistica e più Prove d'esame in PDF di Statistica solo su Docsity!

PANIERE DI STATISTICA

  1. La Statistica si divide in: Statistica descrittiva e inferenza
  2. Tra gli obiettivi della Statistica ritroviamo: Validare un modello attraverso l'osservazione dei dati
  3. In un'analisi sulle PMI innovative, la spesa per Ricerca e Sviluppo dell'azienda è: Una variabile di
  4. Se la modalità del carattere osservato è espresso con un attributo abbiamo: Un carattere qualitativo
  5. Il carattere "Reddito mensile" è: Quantitativo continuo
  6. Il carattere "Squadra di calcio per cui si tifa" è: Qualitativo sconnesso
  7. Se la modalità del carattere osservato è espressa con un numero abbiamo: Un carattere quantitativo
  8. Il carattere "Numero di figli per coppia" è: Quantitativo discreto
  9. I caratteri quantitativi si distinguono in: Discreti e continui
  10. Sulle modalità di un carattere quantitativo discreto si possono fare solo operazioni di: Tutte
  11. Il carattere "Comune di nascita" è: Qualitativo sconnesso
  12. La Statistica si divide in: Statistica descrittiva e inferenza
  13. Tra gli obiettivi della Statistica ritroviamo: Validare un modello attraverso l'osservazione dei dati
  14. In un'analisi sulle PMI innovative, la spesa per Ricerca e Sviluppo dell'azienda è: Una variabile di
  15. Tra gli obiettivi della Statistica ritroviamo: Validare un modello attraverso l'osservazione dei dati
  16. In un'analisi sulle PMI innovative, la spesa per Ricerca e Sviluppo dell'azienda è: Una variabile di
  17. In un'analisi sulle PMI innovative, la spesa per Ricerca e Sviluppo dell'azienda è: Una variabile di interesse
  18. La popolazione statistica è formata da: Individui intesi come unità di osservazione
  19. La popolazione statistica è formata da: Individui intesi come unità di osservazione
  1. Il fenomeno statistico è: La variabile di interesse
  2. Tra i vantaggi di fare un campione ritroviamo: Economicità e Tempestività
  3. Tra i vantaggi di fare un campione ritroviamo: Economicità e Tempestività
  4. L'inferenza statistica è una procedura analitica che: Permette di passare dal particolare al generale
  5. Il campione è definito come: Un sottoinsieme della popolazione
  6. La statistica descrittiva si occupa di: Descrivere e sintetizzare le informazioni raccolte
  7. Tra gli svantaggi ad analizzare direttamente l'intera popolazione abbiamo: Costi elevati
  8. I caratteri qualitativi si distinguono in: Sconnessi e ordinabili
  9. Sulle modalità di un carattere qualitativo sconnesso si possono fare solo operazioni di: Uguaglianza e
  10. Sulle modalità di un carattere qualitativo sconnesso si possono fare solo operazioni di: Uguaglianza e disuguaglianza
  11. Se la modalità del carattere osservato è espresso con un attributo abbiamo: Un carattere qualitativo
  12. Il carattere "Reddito mensile" è: Quantitativo continuo
  13. Il carattere "Squadra di calcio per cui si tifa" è: Qualitativo sconnesso
  14. Se la modalità del carattere osservato è espressa con un numero abbiamo: Un carattere quantitativo
  15. Il carattere "Numero di figli per coppia" è: Quantitativo discreto
  16. I caratteri quantitativi si distinguono in: Discreti e continui
  17. Sulle modalità di un carattere quantitativo discreto si possono fare solo operazioni di: Tutte
  18. Il carattere "Comune di nascita" è: Qualitativo sconnesso
  19. Con Xi si indica: La i-esima modalità
  20. Le frequenze si possono calcolare per le seguenti tipologie di caratteri: Tutti
  1. L'ultima classe di un carattere quantitativo continuo è: Una classe aperta o chiusa
  2. Il totale delle frequenze percentuali è: Cento
  3. Le frequenze relative si calcolano: Dividendo le frequenze semplici per il totale n
  4. Le frequenze cumulate si ottengono: Facendo la somma passo passo delle rispettive frequenze
  5. Il totale delle frequenze relative è: Uno
  6. Le frequenze relative si possono calcolare per quali tipologie di caratteri: Tutti
  7. Le frequenze percentuali si calcolano: Moltiplicando le frequenze relative per cento
  8. Con N3 si indica: La frequenza cumulata semplice della terza modalità
  9. Le frequenze cumulate possono calcolarsi: Per caratteri almeno ordinabili
  10. Con le frequenze cumulate possiamo determinare: Quanti hanno al massimo una data modalità
  11. Il totale delle frequenze percentuali cumulate è: Non ha senso calcolarlo
  12. Il grafico a torta è adatto ai: Caratteri qualitativi sconnessi
  13. Tutte le tipologie dei grafici possono calcolarsi: Per qualsiasi tipologia di frequenza
  14. Nei grafici tramite rettangoli le altezze dei rettangoli devono: Essere proporzionali alle frequenze osservate
  15. Per un carattere qualitativo ordinabile: Non ha senso determinare un grafico a torta
  16. Il grafico a barre é per caratteri: Quantitativi discreti
  17. Nel grafico a torta, la sezione corrispondente alla singola modalità si ottiene con la formula: Angolo= frequenza relativa * 360°
  18. Sull'asse delle ascisse nel grafico a barre sono riportate: Le modalità del carattere
  19. Per i caratteri quantitativi discreti il grafico a rettangoli: Non è applicabile
  20. Nei grafici a figura, le figure devono essere: Proporzionali alle frequenze osservate

50 ) L'altezza della barra del grafico a barre deve: Essere proporzionali alle frequenze osservate

  1. Per depurare la frequenza dalla diversa ampiezza si calcola: La densità di frequenza
  2. Nell'istogramma alla base si riportano: Le classi osservate
  3. L'ampiezza dell'intervallo è dato: Dalla differenza degli estremi dell'intervallo
  4. Nell'istogramma sulle ordinate si riporta: La densità
  5. La densità di frequenza si calcola come rapporto tra: Frequenza e ampiezza della classe
  6. Se in corrispondenza della classe 5-8 si ha una frequenza pari a 6, la densità sarà: 2
  7. La densità di frequenza può calcolarsi: Per qualsiasi frequenza
  8. Nell'istogramma l'area del rettangolo corrisponde a: Alla frequenza osservata
  9. Quando si calcola la densità di frequenza implicitamente si fa l'ipotesi di: Equidistribuzione
  10. L'area del rettangolo è dato da: Ampiezza della classe x densità
  11. La moda è una media: Di posizione
  12. Nel caso di carattere quantitativo continuo, la moda corrisponde alla modalità con: Massima densità
  13. Le medie vengono chiamate anche: Indici di tendenza
  14. La moda si può calcolare: Per qualsiasi carattere
  15. La capacità informativa della Mediana è: Superiore alla Moda
  16. La media è espressa attraverso: Un solo valore
  17. Se due modalità presentano uguale massima frequenza diremo che: La distribuzione è bimodale
  18. Sono definite Medie di Posizione, quelle medie che si riferiscono: Alla particolare posizione occupata da una osservazione
  19. La moda è definita come quella modalità che presenta: Massima frequenza
  20. Guardando un grafico a torta, la moda corrisponde a: La sezione più grande
  1. Se su una distribuzione ho calcolato una media pari a 7 e aumento di 2 tutti i valori osservati, la nuova media sarà pari a 9
  2. La media aritmetica è una media: Analitica
  3. La somma degli scarti dalla media è: Nulla
  4. Se ho osservato i voti degli esami su un gruppo di 7 femmine ed è pari a 25 e su un gruppo di 5 maschi che è 23, la media totale sarà: 24, 17
  5. Nel calcolo della media aritmetica si considerano: Tutte le osservazioni
  6. Se su una distribuzione ho calcolato una media pari a 8 e sottraggo a tutti i valori osservati 2, la nuova media sarà pari a: 6
  7. Se su una distribuzione ho calcolato una media pari a 5 e moltiplico tutti i valori osservati per 3, la nuova media sarà pari a: 15
  8. Se su una distribuzione ho calcolato una media pari a 10 e divido tutti i valori osservati per 2, la nuova media sarà pari a: 5
  9. Se ho osservato i seguenti valori: 3, 3, 3, 3 la variabilità è: Nulla
  10. Il rango è dato da: Valore massimo - valore minimo
  11. La differenza interquartilica è: Terzo quartile - primo quartile
  12. Se su due distribuzioni ho la stessa media, allora queste avranno variabilità: Non necessariamente uguale
  13. Se ho osservato i seguenti valori: 3, 0, 1, 2, 5, la differenza interquartilica è: 3 - 1 = 2
  14. Gli indici di variabilità si calcolano su caratteri: Quantitativi
  15. La differenza interquartilica è: Sempre non negativa
  16. Se ho osservato i seguenti valori: 3, 0, 1, 5, 4, il rango è: 5 - 0 = 5
  17. Se due distribuzioni hanno stessa media e mediana, allora hanno: Non si può dire nulla a priori sulla variabilità
  18. Se ho osservazioni negative, il rango sarà: Sempre positivo
  1. La varianza ha unità di misura: Uguale al quadrato del fenomeno rilevato
  2. Lo scarto quadratico medio è uguale: Alla radice quadrata della varianza
  3. Se il fenomeno rilevato assume valori negativi, la varianza: E' comunque positiva
  4. Non si possono considerare gli scarti semplici dalla media nella misura della variabilità perché: La somma degli scarti è nulla
  5. Se il carattere è costante, la varianza è: Nulla
  6. Se tutti i valori sono aumentati di una costante a, la varianza: Rimane uguale
  7. Se la varianza è calcolata su dati campionari, la formula: Cambia il denominatore
  8. Se una distribuzione presenta elevata variabilità, lo sqm è pari: Dipende dai dati
  9. Se ho calcolato sui dati una varianza pari a 5 e poi moltiplico tutti i valori originari di 2, la nuova varianza sarà: 20
  10. Se ho calcolato sui dati una varianza pari a 5 e poi moltiplico tutti i valori originari di 2, la nuova varianza sarà: 20
  11. Su una distribuzion ho calcolato la varianza ed è pari a
  1. Aumento tutti i valori di due. La nuova varianza è: 3
  1. Se devo confrontare la variabilità di due distribuzioni uso: Il coefficiente di variazione
  2. La standardizzazione è: Una trasformazione lineare dei dati
  3. I valori standardizzati sono: Con media nulla
  4. Il coefficiente di variazione è dato da: Sqm diviso la media
  5. Il Box-plot è: Un grafico sulla variabilità
  6. In una distribuzione ho calcolato una media = 3 e un sigma = 2. Il valore standardizzato di 1 è: -
  7. Un valore standardizzato negativo: Indica che il valore è sotto la media
  8. Un valore standardizzato superiore a 3 indica: Un dato anomalo
  1. Se le condizionate sono uguali, allora: Sono uguali anche alla marginale
  2. In una distribuzione con 50 osservazioni, se n1.=10 e n.1= 10, in caso di indipendenza deve aversi: n11=
  3. Nel caso di dipendenza perfetta, la concoscenza della modalità di X mi definisce: Con certezza la modalità assunta dalla Y
  4. Nel caso di massima dipendenza il valore del chi2 è: n x min((h-1),(k-1))
  5. Nell'analisi dell'indipendenza, la contingenza è data da: cij = (nij - n*ij)
  6. L'indice del chi2 è un indice di indipendenza: Assoluto 15 4) L'indice del chi2 è uguale a zero se: Se tutte le frequenze osservate sono uguali a quelle teoriche 15 5) L'indice di Cramer varia tra: Zero e uno 15 6) Se l'indice di Cramer = 1, significa che si ha: Massima dipendenza 15 7) L'indice del chi2 può essere negativo nel caso in cui: Mai 15 8) Se C= 0.80 possiamo dire che: Siamo in presenza di una elevata dipendenza tra X e Y 15 9) Se l'indice di Cramer = 0, significa che si ha: Indipendenza
  7. L'indice di Cramer è un indice di indipendenza: Relativo
  8. Il baricentro è il punto di coordinate: Media di X e media di Y
  9. Nel caso di caratteri X e Y concordanti, la covarianza è: Positiva
  10. Il grafico a dispersione è: Una rappresentazione grafica di due caratteri quantitativi
  11. Se la covarianza è nulla, allora X e Y sono: Incorrelati
  12. Se al diminuire di X, Y diminuisce diremo che i due caratteri sono: Concordanti
  13. La covarianza può calcolarsi per: Caratteri X e Y entrambi quantitativi
  14. Nel caso di caratteri X e Y disconcordanti, la covarianza è: Negativa
  1. Se al crescere di X, Y diminuisce diremo che i due caratteri sono: Discordanti
  2. Nella formula semplificata della covarianza si deve calcolare la somma: Del prodotto tra le x e le y
  3. La covarianza può assumere valori: Sia negativi che positivi
  4. La covarianza è un indice: Assoluto
  5. Se il coefficiente di correlazione è nullo: Sono incorrelate
  6. Nel caso di correlazione spuria si osserva un coefficiente di correlazione alto: Ma non esiste dipendenza tra le variabili
  7. Se Y spiegato da una parabola, allora il coefficiente di correlazione è: 0
  8. Il coefficiente di correlazione ha a numeratore: La covarianza
  9. Se il coefficiente di correlazione è nulla, allora: Non esiste legame lineare tra le variabili
  10. Se si è in presenza di una relazione lineare inversa, il coefficiente di correlazione è: Negativo
  11. Il coefficiente di correlazione assume valori compresi tra: Meno uno e più uno
  12. Se r=-0.95, allora: X e Y sono fortemente legate linearmente
  13. La presenza di dati anomali: Può alterare il risultato del coefficiente di correlazione
  14. Nella retta di regressione le due variabili X e Y sono: Entrambe quantitative
  15. I minimi quadrati vengono usati per specificare: La migliore retta di regressione
  16. Con il termine "coefficiente di regressione" si intende: Il coefficiente angolare della retta di regressione
  17. Nella retta di regressione X e Y sono con un legame di: Dipendenza di una sull'altra
  18. La retta dei minimi quadrati è quella retta che: Più si avvicina ai punti osservati
  1. Se R2=0.85 posso dire che: La retta spiega molto bene i punti
  2. Se la retta di regressione è una retta parallela all'asse delle X, allora: R2=
  3. Se i miei punti hanno un andamento perfettamente parabolico, R2 sarà: Zero
  4. Se la retta di regressione è una retta parallela all'asse delle Y, allora: R2=
  5. Se i residui crescono al variare di X, allora: La retta non è buona
  6. Nella definizione classica la probabilità è data da: Il rapporto tra casi favorevoli e casi totali
  7. La probabilità è un valore: Compreso tra zero e uno
  8. Se A=(2,3,4) e B=(4,5,6), la loro intersezione è: 4
  9. Se definisce esperimento casuale: Un esperimento condotto in situazioni di incertezza
  10. Nella definizione frequentesta la probabilità è data da: La frequenza relativa, all'aumentare del numero di prove
  11. Se A e B sono indipendenti, allora la probabilità della loro intersezione è: P(a)*P(B)
  12. Se A=(2,3,4) e B=(4,5,6), la loro unione è: (2,3,4,5,6)
  13. Se A e B sono incompatibili significa che: L'intersezione tra A e B è vuota
  14. Nella definizione soggetivista la probabilità è data da: Un valore soggettivo
  15. Se A e B sono indipendenti, allora: P(A!B)=P(A)
  16. Una variabile casuale è una: Funzione che può assumere più risultati
  17. Le probabilità possono essere interpretate come: Frequenze teoriche
  18. La somma delle probabilità della variabile casuale discreta è: Uno
  19. Una variabile casuale discreta può: Assumere un insieme numerabile di risultati
  20. Il calcolo delle probabilità di variabili casuali continue si basa: Sugli integrali
  21. In una distribuzione di probabilità si può calcolare: La media e la varianza
  1. Il calcolo della media di una variabile continua avviene tramite: Integrale
  2. La variabile casuale è simile a: Una variabile statistica
  3. Una variabile casuale continua può: Assumere qualsiasi valore in un intervallo fissato
  4. L'integrale della funzione di densità della variabile casuale continua è: Uno
  5. La binomiale si basa su un esperimento: Dicotomico
  6. La distribuzione binomiale è: Una variabile casuale disceta
  7. Il coefficiente binomiale esprime: Le combinazioni possibili
  8. Se n=3=k, il coefficiente binomiale è: Uno
  9. I risultati delle prove devono essere: Indipendenti
  10. Calcolare il coefficiente binomiale con n=5 e k=2: 10
  11. Se n=3 e k=1, il coefficiente binomiale è: Tre
  12. Con la probabilità p si indica: La probabilità del successo
  13. Calcolare il coefficiente binomiale con n=3 e k=2: 3
  14. Calcolare il coefficiente binomiale con n=7 e k=4: 35
  15. Ai fini dell'applicazione della binomiale, le prove devono essere: Indipendenti
  16. La variabile binomiale è: Discreta
  17. Nell'ambito statistico, n si riferisce: Alla numerosità campionaria
  18. Il valore atteso corrisponde: Alla media
  19. Se n=5 e p=0.5, quanto è la probabilità di avere 2 successi: 0.
  20. Se n=5 e p=0.5, quanto è la probabilità di avere 0 successi: 0.
  21. Ai fini dell'applicazione della binomiale, le prove devono essere: Ripetute
  22. Se n=5 e p= 0.2, allora il valore atteso è: 1
  23. Se n=5 e p=0.5, quanto è la probabilità di avere 5 successi: 0.
  24. Se n=5 e p= 0.2, allora la varianza è: 0.
  25. La funzione Normale è definita per valori di X compresi tra: Meno infinito e più infinito
  1. La Pr(Z>0.34) è uguale a: 0.
  2. La Pr(Z>-0.34) è uguale a: 0.
  3. Il valore di z che corrisponde ad una probabilità 0.5 è: 0
  4. Il valore di z che corrisponde ad una probabilità 0.8 è:
  1. Sia X una normale con media = 3 e sigma = 2, il suo terzo quartile è: 4.
  2. Nella normale standardizzata il terzo quartile è: 0.
  3. L'inferenza si interessa a estendere: L'informazione campionaria alla popolazione
  4. Se la popolazione di partenza è Normale, allora la Media campionaria si distribuisce: Normalmente
  5. Se la varianza della popolazione è 10 e si fa un campione con n=100, la varianza della Media campionarie è: 0,
  6. L'intervallo di confidenza ha un livello di garanzia: 1- alpha
  7. Il campione (X1,...,Xn) viene considerato come una: Variabile casuale multipla
  8. Se non conosciamo la distribuzione della popolazione, la distribuzione della Media campionaria è: E' Normale per n elevato in base al teorema del limite centrale
  9. La Media campionaria è: Una variabile casuale
  10. Se si estrae un campione da una popolazione con media pari a 4, la Media campionaria ha media pari a: 4
  11. All'aumentare di n l'ampiezza dell'intervallo: Diminuisce
  12. Una garanzia del 100% nell'intervallo di confidenza si ottiene per: (- infinito; + infinito)
  13. Se lo sqm della popolazione è 4 e il campione è di n=64, quanto è lo sqm della media campionaria: 0.
  14. Dato sigma=6, n=50 e una media campionaria pari a 20, quale è l'intervallo ad un livello di significatività del 95%: 18,34; 21,
  15. Se non conosco il sigma della popolazione, lo sostituisco con: La sua stima corretta sc
  16. Se sigma è ignoto devo usare le tavole: T-Student
  1. Se si vuole commettere un errore massimo pari a 2, con un sigma = 4, ad un livello di confidenza del 95, la numerosità campionaria sarà: 16
  2. Se si vuole commettere un errore massimo pari a 2, con un sigma = 4, ad un livello di confidenza del 95, la numerosità campionaria sarà: 16
  3. Se si vuole un intervallo di confidenza con una garanzia del 100%, questo è dato da: -infinito; + infinito
  4. Si sta studiato un fenomeno dicotomico su un campione di n=40 unità e una frequenza relativa pari 0.30. Quanto è l'intervallo di confidenza di p ad un livello del 95%: 0,16; 0,
  5. Si sta studiato un fenomeno dicotomico su un campione di n=40 unità e una frequenza relativa pari 0.30. Quanto è l'intervallo di confidenza di p ad un livello del 95%: 0,16; 0,
  6. Determinare la numerosità del campione, nel caso si voglia stimare la proporzione, con un errore massimo di 0.1 ad un livello di confidenza del 95%: 97
  7. Determinare la numerosità del campione, nel caso si voglia stimare la proporzione, con un errore massimo di 0. ad un livello di confidenza del 95%: 97
  8. Determinare z (nella stima per intervallo) corrispondente ad un livello di confidenza dell' 89%: 1.
  9. Come posso ridurre l'ampiezza dell'intervallo, e quindi dell'errore: Aumentando la numerosità campionaria
  10. Il punto di partenza dei test statistici è la definizione della: Ipotesi nulla
  11. Nella verifica delle ipotesi si possono commettere: Due tipi di errori
  12. I test statistici sono una delle tecniche: Dell'inferenza statistica
  13. Con l'errore di primo tipo si intende: Rifiutare l'ipotesi nulla quando questa è vera
  14. Nel test sulla media, se l'ipotesi alternativa è bidirezionale, si accetta se: La statistica-test |z| <
  15. Nel test sulla media, se l'ipotesi alternativa è bidirezionale, si accetta se: La statistica-test |z| < z(alpha)
  1. I dati primari: Le opinioni raccolte dall'azienda su un campione di clienti
  2. Nella produzione di informazione statistica, l'impresa: E' produttrice di dati primari
  3. Il metadato: E' un'informazione che consente di interpretare correttamente un insieme di dati
  4. Il settore Ateco è: Un esempio di metadato
  5. La sede legale di un'impresa: Coincide con la sua unità locale sole se l'impresa è uni localizzata
  6. L'unità locale di un'impresa: E' assegnata al territorio in cui si trova, indipendentemente dalla residenza dell'impresa cui appartiene
  7. La fonte dei dati interni all'azienda: Indica il soggetto produttore dei dati
  8. La fonte dei dati per un'azienda può essere sia interna che esterna: La sua indicazione è un metadato
  9. Le Caratteristiche strutturali delle imprese: Rientrano nella categoria delle fonti di dati esterne all'azienda
  10. Le Caratteristiche strutturali delle imprese: Collocano l'impresa nell'ambito di un territorio, di un settore economico e di una classe dimensionale
  11. Il Censimento dell'Industria e dei Servizi: E' l'unica indagine che consente analisi fino a livello comunale
  12. L'Archivio statistico delle imprese attive (Asia): Comprende qualsiasi classe dimensionale delle imprese
  13. L'Archivio statistico delle imprese attive (Asia): Consente di costruire gli indicatori di demografia delle imprese
  14. L'Archivio statistico delle imprese attive (Asia) per le unità locali: Analizza le caratteristiche strutturali del sistema produttivo tra due censimenti
  15. L'indagine PMI: Consente di comparare il risultato economico della propria impresa con quello conseguito dalle imprese simili per caratteristiche strutturali
  16. L'indagine Istat sul consumo delle famiglie: E' utile alle imprese per adeguare l'offerta ai mutamenti nel comportamento di spesa dei consumatori
  1. L'aggregato spesa delle famiglie: Comprende la produzione per uso proprio
  2. I consumi finali delle famiglie: Comprendono alcune spese per investimento
  3. I Big Data sono dati generati: Da uso di strumenti digitali
  4. Il costo di produzione di Big Data: È generalmente contenuto
  5. Quali di questi attributi non caratterizza i big data: ridondanza
  6. I micro dati sono collezioni di: dati elementari
  7. La statistica ufficiale si sta orientando: Verso il maggiore uso di Big Data
  8. In Italia utilizzano i Big Data principalmente: Le grandi imprese
  9. La visione basata sull'uso di dati da fonti differenti si chiama: Multiple Integrated Data Collection
  10. Le unità sul quale viene condotta una rilevazione si denominano: Unità statistiche
  11. I Big data mettono a disposizione una grande quantità: Di microdati
  12. La reperibilità di Big Data è stata facilitata: Dall'innovazione tecnologica
  13. Un primo aspetto critico nell'uso dei Big Data è la definizione: della popolazione obiettivo
  14. Quali di questi aspetti è problematico per l'accesso ai dati: Privacy
  15. I Big Data permettono di ricavare: un ingente mole di informazioni
  16. L'estrazione di informazioni (prezzi) da internet mediante un processo informatico: Web scraping
  17. I Big Data permettono di ricavare: un ingente mole di informazioni
  18. L'estrazione di informazioni (prezzi) da internet mediante un processo informatico: Web scraping
  19. I primi problemi di privacy sono emersi: Negli USA
  20. Una definizione di qualità dei dati è fornita da: ISO9001: