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


Statistica prove d'esame, Prove d'esame di Statistica

Il file seguente presenta tutte le crocette che la professoressa Zanarotti implementa nell'esame finale del corso. Questo file è del secondo trimestre quindi del secondo parziale.

Tipologia: Prove d'esame

2024/2025

In vendita dal 05/03/2025

chiara-bove-4
chiara-bove-4 🇮🇹

7 documenti

1 / 12

Toggle sidebar

Questa pagina non è visibile nell’anteprima

Non perderti parti importanti!

bg1
PRIMA PARTE
1. Siano X e Y due caratteri quantitativi rilevati congiuntamente. Sapendo che la varianza di X è pari a 2
e che la retta di regressione dei minimi quadrati di Y in funzione di X è y* = 3 4x, indicare quale dei seguenti
valori è la covarianza tra X e Y:
o - 2
o - 3
o - 8
o - ½
2. Dati due caratteri quantitativi Z e W tali che Z = W 2,1 indicare quale valore assume il coefficiente
di correlazione lineare r
o 1
o 2,1
o - 1
o - 2,1
3. Il grafico di dispersione:
o è un grafico che serve per rappresentare graficamente la distribuzione congiunta unitaria di due
caratteri quantitativi
o è un grafico che serve per rappresentare graficamente il grado di dispersione di un carattere
qualitativo
o è un grafico che serve per rappresentare graficamente il grado di dispersione di un carattere
quantitativo
o è un grafico che serve per rappresentare graficamente la distribuzione congiunta unitaria di due
caratteri qualitativi
4. Dati due caratteri quantitativi X e Y indicare che valore assume il coefficiente di correlazione lineare
r sapendo che la media dei prodotti (ossia M(XY)) è risultata pari al prodotto delle medie (ossia M(X)M(Y))
o zero
o un valore compreso tra 1 e + 1 estremi esclusi
o un valore compreso tra 0 e + 1 estremi esclusi
o uno
5. Se due caratteri quantitativi X e Y sono tra loro incorrelati linearmente:
o allora la loro covarianza è pari al prodotto degli scarti quadratici medi dei due caratteri
o allora l’indice chi-quadrato è pari a zero
o allora la loro covarianza è pari a zero
o allora tra i due caratteri c’è anche indipendenza statistica
6. Sapendo che il coefficiente angolare della retta di regressione dei minimi quadrati Y* = a + bX è pari
a 6, individuare la media di X sapendo che la media di Y è pari a 8 e che l’intercetta a è pari al doppio della
media di X
o 1
o 9
o 10
o 5
pf3
pf4
pf5
pf8
pf9
pfa

Anteprima parziale del testo

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

PRIMA PARTE

  1. Siano X e Y due caratteri quantitativi rilevati congiuntamente. Sapendo che la varianza di X è pari a 2 e che la retta di regressione dei minimi quadrati di Y in funzione di X è y* = 3 – 4x, indicare quale dei seguenti valori è la covarianza tra X e Y: o - 2 o - 3 o - 8 o - ½
  2. Dati due caratteri quantitativi Z e W tali che Z = W – 2,1 indicare quale valore assume il coefficiente di correlazione lineare r o 1 o 2, o - 1 o - 2,
  3. Il grafico di dispersione: o è un grafico che serve per rappresentare graficamente la distribuzione congiunta unitaria di due caratteri quantitativi o è un grafico che serve per rappresentare graficamente il grado di dispersione di un carattere qualitativo o è un grafico che serve per rappresentare graficamente il grado di dispersione di un carattere quantitativo o è un grafico che serve per rappresentare graficamente la distribuzione congiunta unitaria di due caratteri qualitativi
  4. Dati due caratteri quantitativi X e Y indicare che valore assume il coefficiente di correlazione lineare r sapendo che la media dei prodotti (ossia M(XY)) è risultata pari al prodotto delle medie (ossia M(X)M(Y)) o zero o un valore compreso tra – 1 e + 1 estremi esclusi o un valore compreso tra 0 e + 1 estremi esclusi o uno
  5. Se due caratteri quantitativi X e Y sono tra loro incorrelati linearmente: o allora la loro covarianza è pari al prodotto degli scarti quadratici medi dei due caratteri o allora l’indice chi-quadrato è pari a zero o allora la loro covarianza è pari a zero o allora tra i due caratteri c’è anche indipendenza statistica
  6. Sapendo che il coefficiente angolare della retta di regressione dei minimi quadrati Y* = a + bX è pari a 6, individuare la media di X sapendo che la media di Y è pari a 8 e che l’intercetta a è pari al doppio della media di X o 1 o 9 o 10 o 5
  1. Sapendo che il coefficiente angolare della retta di regressione dei minimi quadrati Y* = a + bX è pari a 7 , individuare la media di X sapendo che la media di Y è pari a 10 e che l’intercetta a è pari al triplo della media di X o 4 o 2 o 20 o 1
  2. Il criterio dei minimi quadrati: o è un metodo utilizzato per individuare la covarianza di una retta passante il più vicino possibile ai punti osservati o è un metodo di analisi utile per studiare i caratteri qualitativi considerati singolarmente o è un metodo che consente di aumentare l’unità di misura o è un metodo utilizzato per individuare i parametri di una retta passante il più vicino possibile ai punti osservati
  3. E’ stata individuata la retta di regressione dei minimi quadrati di Y in funzione di X. Sapendo che il coefficiente angolare b è pari a 5 che la varianza di X è pari a 4, individuare la varianza di Y sapendo che questa è pari alla covarianza tra X e Y elevata al quadrato o 8 o 400 o 20 o 64
  4. Sapendo che il coefficiente di correlazione lineare r tra due caratteri quantitativi X e Y è pari a 0,2 e che la varianza di Y è pari alla covarianza tra X e Y al quadrato, individuare la varianza di X o 16 o 5 o 25 o 4
  5. Individuare la varianza del carattere Y, sapendo che la varianza di X è pari a 4, che il coefficiente angolare b della retta di regressione Y* = a + bX è risultato pari a 0,2 e che il coefficiente di correlazione lineare tra X e Y è risultato pari a 0, 8 o 0, o 0, o 0, o 2
  6. Se tra due caratteri quantitativi X e Y esiste un perfetto legame lineare discorde: o allora l’indice di connessione chi quadrato normalizzato è pari a zero o allora la media dei prodotti è uguale al prodotto delle medie o allora la covarianza è pari al prodotto degli scarti quadratici medi cambiato di segno o allora il coefficiente di correlazione lineare è pari a +
  7. Dati due caratteri quantitativi X e Y, è stata individuata la retta di regressione Y* = a + bX ed è stato calcolato il valore dell’indice di bontà di adattamento R quadro che è risultato pari a 0,88. Questo risultato significa che: o la varianza di regressione assume un valore inferiore a quello della varianza residua o l’88% della variabilità di X è spiegata dalla dipendenza lineare tra X e Y o l’88% della variabilità di Y è spiegata dalla dipendenza lineare tra X e Y o la varianza di X è pari all’88% della varianza di Y

SECONDA PARTE

  1. Siano A, B e C tre eventi caratterizzati tutti dalla stessa probabilità. Sapendo che A e B sono tra loro indipendenti, che B e C sono tra loro disgiunti (o incompatibili) e che P(BUC)=1, calcolare la probabilità dell’unione tra A e B (AUB) o 1 o 0, o 0, o 0
  2. Se due eventi A e B sono tra loro incompatibili o disgiunti, allora: o La probabilità di A è pari ad 1 meno la probabilità di B o La probabilità della loro intersezione è pari al prodotto delle loro probabilità o Sono tra loro indipendenti o La probabilità della loro unione è pari alla somma delle loro probabilità
  3. Lo spazio campionario: o E’ formato dai vari tipi di campione che si possono costruire o E’ sempre formato da un numero finito di elementi o Ci dice come è fatto un campione o E’ l’elenco di tutti i possibili esiti di un esperimento casuale
  4. La percentuale di disoccupati nella regione A è del 12%, mentre nella regione B è del 6%. Sapendo che gli abitanti della regione A sono il triplo di quelli della regione B, individuare la probabilità che, avendo scelto casualmente un soggetto tra gli abitanti delle due regioni, il soggetto estratto provenga dalla regione B sapendo che è un disoccupato o 0, o 1, o 0, o 0,
  5. La probabilità dell’intersezione tra un evento A e l’insieme vuoto è pari a: o alla probabilità di A per il complementare di A o zero o ad 1 meno la probabilità di A o alla probabilità di A
  6. Dati tre eventi A, B e C tali che P(A)=0,3, P(B)=0,7, P(C)=0,2 e sapendo che A e B sono tra loro disgiunti e B e C sono tra loro disgiunti, individuare la probabilità di A unito C (P(AUC)) o 1 o 0, o 0, o 0
  7. Dati tre eventi A, B e C sapendo che P(A) = 1 – P(B) P(C) = 0,2 P(C) = 0,8P(A) Individuare P(BUC) sapendo che B e C sono tra loro indipendenti: o 0, o 0, o 1 o 0,
  1. Dati tre eventi A, B e C sapendo che P(A) = 1 – P(B) P(C) = 0,4 P(C) = 0,8P(A) Individuare P(BUC) sapendo che B e C sono tra loro indipendenti: o 0, o 1 o 0, o 0,

  2. Dati tre eventi A, B e C tali che P(A)=0,6, P(B)=0,4, P(C)=0,2 e sapendo che A e B sono tra loro disgiunti e B e C sono tra loro disgiunti, individuare la probabilità di A unito C (P(AUC)) o 1 o 0, o 0, 8 o 0

  3. La probabilità dell’intersezione tra un evento A e lo spazio campionario (omega) è pari a: o la probabilità di A o 1 o uno meno la probabilità di A o alla probabilità di A per la probabilità del complementare di A

  4. La probabilità e: o un numero sempre compreso tra 0 e 1 estremi esclusi o un numero che si ottiene rapportando il numero dei casi possibili al numero dei casi favorevoli o un numero sempre compreso tra 0 e 1 estremi inclusi o un numero naturale

  5. Dati due eventi A e B tali che P(AUB)=0,6, P(B|A) = 0,4 e P(A)=0,2, individuare la probabilità di B o 0, o 0, o 0, o 0,

  6. Per associare una probabilità ad un evento secondo l’impostazione classica: o si fa il rapporto tra i casi favorevoli all’evento e quelli sfavorevoli o si fa il rapporto tra i casi favorevoli all’evento e il numero dei casi possibili o si sommano tutti i casi possibili e si divide per 100 o si moltiplica il numero di casi favorevoli all’evento per il numero dei casi possibili

  7. Dati tre eventi A, B e C tali che P(A)=0,4, P(B)=0,6, P(C)=0,2 e sapendo che A e B sono tra loro disgiunti e B e C sono tra loro disgiunti, individuare la probabilità di A unito C (P(AUC)) o 0, o 1 o 0 o 0, 6

  8. Siano A, B e C tre eventi caratterizzati da: P(AUB) = 0,7; P(B) = 0,5; P(C) = 0,1; P(A|C) = 0,4. Calcolare la probabilità di A nell’ipotesi che A e B siano tra loro indipendenti o 0, o 0, o 1 o 0,

TERZA PARTE

  1. Una prova d’esame è formata da 4 quesiti per ciascuno dei quali sono previste 5 possibili risposte, una corretta e 4 errate. L’esame viene superato se si risponde correttamente ad almeno 3 quesiti. Supponendo di rispondere totalmente a caso a ciascuna domanda, individuare la probabilità di superare l’esame o 0, o 0, o 0, o 0,
  2. Una prova d’esame è formata da 4 quesiti per ciascuno dei quali sono previste 4 possibili risposte, una corretta e 3 no. L’esame viene superato se si risponde correttamente ad almeno 3 quesiti. Supponendo di rispondere totalmente a caso a ciascuna domanda, individuare la probabilità di superare l’esame o 0, o 0, o 0, o 0,
  3. La variabile casuale binomiale: o è definita su uno spazio campionario continuo o è una variabile che ha sempre media zero e varianza uno o fornisce la probabilità associata a n prove tra loro non indipendenti una volta fissata l’attenzione sul numero dei successi o si usa per individuare delle probabilità quando si considera un esperimento casuale ripetuto n volte nelle medesime condizioni (prove tra loro indipendenti) e si fissa l’attenzione sul numero dei successi
  4. Data la variabile casuale binomiale X caratterizzata dal numero di prove n = 10 e probabilità di successo p = 0,2, individuare media e varianza di X o media = 4 varianza = 3, o media = 1,6 varianza = 2 o media = 2 varianza = 1, o media = 3 varianza = 2,
  5. Data la variabile casuale binomiale X caratterizzata dal numero di prove n = 20 e probabilità di successo p = 0,2, individuare media e varianza di X o media = 4 varianza = 3, o media = 3,2 varianza = 4 o media = 2 varianza = 1, o media = 3 varianza = 2,
  6. Vengono estratti casualmente con ripetizione 4 studenti della facoltà di Scienze Politiche e Sociali iscritti al secondo anno. Sapendo che la percentuale di questi che ha superato l’esame di statistica è pari all’80% individuare la probabilità che due abbiano superato l’esame di statistica o - 0, o 0, o 0, o 0,
  7. Data una variabile casuale binomiale, la probabilità di ottenere un successo in tre prove è pari alla probabilità di ottenere due successi in tre prove. Individuare la probabilità di successo p o 0, o 0, o 0, o 0,
  1. Il 30% degli studenti di un ateneo è un fuori sede. Individuare la probabilità che, scegliendo casualmente con ripetizione 4 studenti, almeno uno sia fuori sede o 0, o 0, o 0, o 0,
  2. Da un’urna la cui composizione è tale che: è pari a 0,3 la probabilità di estrarre una pallina nera ed è pari a 0,5 la probabilità di estrarre una pallina bianca, vengono estratte casualmente con ripetizione 3 palline. Individuare la probabilità che due di queste non siano né bianche né nere o 0, o 0, o 0, o 0,
  3. Una fabbrica produce pezzi che possono presentare due tipi di difetti: difetti di funzionamento (difetto A) e difetti esteriori (difetto B). La probabilità che un pezzo presenti il difetto A è pari a 0,04, la probabilità che presenti il difetto B è pari a 0,062 e la probabilità che presenti entrambi i difetti è pari a 0,002. Supponendo di scegliere casualmente un pezzo, indicare qual è la probabilità che il pezzo scelto non sia difettoso o 0, o 0, o 0,9 98 o 1,
  4. Vengono estratti casualmente con ripetizione 4 studenti della facoltà di Scienze Politiche e Sociali iscritti al secondo anno. Sapendo che la percentuale di questi che ha superato l’esame di statistica è pari all’80% individuare la probabilità che tre dei quattro estratti abbiano superato l’esame di statistica o - 0, o 0, o 0, 4096 o 0,
  1. Nella stima intervallare, il livello di confidenza 1 – alfa: o è la probabilità che l’intervallo non contenga il parametro oggetto di stima o ci dice che abbiamo fiducia 1 – alfa che l’intervallo costruito contenga l’ignoto parametro o è la probabilità di prendere una decisione sbagliata o è la probabilità dell’errore di primo tipo

  2. Volendo stimare l’ignota media M(X) di un carattere X presente su una popolazione da cui è stato stratto un campione casuale (semplice con ripetizione), si può costruire un intervallo di confidenza grazie a: o Il teorema del limite centrale che ci dice che il margine di errore è pari al livello di confidenza o Alla certezza di ottenere un intervallo che sicuramente contiene E(X) o Il teorema del limite centrale che, se n è sufficientemente grande, dice che la media campionaria ha distribuzione normale con media M(X) e varianza Var(X)/n o All’uso dello stimatore proporzione campionaria

  3. Volendo stimare il numero medio di biciclette posseduto dalle famiglie milanesi (carattere X) si vuole effettuare un’indagine campionaria di ampiezza n. Avendo stabilito che l’ampiezza dell’intervallo di confidenza così individuato deve essere pari a 0,1, individuare la dimensione campionaria n sapendo che la varianza del carattere X è pari a 0,64 e che il livello di confidenza prefissato è pari a 0, o 77 o 692 o 100 o 25

  4. E’ stato estratto un campione casuale (semplice con ripetizione) di ampiezza 400 da una popolazione di studenti universitari per stimare la proporzione di quelli soddisfatti delle lezioni online. Sapendo che la percentuale di studenti soddisfatti nel campione è pari all’89%, individuare gli estremi dell’intervallo di confidenza a livello del 95% per la proporzione di studenti soddisfatti nella popolazione o A = 0, 859 B = 0, 964 o A = 0, 704 B = 0, 921 o A = 0, 859 B = 0, 921 o A = 0, 889 B = 0, 890

QUINTA PARTE

  1. Se una variabile ha una distribuzione normale, allora: o Media, moda e varianza coincidono o Media, moda e mediana coincidono o La media è sempre pari a zero o La varianza è sempre pari ad 1
  2. Sia X una variabile casuale normale con media E(X) incognita e varianza pari a 36. Sapendo che la probabilità che X assuma un valore minore o uguale a 16 è pari a 0,9772, individuare il valore medio E(X) o 1, o 16 o 4 o 0,
  3. La probabilità che una variabile casuale normale con media 10 e varianza 4 assuma un valore minore o uguale a 10 è pari a: o 0, o 0, o 0, o 1
  4. Se una variabile casuale Z presenta una distribuzione normale con media zero e varianza 1 allora: o La variabile non ha una distribuzione normale o La variabile è binomiale o Anche la corrispondente variabile X ha media zero e varianza 1 o La variabile è standardizzata SESTA PARTE
  5. Nella verifica delle ipotesi statistiche si possono commettere due tipi di errore: o l’errore di rifiutare l’ipotesi nulla quando è vera e l’errore di accettarla quando è vera l’ipotesi alternativa o l’errore di rifiutare l’ipotesi nulla quando è vera e l’errore di accettare l’ipotesi alternativa quando è falsa o l’errore di accettare l’ipotesi nulla quando è vera l’ipotesi alternativa o l’errore di rifiutare l’ipotesi nulla quando è vera l’ipotesi alternativa
  6. Nella verifica di ipotesi statistiche, la probabilità (alfa) dell’errore di primo grado: o è la probabilità di rifiutare l’ipotesi nulla H0 quando è falsa o è la probabilità di accettare l’ipotesi nulla H0 quando è falsa o è la probabilità di rifiutare l’ipotesi nulla H0 quando è vera o è la probabilità di accettare l’ipotesi nulla H0 quando è vera
  7. Nel test di significatività l’ipotesi alternativa H1: o è sempre un’ipotesi composta, nel senso che prevede un insieme di valori o è un’ipotesi sempre unidirezionale, che prevede valori minori del valore sotto H o è un’ipotesi sempre unidirezionale, che prevede valori maggiori del valore sotto H o è un’ipotesi improbabile