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ESAME DI STATISTICA
1 La statistica ci offre gli strumenti per: a Organizzare, riassumere, analizzare i dati relativi ad un fenomeno, ottenuti attraverso le misurazioni. 2 L’Inferenza ha lo scopo di: b Dedurre le caratteristiche dell’intera popolazione a partire da dati raccolti 3 La statistica descrittiva: c Organizza e riassume i dati 4 La popolazione è: a L’ universo di elementi che forma l’ oggetto di uno studio statistico 5 Il campione è: a Un sottoinsieme della popolazione 6 Un campione rappresentativo è: a Casuale 7 Il campionamento sistematico è: d Caratterizzato dalla selezione di un elemento ogni k elementi successivi 8 Il campionamento stratificato è: c Caratterizzato da popolazione divisa in sottogruppi omogenei 9 Il campionamento a blocchi è: a Caratterizzato da cluster
1 La statistica ci offre gli strumenti per: 10 La statistica permette di ragionare: d Facendo deduzioni ed induzioni 11 Le fasi di una indagine statistica si conviene siano le seguenti: a Definizione degli obiettivi della ricerca; Rilevazione dei dati; Elaborazione metodologica; Presentazione ed inte risultati; Utilizzazione dei risultati raggiunti. 12 L’indagine statistica può essere: a Campionaria o di tipo censuario 13 La statistica induttiva: a Fa inferenza 14 La mutabile è: c Un carattere qualitativo 15 Il numero di lanci di una moneta è una: a Variabile discreta 16 Il reddito pro-capite è una: b Variabile continua 17 Consideriamo la relazione y=f(x), dove x è rappresentato dall’inflazione ed y sono i tassi di interesse nell’Euro Are a x è la variabile indipendente 18 Considera la relazione causa-effetto y = - f(x), calcola la y sapendo che f(x) = - 10 ed indica il tipo di relazione:
21 Che cosa è l'unità statitistica: 27 Il carattere stato civile è: d Carattere qualitativo sconnesso 28 Il carattere numero di figli è: d Carattere discreto 29 Il carattere professione è: b Un carattere qualitativo sconnesso 30 Non è una scala di misura delle manifestazioni di un carattere statistico: d La scala semilogaritmica 31 La frequenza assoluta è: a Il numero delle volte ni in cui la modalità xi è stata osservata 32 La frequenza relativa è uguale a ni/n 33 In una distribuzione statistica, la somma delle frequenze relative: b È sempre uguale a 1 34 Una classe è aperta: b Se entrambi gli estremi sono esclusi
31 La frequenza assoluta è: 35 Una classe è chiusa: a Se entrambi gli estremi sono inclusi 36 L'ampiezza della classe è: a La differenza tra estremo superiore e estremo inferiore della classe 37 La classe è chiusa a sinistra se: a Solo l'estremo sinistro è incluso 38 Il valore centrale è: a La semisomma dei due estremi 39 In una tabella doppia se entrambi le variabili sono qualitative, si parla di: c Tabella di contingenza 40 In una tabella doppia se entrambi le variabili sono quantitative, si parla di: a Tabella di correlazione 41 La rappresentazione grafica di distribuzioni di frequenze che si sviluppa attraverso una serie di rettangoli contigu a Istogramma 42 Le densità di frequenza di un istogramma: b Si ottengono dal rapporto tra la frequenza di una classe e l'ampiezza della classe medesima 43 Come viene classificato l'ortogramma:
51 Tra due variabili vi è indipendenza assoluta se: a Le frequenze osservate sono uguali alle frequenze teoriche 52 Si chiama contingenza: a La differenza tra frequenze osservate e frequenze teoriche 53 La somma delle contingenze di ciascuna riga e di ciascuna colonna sono: b Nulle 54 L'indice chi-quadrato di Pearson (χ2) : b Dipende dalla dimensione del collettivo 55 Se si raddoppia la numerosità campionaria, il valore del chi-quadrato: c Raddoppia 56 Il max χ^2 è uguale: c n x [min (r-1; c-1)] 57 L'indice di contingenza quadratica medio φ^2 è uguale: a χ²/n 58 L'indice di connessione di Cramer varia: a Tra zero e uno 59 Indice chi-quadrato è un indice c Simmetrico 60 Quali di questi indici è relativo:
51 Tra due variabili vi è indipendenza assoluta se: b L'indice di connessione di Cramer 61 Vengono prelevate 15 compresse da un lotto di produzione, i valori sono: 0,485; 0,442; 0,466; 0,448; 0,419; 0, 0,410; 0,434; 0,450; 0,422; 0,440; 0,464. Calcolare il peso medio: a 0. 62 Consideriamo i seguenti dati: d 34. 63 La media geometrica è uguale: d Alla radice n-esima del prodotto dei termini 64 Trovare la media geometrica: 3, 5, 6, 6, 7, 10, 12: b 6. 65 Calcolare la media geometria relativa all'andamento dei prezzi di un dato prodotto: 1,103 1,031 0,939 1,097: b 1.
71 Calcolare la mediana della seguente serie di voti: 19, 20, 22,18, 26, 30, 28: b La mediana 74 Si consideri la seguente distribuzione in classi: pesi frequenze la classe mediana: Medie di posizione: la mediana (distribuzioni per classi) a 58 - 62 75 Con riferimento alla domanda 4 la mediana c 61. 76 Il primo quartile: a Quel valore che lascia alla sua destra il 75% delle osservazione e alla sua sinistra il 25% delle osservazioni 77 Si consideri la seguente distribuzione in classi: pesi frequenze
71 Calcolare la mediana della seguente serie di voti: 19, 20, 22,18, 26, 30, 28: Calcolare il primo quartile: a 55. 78 Si consideri la seguente distribuzione in classi: pesi frequenze Calcolare il terzo quartile: b 69
80 Cosa si intende variabilità: 87 La differenza interquartile è data dalla: c Tra terzo e primo quartile 88 Il campo di variazione è dato dalla: a Differenza tra valore massimo e minimo della distribuzione 89 La mutabilità è: b L'attitudine di un fenomeno qualitativo ad assumere differente modalità 90 Dire se la seguente distribuzione è simmetrica: 8,14,16,16,16,21, c Non è simmetrica 91 L'asimmetria di una distribuzione denota che: a I valori del caratteri sono distributi con frequenze differenti attorno al suo valore centrale 92 L'asimmetria di una distribuzione può essere: a Nulla, positiva o negativa 93 Se la distribuzione è asimmetria positiva si ha: a Med-Q1 < Q3-Med 94 Se la distribuzione è asimmetria negativa si ha: b Med-Q1 > Q3-Med
90 Dire se la seguente distribuzione è simmetrica: 8,14,16,16,16,21, 95 L'indice di asimmetria Skewness di Pearson è calcolato: a Come differenza tra la media aritmetica e la moda divisa la deviazione standard 96 La curtosi rappresenta: c Il grado di schiacciamento di una distribuzione intorno al suo centro di gra 97 ità e rispetto alla curva no 97 La distribuzione di dice platicurtica se: a E' più schiacciata rispetto alla normale 98 La distribuzione di dice leptocurtica se: c E' più appuntita rispetto alla normale 99 Il coefficiente di curtosi di Pearson è uguale: a Momento quarto/quadrato della varianza 100 Si ha indipendenza in media tra due variabili statistiche se: a Le media parziali sono uguali tra di loro ed uguali alla media generale 101 L'indipendenza in media: b Non è un concetto simmetrico 102 Il rapporto di correlazione di Pearson varia: b Tra 0 e 1 103 Si ha concordanza tra due variabili se
110 Il coefficiente angolare bi rappresenta: 111 Con il metodo dei minimi quadrati: a Si minimizza la somma dei quadrati degli scarti tra valori osservati e valori teorici 112 Date le variabili: X(Velocità km/h): 60, 80, 100,120,130 Y(Consumo in quinta km/litro): 29.8, 24.2, 20, 18.2, 16, l'equazione della retta: a y^= 39,882-0,1857xi 113 Date le variabili: X(Velocità km/h): 60, 80, 100,120,130 Y(Consumo in quinta km/litro): 29.8, 24.2, 20, 18.2, 16, determinaziome lineare è: b 0, 114 Il coefficiente di determinazione lineare è uguale a 1 se è nulla: c La devianza residua 115 La devianza di regressione misura: b Quanta parte della variabilità della Y è spiegata dalla relazione lineare 116 Se la Cod (X,Y)>0: b La retta di regressione è crescente 117 Il coefficiente di determinazione lineare è: c Il quadrato del coefficiente di correlazione lineare 118 Il coefficiente di determinazione lineare è nullo se è nulla c La devianza di regressione 119 Se il coefficiente di correlazione r=0:
110 Il coefficiente angolare bi rappresenta: b Non c'e correlazione lineare 120 Un esperimento casuale è: b Un'operazione il cui risultato non può essere previsto con certezza 121 Dati i seguenti eventi: A=(1,2,3), B=(2,3,4). Determinare A ∪B: a A∪B={1,2,3,4} 122 Dati i seguenti eventi: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C(1,5,9,10). Determinare A ∪ B ∪ C: b A∪B∪C={1,3,5,7,9,10} 123 Dati i seguenti eventi: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C(1,5,9,10). Determinare A∩B: b A∩B={3,5} 124 Dati i seguenti eventi: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C(1,5,9,10). Determinare A∩C: a A∩C={1,5} 125 Dati i seguenti eventi: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C(1,5,9,10). Determinare B∩C: c B∩C={5,9,10} 126 Dati i seguenti eventi: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C(1,5,9,10). Determinare A∩B∩C: a A∩B∩C={5} 127 Per il postulato 2 dell'assiomatizzazione del calcolo delle probabilità, l'evento certo Ω ha probabilità: b P(Ω)=
130 Una variabile casuale: b 137 Il valore atteso E(b+X) è: (b è una costante reale): b E(b+X)=b+E(X) 138 Il valore atteso E(X+Y) è: (X e Y sono due varibili casuali): c E(X+Y)= E(X)+E(Y) 139 La Var (aX+b) è: a e b sono due costanti reali: a Var (aX+b)=a²Var (X) 140 La variabile casuale uniforme discreta: d E' tale che ogni sua realizzazione è equiprobabile 141 La distribuzione della normale standardizzata: b Ha media uguale a 0 e varianza uguale 1 142 La distribuzione binomiale: c Può essere utilizzata per descrivere casi in cui gli esiti possibili di una prova sono solo due 143 La distibuzione normale è: b E' simmetrica rispetto al valor medio 144 A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1,2:
140 La variabile casuale uniforme discreta: a 0, 145 A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1, b 0, 146 A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0,81 e z=1,94: b 0, 147 La variabile casuale chi-quadrato: a Non può assumere valori negativi 148 La variabile casuale t di student: c Al tendere di n all'infinito la v.c t di student tende alla normale standardizzata 149 La variabile casuale F di Fisher-Snedecor: d Ha valore atteso E(F)= m/(m-2) 150 Nel campionamento bernoulliano: a Ogni unità statistica può entrare a far parte più volte del campione 151 Nel campionamento bernoulliano b I risultati delle estrazioni sono indipendenti 152 Da una popolazione composta da 5 unità statistiche ( A, B, C, D, E ) si voglia estrarre, con ripetizione, un campio numerosità 2. Lo spazio campionario è composto da: a 25 possibili campioni
