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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
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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,
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
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
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
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,
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
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
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,
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
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
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
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