Scarica Concetti di Statistica: Frequenze, Media, Varianza, Probabilità e Distribuzioni e più Prove d'esame in PDF di Statistica solo su Docsity!
Affinché ci sia dipendenza perfetta, la tabella deve essere: Quadrata Ai fini dell'applicazione della binomiale, le prove devono essere: Indipendenti Ai fini dell'applicazione della binomiale, le prove devono essere: Ripetute Al fine di calcolare congiuntamente tutte le frequenze rispetto alle varie modalità, la funzione "Frequenza" deve essere digitata in formato: Matriciale All'aumentare della variabilità, la curva Normale si: Abbassa All'aumentare di n l'ampiezza dell'intervallo: Diminuisce Calcolare il coefficiente binomiale con n=3 e k=2: 3 Calcolare il coefficiente binomiale con n=5 e k=2: 10 Calcolare il coefficiente binomiale con n=7 e k=4: 35 Con Excel è possibile fare esercizi riferiti soltanto alla: Normale qualsiasi e Normale standardizzata Con il simbolo Σ si indica: La sommatoria Con il termine "coefficiente di regressione" si intende: Il coefficiente angolare della retta di regressione Con la probabilità p si indica: La probabilità del successo Con le frequenze cumulate possiamo determinare: Quanti hanno al massimo una data modalità Con l'errore di primo tipo si intende: Rifiutare l'ipotesi nulla quando questa è vera Con N3 si indica: La frequenza cumulata semplice della terza modalità Con ni si indica: La i-esima frequenza Con nij si indica: La frequenza assoluta doppia Con X~ N(3, 2) si indica una media con: Media = 3 e sqm= 2 Con Xi si indica: La i-esima modalità Dal Menu è possibile scegliere i grafici da costruire. Tra questi ritroviamo: Il grafico a barre e l'istogramma Due distribuzioni Normali con stessa varianza e diversa media: Sono identiche per traslazione E' POSSIBILE AVERE UN COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE NEGATIVO E UN R2 POSITIVO?: DIPENDE DAI DATI E' possibile passare da una variabile X ad una standardizzata Z: Sempre E' possibile ricavarsi una tabella riassuntiva di alcune statistiche descrittive usando: L'analisi dei dati Esistono in Excel delle routine particolari di carattere statistico che ritroviamo tra: Le analisi dei dati Esistono tante distribuzioni condizionate della X: Quante sono le modalità della Y Gli argomenti da specificare nella funzione binomiale sono: n, p, k Gli indici di variabilità si calcolano su caratteri: Quantitativi Gli outlier sono: Dati anomali Guardando un grafico a torta, la moda corrisponde a: La sezione più grande I calcoli della distribuzione binomiale possono essere fatti ricorrendo alla funzione statistica: =distrib.binom
I caratteri qualitativi si distinguono in: Sconnessi e ordinabili I caratteri quantitativi si distinguono in: Discreti e continui I dati scaricati da banche dati normalmente si presentano: In elenco per unità I Decili dividono la distribuzione in: 10 parti I formati comunemente usati nelle banche dati e leggibili da Excel sono: Xls, csv e txt I minimi quadrati vengono usati per specificare: La migliore retta di regressione I punti di flesso della curva Normale si trovano in corrispondenza di: (m-σ) e (μ+σ) I quantili e i quartili possono calcolarsi per: Caratteri almeno ordinabili I Quantili sono: Dipende da quanto si è fissato k I Quartili sono: 3 I residui si devono distribuire rispetto alle X: In modo casuale I risultati delle prove devono essere: Indipendenti I test statistici sono una delle tecniche: Dell'inferenza statistica I valori standardizzati sono: Con media nulla I valori standardizzati: Non hanno unità di misura Il baricentro è il punto di coordinate: Media di X e media di Y Il Box-plot è: Un grafico sulla variabilità Il calcolo della media di una variabile continua avviene tramite: Integrale Il calcolo delle probabilità di variabili casuali continue si basa: Sugli integrali Il campionamento a grappolo viene usato spesso nel caso di: Ispezionamento delle merci Il campione (X1,...,Xn) viene considerato come una: Variabile casuale multipla Il campione è definito come: Un sottoinsieme della popolazione Il carattere "Comune di nascita" è: Qualitativo sconnesso Il carattere "Numero di figli per coppia" è: Quantitativo discreto Il carattere "Reddito mensile" è: Quantitativo continuo Il carattere "Squadra di calcio per cui si tifa" è: Qualitativo sconnesso Il coefficiente binomiale esprime: Le combinazioni possibili Il coefficiente di correlazione assume valori compresi tra: Meno uno e più uno Il coefficiente di correlazione ha a numeratore: La covarianza Il coefficiente di determinazione varia tra: Zero e uno Il coefficiente di variazione è dato da: Sqm diviso la media Il coefficiente R2 è un indice di: Bontà di adattamento Il fenomeno statistico è: La variabile di interesse Il grafico a barre é per caratteri: Quantitativi discreti
La curva Normale è particolarmente importante nelle applicazioni della statistica perché: Molti fenomeni si distribuiscono approssimativamente ad una normale La curva normale è: Una variabile casuale continua La densità di frequenza può calcolarsi: Per qualsiasi frequenza La densità di frequenza si calcola come rapporto tra: Frequenza e ampiezza della classe La differenza interquartilica è: Sempre non negativa La differenza interquartilica è: Terzo quartile - primo quartile La distribuzione binomiale è: Una variabile casuale disceta La distribuzione condizionata X/Y ci esprime come: Si distribuisce la X per un dato valore della Y La distribuzione marginale si riferisce a: Solo una variabile (X o Y) La distribuzione viene divisa dalla Mediana lasciando: Metà delle osservazioni prima della Mediana e metà dopo La frazione di campionamento è data dalla formula: n/N x 100% La frequenza congiunta si riferisce: Ad una coppia di modalità X,Y La funzione "=Inv.Norm" fornisce come risultato: Il valore della X corrispondente La funzione "=Inv.Norm" ha come argomento: La probabilità, la media e la deviazione standard La funzione "=Regr.lin" deve essere digitata su una matrice di dimensione: 2x La funzione "=Regr.lin" si trova: Tra le funzioni statistiche La funzione "=VAR(...)" si riferisce alla: Varianza campionaria La funzione "Frequenza" permette di scegliere tra: Solo frequenze assolute La funzione di densità Normale ha un andamento: Campanulare La funzione Normale è definita per valori di X compresi tra: Meno infinito e più La media aritmetica è una media: Analitica La media aritmetica può calcolarsi per: caratteri quantitativi La Media campionaria è: Una variabile casuale La media è espressa attraverso: Un solo valore La mediana è quel valore che occupa all'interno della distribuzione, la posizione: Centrale La Mediana può calcolarsi per caratteri: Almeno qualitativi ordinabili La moda è definita come quella modalità che presenta: Massima frequenza La moda è una media: Di posizione La moda si può calcolare: Per qualsiasi carattere La normale standardizzata ha andamento: Campanulare La normale standardizzata Z ha: Media nulla e varianza un La popolazione statistica è formata da: Individui intesi come unità di osservazione La posizione della Mediana deve essere: Un numero intero
La Pr(Z: 0, La Pr(Z:: 0, La Pr(Z::: 43, La Pr(Z:::: 25, LA PR(Z<0) È UGUALE A: 0. LA PR(Z<0.65): 0. La Pr(Z>0.34) è uguale a: 25, La Pr(Z>-0.34) è uguale a: 43,96 / 0. La presenza di dati anomali: Può alterare il risultato del coefficiente di correlazione La probabilità è un valore: Compreso tra zero e uno La procedura dei test in generale è: Definizione ipotesi, individuazione statistica-test, decisione accettazione La regressione in Excel può essere determinata con: Con un numero qualsiasi di variabili esplicative La regressione nell'analisi dei dati fornisce rispetto alla funzione statistica una serie di informazioni di tipo: Inferenziale La relazione tra X e Y può essere in generale espressa: Da una qualsiasi funzione f La retta dei minimi quadrati è quella retta che: Più si avvicina ai punti osservati La somma degli scarti dalla media è: Nulla La somma delle frequenze relative congiunte è: 1 La somma delle probabilità della variabile casuale discreta è: Uno La standardizzazione è: Una trasformazione lineare dei dati La statistica descrittiva si occupa di: Descrivere e sintetizzare le informazioni raccolte La Statistica si divide in: Statistica descrittiva e inferenza La statistica usata nell'ambito della verifica delle ipotesi é: Una statistica-test La tabella doppia permette di analizzare: L'interdipendenza La trasformazione di standardizzazione è: Z = (X – μ)/σ La variabile binomiale è: Discreta La variabile casuale è simile a: Una variabile statistica La variabile standardizzata ha: Sempre media nulla La variabile standardizzata ha: Sempre sigma = 1 La varianza della Y è scomposta come: Var(Y) = Var(Y^) + Var(e) La varianza ha unità di misura: Uguale al quadrato del fenomeno rilevato L'altezza della barra del grafico a barre deve: Essere proporzionali alle frequenze osservate L'ampiezza dell'intervallo è dato: Dalla semisomma degli estremi dell'intervallo L'area del rettangolo è dato da: Dipende dal fenomeno analizzato
Nel campionamento a grappoli: Si estraggono i grappoli e poi si osservano tutte le unità all'interno del grappolo Nel campionamento casuale stratificato: Si divide la popolazione in gruppi e si estraggono le unità da ogni strato Nel campionamento sistematico si scelgono le unità: Una ogni k della popolazione Nel caso di carattere quantitativo continuo, la moda corrisponde alla modalità con: Massima densità Nel caso di caratteri X e Y concordanti, la covarianza è: Positiva Nel caso di caratteri X e Y disconcordanti, la covarianza è: Negativa Nel caso di correlazione spuria si osserva un coefficiente di correlazione alto: Ma non esiste dipendenza tra le variabili Nel caso di dipendenza perfetta, la conoscenza della modalità di X mi definisce: Con certezza la modalità assunta dalla Y Nel caso di indipendenza le frequenze doppie sono uguali a: Il prodotto delle marginali diviso il totale Nel caso di massima dipendenza il valore del chi2 è: n x min((h-1),(k-1)) Nel caso i dati debbano essere raccolti in intervalli di valori: La funzione "Frequenza" può essere opportunamente applicata Nel grafico a torta, la sezione corrispondente alla singola modalità si ottiene con la formula: Angolo= frequenza relativa * 360° Nel test sulla media, se l'ipotesi alternativa è bidirezionale, si accetta se: La statistica-test |z| Nella costruzione dell'istogramma Excel commette un errore: Non calcola le densità di frequenze Nella curva normale, la Pr(Z: 1 - Pr(Z NELLA CURVA NORMALE, LA PR(Z<-A) È UGUALE A: 1 - Pr(Z < a) NELLA CURVA NORMALE, LA PR(Z>B) È UGUALE A: 1 - Pr(Z < b) Nella curva normale, la Pr(Z>b) è uguale a: 1 - Pr(Z Nella definizione classica la probabilità è data da: Il rapporto tra casi favorevoli e casi totali Nella definizione frequentista la probabilità è data da: La frequenza relativa, all'aumentare del numero delle prove Nella definizione soggetivista la probabilità è data da: Un valore soggettivo Nella dipendenza perfetta: Ad ogni modalità della X corrisponde solo una modalità della Y e viceversa Nella formula della Normale figurano esplicitamente: Media e varianza Nella formula semplificata della covarianza si deve calcolare la somma: Del prodotto tra le x e le y Nella funzione "=Distrib.Norm" l'argomento da specificare è: Il valore X, la media, la deviazione standard e cumulativo Nella funzione "=Distrib.Norm.St" l'argomento da specificare è: Il valore z Nella funzione "Correlazione" di Excel le due matrici da selezionare hanno: Stessa dimensione Nella funzione "Quartile" ponendo nel secondo argomento il valore 3 si ottiene: Il Terzo Quartile Nella funzione Normale: Media, mediana e moda coincidono Nella normale standardizzata il terzo quartile è: 0, Nella retta di regressione le due variabili X e Y sono: Entrambe quantitative
Nella retta di regressione X e Y sono con un legame di: Dipendenza di una sull'altra Nella verifica delle ipotesi si possono commettere: Due tipi di errori Nell'ambito statistico, n si riferisce: Alla numerosità campionaria Nell'analisi dei dati, la regressione permette anche di costruire sui residui: Il grafico di dispersione rispetto a X Nell'analisi della connessione i due caratteri X e Y sono: Qualsiasi Nell'analisi dell'indipendenza, la contingenza è data da: cij = (nij - nij) Nell'analisi di regressione il grafico appropriato da disegnare con Excel è: Il grafico di dipsersione Nelle distribuzioni di frequenza, le modalità dei caratteri quantitativi continui sono: Raggruppate in classi Nell'istogramma alla base si riportano: Le classi osservate Nell'istogramma l'area del rettangolo corrisponde a: Alla frequenza osservata Nell'istogramma sulle ordinate si riporta: La densità Non si possono considerare gli scarti semplici dalla media nella misura della variabilità perché: La somma degli scarti è nulla Per calcolare il valore atteso e la varianza della distribuzione binomiale si deve: Digitare la funzione manualmente Per calcolare la Pr(a: Si deve calcolare manualmente partendo da "=Distrib.Norm.St" Per calcolare le frequenze nel caso di caratteri qualitativi si usa la funzione: =conta.se Per costruire le tabelle di frequenze consideriamo: Una procedura manuale Per depurare la frequenza dalla diversa ampiezza si calcola: La densità di frequenza Per determinare il valore al centro della distribuzione è utile calcolare: Le frequenze cumulate Per i caratteri quantitativi discreti il grafico a rettangoli: Non è applicabile Per la distribuzione marginale si può calcolare anche la media: Dipende se il carattere è quantitativo Per trovare i quartili si divide n per: 4 Per un carattere qualitativo ordinabile: Non ha senso determinare un grafico a torta Per un carattere qualitativo sconnesso, l'elenco con cui si riportano le modalità nella tabella di frequenze è: Arbitrario Quando la probabilità p si avvicina a 0.5, con un numero di prove consistenti: La distribuzione binomiale si avvicina alla Normale Quando si calcola la densità di frequenza implicitamente si fa l'ipotesi di: Equidistribuzione R2 esprime quanta parte della variabilità di Y: E' spiegata dalla retta Se A e B sono incompatibili significa che: L'intersezione tra A e B è vuota Se A e B sono indipendenti, allora la probabilità della loro intersezione è: P(a)P(B) Se A e B sono indipendenti, allora: P(A!B)=P(A) Se A=(2,3,4) e B=(4,5,6), la loro intersezione è: 4 Se A=(2,3,4) e B=(4,5,6), la loro unione è: (2,3,4,5,6) Se al crescere di X, Y diminuisce diremo che i due caratteri sono: Discordanti
Se la retta di regressione è una retta parallela all'asse delle X, allora: R2= Se la retta di regressione è una retta parallela all'asse delle Y, allora: R2= Se la retta passa perfettamente per i punti osservati, R2 sarà pari a: Uno Se la varianza della popolazione è 10 e si fa un campione con n=100, la varianza della Media campionarie è: 0, Se la varianza di Y è uguale alla varianza residua, R2 sarà uguale a: Zero Se la varianza è calcolata su dati campionari, la formula: Cambia il denominatore Se le condizionate sono uguali, allora: Sono uguali anche alla marginale Se l'indice di Cramer = 0, significa che si ha: Indipendenza Se l'indice di Cramer = 1, significa che si ha: Massima dipendenza Se n è dispari, la posizione occupata dalla Mediana sarà: (n+1)/ Se n è pari, esistono due posizione centrali: n/2 e n/2)+ Se n=3 e k=1, il coefficiente binomiale è: Tre Se n=3=k, il coefficiente binomiale è: Uno Se n=5 e p= 0.2, allora il valore atteso è: 1 Se n=5 e p= 0.2, allora la varianza è: 0, Se n=5 e p=0.5, quanto è la probabilità di avere 0 successi: 0, SE N=5 E P=0.5, QUANTO È LA PROBABILITÀ DI AVERE 2 SUCCESSI: Se n=5 e p=0.5, quanto è la probabilità di avere 2 successi: 0, Se n=5 e p=0.5, quanto è la probabilità di avere 5 successi: 0, Se nella funzione "=Regr.Lin" si pone Cost=Falso: L'intercetta viene esclusa dalla stima Se nella funzione "=Regr.Lin" si pone Stat=Vero vengono fornite anche: Devianza di regressione e residua, Coefficiente di determinazione Se nella funzione della binomiale si pone "Cumulativo=VERO", allora: Si sommano tutte le probabilità da i= 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 Se non è nota la varianza della popolazione la statistica-test da usare per la verifica delle ipotesi sulla media è: t = (x – μ)/s:√n Se r=-0.95, allora: X e Y sono fortemente legate linearmente Se R2=0 allora: Il coefficiente di regressione è nullo Se R2=0.85 posso dire che: La retta spiega molto bene i punti Se si è in presenza di una relazione lineare inversa, il coefficiente di correlazione è: Negativo Se si estrae un campione da una popolazione con media pari a 4, la Media campionaria ha media pari a: 4 Se si vuole calcolare la Pr(X>a) si usa: La funzione scritta manualmente Se si vuole calcolare la Varianza della popolazione si deve usare la funzione: =pop.var Se su due distribuzioni ho la stessa media, allora queste avranno variabilità: Non necessariamente uguale
Se su otto PC osservati in un ufficio, tre risultano difettosi, tre corrisponde a: La frequenza semplice della modalità difettosi, del carattere "Funzionamento PC" 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 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 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 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 Se tutte le distribuzioni condizionate sono uguali tra loro allora a Dipendenza c'è: Indipendenza Se tutti i valori sono aumentati di una costante a, la varianza: Rimane uguale Se una distribuzione presenta elevata variabilità, lo sqm è pari: Dipende dai dati Se X = N(1,2), allora Pr(0: Pr(-0. Se X è indipendente da Y, allora: Anche Y sarà indipendente da X Se X ha media = 3 e sigma = 2, allora il valore standardizzato di x=1 è: - 1 Se Y spiegato da una parabola, allora il coefficiente di correlazione è: 0 Si definisce esperimento casuale: Un esperimento condotto in situazioni di incertezza Sia X una normale con media = 3 e sigma = 2, il suo terzo quartile a 0,05 è: 0, SIA X UNA NORMALE CON MEDIA = 3 E SIGMA = 2, IL SUO TERZO QUARTILE È: 4. Sono definite Medie di Posizione, quelle medie che si riferiscono: Alla particolare posizione occupata da una osservazione Su una distribuzione ho calcolato la varianza ed è pari a 3. Aumento tutti i valori di due. La nuova varianza è: 3 Sul carattere "Livello di reddito" si possono calcolare: Tutti i quantili, per k qualsiasi Sull'asse delle ascisse nel grafico a barre sono riportate: Le modalità del carattere Sulle modalità di un carattere qualitativo sconnesso si possono fare solo operazioni di: Uguaglianza e disuguaglianza Sulle modalità di un carattere quantitativo discreto si possono fare solo operazioni di: Tutte Tra gli obiettivi della Statistica ritroviamo: Validare un modello attraverso l'osservazione dei dati Tra gli svantaggi ad analizzare direttamente l'intera popolazione abbiamo: Costi elevati Tra i vantaggi del campionamento casuale semplice troviamo: Minima conoscenza della popolazione di partenza Tra i vantaggi di fare un campione ritroviamo: Economicità e Tempestività Tutte le tipologie dei grafici possono calcolarsi: Per qualsiasi tipologia di frequenza Un valore standardizzato negativo: Indica che il valore è sotto la media Un valore standardizzato superiore a 3 indica: Un dato anomalo Una garanzia del 100% nell'intervallo di confidenza si ottiene per: (- infinito; + infinito) Una variabile casuale continua può: Assumere qualsiasi valore in un intervallo fissato
