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Statistica Economica A tabella doppia permette di analizzare: L'interdipendenza Quadrata Indipendenti Ripetute Abbassa All'aumentare di n l'ampiezza dell'intervallo: Diminuisce Voci di bilancio Amazon utilizza i Big Data per: Individuare nicchie di mercato Big Data sono dati generati Da uso di strumenti digitali 3 10 35 Aumentando la numerosità campionaria Con il simbolo Σ si indica: La sommatoria Con la probabilità p si indica: La probabilità del successo 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 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 18,34; 21,
97 Affinchè ci sia dipendenza perfetta, la tabella deve essere: Ai fini dell'applicazione della binomiale, le prove devono essere Ai fini dell'applicazione della binomiale, le prove devono essere: All'aumentare della variabilità, la curva Normale si: All'interno delle aziende la trend analysis possono essere utilizzata per analizzare - fra le altre cose - le: Calcolare il coefficiente binomiale con n=3 e k=2: Calcolare il coefficiente binomiale con n=5 e k=2: Calcolare il coefficiente binomiale con n=7 e k=4: Come posso ridurre l'ampiezza dell'intervallo, e quindi dell'errore Con il termine "coefficiente di regressione" si intende Il coefficiente angolare della retta di regressione Con le frequenze cumulate possiamo determinare La frequenza cumulata semplice della terza modalità Dato sigma=6, n=50 e una media campionaria pari a 20, quale è l'intervallo ad un livello di significatività del 95%: DATO IL SEGUENTE GRAFICO A DISPERSIONE COSTUITO SU DUE CARATTERI X ED Y: DIRE QUANTO SARÀ APPROSSIMATIVAMENTE IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE Determinare la numerosità del campione, nel caso si voglia stimare la proporzione, con un errore massimo di 0.1 ad un livello di confidenza del 95%:
Sono identiche per traslazione Sempre 16 È UNA VARIABILE QUALITATIVA Forma societaria Pie(x) Quante sono le modalità della Y Data scientist In crescita Gli indici di variabilità si calcolano su caratteri: Quantitativi Gli outlier sono: Dati anomali Più articolati Google Analytics è il servizio di analytics: Più usato nel web Google Analytics è uno strumento: Di web analytics Google Analytics è uno strumeto molto usato: Nel marketing La performance web Google Analytics permette di: Integrarsi con altri applicativi GOOGLE TRENDS È UNO STRUMENTO Gratuito Scaricare dati su trend Google Trends è uno strumento: Gratuito La sezione più grande Hadoop è stato sviluppato principalmente da: Yahoo Di microdati I Big Data permettono di ricavare: Un ingente mole di informazioni Alcune criticità I BIG DATA SONO DATI GENERATI Da uso di strumenti digitali Della vendita retail I Big Data, data la loro mole richiedono: Maggiori capacità di memorizzazione I caratteri qualitativi si distinguono in Sconnessi e ordinabili I caratteri quantitativi si distinguono in Discreti e continui I consumi finali delle famiglie: Comprendono alcune spese per investimento Per diversi domini geografici Determinare z (nella stima per intervallo) corrispondente ad un livello di confidenza dell' 89%: Due distribuzioni Normali con stessa varianza e diversa media: E' possibile passare da una variabile X ad una standardizzata Z: e si vuole commettere un errore massimo pari a 2, con un sigma = 4, ad un livello di confidenza del 95, la numerosità campionaria sarà: er costuire un grafico a torta sulla tabella si usa: Esistono tante distribuzioni condizionate della X: Figura che permette di elaborare e migliorare lo sfruttamento dei Big Data: Gli impegati nel settore ICT nelle imprese sono: Gli strumenti di analisi statistica per i Big Data divengono sempre: Google Analytics permette all'azienda di monitorare: Google Trends è uno strumento che permette con facilità di: Guardando un grafico a torta, la moda corrisponde a I Big data mettono a disposizione una grande quantità: I Big Data rispetto alle fonti convenzionali presentano: I Big Data sono stati utilizzati proficuamente nel settore: I dati di Google trends possono essere estratti:
Il comando table(x) mi fornisce: La tabella di frequenze assolute Il costo di produzione di Big Data: È alto Il data scientist ha competenze: Trasversali Il data-frame è dato da: Il dato statistico: Il fenomeno statistico è La variabile di interesse Il grafico a barre é per caratteri Quantitativi discreti Il grafico a dispersione è: Il grafico a torta è adatto ai Caratteri qualitativi sconnessi Il mercato dei Big Data è: In crescita Il metadato: Regressione lineare multipla Francis Galton Covariate Il primo decile lascia alla sua destra il: 90.00% Il primo quartile lascia alla sua sinistra il 25% Elevata complessità Il Programma Statistico Nazionale: Ha durata periodica Ipotesi nulla Il rango è dato da Valore massimo - valore minimo Il requisito della comparabilità si utilizza: Il secondo quartile corrisponde a La Mediana Il settore Ateco è: Un esempio di metadato Il simobolo nel prompt > sta ad indicare: Il Sistan: Il terzo quartile lascia a destra il 25% delle osservazioni Il totale delle frequenze è uguale al Totale delle osservazioni Non ha senso calcolarlo Il totale delle frequenze percentuali è Cento Il totale delle frequenze relative è Uno Il valore atteso corrisponde: Alla media 0
Il valore osservato Y può essere scomposto in: Y teorico più un residuo e Matrici in cui le colonne possono essere di natura differente E' la materia prima da cui è ottenuta l'informazione statistica che si riferisce alla collettività Una rappresentazione grafica di due caratteri quantitativi E' un'informazione che consente di interpretare correttamente un insieme di dati IL MODELLO CHE UTILIZZA PIÙ COVARIATE È DETTO Il modello di regressione è stato introdotto da : Il modello di regressioni lineare utilizza, individua relazioni di tipo lineare tra una variabile di risposta ed un set di: Il processo di creazione di dati è caratterizzato da: Il punto di partenza dei test statistici è la definizione della: Quando si confrontano statistiche corrispondenti nello spazio Che il sistema è pronto per ricevere l'istruzione E' l'insieme di soggetti produttori di “statistica ufficiale” Il totale delle frequenze percentuali cumulate è Il valore di z che corrisponde ad una probabilità 0.5 è: Il valore di z che corrisponde ad una probabilità 0.8 è:
IL VETTORE DI DATI X=(4,5,6,8) HA VARIANZA 2.
In Italia utilizzano i Big Data principalmente: Le grandi imprese In R i vettori sono espressi come: Vettore colonna Attivare il pacchetto su R n11= La media e la varianza
In una tabella doppia è possibile ricavarsi: Due distribuzioni marginali In una tabella doppia, table[ ,1] fornisce: La tabella di Y condizionatada X In una tabella doppia, table[1 , ] fornisce: La tabella di X condizionata a Y Una variabile di interesse Si l coefficiente R2 è un indice di: Bontà di adattamento La binomiale si basa su un esperimento: Dicotomico LA BRAND REPUTATION È UNA MISURA Di affidabilità e notorietà Dall'apprezzamento sui social Differenziazione La Business Analytics si occupa di Analisi strategiche La Business Analytics: Attraversa diverse funzioni aziendali La capacità informativa della Mediana è Superiore alla Moda La correlazione tra x e y si calcola con: Cor(x,y) La covarianza è un indice: Assoluto La covarianza può assumere valori: Sia negativi che positivi La covarianza può calcolarsi per: Caratteri X e Y entrambi quantitativi La curva normale è: Una variabile casuale continua La densità di frequenza può calcolarsi Per qualsiasi frequenza Frequenza e ampiezza della classe La differenza interquartilica è: Terzo quartile - primo quartile La differenza interquartilica è: Sempre non negativa In R il comando library(nomepacchetto) serve a: IN R, IL SIMOBOLO NEL PROMPT > STA AD INDICARE: Che il sistema è pronto per ricevere l'istruzione In una distribuzione con 50 osservazioni, se n1.=10 e n.1= 10, in caso di indipendneza deve aversi: In una distribuzione di probabilità si può calcolare: In una distribuzione ho calcolato una media = 3 e un sigma = 2. Il valore standardizzato di 1 è : In un'analisi sulle PMI innovative, la spesa per Ricerca e Sviluppo dell'azienda è Indicare se è possibile avere un coefficiente di correlazione negativo e un R2 positivo: LA BRAND REPUTATION PUÒ ESSERE MISURATA MEDIANTE BIG DATA La business analytics può essere alla base della strategia di: La curva Normale è particolarmente importante nelle applicazioni della statistica perchè: Molti fenomeni si distribuiscono approssimativamente ad una normale La densità di frequenza si calcola come rapporto tra La difficoltà nel definire la qualità dei dati statistici è: Agganciata ai processi produttivi posti in essere dalle fonti ufficiali di informazione statistica, ovvero i dati devono soddisfare determinate caratteristiche e requisiti
La reperibilità di Big Data è stata facilitata: Dall'innovazione tecnologica Più si avvicina ai punti osservati La sede legale di un'impresa: La somma degli scarti dalla media è Nulla 1 Uno La standardizzazione è: Una trasformazione lineare dei dati La statistica descrittiva si occupa di La Statistica si divide in Statistica descrittiva e inferenza La statistica si divide in : statistica descrittiva e interferenza La statistica ufficiale si sta orientando: Verso il maggiore uso di Big Data Una statistica-test LA STIMA DEL MODELLO COMPORTA LA STIMA Dei parametri La trasformazione di standardizzazione è: Z=(X-**micro)/o Privacy 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 Multiple Integrated Data Collection LA Y È DETTA Variabile dipendente L'aggregato spesa delle famiglie: Comprende la produzione per uso proprio L'altezza della barra del grafico a barre deve Essere proporzionali alle frequenze osservate L'ampiezza dell'intervallo è dato Dalla differenza degli estremi dell'intervallo L'area del rettangolo è dato da Dipende dal fenomeno analizzato Errori di precisione nelle indagini campionarie Forecast Le Caratteristiche strutturali delle imprese: La retta dei minimi quadrati è quella retta che: Coincide con la sua unità locale sole se l'impresa è unilocalizzata La somma delle frequenze relative congiunte è: La somma delle probabilità della variabile casuale discreta è: Descrivere e sintetizzare le informazioni raccolte La statistica usata nell'ambito della verifica delle ipotesi é: La valutazione della qualità dei Big Data dovrebbe comprendere fra le nuove dimensioni: La visione basata sull'uso di dati da fonti differenti si chiama: L'Archivio statistico delle imprese attive (Asia) per le unità locali: Analizza le caratteristiche strutturali del sistema produttivo tra due censimenti L'Archivio statistico delle imprese attive (Asia): Comprende qualsiasi classe dimensionale delle imprese L'Archivio statistico delle imprese attive (Asia): Consente di costruire gli indicatori di demografia delle imprese L'attendibilità delle stime soffre di molteplici errori derivanti da: Le aziende grazie ai Big Data migliorano in maniera netta i processi di: Rientrano nella categoria delle fonti di dati esterne all'azienda
Le Caratteristiche strutturali delle imprese: Dipende dalla distribuzione Assolute, relative e percentuali Le frequenze cumulate possono calcolarsi Per caratteri almeno ordinabili Le frequenze cumulate si ottengono Le frequenze percentuali si calcolano Moltiplicando le frequenze relative per cento Le frequenze relative si calcolano Dividendo le frequenze semplici per il totale n Tutti Il conteggio Tutti Dati in tempo reale Le medie vengono chiamate anche Indici di tendenza Forecast Frequenze teoriche Le statistiche economiche: Le tavole della Normale forniscono i valori di: Pr(Z<=zq)=FI(zp) Unità statistiche L'errore campionario: L'errore di secondo tipo consiste in: Accettare l'ipotesi nulla quando questa è falsa Web scraping L'indagine Istat sul consumo delle famiglie: L'indagine PMI: L'indice del chi2 è uguale a zero se: L'indice del chi2 è un indice di indipendenza: Assoluto Mai Collocano l'impresa nell'ambito di un territorio, di un settore economico e di una classe dimensionale Le distribuzioni condizionate e quella marginale sono: Le distribuzioni marginali e condizionate possono essere determinate in termini di frequenze: Facendo la somma passo passo delle rispettive frequenze Le frequenze relative si possono calcolare per quali tipologie di caratteri Le frequenze semplici si determinano effettuando Le frequenze si possono calcolare per le seguenti tipologie di caratteri Le imprese che usano Big Data vogliono studiare e prevedere il comportamento dei clienti utilizzando: Le previsioni sul futuro operate da serie modellizzate analiticamente: Le probabilità possono essere interpretate come: Devono soddisfare determinate catatteristiche concordate a livello internazionale Le unità sul quale viene condotta una rilevazione si denominano: Si commette in base al tipo di campionamento che si è costruito L'estrazione di informazioni (prezzi) da internet mediante un processo informatico: E' utile alle imprese per adeguare l'offerta ai mutamenti nel comportamento di spesa dei consumatori Consente di comparare il risultato economico della propria impresa con quello conseguito dalle imprese simili per caratteristiche strutturali Se tutte le frequenze osservate sono uguali a quelle teoriche L'indice del chi2 può essere negativo nel caso in cui:
La statistica-test |z| La statistica-test |z| < z(alpha) 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) Il rapporto tra casi favorevoli e casi totali Un valore soggettivo Nella dipendenza perfetta: Media e varianza Del prodotto tra le x e le y Nella funzione Normale: Media, mediana e moda coincidono
E' produttrice di dati primari Entrambe quantitative Dipendenza di una sull'altra Due tipi di errori Nell'ambito statistico, n si riferisce: Alla numerosità campionaria Qualsiasi cij = (nij - n*ij) Raggruppate in classi T-Student Nell'istogramma alla base si riportano Le classi osservate Alla frequenza osservata Nell'istogramma sulle ordinate si riporta La densità La somma degli scarti è nulla Help(package = "nomepacchetto") Summary(x) Mean(x) Nel test sulla media, se l'ipotesi alternativa è bidirezionale, si accetta se: NEL TEST SULLA MEDIA, SE L'IPOTESI ALTERNATIVA È BIDIREZIONALE, SI ACCETTA SE: Nella definizione classica la probabilità è data da: 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: Ad ogni modalità della X corrisponde solo una modalità della Y e viceversa Nella formula della Normale figurano esplicitamente: Nella formula semplificata della covarianza si deve calcolare la somma: Nella normale standardizzata il terzo quartile è Nella produzione di informazione statistica, l'impresa: Nella retta di regressione le due variabili X e Y sono: Nella retta di regressione X e Y sono con un legame di: Nella verifica delle ipotesi si possono commettere: Nell'analisi della connessione i due caratteri X e Y sono: Nell'analisi dell'indipendenza, la contingenza è data da: Nelle distribuzioni di frequenza, le modalità dei caratteri quantitativi continui sono Nell'inferenza statistica, se sigma è ignoto devo usare le tavole Nell'istogramma l'area del rettangolo corrisponde a Non si possono considerare gli scarti semplici dalla media nella misura della variabilità perché: Per avere informazioni su un pacchetto si deve usare il comando: Per avere un insieme di statistiche descrittive sui dati x si usa: Per calcolare la media sul vettore di dati x si deve dare il comando
La densità di frequenza Le frequenze cumulate Per esportare i dati da R si usa il comando: Write.table $ T(x) Non è applicabile Per importare i dati in formato txt in R: Dipende se il carattere è quantitativo Troppo ampio Per trovare i quartili si divide n per 4 Per un carattere qualitativo ordinabile Non ha senso determinare un grafico a torta Arbitrario Reti di calcolatori Summary(pippo) Framework Trend analysis Chiarire gli obiettivi conoscitivi Big Data Analytics Coerenza Privacy Ridondanza Microsoft Word Equidistribuzione Per depurare la frequenza dalla diversa ampiezza si calcola Per determinare il valore al centro della distribuzione è utile calcolare Per estrarre una variabile da una matrice di dati (o data-frame) si usa il simbolo: Per fare la trasposta di un vettore si usa il comando: Per i caratteri quantitativi discreti il grafico a rettangoli Non è necessario installare nulla e si possono leggere direttamente Per la distribuzione marginale si può calcolare anche la media: Per l'analisi dei dati finanziari (esempio prezzo azioni) una serie rilevata annualmente ha intervallo: Per l'analisi del consumatore un problema importante è: L'individuazione della popolazione di riferimento Per un carattere qualitativo sconnesso, l'elenco con cui si riportano le modalità nella tabella di frequenze è Per un migliore e veloce sfruttamento dei Big Data è necessario creare: Per vedere l'output e alcune statistiche della regressione, salvata nell'oggetto pippo, devo scrivere: Permettono alle imprese di creare applicativi per modellare grandi quantità di informazioni: Pratica che permette da serie storiche di individuare dei pattern strutturali, in particolare su eventi finanziari e economici: Presupposto primario per iniziare a sfruttare fonti Big Data: Processo di raccolta e analisi di grandi volumi di dati per estrarre informazioni che non sono constatabili da un’analisi immediata: Quale tra i seguenti requisiti è essenziale per la qualità dei dati: Quali di questi aspetti è problematico per l'accesso ai dati: Quali di questi attributi non caratterizza i big data: QUALI DI QUESTI NON È UN SOFTWARE STATISTICO Quando si calcola la densità di frequenza implicitamente si fa l'ipotesi di
Se ho un R2 = 0.15, posso dire che: Non esiste dipendenza tra la Y e la X 5 Il coefficiente di correlazione è positivo Zero Se i residui crescono al variare di X, allora: La retta non è buona Se il carattere è costante, la varianza è: Nulla Se il carattere è per classi Se il coefficiente di correlazione è nulla, allora: Non esiste legame lineare tra le variabili Se il coefficiente di correlazione è nullo: Sono incorrelate E' comunque positiva 2 Sarà compresa tra questi valori Se la covarianza è nulla, allora X e Y sono: Incorrelati Non posso saperlo, se non conosco le medie Un carattere quantitativo Un carattere qualitativo Normalmente R2= R2= R2= Uno
Zero Cambia il denominatore Se le condizionate sono uguali, allora: Sono uguali anche alla marginale 0 Se l'indice di Cramer = 0, significa che si ha: Indipendenza Se ho una retta di regressione Y=2+1.5X allora posso dire che quando X è 2, il valore teorico di Y sarà: Se ho una retta di regressione Y=2+1.5X allora posso dire che: All'aumentare di una unità di X, Y aumenta di
Se ho una retta di regressione Y=2+1.5*X allora posso dire che: Se i miei punti hanno un andamento perfettamente parabolico, R2 sarà: Si deve applicare una formula particolare per trovare il valore all'interno della classe Se il fenomeno rilevato assume valori negativi, la varianza: Se in corrispondenza della classe 5-8 si ha una frequenza pari a 6, la densità sarà Se in una distribuzione si sono osservati i valori estremi 3 e 20, la media Se la distribuzione A ha sigma = 3 e la distribuzione B un sigma = 7, allora: Se la modalità del carattere osservato è espressa con un numero abbiamo Se la modalità del carattere osservato è espresso con un attributo abbiamo Se la popolazione di partenza è Normale, allora la Media campionaria si distribuisce: Se la retta di regressione è una retta parallela : Se la retta di regressione è una retta parallela all'asse delle X, allora: Se la retta di regressione è una retta parallela all'asse delle Y, allora: Se la retta passa perfettamente per i punti osservati, R2 sarà pari a: Se la varianza della popolazione è 10 e si fa un campione con n=100, la varianza della Media campionarie è: Se la varianza di Y è uguale alla varianza residua, R2 sarà uguale a Se la varianza è calcolata su dati campionari, la formula: SE L'EVENTO E DI RIFERIMENTO NON È PRESENTE LA VARIABILE DUMMY RELATIVA A TALE EVENTO È
Se l'indice di Cramer = 1, significa che si ha: Massima dipendenza
(n+1)/ Se n è pari, lesistono 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.
La sua stima corretta sc t=(x-**micro)/ s/radiceN 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 Negativo 4 -infinito; + infinito Se sigma è ignoto devo usare le tavole: T-Student Non necessariamente uguale 5 15 Se lo sqm della popolazione è 4 e il campione è di n=64, quanto è lo sqm della media campionaria: Se n è dispari, la posizione occupata dalla Mediana sarà: Se n=5 e p=0.5, quanto è la probabilità di avere 0 successi: 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 5 successi: 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 conosco il sigma della popolazione, lo sostituisco con: Se non è nota la varianza della popolazione la statistica-test da usare per la verifica delle ipotesi sulla media è: Se si è in presenza di una relazione lineare inversa, il coefficiente di correlazione è: Se si estrae un campione da una popolazione con media pari a 4, la Media campionaria ha media pari a: Se si vuole un intervallo di confidenza con una garanzia del 100%, questo è dato da: Se su due distribuzioni ho la stessa media, allora queste avranno variabilità: 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 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
Tutti i quantili, per k qualsiasi Sul sito di R, CRAN sta per: Comprehensive R Archive Network Le modalità del carattere Uguaglianza e disuguaglianza Tutte Tra gli obiettivi della Statistica ritroviamo Costi elevati Tra i vantaggi di fare un campione ritroviamo Economicità e Tempestività Tutte le tipologie dei grafici possono calcolarsi Per qualsiasi tipologia di frequenza Della popolazione obiettivo Il costo Un valore standardizzato negativo: Indica che il valore è sotto la media Un valore standardizzato superiore a 3 indica: Un dato anomalo ISO9001: (- infinito; + infinito) Una variabile casuale continua può: Una variabile casuale discreta può: Assumere un insieme numerabile di risultati Una variabile casuale è una: Funzione che può assumere più risultati L' HEDONIC PRICING VIENE USATO per strategie di prezzo LA VARIANZA È UN INDICE DI Variabilità COMMA SEPARATED VALUES (CSV) È Un'estensione di file delimitato Su una distribuzion ho calcolato la varianza ed è pari a 3. Aumento tutti i valori di due. La nuova varianza è: Sul carattere "Livello di reddito" si possono calcolare Sull'asse delle ascisse nel grafico a barre sono riportate Sulle modalità di un carattere qualitativo sconnesso si possono fare solo operazioni di Sulle modalità di un carattere quantitativo discreto si possono fare solo operazionini di Validare un modello attraverso l'osservazione dei dati Tra gli svantaggi ad analizzare direttamente l'intera popolazione abbiamo Un primo aspetto critico nell'uso dei Big Data è la definizione Un problema dei dati ottenuti dai Social Media per le imprese potrebbe essere: Una definizione di qualità dei dati è fornita da: Una garanzia del 100% nell'intervallo di confidenza si ottiene per: Assumere qualsiasi valore in un intervallo fissato
