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


Paniere compilato risposte chiuse statistica - università telematica E - Campus, Panieri di Statistica

Paniere compilato risposte chiuse statistica - università telematica E - Campus

Tipologia: Panieri

2019/2020

Caricato il 28/12/2020

marilisa-rizzo
marilisa-rizzo 🇮🇹

4.4

(118)

31 documenti

1 / 24

Toggle sidebar

Questa pagina non è visibile nell’anteprima

Non perderti parti importanti!

bg1
Lezione 001
01. Quali sono i comandi di aiuto in R? qt; help(qt); help.start (); help.search ()
02. Per settare la directory di lavoro giusta e una nuova directory quali comandi di R si
utilizzano? getwd () ; setwd()
03. Per importare un file Excel senza il nome della colonna nella prima riga quale comando di R
si utilizza? prova <- read.csv2("c:/mydat/prova.csv", header=TRUE)
04. Per importare il file di testo "prova.txt" quale linea di codice di R si utilizza? prova
<- scan("c:/mydat/prova.txt")
05. Con quali linee di codice di R i vettori a e b si possono trasformare da vettori riga in vettori
colonna e viceversa? cbind (a, b); rbind (a, b)
06. Se si vogliono staccare ed utilizzare singolarmente le colonne che compongono il data frame
“prova” quali linee di codice si implementano? detach(prova)
07. Se si vogliono riattaccare le colonne che compongono un data frame “prova” quali linee di
codice si implementano? attach(prova)
08. Quale linea di codice si implementa per ordinare i dati del vettore x in modo crescente?
sort(x)
09. Quale comando di R si deve usare per caricare un data frame presente in R, ad esempio
mtcars? data.frame (mtcars)
Lezione 002
01. Come può essere la misura di un carattere quantitativo? discreto-continuo
02. 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
03. Come può essere la misura di un carattere qualitativo? sconnesso-ordinato
04. Quali sono i compiti dell'EUROSTAT? ricevere ed elaborare i dati provenienti
dagli istituti statistici dei paesi membri
05. Che tipo di carattere è il sesso? qualitativo sconnesso nominale
06. Che differenza esiste fra serie e seriazione? la serie è una distribuzione di
frequenza per caratteri qualitativi; la seriazione per caratteri quantitativi
07. Come può essere la scala di misurazione di un carattere quantitativo? ad intervalli
e di rapporti
08. Secondo la misura e la scala di misurazione come può essere qualificato il carattere "altezza"
continuo
pf3
pf4
pf5
pf8
pf9
pfa
pfd
pfe
pff
pf12
pf13
pf14
pf15
pf16
pf17
pf18

Anteprima parziale del testo

Scarica Paniere compilato risposte chiuse statistica - università telematica E - Campus e più Panieri in PDF di Statistica solo su Docsity!

Lezione 001

01. Quali sono i comandi di aiuto in R? qt; help(qt); help.start (); help.search ()

02. Per settare la directory di lavoro giusta e una nuova directory quali comandi di R si

utilizzano? getwd () ; setwd()

03. Per importare un file Excel senza il nome della colonna nella prima riga quale comando di R

si utilizza? prova <- read.csv2("c:/mydat/prova.csv", header=TRUE)

04. Per importare il file di testo "prova.txt" quale linea di codice di R si utilizza? prova

<- scan("c:/mydat/prova.txt")

05. Con quali linee di codice di R i vettori a e b si possono trasformare da vettori riga in vettori

colonna e viceversa? cbind (a, b); rbind (a, b)

06. Se si vogliono staccare ed utilizzare singolarmente le colonne che compongono il data frame

“prova” quali linee di codice si implementano? detach(prova)

07. Se si vogliono riattaccare le colonne che compongono un data frame “prova” quali linee di

codice si implementano? attach(prova)

08. Quale linea di codice si implementa per ordinare i dati del vettore x in modo crescente?

sort(x)

09. Quale comando di R si deve usare per caricare un data frame presente in R, ad esempio

mtcars? data.frame (mtcars)

Lezione 002

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

02. 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

03. Come può essere la misura di un carattere qualitativo? sconnesso-ordinato

04. Quali sono i compiti dell'EUROSTAT? ricevere ed elaborare i dati provenienti

dagli istituti statistici dei paesi membri

05. Che tipo di carattere è il sesso? qualitativo sconnesso nominale

06. Che differenza esiste fra serie e seriazione? la serie è una distribuzione di

frequenza per caratteri qualitativi; la seriazione per caratteri quantitativi

07. Come può essere la scala di misurazione di un carattere quantitativo? ad intervalli

e di rapporti

08. Secondo la misura e la scala di misurazione come può essere qualificato il carattere "altezza"

continuo

09. Come può essere la scala di misurazione di un carattere qualitativo? nominale-

ordinale

Lezione 003

01. Con quale formula si calcola un numero indice a base mobile? t-1It=xt/xt-

02. Quale formula si applica per passare da un numero indice a base fissa ad uno a base mobile?

t-1It = 1It / 1It-

03. Quale formula si applica per passare da un numero indice a base mobile ad uno a base fissa?

0It =0I1 * 1I2* ..................*t-1It

04. Dati i valori dei prezzi per gli anni 2015

3.96,4.01,4.07,4.25,4.89,4.08,4.78,4.71) e 2017 (5.01,5.57,5.34,5.09,5.25,

5.02,5.01,5.02,5.78,5.21,5.33,5.36) quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare i numeri

indice a base mobile 2015;calcolare i numeri indice a base mobile 2015. p_2015 <-

c(3.52,3.99,3.08,3.88,3.96,4.01,4.07,4.25,4.89,4.08,4.78,4.71); Mobile(p_2015[-1],p_2015[-12])

  1. 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 (105,86/103,97)*100=101,
  2. Con quale formula si calcola un numero indice a base fissa? 0I1=x1/x
  3. 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(99,36); 2016(99,89); 2017(98,69)
  4. 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 (102,36*103,44)/100=105,
  5. 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(100,00); 2016(103,97); 2017(105,86) 2018(111,37)
  6. 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, Lezione 004
  7. Quale linea di codice di R si utilizza per rappresentare le classi con il metodo soggettivo? Classi<- seq(min(x),max(x),length.out=k+1); Classi
  8. 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)
  9. 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. Dati i seguenti valori (12,13,14,15,16,17,18) quale linea di codice di R si implementa per calcolare la mediana? x<-c(12,13,14,15,16,17,18); median(x)
  2. 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? 18,
  3. 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=
  4. Se il valore di n è pari a 12 come si trova la posizione della mediana? (12+1)/2 =6,5^ e quindi il valore della mediana si trova facendo la semisomma dei valori della 6^ e 7^ posizione
  5. Dopo aver ordinato le osservazioni con la formula (n+1)/2 che cosa si trova? la posizione del II Quartile o Mediana Lezione 008
  6. 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? 20
  7. Dati i valori di x ( 1,2,3,4,4,4,4,5) con quali linee di codice di R si calcola la moda per valori singoli? x <- c(1,2,3,4,4,4,4,5); mode(x)
  8. Con quale formula si calcola la moda per valori suddivisi in classi? Mo=LMo+(Δfinf/Δfinf+Δfsup)*Aclasse
  9. 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, perché tutti i valori si ripetono una sola volta
  10. 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? 20-
  11. 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; 1/9; 4/8; 7/6; 8/
  12. Che valore assume la moda nella distribuzione di valori seguente:1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6,6 sei Lezione 009
  13. Con quali formule si individuano le posizioni del I e III Quartile? Q1 => (n+1)/4 Q =>3(n+1)/
  14. Come si definiscono il I e il III quartile? misure di tendenza non centrale
  15. Quali sono i cinque numeri di sintesi che compongono il box-plot ( o diagramma a scatola e baffi)? min, max, I,II, Quartile
  16. Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6,7) con quale linea di codice di R si calcola il II Quartile? x<-c(1,2,3,4,5,6,7); Q2<-quantile(x,probs=0.5,type=6,names=F);Q
  17. Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6,7) con quale linea di codice di R si calcola il III Quartile? x<-c (1,2,3,4,5,6,7); Q3<-quantile(x,probs=0.75,type=6,names=F); Q
  1. Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6,7) con quale line di cosice di R si implementa il grafico a scatola e baffi (box-plot)? x<-c (1,2,3,4,5,6,7); boxplot(x)
  2. Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6,7) con quale linea di codice di R si calcola il I Quartile? x<-c(1,2,3,4,5,6,7); Q1<-quantile(x,probs=0.25,type=6,names=F); Q Lezione 010
  3. Con quale formula si calcola l'indice di eterogeneità di Gini? (1- sommatoria delle frequenze relative al quadrato)
  4. Con quale formula si calcola l'indice di eterogeneità di Gini massimo? IGini max= (n-1)/n
  5. Con quale formula si calcola l'indice di eterogeneità di Gini normalizzato? IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (1-∑f2 i)/(n-1)/n
  6. Dati i valori di x (1,2,3,4,5,6,7) con quali linee di codice di R si calcola l'indice di eterogeneità di Gini)? library(labstatR) ;x<- c(1,2,3,4,5,6,7) Lezione 011
  7. 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=∑|f1i- f2i|/
  8. Come si calcola la differenza interquartilica? III Quartile - I Quartile
  9. Da che cosa è dato la scarto semplice dalla mediana? dalla differenza tra il valore osservato e quello mediano
  10. Da che cosa è dato lo scarto medio assoluto dalla mediana? dalla differenza tra il valore osservato e quello mediano in valore assoluto diviso il numero di osservazioni
  11. Da che cosa è dato lo scarto medio in frequenza assoluta dalla media? dalla differenza tra il valore osservato e quello medio per la relativa frequenza assoluta diviso il numero di osservazioni Lezione 012
  12. Con quale formula si calcola la devianza dalla media per valori suddivisi in classi? Dev=∑ (xi - xmedia )2*ni
  13. Dati due valori positivi 21 e 34 e la media pari a 28 qual è il valore della varianza massima? (21-28)*(28-34)=
  14. Con quale formula si calcola il coefficiente di variazione %? CV=σ/xmedia *
  15. Con quale formula si calcola la varianza dalla media per valori suddivisi in classi? var=1/ni *∑(xi - xmedia )2 *ni
  16. Con quale formula si calcola lo scarto quadratico medio (s.q.m) dalla media di x? s.q.m.(x)=√var(x)
  1. Che cosa s’intende per curva platicurtica? è più bassa e più larga al centro e quindi più appiattita
  2. Che cosa s’intende per curva leptocurtica? è più alta e più stretta al centro e quindi più appiattita
  3. 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
  4. Come si ordina in modo crescente la varianza nelle tre curve di curtosi? mesocurtica - leptocurtica – platicurtica
  5. Che cosa s’intende per curva mesocurtica? coincide con la forma della distribuzione Normale Lezione 015
  6. Quali sono le determinanti che regolano la legge di Engel? benessere delle famiglie; spesa per beni alimentari; numero di componenti il nucleo familiare
  7. Che cosa stabilisce la legge di Engel? che la quota di spesa per beni alimentari diminuisce all'aumentare del reddito disponibile
  8. Sull'asse delle ascisse della spezzata di Lorenz si trovano? le frequenze cumulate della distribuzione di frequenza
  9. Quando il carattere reddito, relativo ad un numero di famiglie, si definisce concentrato? quando è concentrato fra poche famiglie
  10. 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 lo stesso ammontare per beni alimentari
  11. Come si definisce la legge di Engel in forma logaritmica? logCd,k=a+log SPk+c*log Comk
  12. Che cosa stabilisce una scala di equivalenza? di quanto bisogna aumentare il reddito di una famiglia affinché l’altra goda dello stesso benessere Lezione 016
  13. Quali relazioni si possono individuare fra due caratteri quantitativi? causa/effetto; associazione statistica genericamente intesa; correlazione
  14. Quando esiste indipendenza distributiva fra il carattere x e il carattere y? se tutte le frequenze congiunte relative condizionate sono uguali a quelle marginali
  15. Dati i seguenti valori dei caratteri X ed Y (0, 0, 1, 2, 3, 2, 1, 2, 2,0,0,0,1,2,0,0,0,0) che sulle righe assumono le modalità "Ottimo"; "Buono", "Discreto"; "Sufficiente", "Mediocre"; "Scarso" e sulle colonne "Classe A", "Classe B", "Classe C" quali line di codice di R si implementano per rappresentare una matrice 6x3 (Si ricorda che il software R organizza i dati per colonna) tab <- matrix(c(0, 0, 1, 2, 3, 2, 1, 2, 2,0,0,0,1,2,0,0,0,0),6, 3) ;rownames(tab) <- c("Buono","Discreto";"Sufficiente","Mediocre";"Scarso") colnames(tab) <- c("Classe A", "Classe B", "Classe C") ;tab
  1. 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 discretizzazione del carattere qualitativo
  2. Quale linea di codice di R si utilizza per calcolare la tabella delle frequenze teoriche? tab_teor <- margin.table(tab, 1) %*% t(margin.table(tab, 2))/sum(tab); tab_teor
  3. La somma delle frequenze relative condizionate per riga di x|y deve essere sempre uguale a? uno
  4. Come si definisce la frequenza marginale di I colonna? la somma di tutti i valori disposti sulla Icolonna e suddivisi per riga
  5. Come si definisce la frequenza marginale di I riga? la somma di tutti i valori disposti sulla Iriga e suddivisi per colonna
  6. Come si definisce la contingenza assoluta di I riga I colonna? la differenza tra la freq.cong.ass. Iriga Icolonna e la relativa frequenza teorica
  7. Come si definisce la frequenza teorica di I riga I colonna? il prodotto della fre.marg Iriga per fre.marg Icolonna diviso N
  8. 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 I riga è associata a quella di I colonna; frequenza congiunta relativa= F.co.ass.Iriga Icolonna/Numero totale osservazioni
  9. Che cosa s'intende per Associazione? una relazione di causa/effetto fra due caratteri (interdipendenza)
  10. Che cosa s'intende per Connessione? un’analisi di attrazione o repulsione e conseguentemente di dipendenza o indipendenza «stocastica» o distributiva tra due caratteri.
  11. Con quale formula si calcola il coefficiente di Bravais-Pearson? ρ=covXY/sqmX*sqmY
  12. Quale linea di codice di R si implementa per descrivere la tabella delle contingenze assolute? tab_contass<-(tab - tab_teor);tab_contass
  13. Quale linea di codice di R si implementa per descivere la tabella propedeutica al calcolo del chi- quadrato? tab_chi2<- ((tab - tab_teor)^2)/tab_teor; tab_chi Lezione 017
  14. Con quale formula si calcola il Chi-quadrato? la sommatoria per riga e per colonna del prodotto fra le contingenze assolute al quadrato diviso le frequenze teoriche
  15. Con quale formula si calcola il Chi-quadrato normalizzato? rapporto fra il Chi-quadrato e il suo valore massimo
  16. Con quale formula si calcola l'indice di Cramer? radice quadrata del Chi-quadrato normalizzato
  17. 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? 96
  18. 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? 25
  19. Dato un valore dell'indice di Cramer pari a 10 il Chi-quadrato normalizzato è pari a? 100
  1. 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? calcolo impossibile
  2. Con quale formula si calcola la probabilità intersezione di due Eventi E ed F dipendenti P(E∩F)? P(E∩F)=P(F)*P(E|F)
  3. 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,
  4. 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? calcolo impossibile Lezione 021
  5. Con quale formula si calcola la probabilità dell'Evento E condizionato all'Evento F P(E|F)? P(E|F)=P(E∩F)/P(F)
  6. Date la probabilità intersezione di due Eventi E ed F dipendenti pari a 0,19 e la probabilità dell'Evento E condizionato ad F pari a 0,76 la probabilità dell'Evento F è pari a? 0,
  7. Date la probabilità dell'Evento E condizionato ad F pari a 0,76 e la probabilità dell'Evento F è pari a 0,12 la probabilità composta è pari a? 0,
  8. Con quale formula si calcola la probabilità composta di due Eventi E ed F dipendenti P(E∩F)? P(E∩F)=P(E)*P(F|E) Lezione 022
  9. Che cosa s’intende per probabilità a posteriori? la probabilità della causa i-esima condizionata all’evento effetto
  10. Come può essere denominata la statistica bayesiana? statistica delle cause
  11. 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)
  12. Che cosa s’intende per probabilità a priori? la probabilità dell’evento effetto non condizionata a più cause Lezione 023
  13. A che cosa può essere associata la funzione di probabilità per valori discreti? alla frequenza relativa
  14. A quale tipo di frequenze si associa la funzione di probabilità? frequenza relativa
  15. 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? 5,
  16. 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)=1/8 per x=1,2,3,4,5,6,7,
  1. Dato un dominio della x ricompreso tra 0 a 3 (compresi) e i seguenti valori della funzione di probabilità (0.90, 0.07, 0.02, 0.01) quale linea di codice di R si implementa per calcolare la relativa rappresentazione grafica? x <- 0:3; fx <- c(0.90, 0.07, 0.02, 0.01) ; plot(x, fx, type="h")
  2. Dato un dominio della x ricompreso tra 0 a 3 (compresi) e i seguenti valori della funzione di ripartizione (0.90, 0.97, 0.99, 1.00) quale linea di codice di R si implementa per calcolare la relativa rappresentazione grafica? x <- 0:3; Fx <- c(0.90, 0.97, 0.99, 1.00 ); plot(x, Fx, type="h")
  3. 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? 4, Lezione 024
  4. Dati i valori di x (0,1,2,3) e i valori della funzione di probabilità (0.62,0,28,0,06,0,04) quale line di codice di R si implementa per calcolare la funzione di ripartizione e la relativa rappresentazione grafica? x<-c(0,1,2,3);fx<-c(0.62,0.28,0.06,0.04);Fy<-c(0.62,0.90,0.96,1);Fy;plot(y,Fy,type="h")
  5. Quali sono le proprietà caratteristiche della funzione di ripartizione di una v.c. discreta?
    1. P(X≤x) 2. lim x->-∞ P(X≤x)=0 ; lim x->+∞ P(X≤x)=
  6. Quale grafico rappresenta meglio la funzione di ripartizione di una v.c. discreta? grafico a bastoncini
  7. 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,
  8. 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)
  9. 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, come si rappresenta la funzione di ripartizione? F(X)= [0,12 per 0≤x<3] [0,27per 3≤x<4] [0,70 per 4≤x<6] [1,00 per 6≤x<7] Lezione 026
  10. Quando una variabile casuale è definita continua? se assume nel suo dominio un’infinità numerabile di valori in un dato intervallo
  11. Data una v.c. continua Normale con valore atteso μ=2,2 e varianza σ2=1,4 quale funzione si utilizza per calcolare un valore di x=2,1? Quale linea di codice di R si implementa? la funzione di densità della v.c. Normale X ; dnorm(2.1,2.2,1.4)
  12. Come viene definita la probabilità di una v.c. continua in un intervallo ricompreso fra due valori a e b? P(a<X<b) =∫abdx
  13. Simulando 100 numeri casuali dalla normale con media=2 e deviazione standard=0.9 quale linea di codice si implementa per rappresentare il grafico della funzione di densità della relativa v.c. continua in un dominio ricompreso fra -1.7 e 5.5? rnorm(100,2,0.2);curve(dnorm(x,2,0.9),-1.7,5.5) Lezione 027
  1. 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,
  2. Data la v.c. binomiale X con varianza pari a 28 e p=0,26 quante sono le prove indipendenti n (arrotondato)? 146
  3. Dato un numero prove n=15 e una probabilità p=0,19 quale è il valore della P(X <3) 0,
  4. Dati i valori di n=11, p=0,031 quale è il valore di P(X>2)? 0, Lezione 032
  5. Dato lambda=3,3 quali sono le linee di codice di R per calcolare la p(X2) e la p(2<X <3) n<-1000;p<- 0,0033;λ<-n*p;val_att<-λ;var<-λ;dev_std<-sqrt(λ);Ias<-1/sqrt(λ);Icur<-1/ λ
  6. In una poissoniana il valore di lambda è uguale a 12: Quale è la P(X=0)? 6.144212e- 06
  7. Dai i valori di n=2100 e p=0,00012 quale è la distribuzione di probabilità più adatta? Bernoulliana
  8. 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 positiva=>0,5>0; platicurtica =>Sco=0,25-3=-2,
  9. Con quale formula si calcola la funzione di probabilità di una poissoniana? P(X=x)=λx /x! *e-λ Lezione 033
  10. In una v.c Uniforme continua X ricompresa nell'intervallo 20-50 qual'è la P(X>41)? 1/ (50-41)=9/
  11. 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)=45 V(X)=8,
  12. Data la v.c Uniforme continua X con a=10 e b= 25 quali sono le linee di codice di R per calcolare la varianza e la deviazione standard? a<-10;b<-25;var<-(b-a)^2/12; var; dev_std<-sqrt(var);dev_std Lezione 034
  13. Data una v.c. continua Normale X ∼N(12;25) qual'è la P(X <10)? P(X )=1-∅(2/5)
  14. 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, Lezione 035
  15. Nella v.c. continua Normale standardizzata Z quale è il valore atteso e la varianza? Valore atteso=0; Varianza=

Lezione 036

  1. Qual è la notazione che definisce la v.c. t di Student? t= Z/√(S2/n)
  2. Di quante e quali v.c. è composta la t di Student? Due v.c. continue i.i.d.: Normale std e Chi-quadrato
  3. Che cosa significano Z e S^2 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 Lezione 037
  4. Dati i valori di n=27; σ2 =49; s2=44 quale è il valore della v.c. continua X Chi-quadrato empirica? 23,
  5. Dati i valori: N=27; σ2=49; s2 =44 quale è il valore della v.c. Chi-quadrato X? 23,
  6. 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=32; Varianza=
  7. 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)=2g dove g sono i gradi di libertà
  8. Date z2 1, z2 2,......,z2 n la somma di tali v.c. è? una v.c. continua che si distribuisce secondo una Chi-quadrato con( n-1) g.d.l. Lezione 038
  9. 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 numeratore e al denominatore
  10. 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,
  11. Data la v.c. continua F di Fisher X~ F (11,24) quali sono le linee di codice di R per calcolare la varianza e la deviazione standard? df1<-11; df2<-24; var<-2df^2* (df1+df2)/ (df2 -2)^2* (df2 -2) dev<- sqrt(var)
  12. Quali parametri possono essere modellizzati dalla distribuzione di probabilità della v.c. continua F di Fisher X? il rapporto fra due varianze o devianze
  13. Quale è il dominio della v.c.continua F di Fisher X? 0 ; +∞ Lezione 039
  14. Dati i valori: n=100; p=0,10; p(stim)=0,11 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 Normale std con z(empirica) pari a 0,
  1. 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)!=8 ; 1/
  2. Data una v.c. Binomiale con p= 0,8, n=144 e una proporzione campionaria p(stim)=0.83 con quali script di R si calcola la z empirica? n<-144; p<-0.81; p_stim<-0.83; z<-(p_stim- p)/sqrt(p_stim*(1-p)/n);z Lezione 043
  3. Come si distribuisce la varianza campionaria? Secondo una Chi-quadrato con (n-1) gradi di libertà
  4. Se si è estratto un campione con 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)!= ; 1/
  5. Quale è la notazione con cui si esprime la v.c. che modellizza la varianza campionaria? X2=(n-1)*S2/σ Lezione 044
  6. Come si esprime in formula la z(empirica) in una distribuzione campionaria per la differenza fra due medie con varianza nota? z=(X1-X2) √n/σ
  7. In una distribuzione campionaria della differenza fra due medie qual'è la notazione che esprime la statistica test Z? Z=(X2-X1)*√(n2-n1)/σ Lezione 045
  8. Quali sono le proprietà degli stimatori? correttezza o non distorsione, efficienza, consistenza
  9. Come si "legge" la notazione IC(1,22; 1,82)? l'intervallo di confidenza con valore inferiore 1,22 e superiore 1,
  10. Che cosa rappresenta la notazione alfa? livello di significatività
  11. Come si calcola il valore del termine di errore a per la media? a=zα/2 *σ/√n
  12. Come si interpreta l'IC (12; 21) con alfa pari al 5% per la media della popolazione? che solo nel 5% dei campioni estratti la media della popolazione non è contenuta nell'intervallo considerato
  13. Che cosa rappresenta la notazione (1-alfa)? livello di confidenza
  14. La stima puntuale della varianza si trova attraverso l’individuazione: di un singolo valore della varianza della popolazione quando essa è uno stimatore corretto o non distorto
  15. Che cosa si intende per stima puntuale? la stima di un solo valore
  16. Dati due stimatori T1 e T2 quali dei due si dice più efficiente? quello dei due che ha la varianza minore
  1. Quando uno stimatore si dice corretto o non distorto? quando il suo valore atteso è pari a μ per tutti i possibili valori di μ stesso Lezione 046
  2. Quando lo stimatore proporzione campionaria si dice corretto o non distorto? se il suo valore atteso converge con quello della popolazione di riferimento
  3. Che cosa si intende per stimatore della proporzione di una popolazione? una v.c. che assume due valori (stima)
  4. Quale è lo stimatore puntuale corretto della proporzione della popolazione? la proporzione campionaria
  5. Quando lo stimatore della proporzione della popolazione si dice efficiente? quando ha la più bassa varianza
  6. Come si esprime la consistenza asintotica dello stimatore della proporzione della popolazione? quando il limite per n che tende ad infinito della varianza della proporzione campionaria è uguale a 0 Lezione 047
  7. 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=78 (arrotondato)
  8. Quando la varianza campionaria è uno stimatore consistente di quello della popolazione? 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 σ
  9. Quando lo stimatore della varianza della popolazione si dice corretto? se il suo valore atteso coincide con la varianza della popolazione
  10. Quando lo stimatore della varianza della popolazione si dice efficiente? quando ha la varianza più bassa Lezione 048
  11. Quali sono gli estremi dello stimatore intervallare per la media della popolazione con varianza ignota? media campionaria +/- tα/2 * S/√n
  12. Quali sono gli estremi dello stimatore intervallare per la media con varianza nota? X(media camp.)± z1-α/2*σ/√n
  13. Che cosa s’intende per livello di significatività? il valore di probabilità che il ricercatore sceglie a priori normalmente molto basso
  14. Che cosa s’intende per livello di confidenza? il complemento ad uno del livello di significatività
  15. Che cosa si intende per stimatore intervallare di una popolazione? una v.c. che assume un intervallo di valori (stima)
  1. Come si distribuisce lo stimatore intervallare per la varianza della popolazione? secondo una Chi-quadrato con (n-1) gradi di libertà
  2. 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/σ Lezione 054
  3. 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; s 2 =17,41 e s2 2 =12,4 con s2 1 > s2 2 quale è lo stimatore intervallare per il rapporto tra varianze modellato da una v.c. continua F di Fisher X? I.C.(0,75;2,95) Lezione 055
  4. Dati i valori i zcritica=1,96; σ=3 e del termine di errore a=0,11 quale è il valore della numerosità campionaria? 2857
  5. Qual è la notazione con la quale si determina la numerosità campionaria? n= z2α/2*σ2/a dove a è la massima variazione ammissibile
  6. Con quale notazione si determina la numerosità campionaria per la proporzione di una popolazione bernoulliana? n= z2α/2* pstim *(1- pstim )/a
  7. 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=
  8. 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> 30 Lezione 056
  9. Se il valore della v.c tempirica cade all'interno dell'intervallo (+/-) tα/2 qual'è la regola di decisione? si accetta l'ipotesi nulla o di interesse sotto l'ipotesi alternativa
  10. 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 nulla o di interesse sotto l'ipotesi alternativa
  11. Quando si rifiuta l'ipotesi nulla per la media campionaria per piccoli campioni? quando la mediana campionaria è maggiore del termine: mu0 (+/-) tα/2*σ√n Lezione 057
  12. 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 non cade all'interno dell'intervallo -1,96:+1,
  13. Dati i valori di una v.c. continua Normale X: n=12, σ=20; x=1270, μ=1265 quale è lo script di R per calcolare il p-value? p_value<- pnorm((1270-1265)sqrt(12)/
  1. 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 accetta perché 2,14 cade all'interno dell'intervallo -2,576:+2,
  2. Se il p-value è maggiore/minore di α si accetta o si rifiuta l'ipotesi nulla? se il p-value>α si rifiuta e viceversa
  3. Che cosa é il p-value? la probabilità della z empirica che si confronta con alfa scelto a priori Lezione 058
  4. Quando si commettono errori di I e II tipo rispettivamente che cosa accade? che si rifiuta H0 quando si sarebbe dovuto accettare; che si accetta H0 quando si sarebbe dovuto rifiutare
  5. Che cos'è la potenza di un test? la probabilità di rifiutare H0 quando essa è falsa
  6. 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 I tipo con probabilità α Lezione 059
  7. Quando si accetta H0 per un test unilatero dx? quando la zeta empirica campionaria è maggiore della z critica
  8. Qual è la statistica-test per la media della popolazione con varianza nota? z=(media campionaria -media popolazione sotto H0)*√n/σ
  9. Dati i valori di μ=200; z(critica)=1,96; σ=5; n=92; media campionaria=199 quale è il valore della z empirica; si accetta o si rifiuta l'ipotesi che μ<200? z(empirica)=1,92 si accetta l'ipotesi che μ<200 perché 1,92>1, Lezione 060
  10. Dati i valori di μ=200; t(critica)=-1,714; n=18; media campionaria=196; s2 =198 quale è il valore della t empirica; si accetta o si rifiuta l'ipotesi che μ>200? t(empirica)=1,2; si accetta l'ipotesi che μ>200 perché 1,2>1,
  11. Qual è la statistica-test per la media della popolazione con varianza ignota? t=(media campionaria - media popolazione sotto H0)*√n/ s Lezione 061
  12. 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 z(critica)=2, si accetta o si rifiuta l'ipotesi nulla? z(empirica)=0,1234 - si accetta l'ipotesi nulla H
  13. Dato un numero di prove n=48:p=0,025; p(camp)=0,019 quale è il valore della z(empirica) per convergenza in distribuzione (teorema del limite centrale); si accetta o si rifiuta l'ipotesi nulla per un test bilatero con alfa=0,05 t(empirica)=0,267; si accetta H1 perché 0,