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raccolta panieri statistica 2023, Panieri di Statistica

raccolta panieri statistica 2023

Tipologia: Panieri

2022/2023

Caricato il 22/02/2023

damir.gulisano
damir.gulisano 🇮🇹

5

(1)

5 documenti

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bg1
Domanda Risposta
A
A QUANTO CORRISPONDE L'AREA SOTTO LA CURVA NORMALE
TRA Z=0 E Z=1,2:
0,3849
A QUANTO CORRISPONDE L'AREA SOTTO LA CURVA NORMALE
TRA Z=0 E Z=1,4:
0,4192
A QUANTO CORRISPONDE L'AREA SOTTO LA CURVA NORMALE
TRA Z=0,81 E Z=1,94:
0,1828
AD UN VALORE BASSO DI R CORRISPONDE:
IN DIVERSI CASI UN LEGAME DEBOLE TRA I DUE
CARATTERI QUANTITATIVI CONSIDERATI
AD UN VALORE ELEVATO DI R CORRISPONDE:
IN DIVERSI CASI UN EFFETTIVO LEGAME TRA I DUE
CARATTERI QUANTITATIVI CONSIDERATI
AFFINCHÈ UNA V.C X CONTINUA SIA BEN DEFINITÀ OCCORRE
CHE:
ALL'INTERNO DEL RETTANGOLO (BOX PLOT) SONO
CONTENUTE:
IL 50% DELLE OSSERVAZIONI
AUMENTANDO IL LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ: AUMENTA LA POTENZA DEL TEST
B
C
CALCOLA IL RANGE DELLE SEGUENTI OSSERVAZIONI RELATIVE
AGLI ERRORI COMPIUTI DA OGNI ALUNNO NEL TEST CON 30
DOMANDE: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,2)
12
CALCOLA IL RANGE DELLE SEGUENTI OSSERVAZIONI RELATIVE
AGLI ERRORI COMPIUTI DA OGNI ALUNNO NEL TEST CON 30
DOMANDE: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,29)
29
CALCOLA IL RANGE PARZIALE DELLE SEGUENTI OSSERVAZIONI
RELATIVE AGLI ERRORI COMPIUTI DA OGNI ALUNNO NEL TEST
CON 30 DOMANDE: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,29)
12
CALCOLA IL RANGE PARZIALE DELLE SEGUENTI OSSERVAZIONI
RELATIVE AGLI ERRORI COMPIUTI DA OGNI ALUNNO NEL TEST
CON 30 DOMANDE: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,21,0,0,0,0,1,29)
7
CALCOLARE LA MEDIA GEOMETRIA RELATIVA
ALL'ANDAMENTO DEI PREZZI DI UN DATO PRODOTTO:
1,103
1,031
0,939
1,097:
1,04
CALCOLARE LA MEDIANA DELLA SEGUENTE SERIE DI VOTI: 19,
20, 22,18, 26, 30, 28:
22
CALCOLARE LA MEDIANA DELLA SEGUENTE SERIE: -2, -3, -5, 0,
1, 4, 7:
0
CALCOLARE LA VARIANZA DEI SEGUENTI NUMERI:
12,6,7,3,15,10,18,5:
23,75
CALCOLARE LO SCARTO QUADRATICO MEDIO DEI SEGUENTI
NUMERI: 12,6,7,3,15,10,18,5:
4,87
CHE COSA È L'UNITÀ STATITISTICA:
L'UNITA ELEMENTARE OGGETTO DI OSSERVAZIONE E DI
STUDIO
COME VIENE CLASSIFICATO L'ORTOGRAMMA: SIA A NASTRO SIA A COLONNE
CON IL METODO DEI MINIMI QUADRATI:
SI MINIMIZZA LA SOMMA DEI QUADRATI DEGLI SCARTI
TRA VALORI OSSERVATI E VALORI TEORICI
CON RIFERIMENTO ALLA DOMANDA 4 LA MEDIANA: 61,52
CON UN COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE PARI A R= +0,8, I
VALORI DI UNA VARIABILE:
CRESCONO AL CRESCERE DEI VALORI DELL’ALTRA
CON UN COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE PARI A R= -0,5, I
VALORI DI UNA VARIABILE:
TENDONO A CRESCERE AL DECRESCERE DEI VALORI
DELL’ALTRA, MA IN MANIERA BLANDA
STATISTICA
pf3
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pf5
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pfa
pfd
pfe
pff
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pf14
pf15
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Scarica raccolta panieri statistica 2023 e più Panieri in PDF di Statistica solo su Docsity!

Domanda Risposta A A QUANTO CORRISPONDE L'AREA SOTTO LA CURVA NORMALE TRA Z=0 E Z=1,2:

A QUANTO CORRISPONDE L'AREA SOTTO LA CURVA NORMALE

TRA Z=0 E Z=1,4:

A QUANTO CORRISPONDE L'AREA SOTTO LA CURVA NORMALE

TRA Z=0,81 E Z=1,94:

AD UN VALORE BASSO DI R CORRISPONDE:

IN DIVERSI CASI UN LEGAME DEBOLE TRA I DUE

CARATTERI QUANTITATIVI CONSIDERATI

AD UN VALORE ELEVATO DI R CORRISPONDE:

IN DIVERSI CASI UN EFFETTIVO LEGAME TRA I DUE

CARATTERI QUANTITATIVI CONSIDERATI

AFFINCHÈ UNA V.C X CONTINUA SIA BEN DEFINITÀ OCCORRE

CHE:

ALL'INTERNO DEL RETTANGOLO (BOX PLOT) SONO

CONTENUTE:

IL 50% DELLE OSSERVAZIONI

AUMENTANDO IL LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ: AUMENTA LA POTENZA DEL TEST

B

C

CALCOLA IL RANGE DELLE SEGUENTI OSSERVAZIONI RELATIVE

AGLI ERRORI COMPIUTI DA OGNI ALUNNO NEL TEST CON 30

DOMANDE: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,2)

CALCOLA IL RANGE DELLE SEGUENTI OSSERVAZIONI RELATIVE

AGLI ERRORI COMPIUTI DA OGNI ALUNNO NEL TEST CON 30

DOMANDE: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,29)

CALCOLA IL RANGE PARZIALE DELLE SEGUENTI OSSERVAZIONI

RELATIVE AGLI ERRORI COMPIUTI DA OGNI ALUNNO NEL TEST

CON 30 DOMANDE: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,29)

CALCOLA IL RANGE PARZIALE DELLE SEGUENTI OSSERVAZIONI

RELATIVE AGLI ERRORI COMPIUTI DA OGNI ALUNNO NEL TEST

CON 30 DOMANDE: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,21,0,0,0,0,1,29)

CALCOLARE LA MEDIA GEOMETRIA RELATIVA

ALL'ANDAMENTO DEI PREZZI DI UN DATO PRODOTTO:

CALCOLARE LA MEDIANA DELLA SEGUENTE SERIE DI VOTI: 19,

CALCOLARE LA MEDIANA DELLA SEGUENTE SERIE: -2, -3, -5, 0,

CALCOLARE LA VARIANZA DEI SEGUENTI NUMERI:

CALCOLARE LO SCARTO QUADRATICO MEDIO DEI SEGUENTI

NUMERI: 12,6,7,3,15,10,18,5:

CHE COSA È L'UNITÀ STATITISTICA:

L'UNITA ELEMENTARE OGGETTO DI OSSERVAZIONE E DI

STUDIO

COME VIENE CLASSIFICATO L'ORTOGRAMMA: SIA A NASTRO SIA A COLONNE

CON IL METODO DEI MINIMI QUADRATI:

SI MINIMIZZA LA SOMMA DEI QUADRATI DEGLI SCARTI

TRA VALORI OSSERVATI E VALORI TEORICI

CON RIFERIMENTO ALLA DOMANDA 4 LA MEDIANA: 61,

CON UN COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE PARI A R= +0,8, I

VALORI DI UNA VARIABILE:

CRESCONO AL CRESCERE DEI VALORI DELL’ALTRA

CON UN COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE PARI A R= -0,5, I

VALORI DI UNA VARIABILE:

TENDONO A CRESCERE AL DECRESCERE DEI VALORI

DELL’ALTRA, MA IN MANIERA BLANDA

STATISTICA

CON UN COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE PARI A R= -0,8, I

VALORI DI UNA VARIABILE:

CRESCONO AL DECRESCERE DEI VALORI DELL’ALTRA

CON UN COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE PARI A R= -0,9, I

VALORI DI UNA VARIABILE:

CRESCONO AL DECRESCERE DEI VALORI DELL’ALTRA

CONOSCENDO LA DEVIANZA, LO SCARTO QUADRATICO MEDIO

SI RICAVA CALCOLANDO:

LA RADICE QUADRATA DEL RAPPORTO TRA DEVIANZA E

NUMEROSITÀ DEL COLLETTIVO

CONSIDERA IL SEGUENTE INSIEME DI OSSERVAZIONI (2; 14; 13;

15; 6; 1), LA MEDIA ARITMETICA È PARI A:

CONSIDERA IL SEGUENTE INSIEME DI OSSERVAZIONI (2; 14; 13;

15; 6; 1), LA MEDIA GEOMETRICA È PARI A:

CONSIDERA IL SEGUENTE INSIEME DI OSSERVAZIONI (2; 14; 13;

15; 6; 1), LA MEDIANA È PARI A:

CONSIDERA IL SEGUENTE INSIEME DI OSSERVAZIONI (2; 14; 13;

15; 6; 1;1), LA MODA È PARI A:

CONSIDERA IL SEGUENTE INSIEME DI OSSERVAZIONI (2; 2; 2;

14; 13; 15; 6; 1;1), IL VALORE CENTRALE È PARI A:

CONSIDERA IL SEGUENTE INSIEME DI OSSERVAZIONI (-2; -2; -2;

-14; -13; -15; -6; -1;-1), IL VALORE MASSIMO È PARI A:

CONSIDERA IL SEGUENTE INSIEME DI OSSERVAZIONI (2; 2; 2;

14; 13; 15; 6; 1;1), LA MODA È PARI A:

CONSIDERA LA RELAZIONE CAUSA-EFFETTO Y = -F(X), CALCOLA

LA Y SAPENDO CHE F(X) = -10 ED INDICA IL TIPO DI RELAZIONE:

Y = 10; LA RELAZIONE È LINEARE

CONSIDERA LA RELAZIONE CAUSA-EFFETTO Y=-F(X)2, CALCOLA

LA Y SAPENDO CHE F(X)=-10 ED INDICA IL TIPO DI RELAZIONE:

Y = 100; LA RELAZIONE È NON LINEARE

CONSIDERIAMO I SEGUENTI DATI:

CLASSI FREQUENZE

CALCOLARE LA MEDIA ARITMETICA:

CONSIDERIAMO LA RELAZIONE Y=F(X), DOVE X È

RAPPRESENTATO DALL’INFLAZIONE ED Y SONO I TASSI DI

INTERESSE NELL’EURO AREA:

X È LA VARIABILE INDIPENDENTE

CONSIDERIAMO LA SEGUENTE SERIE STORICA DI VALORI

CONTIGUI (2,2,3,5,3,4,6,7), QUANTE MEDIE MOBILI DI PESATE

DI ORDINE TRE SI POSSONO CALCOLARE:

CONSIDERIAMO LA SEGUENTE SERIE STORICA DI VALORI

CONTIGUI (3,5,3,4,6,7), CALCOLA LA PRIMA MEDIA MOBILE DI

ORDINE CINQUE CALCOLABILE IN TEMPO REALE:

CONSIDERIAMO LA SEGUENTE SERIE STORICA DI VALORI

CONTIGUI (3,5,3,4,6,7), CALCOLA LA PRIMA MEDIA MOBILE DI

ORDINE TRE CALCOLABILE IN TEMPO REALE:

CONSIDERIAMO LA SEGUENTE SERIE STORICA DI VALORI

CONTIGUI (3,5,3,4,6,7), QUANTE MEDIE MOBILI DI ORDINE

CINQUE SI POSSONO CALCOLARE:

CONSIDERIAMO LA SEGUENTE SERIE STORICA DI VALORI

CONTIGUI (3,5,3,4,6,7), QUANTE MEDIE MOBILI DI ORDINE TRE

SI POSSONO CALCOLARE:

CONSIDERIAMO LA SEGUENTE SERIE STORICA DI VALORI

CONTIGUI (3,5,3,4,6,7,0), QUANTE MEDIE MOBILI DI ORDINE

TRE SI POSSONO CALCOLARE:

COSA INDICA IL LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ:

LA PROBABILITÀ MASSIMA CON CUI ACCETTIAMO DI

RISCHIARE L'ERRORE DI PRIMA SPECIE

DATE LE VARIABILI: X(VELOCITÀ KM/H): 60, 80, 100,120,

Y(CONSUMO IN QUINTA KM/LITRO): 29.8, 24.2, 20, 18.2, 16,2.

DETERMINARE L'EQUAZIONE DELLA RETTA:

Y^= 39,882-0,1857XI

DATE LE VARIABILI: X(VELOCITÀ KM/H): 60,80,100,120,

Y(CONSUMO IN QUINTA KM/LITRO): 28.8, 24.2,20,18.2,16. LA

CODEVIANZA (X,Y) È:

DATI DUE STIMATORI T1 E T2 DI UNO STESSO PARAMETRO:

SE ENTRAMBI SONO NON DISTORTI, IL CONFRONTO TRA

I DUE STIMATORI IN TERMINI DI EFFICIENZA PUÒ ESSERE

EFFETTUATO SOLO SULLA BASE DELLA VARIANZA

DATI I SEGUENTI EVENTI: A=(1,2,3), B=(2,3,4). DETERMINARE

AᴜB:

AᴜB={1,2,3,4}

DATI I SEGUENTI EVENTI: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C(1,5,9,10).

DETERMINARE A ᴜ B ᴜ C:

AᴜBᴜC={1,3,5,7,9,10}

DATI I SEGUENTI EVENTI: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C(1,5,9,10).

DETERMINARE A∩B:

A∩B={3,5}

DATI I SEGUENTI EVENTI: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C(1,5,9,10).

DETERMINARE A∩B∩C:

A∩B∩C={5}

DATI I SEGUENTI EVENTI: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C(1,5,9,10).

DETERMINARE A∩C:

A∩C={1,5}

DATI I SEGUENTI EVENTI: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C(1,5,9,10).

DETERMINARE B∩C:

B∩C={5,9,10}

DATO UN MAZZO DI 40 CARTE CALCOLARE LA PROBABILITÀ DI

OTTENERE IN DUE ESTRAZIONI CON REIMMISSIONE UN RE

ALLA PRIMA ESTRAZIONE E UNA CARTA DI COPPE ALLA

SECONDA:

DATO UN MAZZO DI 40 CARTE CALCOLARE LA PROBABILITÀ DI

OTTENERE IN DUE ESTRAZIONI CON REIMMISSIONE UN RE E

UN ASSO:

DATO UN MAZZO DI 40 CARTE VIENE ESTRATTA UNA CARTA.

CALCOLARE LA PROBABILITÀ DI OTTENERE UN FANTE O UN RE:

DATO UN MAZZO DI 40 CARTE VIENE ESTRATTA UNA CARTA.

CALCOLARE LA PROBABILITÀ DI OTTENERE UNA FIGURA O UNA

CARTA INFERIORE A 6:

DIECI ADOLESCENTI HANNO OTTENUTO I SEGUENTI IN UNA

PROVA DI ABILITÀ SPAZIALE (2,7,9,2,1,7,5,4,6,2), ESTRAENDO

A CASO UN PUNTEGGIO QUALE È LA PROBABILITÀ DI

OTTENERE UN NUMERO PARI E INFERIORE A 6:

DIECI ADOLESCENTI HANNO OTTENUTO I SEGUENTI IN UNA

PROVA DI ABILITÀ SPAZIALE (2,7,9,2,1,7,5,4,6,2). ESTRAENDO

A CASO DUE PUNTEGGI CON REIMMISSIONE, QUALE È LA

PROBABILITÀ DI OTTENERE ALMENO UN 7 ALLA PRIMA

ESTRAZIONE:

DIECI ADOLESCENTI HANNO OTTENUTO I SEGUENTI IN UNA

PROVA DI ABILITÀ SPAZIALE (2,7,9,2,1,7,5,4,6,2). ESTRAENDO

A CASO DUE PUNTEGGI CON REIMMISSIONE, QUALE È LA

PROBABILITÀ DI OTTENERE DUE PUNTEGGI LA CUI SOMMA SIA

DIECI ADOLESCENTI HANNO OTTENUTO I SEGUENTI IN UNA

PROVA DI ABILITÀ SPAZIALE (2,7,9,2,1,7,5,4,6,2). ESTRAENDO

A CASO UN PUNTEGGIO QUALE È LA PROBABILITÀ DI

OTTENERE UN NUMERO PARI O INFERIORE A 6:

DIRE SE LA SEGUENTE DISTRIBUZIONE È SIMMETRICA:

NON È SIMMETRICA

DIVIDENDO IL NUMERO DELLE MORTI E DELLE NASCITE IN UNA

COMUNITÀ DURANTE UN PERIODO DI TEMPO

RISPETTIVAMENTE PER LA QUANTITÀ DELLA POPOLAZIONE

MEDIA DELLO STESSO PERIODO SI PUÒ OTTENERE:

CORRELAZIONE SPURIA SE L’ANDAMENTO DELLA

POPOLAZIONE NON È CORRELATO COL NUMERO DI

NATI E MORTI

DIVIDENDO IL NUMERO DELLE MORTI IN UNA COMUNITÀ

DURANTE UN PERIODO DI TEMPO E LA QUANTITÀ DELLA

POPOLAZIONE MEDIA DELLO STESSO PERIODO SI OTTIENE:

COEFFICIENTE DI MORTALITÀ

DIVIDENDO IL NUMERO DELLE NASCITE IN UNA COMUNITÀ

DURANTE UN PERIODO DI TEMPO E LA QUANTITÀ DELLA

POPOLAZIONE MEDIA DELLO STESSO PERIODO SI OTTIENE:

COEFFICIENTE DI NATALITÀ

DUE EVENTI NON SONO INDIPENDENTI QUANDO: IL VERIFICARSI DELL’UNO MODIFICA LA PROBABILITÀ

DEL VERIFICARSI DELL’ALTRO

DUE EVENTI SONO INDIPENDENTI QUANDO:

IL VERIFICARSI DELL’UNO NON MODIFICA LA

PROBABILITÀ DI VERIFICARSI DELL’ALTRO

DUE PUNTI C E D, DISTANO 80 KM, UN CORPO SI MUOVE DA C

A D ALLA VELOCITÀ DI 80 KM/H E DA D A C ALLA VELOCITÀ DI

20 KM/H. DETERMINARE LA VELOCITÀ MEDIA DELL'INTERO

TRAGITTO:

32KM/H

DUE VARIABILI SI DICONO PERFETTAMENTE CORRELATE SE:

IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE È PARI A 1 IN

VALORE ASSOLUTO

DUE VARIABILI SONO STOCASTICAMENTE INDIPENDENTI SE:

E

EFFETTUANDO UN TEST DI VERIFICA DELL'IPOTESI DI

INDIPENDENZA SU UNA TABELLA DI CONTINGENZA 5X4, I

GRADI DI LIBERTÀ CORRISPONDONO:

EFFETTUANDO UN TEST DI VERIFICA DELL'IPOTESI DI

INDIPENDENZA SU UNA TABELLA DI CONTINGENZA 5X5, I

GRADI DI LIBERTÀ CORRISPONDONO:

EFFETTUANDO UN TEST DI VERIFICA DELL'IPOTESI DI

INDIPENDENZA SU UNA TABELLA DI CONTINGENZA 6X6, I

GRADI DI LIBERTÀ CORRISPONDONO:

EFFETTUANDO UN TEST DI VERIFICA DELL'IPOTESI DI

INDIPENDENZA SU UNA TABELLA DI CONTINGENZA, I GRADI DI

LIBERTÀ CORRISPONDONO:

(R-1)(C-1)

F

G

H

I

I DATI INFORMATICI SONO UTILIZZABILI PER: LE ANALISI STATISTICHE

I NUMERI INDICE COMPARANO:

LE VARIAZIONI DEI LIVELLI DELLA VARIABILE NEL TEMPO

CON RIFERIMENTO AD UNA BASE

I NUMERI INDICE SONO: RAPPORTI STATISTICI

I NUMERI INDICE SONO: STRUMENTI MATEMATICI

I NUMERI INDICE SONO:

INFERIORI A 100 SE IL LIVELLO TENDE A SCENDERE

RISPETTO ALL’ANNO BASE

I NUMERI INDICE SONO:

SUPERIORI A 100 SE IL LIVELLO DELLA VARIABILE TENDE

A CRESCERE RISPETTO ALL’ANNO BASE

I NUMERI INDICE SONO: ESPLICATIVI DELL’ANDAMENTO DEI LIVELLI DELLA

VARIABILE NEL TEMPO

I SIMBOLI E S SI RIFERISCONO ALLA MEDIA ED ALLO SCARTO

QUADRATICO MEDIO DEL:

CAMPIONE

I SIMBOLI Μ E Σ SI RIFERISCONO ALLA MEDIA ED ALLO SCARTO

QUADRATICO MEDIO DEL:

POPOLAZIONE

I VALORI ATTESI NELLA VARIABILE CASUALE NORMALE SONO: MEDIA; VARIANZA;

IL COEFFICIENTE DI DETERMINAZIONE LINEARE VARIA TRA: 0 <R2<

IL COEFFICIENTE DI VARIAZIONE È DATO DAL RAPPORTO,

ESPRESSO IN TERMINI PERCENTUALI, TRA:

LO SCARTO QUADRATICO MEDIO E MEDIA ARITMETICA

IL E(SSR*) È UGUALE:

IL LANCIO DI UNA MONETÀ È UN ESEMPIO DI: POPOLAZIONE INFINITA

IL MAX Χ2 È UGUALE: N X [MIN (R-1; C-1)]

IL NUMERO DEI CARATTERI IN UNA MATRICE:

NON DIPENDE DALLA NUMEROSITÀ DELLA

POPOLAZIONE

IL NUMERO DI CUORI NEGLI ESSERI VIVENTI ED IL NUMERO DI

BATTITI CARDIACI AL MINUTO POSSONO ENTRAMBI ESSERE

DEFINITI:

IL NUMERO DI BATTITI SOLAMENTE PUÒ ESSERE

DEFINITO VARIABILE

IL NUMERO DI LANCI DI UNA MONETA È UNA: VARIABILE DISCRETA

IL PRIMO QUARTILE:

QUEL VALORE CHE LASCIA ALLA SUA DESTRA IL 75%

DELLE OSSERVAZIONE E ALLA SUA SINISTRA IL 25%

DELLE OSSERVAZIONI

IL RAPPORTO ANNUO TRA TASSO DI INFLAZIONE E

DEFLAZIONE DELL’ANNO X IN UN PAESE DETERMINATO:

NON ESISTE

IL RAPPORTO DI CORRELAZIONE DI PEARSON VARIA: TRA 0 E 1

IL RAPPORTO STATISTICO DI COESISTENZA SI OTTIENE:

MEDIANTE IL RAPPORTO TRA LA FREQUENZA DI UNA

MODALITÀ RISPETTO A QUELLA CORRISPONDENTE DI

UN’ALTRA MODALITÀ

IL RAPPORTO STATISTICO DI COMPOSIZIONE SI OTTIENE:

DIVIDENDO IL VALORE RILEVATO IN UNA DATA

CIRCOSTANZA PER L’ANALOGO VALORE RILEVATO PER

L’INTERA POPOLAZIONE

IL RAPPORTO STATISTICO DI DENSITÀ SI OTTIENE:

MEDIANTE IL RAPPORTO TRA LA DIMENSIONE GLOBALE

DI UN FENOMENO E QUELLA SPAZIALE A CUI ESSO FA

RIFERIMENTO

IL RAPPORTO STATISTICO DI DERIVAZIONE SI OTTIENE:

DIVIDENDO LA MODALITÀ DI UN FENOMENO PER

QUELLA CORRISPONDENTE DI UN ALTRO CHE, SUL

PIANO LOGICO E/O TEMPORALE, NE COSTITUISCE

CAUSA O PRESUPPOSTO LOGICO

IL REDDITO PRO-CAPITE È UNA: VARIABILE CONTINUA

IL SECONDO QUARTILE COINCIDE CON: LA MEDIANA

IL TEOREMA DEL LIMITE CENTRALE:

AFFERMA CHE AL CRESCERE DI N LA FORMA DELLA

DISTRIBUZIONE DELLA MEDIA CAMPIONARIA SI

APPROSSIMA ALLA FORMA NORMALE

IL TIPO DI DATO ELEMENTARE 4.5 È: REALE

IL VALORE ATTESO DELLO STIMATORE B1 È: E(B1)=Β

IL VALORE ATTESO E(B+X) È: (B È UNA COSTANTE REALE): E(B+X)=B+E(X)

IL VALORE ATTESO E(X+Y) È: (X E Y SONO DUE VARIBILI

CASUALI):

E(X+Y)= E(X)+E(Y)

IL VALORE CENTRALE È: LA SEMISOMMA DEI DUE ESTREMI

IL VALORE DELL’ANNO CON NUMERO INDICE PARI A 100

NELLA SERIE STORICA OSSERVATA È:

IL DENOMINATORE NEL CALCOLO DEL NUMERO INDICE

IN BASE AL TEOREMA DI GAUSS MARKOV, GLI STIMATORI DEI

MINIMI QUADRATI:

SONO I PIÙ EFFICIENTI

IN RIFERIMENTO ALLA DOMANDA 1 LA NUMEROSITÀ N È

UGUALE:

IN RIFERIMENTO ALLA TABELLA CHE MOSTRA LA

DECOMPOSIZIONE DELLA DEVIANZA TOTALE, IL RAPPORTO F È

UGUALE:

IN RIFERMENTO ALLA DOMANDA 4 SI CALCOLI L'AMPIEZZA DI

TALE INTERVALLO:

IN UNA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZA SI PUÒ OTTENERE: PIÙ DI UNA MODA

IN UNA DISTRIBUZIONE STATISTICA, LA SOMMA DELLE

FREQUENZE RELATIVE:

È SEMPRE UGUALE A 1

IN UNA SCUOLA SUPERIORE 70 RAGAZZI SONO ISCRITTI AD UN

CORSO DI INFORMATICA SPECIALISTICO. ALL’INIZIO DEL CORSO

AI 70 ALUNNI VIENE SOMMINISTRATO UN TEST ATTITUDINALE

PER L’INFORMATICA CHE FORNISCE PUNTEGGI IN TERMINI DI

RISPOSTE CORRETTE (DA 1 A 40). ALLA FINE DEL CORSO SI

VALUTA L’APPRENDIMENTO DELL’INFORMATICA PER OGNI

RAGAZZO CON UN TEST DI PROFITTO (DA 0 A 100). VIENE

UTILIZZATO IL PUNTEGGIO AL TEST ATTITUDINALE PER

PREVEDERE IL LIVELLO DI APPRENDIMENTO

DELL’INFORMATICA RAGGIUNTO A FINE CORSO, E SI

OTTENGONO I SEGUENTI RISULTATI: Y’=15+2X: R2=0,74;

SE=3,5. INDICARE DI QUANTI PUNTI È L’ERRORE MEDIO DI

PREVISIONE:

IN UNA SCUOLA SUPERIORE 70 RAGAZZI SONO ISCRITTI AD UN

CORSO DI INFORMATICA SPECIALISTICO. ALL’INIZIO DEL CORSO

AI 70 ALUNNI VIENE SOMMINISTRATO UN TEST ATTITUDINALE

PER L’INFORMATICA CHE FORNISCE PUNTEGGI IN TERMINI DI

RISPOSTE CORRETTE (DA 1 A 40). ALLA FINE DEL CORSO SI

VALUTA L’APPRENDIMENTO DELL’INFORMATICA PER OGNI

RAGAZZO CON UN TEST DI PROFITTO (DA 0 A 100). VIENE

UTILIZZATO IL PUNTEGGIO AL TEST ATTITUDINALE PER

PREVEDERE IL LIVELLO DI APPRENDIMENTO

DELL’INFORMATICA RAGGIUNTO A FINE CORSO, E SI

OTTENGONO I SEGUENTI RISULTATI: Y’=15+3X: R2=0,74;

SE=3,5. INDICARE PER OGNI RISPOSTA CORRETTA AL TEST

ATTITUDINALE DI QUANTI PUNTI AUMENTA IL PUNTEGGIO AL

TEST DI PROFITTO E COME SI CHIAMA QUESTO PARAMETRO:

3, COEFFICIENTE DI REGRESSIONE

IN UNA SCUOLA SUPERIORE 70 RAGAZZI SONO ISCRITTI AD UN

CORSO DI INGLESE SPECIALISTICO. ALL’INIZIO DEL CORSO AI 70

ALUNNI VIENE SOMMINISTRATO UN TEST ATTITUDINALE PER

L’INGLESE CHE FORNISCE PUNTEGGI IN TERMINI DI RISPOSTE

CORRETTE (DA 1 A 40). ALLA FINE DEL CORSO SI VALUTA

L’APPRENDIMENTO DELL’INGLESE PER OGNI RAGAZZO CON

UN TEST DI PROFITTO (DA 0 A 100). VIENE UTILIZZATO IL

PUNTEGGIO AL TEST ATTITUDINALE PER PREVEDERE IL LIVELLO

DI APPRENDIMENTO DELL’INGLESE RAGGIUNTO A FINE

CORSO, E SI OTTENGONO I SEGUENTI RISULTATI: Y’=10+2X:

R2=0,64; SE=2,5. INDICARE QUALE È LA VARIABILE

INDIPENDENTE:

ATTITUDINE ALL’INGLESE

IN UNA SCUOLA SUPERIORE 70 RAGAZZI SONO ISCRITTI AD UN

CORSO DI INGLESE SPECIALISTICO. ALL’INIZIO DEL CORSO AI 70

ALUNNI VIENE SOMMINISTRATO UN TEST ATTITUDINALE PER

L’INGLESE CHE FORNISCE PUNTEGGI IN TERMINI DI RISPOSTE

CORRETTE (DA 1 A 40). ALLA FINE DEL CORSO SI VALUTA

L’APPRENDIMENTO DELL’INGLESE PER OGNI RAGAZZO CON

UN TEST DI PROFITTO (DA 0 A 100). VIENE UTILIZZATO IL

PUNTEGGIO AL TEST ATTITUDINALE PER PREVEDERE IL LIVELLO

DI APPRENDIMENTO DELL’INGLESE RAGGIUNTO A FINE

CORSO, E SI OTTENGONO I SEGUENTI RISULTATI: Y’=10+2X:

R2=0,64; SE=2,5. INDICARE QUALE PUNTEGGIO DOVREBBE

OTTENERE AL TEST DI PROFITTO UN RAGAZZO CHE SBAGLIA

TUTTE LE DOMANDE AL TEST ATTITUDINALE:

LA CURTOSI RAPPRESENTA:

IL GRADO DI SCHIACCIAMENTO DI UNA DISTRIBUZIONE

INTORNO AL SUO CENTRO DI GRAVITÀ E RISPETTO ALLA

CURVA NORMALE

LA CURVA NORMALE A DIFFERENZA DELLE ALTRE CURVE È:

DEFINITA DA UN’EQUAZIONE PARTICOLARE CHE

PERMETTE DI CALCOLARE, DATA UN’ORDINATA,

PORZIONI DI AREA SOTTESE ALLA CURVA STESSA

LA CURVA NORMALE È CARATTERIZZATA DA:

ESSERE DEFINITA DA UN’EQUAZIONE PARTICOLARE CHE

PERMETTE DI CALCOLARE, DATA UN’ORDINATA,

PORZIONI DI AREA SOTTESE ALLA CURVA STESSA

LA CURVA NORMALE STANDARDIZZATA È CARATTERIZZATA

DAL FATTO DI AVERE:

MEDIA =0 E DEVIAZIONE STANDARD=

LA CURVA NORMALE STANDARDIZZATA È CARATTERIZZATA

DAL FATTO DI AVERE:

I PUNTEGGI SONO ESPRESSI IN PUNTI Z

LA DEFLAZIONE È: ESPRESSA IN PERCENTUALE

LA DEFLAZIONE SI CALCOLA CON: I TASSI DI VARIAZIONE

LA DEVIANZA DI REGRESSIONE MISURA:

QUANTA PARTE DELLA VARIABILITÀ DELLA Y È SPIEGATA

DALLA RELAZIONE LINEARE

LA DEVIANZA È:

LA SOMMA DEGLI SCARTI DALLA MEDIA ARITMETICA AL

QUADRATO

LA DEVIAZIONE STANDARD PUÒ ASSUMERE VALORI: SOLO POSITIVI

LA DIFFERENZA INTERQUARTILE È DATA DALLA: TRA TERZO E PRIMO QUARTILE

LA DISTIBUZIONE NORMALE È: E' SIMMETRICA RISPETTO AL VALOR MEDIO

LA DISTRIBUZIONE BINOMIALE:

PUÒ ESSERE UTILIZZATA PER DESCRIVERE CASI IN CUI

GLI ESITI POSSIBILI DI UNA PROVA SONO SOLO DUE

LA DISTRIBUZIONE DELLA NORMALE STANDARDIZZATA: HA MEDIA UGUALE A 0 E VARIANZA UGUALE 1

LA DISTRIBUZIONE DI DICE LEPTOCURTICA SE: E' PIÙ APPUNTITA RISPETTO ALLA NORMALE

LA DISTRIBUZIONE DI DICE PLATICURTICA SE: E' PIÙ SCHIACCIATA RISPETTO ALLA NORMALE

LA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZA È:

IL CALCOLO DELLE FREQUENZE PER CIASCUN VALORE O

CATEGORIA DELLA VARIABILE

LA DISTRIBUZIONE DI PROBABILITÀ DI Z È COSTRUITA:

E’ UNA FUNZIONE TEORICA ESPRESSA CON REGOLE

MATEMATICHE RELATIVE A UN INSIEME INFINITO DI

DATI

LA FORMULA PER CALCOLARE IL NUMERO INDICE TRA L’ANNO

T E T-1 PER LA VARIABILE X IN EXCEL È PRECEDUTA DA:

IL SEGNO EGUALE

LA FREQUENZA ASSOLUTA È:

IL NUMERO DELLE VOLTE NI IN CUI LA MODALITÀ XI È

STATA OSSERVATA

LA FREQUENZA CUMULATA: PUÒ ESSERE UGUALE ALLA RELATIVA

LA FREQUENZA RELATIVA È UGUALE: NI/N

LA FUNZIONE DI DENSITÀ DI PROBABILITÀ DELLA

DISTRIBUZIONE NORMALE È ASINTOTICA DI X VERSO -∞ E +∞,

CIOÈ:

SI AVVICINA ALL’ASSE DELLE ASCISSE SENZA MAI

TOCCARLA

LA FUNZIONE DI RIPARTIZIONE DI UNA VARIABILE CASUALE

DISCRETA:

E' UNA FUNZIONI A GRADINI NON DECRESCENTE

LA FUNZIONE DI RIPARTIZIONE DI UNA VARIABILE CASUALE X A

VALORI REALI È:

LA FUNZIONE CHE ASSOCIA A CIASCUN VALORE X LA

PROBABILITÀ DELL‘EVENTO “LA VARIABILE CASUALE X

ASSUME VALORI MINORI O UGUALI AD X”

LA FUNZIONE DI RIPARTIZIONE DI UNA VARIABILE CASUALE:

ESPRIME LA PROBABILITÀ CHE LA VARIABILE CASUALE

ASSUMA VALORI INFERIORI O UGUALI AD UN VALORE

FISSATO

LA FUNZIONE F(X) RAGGIUNGE IL SUO PUNTO PIÙ ALTO IN

CORRISPONDENZA DI:

XI = MEDIA

LA FUNZIONE STIMATORE DEL PARAMETRO DOVREBBE

ESSERE:

CENTRATA, CONSISTENTE, EFFICIENTE

LA FUNZIONE TENDENZA IN EXCEL SERVE PER: CALCOLARE IL VALORE DI UNA FUNZIONE STIMATA

LA FUNZIONE TENDENZA IN EXCEL SERVE PER: PREVEDERE LE SERIE STORICHE

LA FUNZIONE TENDENZA IN EXCEL SERVE PER:

PREVEDERE IL VALORE AL TEMPO T IN UNA FUNZIONE

STIMATA Y*

LA FUNZIONE TENDENZA IN EXCEL SERVE PER:

CALCOLARE IL VALORE STIMATO AL TEMPO T IN

RELAZIONE AD UNA FUNZIONE DI REGRESSIONE Y*

LA MATRICE DEI DATI È COMPOSTA: DA N VETTORI

LA MATRICE DEI DATI È COSTITUITA DA:

IL NUMERO DI COLONNE DIPENDE DAI CARATTERI

OSSERVATI

LA MEDIA ARMONICA È PARTICOLARMENTE USATA: QUANDO SI MEDIANO RAPPORTI DI TEMPO

LA MEDIA ARMONICA È: IL RECIPROCO DELLA MEDIA ARITMETICA DEI RECIPROCI

DEI TERMINI

LA MEDIA DELLA DISTRIBUZIONE DELLA MEDIA CAMPIONARIA: COINCIDE CON LA MEDIA DELLA POPOLAZIONE

LA MEDIA GEOMETRICA È PARTICOLARMENTE USATA:

QUANDO I DIVERSI VALORI VENGONO PER LORO

NATURA MOLTIPLICATI

LA MEDIA GEOMETRICA È UGUALE: ALLA RADICE N-ESIMA DEL PRODOTTO DEI TERMINI

LA MEDIA MOBILE DI ORDINE 3 PERMETTE DI: ELIMINARE VALORI ANOMALI

LA MEDIA MOBILE DI ORDINE 3 PERMETTE DI: EFFETTUARE LO SMOOTHING DELLE SERIE STORICHE

LA MEDIA MOBILE DI ORDINE 5 PERMETTE DI: ELIMINARE VALORI ERRATICI

LA MEDIA MOBILE DI ORDINE N CONSISTE:

IN UNA SERIE DI MEDIE ARITMETICHE CALCOLATE SU N

PERIODI CONTIGUI.

LA MEDIA MOBILE È: LA SOMMA PONDERATA DEI VALORI DELLA SERIE

STORICA

LA MEDIA: E' SENSIBILE AI VALORI ESTREMI

LA MEDIANA È:

LA CATEGORIA O IL PUNTEGGIO AL DI SOPRA E AL DI

SOTTO DEL QUALE CADE UN UGUAL NUMERO DI CASI

LA MODA È UN: INDICE DI TENDENZA CENTRALE

LA MUTABILE È: UN CARATTERE QUALITATIVO

LA MUTABILITÀ È:

L'ATTITUDINE DI UN FENOMENO QUALITATIVO AD

ASSUMERE DIFFERENTE MODALITÀ

LA NEGAZIONE LOGICA DELL’OPERANDO A=0 È: 1

LA POPOLAZIONE È FINITA:

QUANDO È DETERMINABILE IL NUMERO DI UNITÀ CHE

COMPONGONO

LA POPOLAZIONE È:

L’ UNIVERSO DI ELEMENTI CHE FORMA L’ OGGETTO DI

UNO STUDIO STATISTICO

LA POTENZA DEL TEST È:

LA PROBABILITÀ DI RIGETTARE L'IPOTESI NULLA

QUANDO È GIUSTO FARLO

LA PROBABILITÀ CHE SI VERIFICHI UN EVENTO PUÒ ASSUMERE

VALORI

TRA 0 ED 1

LA PROBABILITÀ DEL VERIFICARSI DI DUE EVENTI CHE SI

ESCLUDONO A VICENDA È DATA DAL:

SOMMA DELLE PROBABILITÀ DEL VERIFICARSI DI

CIASCUNO DEI DUE EVENTI

LA PROBABILITÀ DELL'UNIONE DI DUE EVENTI A E B NON

INCOMPATIBILI:

P(AᴜB)= P(A)+P(B)-P(A∩B)

LA PROPORZIONE DI VARIANZA COMUNE A X E Y È ESPRESSA

DA R2XY CHE È DENOMINATO:

COEFFICIENTE DI DETERMINAZIONE

LA PROPORZIONE DI VARIANZA COMUNE A X E Y È ESPRESSA

DA R2XY CHE ESPRIME:

LA VARIANZA SPIEGATA

LA PROPRIETÀ DI MONOTONICITÀ DEGLI INDICI DI TENDENZA

CENTRALE:

E' BASATA SULLA COMPARAZIONE TRA LE VARIABILI ED I

RISPETTIVI INDICI DI POSIZIONE

LA PROPRIETÀ LINEARE DEGLI INDICI DI TENDENZA CENTRALE: E' DIVERSA DA QUELLA MOLTIPLICATIVA

LA PROPRIETÀ LINEARE DEGLI INDICI DI TENDENZA CENTRALE:

E' BASATA SULLA RELAZIONE DI LINEARITÀ TRA LE

VARIABILI ED I RISPETTIVI INDICI DI POSIZIONE

LA PROPRIETÀ LINEARE DEGLI INDICI DI TENDENZA CENTRALE: PERMETTE CAMBIAMENTI DI SCALA NELL INDICE

LA PROPRIETÀ LINEARE DEGLI INDICI DI TENDENZA CENTRALE:

E BASATA SULLA RELAZIONE DI LINEARITÀ TRA LE

VARIABILI ED I RISPETTIVI INDICI DI POSIZIONE

LA PROPRIETÀ MOLTIPLICATIVA DEGLI INDICI DI TENDENZA

CENTRALE:

PERMETTE CAMBIAMENTI DI SCALA NELL'INDICE

LA STATISTICA È SINONIMO DI: SCIENZE STATISTICHE

LA STATISTICA INDUTTIVA: FA INFERENZA

LA STATISTICA PERMETTE DI RAGIONARE: FACENDO DEDUZIONI ED INDUZIONI

LA STIMA DEL CAMPIONE È: UN CONCETTO DIVERSO DA QUELLO DI STIMATORE

LA STIMA DEL PARAMETRO È: UN CONCETTO DIVERSO DA QUELLO DI STIMATORE

LA STIMA DEL PARAMETRO NEL CAMPIONE È:

NON È OPPORTUNO DEFINIRE LA STIMA DEL

PARAMETRO NEL CAMPIONE, MA NELLA POPOLAZIONE

LA STIMA DEL PARAMETRO NELLA POPOLAZIONE È: CALCOLATA ATTRAVERSO I DATI CAMPIONARI

LA STIMA DEL PARAMETRO NELLA POPOLAZIONE È:

RELATIVA AI VALORI CHE PUÒ ASSUMERE LO

STIMATORE

LA VAR (AX+B) È: A E B SONO DUE COSTANTI REALI: VAR (AX+B)=A²VAR (X)

LA VARIABILE CASUALE CHI-QUADRATO: NON PUÒ ASSUMERE VALORI NEGATIVI

LA VARIABILE CASUALE F DI FISHER-SNEDECOR: HA VALORE ATTESO E(F)= M/(M-2)

LA VARIABILE CASUALE T DI STUDENT:

AL TENDERE DI N ALL'INFINITO LA V.C T DI STUDENT

TENDE ALLA NORMALE STANDARDIZZATA

LA VARIABILE CASUALE UNIFORME DISCRETA:

E' TALE CHE OGNI SUA REALIZZAZIONE È

EQUIPROBABILE

LA VARIANZA DEL CAMPIONE È:

CALCOLATA CON I DATI DEL CAMPIONE

RAPPRESENTATIVO DELLA POPOLAZIONE

LA VARIANZA DELLO STIMATORE B1 È:

LA VARIANZA FORNISCE:

LA MISURA SINTETICA DI QUANTO LE UNITÀ

DIFFERISCONO DALLA MEDIA ARITMETICA

LA VARIANZA SI CALCOLA: PER POPOLAZIONI E CAMPIONI

LA VARIAZIONE CONGIUNTURALE RIGUARDA IN STATISTICA-

ECONOMICA IL CONFRONTO CON:

IL MESE PRECEDENTE

LA VARIAZIONE TENDENZIALE RIGUARDA IN STATISTICA-

ECONOMICA IL CONFRONTO CON:

L’ANNO PRECEDENTE

LA VERIFICA DELLE IPOTESI:

CONSISTE NEL FORMULARE, SULLA BASE DI DATI

CAMPIONARI, UN GIUDIZIO CHE INDUCA AD ACCETTARE

O RIFIUTARE L'IPOTESI NULLA, CON UN PREFISSATO

LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ

LA VERIFICA DELL'IPOTESI DI INDIPENDENZA MIRA A

VERIFICARE:

L'INDIPENDENZA STOCASTICA

L'AMPIEZZA A DELL'INTERVALLO DI CONFIDENZA PER :

L'AMPIEZZA DELLA CLASSE È: LA DIFFERENZA TRA ESTREMO SUPERIORE E ESTREMO

INFERIORE DELLA CLASSE

L'AMPIEZZA DELL'INTERVALLO DI CONFIDENZA PER UNA

PROPORZIONE È:

A = 2zα/2ơp L'AMPIEZZA DELL'INTERVALLO È TANTA PIÙ ELAVATA QUANTO PIÙ:

N È PICCOLO

L'ASIMMETRIA DI UNA DISTRIBUZIONE DENOTA CHE:

I VALORI DEL CARATTERI SONO DISTRIBUTI CON

FREQUENZE DIFFERENTI ATTORNO AL SUO VALORE

CENTRALE

L'ASIMMETRIA DI UNA DISTRIBUZIONE PUÒ ESSERE: NULLA, POSITIVA E NEGATIVA

LE DENSITÀ DI FREQUENZA DI UN ISTOGRAMMA:

SI OTTENGONO DAL RAPPORTO TRA LA FREQUENZA DI

UNA CLASSE E L'AMPIEZZA DELLA CLASSE MEDESIMA

LE FASI DI UNA INDAGINE STATISTICA SI CONVIENE SIANO LE

SEGUENTI:

DEFINIZIONE DEGLI OBIETTIVI DELLA RICERCA;

RILEVAZIONE DEI DATI; ELABORAZIONE

METODOLOGICA; PRESENTAZIONE ED

INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI; UTILIZZAZIONE DEI

RISULTATI RAGGIUNTI.

LE FREQUENZE PERCENTUALI DI UNA DISTRIBUZIONE SI

CALCOLANO FACENDO:

IL RAPPORTO TRA CIASCUNA FREQUENZA ED IL TOTALE

DELLE FREQUENZE E MOLTIPLICANDO PER 100 IL

RISULTATO

LE IPOTESI STATISTICHE:

SI TRATTA DUE IPOTESI ALTERNATIVE COMPLEMENTARI

E LOGICAMENTE ESCLUDENTISI

LE MATRICI SONO COMPOSTE DA:

N RIGHE E K COLONNE, CON K CHE PUÒ ESSERE EGUALE

O DIVERSO DA N

LE MISURE DI POSIZIONE HANNO L’OBIETTIVO DI:

SINTETIZZARE IN UN SINGOLO VALORE NUMERICO

L’INTERA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZA PER

EFFETTUARE CONFRONTI NEL TEMPO, NELLO SPAZIO O

TRA CIRCOSTANZE DIFFERENTI

L'INDICE CHI-QUADRATO DI PEARSON (Χ2) : DIPENDE DALLA DIMENSIONE DEL COLLETTIVO

L'INDICE DI ASIMMETRIA SKEWNESS DI PEARSON È

CALCOLATO:

COME DIFFERENZA TRA LA MEDIA ARITMETICA E LA

MODA DIVISA LA DEVIAZIONE STANDARD

L'INDICE DI CONNESSIONE DI CRAMER VARIA: TRA ZERO E UNO

L'INDICE DI CONTINGENZA QUADRATICA MEDIO Φ2È UGUALE: Χ²/N

L'INDIPENDENZA IN MEDIA: NON È UN CONCETTO SIMMETRICO

L'INFLAZIONE È: L AUMENTO DEI PREZZI

L'IPOTESI DI INDIPENDENZA STABILISCE CHE:

L'IPOTESI PARAMETRICA RIGUARDA:

I PARAMETRI CARATTERISTICI DI UNA PARTICOLARE

DISTRIBUZIONE DI CUI SI CONOSCE LA FORMA

ANALITICA

LO SCOSTAMENTO QUADRATICO MEDIO RIGUARDA:

LA MEDIA DEGLI SCARTI AL QUADRATO TRA I DATI E LA

M

LO SCOSTAMENTO SEMPLICE MEDIO RIGUARDA:

LO SCOSTAMENTO DI OGNI VALORE DELLA

DISTRIBUZIONE DALLA MEDIA, PRESO IN VALORE

ASSOLUTO

LO STIMATORE DI UN PARAMETRO: È UNA VARIABILE CASUALE

LO STIMATORE VARIANZA CAMPIONARIA CORRETTA: HA MEDIA PARI AL PARAMETRO DA STIMARE

M

N

NEL CALCOLO DEI TASSI DI INCREMENTO TRA T E T-1 AL

DENOMINATORE VI È:

IL DATO DELL’ANNO T-

NEL CALCOLO DEL TASSO DI INFLAZIONE CONGIUNTURALE AL

DENOMINATORE C’È:

IL NUMERO INDICE DEI PREZZI DEL MESE M-

DELL'ANNO A ED AL NUMERATORE IL NUMERO INDICE

DEI PREZZI DEL MESE M DELL'ANNO A

NEL CALCOLO DEL TASSO DI INFLAZIONE TENDENZIALE AL

DENOMINATORE C’È:

IL NUMERO INDICE DEI PREZZI DEL MESE M DELL'ANNO

A-1 ED AL NUMERATORE IL NUMERO INDICE DEI PREZZI

DEL MESE M DELL'ANNO A

NEL CAMPIONAMENTO BERNOULLIANO:

OGNI UNITÀ STATISTICA PUÒ ENTRARE A FAR PARTE PIÙ

VOLTE DEL CAMPIONE

NEL CAMPIONAMENTO BERNOULLIANO: I RISULTATI DELLE ESTRAZIONI SONO INDIPENDENTI

NEL CASO DI ESTRAZIONE CON RIPETIZIONE LA DEVIAZIONE

STANDARD DELLE FREQUENZE CAMPIONARIE È:

NEL CASO DI ESTRAZIONE SENZA RIPETIZIONE LA DEVIAZIONE

STANDARD DELLE FREQUENZE CAMPIONARIE È:

NEL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE PER

VERIFICARE L'IPOTESI SI PUÒ UTILIZZATE LA QUANTITÀ F CHE È

UNA V.C F DI FISCHER -SNEDECOR CON :

CON 1 E N-2 GRADI DI LIBERTÀ

NEL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE, QUALI TRA

LE SEGUENTI IPOTESI È DEFINITA IPOTESI DEBOLE:

IPOTESI SULLA VARIABILE ESPLICATIVA

NEL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE, QUALI TRA

LE SEGUENTI IPOTESI È DEFINITA IPOTESI FORTE:

IPOTESI DI NORMALITÀ

PER CALCOLARE LE FREQUENZE CUMULATE RELATIVE

OCCORRE DIVIDERE:

LE FREQUENZE CUMULATE PER N

PER IL POSTULATO 2 DELL'ASSIOMATIZZAZIONE DEL CALCOLO

DELLE PROBABILITÀ, L'EVENTO CERTO Ω HA PROBABILITÀ:

P(Ω)=

PER LA COSTRUZIONE DI UN BOX PLOT SI UTILIZZANO I

SEGUENTI VALORI:

XMIN Q1 MED Q3 XMAX

PER LA DETERMINAZIONE DELL'INTERVALLO DI CONFIDENZA

PER LA MEDIA DI UNA POPOLAZIONE NORMALE CON

VARIANZA NON NOTA (N < 30), SI UTILIZZA:

LA DISTRIBUZIONE T DI STUDENT

PER LA DETERMINAZIONE DELL'INTERVALLO DI CONFIDENZA

PER LA MEDIA DI UNA POPOLAZIONE NORMALE CON

VARIANZA NOTA, SI UTILIZZA:

LA DISTRIBUZIONE NORMALE STANDARDIZZATA

PER PRODURRE LA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZA

PERCENTUALE OCCORRE:

MOLTIPLICARE PER 100 LE FREQUENZA RELATIVE

PER RAPPRESENTARE GRAFICAMENTE LA FORMA DELLA

RELAZIONE TRA DUE VARIABILI X ED Y SI UTILIZZA:

IL DIAGRAMMA A DISPERSIONE

PER STIMARE IL PARAMETRO: MSE= SSE/N-

PER TROVARE L'INTERVALLO DI CONFIDENZA PER LA MEDIA DI

UNA POPOLAZIONE NORMALE, SI UTILIZZA LA T DI STUDENT,

ANZICHÉ LA NORMALE STANDARDIZZATA PERCHÉ:

LA VARIANZA DELLA POPOLAZIONE NON È NOTA

POICHÉ NELLA V.C. NORMALE LA FUNZIONE F(X) RAGGIUNGE

IL SUO PUNTO PIÙ ALTO IN CORRISPONDENZA DI XI = μ, CIÒ COMPORTA CHE MEDIA, MEDIANA E MODA:

COINCIDANO

PONENDO ED H1 MONODIREZIONALE DESTRA, INDICARE

QUANDO È POSSIBILE RIFIUTARE L’IPOTESI NULLA; CIÒ

ACCADE NEL CASO IN CUI IL RISULTATO DEL TEST EFFETTUATO

LASCI ALLA SUA DESTRA:

IL 4% DEI CASI

PROVA ANCHE A REALIZZARE IN EXCEL I GRAFICI CHE

SEGUONO. QUANDO RXY = +1, LE DUE RETTE DI REGRESSIONE

Y’=AY+BYX E X’= AX+BXY SONO:

COINCIDONO

PROVA ANCHE A REALIZZARE IN EXCEL I GRAFICI CHE

SEGUONO. QUANDO RXY = 0, LE DUE RETTE DI REGRESSIONE

Y’=AY+BYX E X’= AX+BXY SONO:

PERPENDICOLARI TRA LORO

PROVA ANCHE A REALIZZARE IN EXCEL I GRAFICI CHE

SEGUONO. QUANDO RXY = 0, LE DUE RETTE DI REGRESSIONE

Y'=AY+BYX E X'= AX+BXY SONO:

PERPENDICOLARI TRA LORO

PROVA ANCHE A REALIZZARE IN EXCEL I GRAFICI CHE

SEGUONO. QUANDO RXY = -1, LE DUE RETTE DI REGRESSIONE

Y’=AY+BYX E X’= AX+BXY SONO:

COINCIDONO

Q

QUALE DEI SEGUENTI INDICI INDICA LA VARIABILITÀ DI UNA

SERIE DEI DATI:

SCARTO QUADRATICO MEDIO

QUALE PROBABILITÀ SI HA DI COMMETTERE L’ERRORE DI I

TIPO SE SI RIFIUTA L’IPOTESI NULLA AVENDO SCELTO UN

LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ DEL 5%:

QUALI DI QUESTI INDICI È RELATIVO: L'INDICE DI CONNESSIONE DI CRAMER

QUANDO A VALORI CRESCENTI DI X CORRISPONDONO VALORI

CRESCENTI DI Y SI HA:

UNA RELAZIONE POSITIVA

QUANDO AL DIMINUIRE DEI VALORI DI X CORRISPONDE IL

DIMINUIRE DEI VALORI DI Y SI HA:

UNA RELAZIONE POSITIVA

QUANDO LA CORRELAZIONE TRA X ED Y È MOLTO BASSA, PARI

AD RXY=0.22, I VALORI DI Y ED Y’:

DIFFERISCONO

QUANDO LA CORRELAZIONE TRA X ED Y È MOLTO ELEVATA,

PARI AD RXY=0.92, I VALORI DI Y ED Y’:

DIFFERISCONO

QUANDO LA CORRELAZIONE TRA X ED Y È PARI AD RXY=+1, I

VALORI DI Y ED Y’:

COINCIDONO

QUANDO LA CORRELAZIONE TRA X ED Y È PARI AD RXY=-1, I

VALORI DI Y ED Y’:

COINCIDONO

QUANDO LA POPOLAZIONE È INFINITA:

LO SCHEMA DI CAMPIOMENTO CON RIPETIZIONE

COINCIDE CON LO SCHEMA DI CAMPIOMAENTO SENZA

RIPETIZIONE

QUANDO PARLIAMO DI MATRICE DEI DATI, RELATIVAMENTE

AL NUMERO DI COLONNE POSSIAMO DIRE CHE...

IL NUMERO DI COLONNE DIPENDE DAI CARATTERI

OSSERVATI

QUANDO SI CALCOLANO LE FREQUENZE CUMULATE

PERCENTUALI, L'ULTIMO VALORE CHE SI OTTIENE, CIOÈ IL PIÙ

ELEVATO, È:

QUANTO DOVREBBE ESSERE GRANDE UN CAMPIONE PER

AVERE UN INTERVALLO DI CONFIDENZA AL 95% PER IL

CONTENUTO MEDIO DI NICOTINA DI UNA DATA MARCA DI

SIGARETTE, SE IL CONTENUTO DI NICOTINA HA UNA

DISTRIBUZIONE NORMALE CON Σ=8,5 MG E L'AMPIEZZA

DELL'INTERVALLO DEVE ESSERE DI 6 MG:

N=

R

R DEVE ESPRIMERE CORRETTAMENTE: IL LEGAME DI INTERDIPENDENZA

RELAZIONI DI DISCORDANZA SIGNIFICATIVE TRA VARIABILI

IMPLICANO:

UN COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE NEGATIVO

S

SCRIVI LA FUNZIONE EXCEL ED I SIMBOLI DA DIGITARE NELLA

CELLA PER CALCOLARE LA MEDIA GEOMETRICA:

.= MEDIA.GEOMETRICA

SCRIVI LA FUNZIONE EXCEL ED I SIMBOLI DA DIGITARE NELLA

CELLA PER CALCOLARE LA MEDIA:

.=MEDIA

SE DUE EVENTI A E B SONO INDIPENDENTI ALLORA: P(A∩B)= P(A)P(B)

SE IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE È UGUALE A 0 VI È: ASSENZA DI CONCORDANZA O DISCORDANZA

SE IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE R= 0: NON C'E RELAZIONE LINEARE TRA X E Y

SE IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE R=0: NON C'E CORRELAZIONE LINEARE

SE IL TASSO DI DECREMENTO TRA T E T-1 È PARI A -1,2%,

ALLORA IL NUMERO INDICE IN T, CON BASE T-1 SARÀ:

SE IL TASSO DI DECREMENTO TRA T E T-2 È PARI A -5,2%,

ALLORA IL NUMERO INDICE IN T, CON BASE T-2 SARÀ:

SE IL TASSO DI INCREMENTO TRA T E T-1 È PARI A 1,2%,

ALLORA IL NUMERO INDICE IN T, CON BASE T-1 SARÀ:

SE IL TASSO DI INCREMENTO TRA T E T-1 È PARI A 2,2%,

ALLORA IL NUMERO INDICE IN T, CON BASE T-1 SARÀ:

SE IL TASSO DI INCREMENTO TRA T E T-2 È PARI A 1,2%,

ALLORA IL NUMERO INDICE IN T, CON BASE T-2 SARÀ:

SE IL : SI RIFIUTA L'IPOTESI DI INDIPENDENZA STOCASTICA

SE IL : SI ACCETTA L'IPOTESI DI INDIPENDENZA STOCASTICA

SE LA COD (X,Y)>0: LA RETTA DI REGRESSIONE È CRESCENTE

SE LA DISTRIBUZIONE È ASIMMETRIA NEGATIVA SI HA: MED-Q1 > Q3-MED

SE LA DISTRIBUZIONE È ASIMMETRIA POSITIVA SI HA: MED-Q1 < Q3-MED

SE LA POPOLAZIONE È SUFFICIENTE GRANDE, O NEL CASO DI

ESTRAZIONE CON RIPETIZIONESI HA CHE:

SE LA POPOLAZIONE NON È NORMALE PER IL TEOREMA DEL

LIMITE CENTRALE, QUANDO N>30, SI PUÒ COSTRUIRE

L'INTERVALLO DI CONFIDENZA:

BASATO SULLA DISTRIBUZIONE NORMALE

STANDARDIZZATA

SE LO STIMATORE È CORRETTO: EQM=VARIANZA DELLO STIMATORE

SE SI EFFETTUA UNA ESTRAZIONE SENZA REIMMISSIONE LA

PROBABILITÀ DI ESTRARRE UN ALTRO ELEMENTO:

VIENE MODIFICATA

SI CONSIDERI LA SEGUENTE DISTRIBUZIONE IN CLASSI:

PESI FREQUENZE

LA CLASSE MEDIANA:

SI DEFINISCE STIMA:

IL VALORE ASSUNTO DALLO STIMATORE PER UN DATO

CAMPIONE

SI EFFETTUANO 60 MISURAZIONI SPERIMENTALI DA CUI SI

EVINCE UNA MEDIA CAMPIONARIA UGUALE A 33. COSTRUIRE

UN INTERVALLO DI CONFIDENZA AL 90% PER LA MEDIA DELLA

POPOLAZIONE, LA QUALE SI DISTRIBUISCE NORMALMENTE

CON VARIANZA PARI A 115:

IC=[30,723; 35,277]

SI HA CONCORDANZA TRA DUE VARIABILI SE: COD(X,Y)>

SI HA DISCORDANZA TRA CARATTERI SE:

AI VALORI PIÙ PICCOLI DI UNA DELLE DUE VARIABILI

CORRISPONDONO GENERALMENTE I PIÙ GRANDI

DELL’ALTRA, E SE AI VALORI PIÙ GRANDI

CORRISPONDONO IN GENERE I PIÙ PICCOLI;

SI HA DISCORDANZA TRA DUE VARIABILI SE: COD(X,Y)<

SI HA INDIPENDENZA CORRELATIVA TRA DUE VARIABILI SE: COD (X,Y)=

SI HA INDIPENDENZA IN MEDIA TRA DUE VARIABILI

STATISTICHE SE:

LE MEDIA PARZIALI SONO UGUALI TRA DI LORO ED

UGUALI ALLA MEDIA GENERALE

SI RICORRE AD UNA DISTRIBUZIONE NORMALE QUANDO: UNA VARIABILE CASUALE CONTINUA È DISTRIBUITA

NORMALMENTE O QUASI.

SI SUPPONGA DI AVER COMPIUTO UNA RILEVAZIONE

CAMPIONARIA SU 2000 PAZIENTI E CHE 1000 SIANO RISULTATI

SENSIBILI AD UN DETERMINATO FARMACO. INDICARE QUALE È

LA PROPORZIONE NELLA POPOLAZIONE DI PERSONE SENSIBILI

AL FARMACO:

NON SI PUÒ SAPERE

SI SUPPONGA DI AVER COMPIUTO UNA RILEVAZIONE

CAMPIONARIA SU 2000 PAZIENTI E CHE 500 SIANO RISULTATI

SENSIBILI AD UN DETERMINATO FARMACO. CON UN GRADO DI

FIDUCIA DEL 95%, STIMIAMO CHE LA PROPORZIONE DELLA

POPOLAZIONE SENSIBILE AL FARMACO DEVE ESSERE

COMPRESA TRA:

0,23 E 0,

SI SUPPONGA DI AVER COMPIUTO UNA RILEVAZIONE

CAMPIONARIA SU 2000 PAZIENTI E CHE 500 SIANO RISULTATI

SENSIBILI AD UN DETERMINATO FARMACO. INDICARE QUALE È

LA PROPORZIONE CAMPIONARIA DI PERSONE NON SENSIBILI

AL FARMACO:

SI SUPPONGA DI AVER COMPIUTO UNA RILEVAZIONE

CAMPIONARIA SU 2000 PAZIENTI E CHE 500 SIANO RISULTATI

SENSIBILI AD UN DETERMINATO FARMACO. INDICARE QUALE È

LA PROPORZIONE CAMPIONARIA DI PERSONE SENSIBILI AL

FARMACO:

SI SUPPONGA DI AVERE LA SEGUENTE DISTRIBUZIONE DI 10

INDIVIDUI SECONDO LA NAZIONALITÀ: ITALIANI N.3, FRANCESI

N.4, SPAGNOLI N.3. LA CARATTERISTICA NAZIONALITÀ È

MISURATA SU SCALA:

NOMINALE

SI VUOLE CONOSCERE LA PROPORZIONE DI PEZZI DIFETTOSI

PRODOTTI DA UNA MACCHINA. DETERMINARE LA

NUMEROSITÀ CAMPIONARIA NECESSARIA AFFINCHÈ LA VERA

PROPORZIONE CADA IN UN INTERVALLO AL 90%, TOLLERANDO

UN ERRORE NON SUPERIORE AL 3%:

N=751,

SI VUOLE SOTTOPORRE A VERIFICA L'IPOTESI:

CONTRO , USANDO UN LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ

DELLO 0,05. LA REGIONE DI RIFIUTO PER IL TEST Z È :

Z>1,

SI VUOLE SOTTOPORRE A VERIFICA L'IPOTESI:

CONTRO USANDO UN LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ

DELLO 0,05. LA REGIONE DI RIFIUTO PER IL TEST Z È:

Z < -1,96 O Z > 1,

SI VUOLE SOTTOPORRE A VERIFICA L'IPOTESI:

CONTRO , USANDO UN LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ

DELLO 0,01. LA REGIONE DI RIFIUTO PER IL TEST Z È:

Z < -2,

SI VUOLE SOTTOPORRE A VERIFICA L'IPOTESI:

CONTRO , USANDO UN LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ

DELLO 0,10. LA REGIONE DI RIFIUTO PER IL TEST Z È:

Z < -1,

SI VUOLE SOTTOPORRE A VERIFICA L'IPOTESI:

CONTRO , USANDO UN LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ

DELLO 0,01. LA REGIONE DI RIFIUTO PER IL TEST T CON 17

GRADI DI LIBERTÀ È:

T > 2,

SI VUOLE SOTTOPORRE A VERIFICA L'IPOTESI:

CONTRO , USANDO UN LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ

DELLO 0,01. LA REGIONE DI RIFIUTO PER IL TEST T CON 18

GRADI DI LIBERTÀ È: CONTRO:

T < -2,

SI VUOLE SOTTOPORRE A VERIFICA L'IPOTESI:

CONTRO USANDO UN LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ

DELLO 0,05. LA REGIONE DI RIFIUTO PER IL TEST T CON 16

GRADI DI LIBERTÀ È:

T < -2,120 O T > 2,

SI VUOLE SOTTOPORRE A VERIFICA L'IPOTESI:

CONTRO USANDO UN LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ

DELLO 0,05. LA REGIONE DI RIFIUTO PER IL TEST T CON 16

GRADI DI LIBERTÀ È:

T > 1,

SI VUOLE VERIFICARE L'IPOTESI DI INDIPENDENZA SULLA BASE

DI UNA TABELLA DI CONTINGENZA 3X3 LA CUI FREQUENZA

TOTALE È N=400. IL VALORE SOGLIA PER LA STATISTICA TEST

HA DISTRIBUZIONE APPROSSIMATIVAMENTE:

CHI- QUADRATO CON 4 GRADI DI LIBERTÀ

SI VUOLE VERIFICARE L'IPOTESI DI INDIPENDENZA SULLA BASE

DI UNA TABELLA DI CONTINGENZA 4X3 LA CUI FREQUENZA

TOTALE È N=400. IL VALORE SOGLIA PER LA STATISTICA TEST

HA DISTRIBUZIONE APPROSSIMATIVAMENTE:

CHI- QUADRATO CON 6 GRADI DI LIBERTÀ

SIA DATA UNA V.C X, SE ESSA ASSUME VALORI IN

CORRISPONDENZA DI UN INSIEME NUMERABILE ALLORA X È:

DISCRETA

SOTTO L'IPOTOTESI CHE SIA VERA LA VARIABILE CASUALE T SI

DISTRIBUISCE COME:

COME UNA T DI STUDENT CON N-2 GRADI DI LIBERTÀ

STUDIARE LA RELAZIONE TRA DUE VARIABILI X ED Y SIGNIFICA:

STUDIARE LA TENDENZA CHE X E Y HANNO A VARIARE

INSIEME