esercitazione test statistica economia pegaso, Esercizi di Statistica Economica
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esercitazione test statistica economia pegaso, Esercizi di Statistica Economica

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test di esercitazione per esame scritto di statistica economia
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A quando risale la prima emissione di biglietti di banca pagabili a vista:

Al XVII secolo

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1,2:

0,3849

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1,4:

0,4192

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0,81 e z=1,94:

0,1828

Ad un valore basso di r corrisponde: In diversi casi un legame debole tra i due caratteri quantitativi considerati

Ad un valore elevato di r corrisponde: In diversi casi un effettivo legame tra i due caratteri quantitativi considerati

Affinchè una v.c X continua sia ben definità occorre che:

AGLI INIZI DEGLI ANNI CINQUANTA SI AVVIÒ: Il Processo di integrazione europeo Alcune delle seguenti nazioni ebbero un elevata autonomia locale:

Gran Bretagna e Stati Uniti

ALLA BASE DEL MERCANTILISMO C’È: Un insieme di precetti pratici ALLA BASE DI UN NUOVO CICLO ECONOMICO PER SCHUMPETER C’È:

Grappoli o sciami di innovazioni

ALLA SUA NASCITA, IL CAPITALISMO INDUSTRIALE SI AVVALSE:

Dell’espansione dell’economia di mercato

Aumentando il livello di significatività: Aumenta la potenza del test Calcola il range delle seguenti osservazioni relative agli errori compiuti da ogni alunno nel test con 30 domande: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,29)

29

Calcola il range delle seguenti osservazioni relative agli errori compiuti da ogni alunno nel test con 30 domande: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,2)

12

Calcola il range parziale delle seguenti osservazioni relative agli errori compiuti da ogni alunno nel test con 30 domande: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,29)

12

Calcola il range parziale delle seguenti osservazioni relative agli errori compiuti da ogni alunno nel test con 30 domande: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,21,0,0,0,0,1,29)

7

Calcolare la varianza dei seguenti numeri: 12,6,7,3,15,10,18,5:

23,75

Calcolare lo scarto quadratico medio dei seguenti numeri: 12,6,7,3,15,10,18,5:

4,87

Che durata hanno i cicli Kondratev: circa 50 anni Che effetti determinò la CECA sul mercato europeo:

Aumento della produttività e riduzione dei prezzi

Che incarico rivestiva Schuman al tempo della fondazione della CECA:

Ministro degli esteri Francese

Chi fu il Presidente americano che inaugurò il New Deal:

Roosvelt

Chi fu il primo Presidente dell’IRI: Alberto Beneduce Chi fu il principale fautore della pianificazione flessibile in Italia:

Ezio Vanoni

Come conseguenza della rivoluzione dovuta alle ICT (Information And Communication Technologies), il processo di globalizzazione registra un'accelerazione, dovuta soratutto

All'integrazione e interdipendenza dei mercati che sfruttano le nuove tecnologie

Come è più comunemente conosciuto l’European Recovery Program:

Piano Marshall

Come erano composte le quote di partecipazione al Fondo Monetario Internazionale:

in dollari e oro al 25% e in divisa nazionale al 75%

Come si chiamavano gli operatori di borsa che ebbero un ruolo determinante nella speculazione del 1929:

bill brokers

COMPRENDIAMO IL SUCCEDERSI DEI SISTEMI ECONOMICI, ATTRAVERSO:

il processo storico

Con il metodo dei minimi quadrati: Si minimizza la somma dei quadrati degli scarti tra valori osservati e valori teorici

Con il metodo dei minimi quadrati: Si minimizza la somma dei quadrati degli scarti tra valori osservati e valori teorici

Con un coefficiente di correlazione pari a r= +0,8, i valori di una variabile:

Crescono al crescere dei valori dell’altra

Con un coefficiente di correlazione pari a r= -0,5, i valori di una variabile:

Tendono a crescere al decrescere dei valori dell’altra, ma in maniera blanda

Con un coefficiente di correlazione pari a r= -0,8, i valori di una variabile:

Crescono al decrescere dei valori dell’altra

Con un coefficiente di correlazione pari a r= -0,9, i valori di una variabile:

Crescono al decrescere dei valori dell’altra

Conoscendo la devianza, lo scarto quadratico medio si ricava calcolando:

La radice quadrata del rapporto tra devianza e numerosità del collettivo

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1), la media geometrica è pari a:

5,66

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1), la media aritmetica è pari a:

8,5

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1), la mediana è pari a:

9,5

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1;1), la moda è pari a:

1

Considera il seguente insieme di osservazioni (-2; -2; -2; -14; -13; -15; -6; -1;-1), il valore massimo è pari a:

-1

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 2; 2; 14; 13; 15; 6; 1;1), la moda è pari a:

2

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 2; 2; 14; 13; 15; 6; 1;1), il valore centrale è pari a:

8

Considera la relazione causa-effetto y = -f(x), calcola la y sapendo che f(x) = -10 ed indica il tipo di relazione:

y = 10; la relazione è lineare

Considera la relazione causa-effetto y=-f(x)2, calcola la y sapendo che f(x)=-10 ed indica il tipo di relazione:

y = 100; la relazione è non lineare

Consideriamo la relazione y=f(x), dove x è rappresentato dall’inflazione ed y sono i tassi di interesse nell’Euro Area:

x è la variabile indipendente

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (2,2,3,5,3,4,6,7), quante medie mobili di pesate di ordine tre si possono calcolare:

6

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (3,5,3,4,6,7), quante medie mobili di ordine tre si possono calcolare:

4

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (3,5,3,4,6,7), quante medie mobili di ordine cinque si possono calcolare

2

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (3,5,3,4,6,7,0), quante medie mobili di ordine tre si possono calcolare:

5

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (3,5,3,4,6,7), calcola la prima media mobile di ordine tre calcolabile in tempo reale:

11/3

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (3,5,3,4,6,7), calcola la prima media mobile di ordine cinque calcolabile in tempo reale:

21/5

Cosa indica il livello di significatività: La probabilità massima con cui accettiamo di rischiare l'errore di prima specie

Cosa si intende per stima intervallare: La stima attraverso la quale si giunge alla determinazione di un intervallo, che include il parametro stimato, con livello di confidenza 1-

Cosa si intende per stima puntuale: La stima attraverso la quale si giunge alla determinazione di un solo valore numerico per uno o più parametri della popolazione

Cosa si intende variabilità: E' l'attitudine di un fenomeno quantitativo ad assumere differente modalità

Costruendo i numeri indice della serie storica del fatturato per due aziende, vogliamo in particolare:

Capire quale delle due unità presenta un andamento migliore

Da un mazzo di 40 carte viene estratta una carta. Calcolare la probabilità di ottenere un asso:

0,1

Da un mazzo di 40 carte viene estratta una carta. Calcolare la probabilità di ottenere una carta di bastoni:

0,25

Da un mazzo di carte viene estratta una carta. Calcolare la probabilità di ottenere una figura:

12/40

Da una partita di bulloni metallici è stato estratto un campione di n=100 elementi e se ne sono trovati 20 difettosi. Costruire un intervallo di confidenza al 95% per la proporzione p dei pezzi difettosi:

IC=[0,1216;0,2784]

Da una popolazione composta da 4 unità statistiche ( A, B, C, D ) si voglia estrarre, con ripetizione, un campione casuale di numerosità 2. Lo spazio campionario è composto da:

16 possibi campioni

Da una popolazione composta da 4 unità statistiche ( A, B, C, D ) si voglia estrarre, con ripetizione, un campione casuale di numerosità 3. Lo spazio campionario è composto da:

64 possibili campioni

Da una popolazione composta da 5 unità statistiche ( A, B, C, D, E ) si voglia estrarre, con ripetizione, un campione casuale di numerosità 2. Lo spazio campionario è composto da:

25 possibili campioni

Date coppie di valori X e Y, l’equazione di regressione può essere considerata

Una formula di predizione di Y

Date coppie di valori X e Y, la retta di regressione è una:

Sola, e ben definita, tra le infinite rette che si possono tracciare tra i punti di un diagramma a dispersione

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, 16,2. Determinare l'equazione della retta:

y^= 39,882-0,1857xi

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, 16,2, il coefficiente di determinaziome lineare è:

0,9650

Date le variabili: X(Velocità km/h): 60,80,100,120,130 Y(Consumo in quinta km/litro): 29.8, 24.2,20,18.2,16,2. La codevianza (X,Y) è:

577,6

Dati due stimatori T1 e T2 di uno stesso parametro: Se entrambi sono non distorti, il confronto tra i due stimatori in termini di efficienza può essere effettuato solo sulla base della varianza

Dati i seguenti eventi: A=(1,2,3), B=(2,3,4). 1 D 1 CDeterminare A B:

1 D 1 CA B={1,2,3,4}

Dati i seguenti eventi: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C 1 D 1 C 1 D 1 C(1,5,9,10). Determinare A B C:

1 D 1 C1 D 1 CA B C={1,3,5,7,9,10}

Dati i seguenti eventi: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C (1,5,9,10). Determinare A∩B:

A∩B={3,5}

Dati i seguenti eventi: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C (1,5,9,10). Determinare A∩C:

A∩C={1,5}

Dati i seguenti eventi: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C (1,5,9,10). Determinare B∩C:

B∩C={5,9,10}

Dati i seguenti eventi: A=(1,3,5,7), B=(3,5,9,10), C (1,5,9,10). Determinare A∩B∩C:

A∩B∩C={5}

Dato un mazzo di 40 carte calcolare la probabilità di ottenere in due estrazioni con reimmissione un re alla prima estrazione e una carta di coppe alla seconda:

1/40

Dato un mazzo di 40 carte calcolare la probabilità di ottenere in due estrazioni con reimmissione un re e un asso:

2/100

Dato un mazzo di 40 carte viene estratta una carta. Calcolare la probabilità di ottenere un fante o un re:

8/40

Dato un mazzo di 40 carte viene estratta una carta. Calcolare la probabilità di ottenere una figura o una carta inferiore a 6:

32/40

Dieci adolescenti hanno ottenuto i seguenti in una prova di abilità spaziale (2,7,9,2,1,7,5,4,6,2), estraendo a caso un punteggio quale è la probabilità di ottenere un numero pari e inferiore a 6:

4/10

Dieci adolescenti hanno ottenuto i seguenti in una prova di abilità spaziale (2,7,9,2,1,7,5,4,6,2). Estraendo a caso un punteggio quale è la probabilità di ottenere un numero pari o inferiore a 6:

0.7

Dieci adolescenti hanno ottenuto i seguenti in una prova di abilità spaziale (2,7,9,2,1,7,5,4,6,2). Estraendo a caso due punteggi con reimmissione, quale è la probabilità di ottenere almeno un 7 alla prima estrazione:

0.2

Dieci adolescenti hanno ottenuto i seguenti in una prova di abilità spaziale (2,7,9,2,1,7,5,4,6,2). Estraendo a caso due punteggi con reimmissione, quale è la probabilità di ottenere due punteggi la cui somma sia 9:

14/100

Dire se la seguente distribuzione è simmetrica: 8,14,16,16,16,21,21:

Non è simmetrica

Dividendo il numero delle morti e delle nascite in una comunità durante un periodo di tempo rispettivamente per la quantità della popolazione media dello stesso periodo si può ottenere:

Correlazione spuria se l’andamento della popolazione non è correlato col numero di nati e morti

Dividendo il numero delle morti in una comunità durante un periodo di tempo e la quantità della popolazione media dello stesso periodo si ottiene:

Coefficiente di mortalità

Dividendo il numero delle nascite in una comunità durante un periodo di tempo e la quantità della popolazione media dello stesso periodo si ottiene:

Coefficiente di natalità

Due eventi non sono indipendenti quando: Il verificarsi dell’uno modifica la probabilità del verificarsi dell’altro

Due eventi sono indipendenti quando: Il verificarsi dell’uno non modifica la probabilità di verificarsi dell’altro

Due variabili si dicono perfettamente correlate se: Il coefficiente di correlazione è pari a 1 in valore assoluto

Due variabili sono stocasticamente indipendenti se:

Effettuando un test di verifica dell'ipotesi di indipendenza su una tabella di contingenza, i gradi di libertà corrispondono:

(r-1)(c-1)

Effettuando un test di verifica dell'ipotesi di indipendenza su una tabella di contingenza 5x5, i gradi di libertà corrispondono:

16

Effettuando un test di verifica dell'ipotesi di indipendenza su una tabella di contingenza 5x4, i gradi di libertà corrispondono:

12

Effettuando un test di verifica dell'ipotesi di indipendenza su una tabella di contingenza 6x6, i gradi di libertà corrispondono:

25

Fino al 1941 quale formula di pagamento adottavano gli Stati Uniti per le forniture agli stati belligeranti:

Cash and carry

FRA VARI ELEMENTI ALLA BASE DEL CAPITALISMO, TROVIAMO:

La formazione e l’impiego del capitale

FRA L’OTTOCENTO E IL NOVECENTO UN NUOVO TIPO DI ESPERIENZA CAMBIÒ IL RAPPORTO CON LE DISTANZE SPAZIALI, ESSA FU RESA POSSIBILE GRAZIE A:

La diffusione su larga scala dei viaggi transcontinentali

GENERALMENTE LA FASE CHE PRECEDE LA PRIMA GUERRA MONDIALE È CONSIDERATA:

Una fase di espansione della globalizzazione a cui segue una di de-globalizzazione

Gli estremi cronologici della guerra di indipendenza americana sono:

1775-1783

Gli Istituti di credito speciale nati durante il ventennio fascista:

Furono organizzati con snellezza amministrativa e criteri di produttività ed efficienza

I ceti meno colpiti dalla deflazione del Seicento furono:

I ceti economicamente più deboli

I dati informatici sono utilizzabili per: Le analisi statistiche I fondatori del Crédit mobilier furono: I fratelli Pereire I grandi Stati nazionali nacquero: Per far fronte all’incremento delle spese I limiti del colbertismo furono: Un sistema fiscale troppo oneroso e un

eccessivo protezionismo I numeri indice comparano: Le variazioni dei livelli della variabile nel tempo con

riferimento ad una base I numeri indice sono: Rapporti statistici I numeri indice sono: Strumenti matematici I numeri indice sono: Inferiori a 100 se il livello tende a scendere rispetto

all’anno base I numeri indice sono: Superiori a 100 se il livello della variabile tende a

crescere rispetto all’anno base

I numeri indice sono: Esplicativi dell’andamento dei livelli della variabile nel tempo

I polders si trovavano in: Olanda I simboli e S si riferiscono alla media ed allo scarto quadratico medio del:

Campione

I simboli μ e σ si riferiscono alla media ed allo scarto quadratico medio del:

Popolazione

I valori attesi nella variabile casuale Normale sono: Media; Varianza; IL GOLD STANDARD SI BASAVA SUL RUOLO CENTRALE:

Della sterlina

Il “numero di cuori” negli esseri viventi ed il “numero di battiti cardiaci al minuto” possono entrambi essere definiti:

Il numero di battiti solamente può essere definito variabile

Il calo dei prezzi nel XVII secolo mise in difficoltà:

I piccoli proprietari, affittuari e mezzadri

Il campionamento a blocchi è: Caratterizzato da cluster Il campionamento sistematico è: Caratterizzato dalla selezione di un elemento ogni k

elementi successivi Il campionamento stratificato è: Caratterizzato da popolazione divisa in sottogruppi

omogenei Il campione è: Un sottoinsieme della popolazione Il campo di variazione è dato dalla: Differenza tra valore massimo e minimo della

distribuzione Il coefficiente angolare b1 è dato: b1= COD. (X,Y)/ DEV(X) Il coefficiente angolare b1 indica: La pendenza della retta Il coefficiente angolare bi rappresenta: La pendenza della retta Il coefficiente di correlazione di Pearson tra X= “abilità manuali” ed Y= ”abilità tecniche” è pari a 0,76. Considerando una relazione lineare tra X ed Y, dove quest’ultima è la variabile dipendente, il coefficiente di determinazione sarà pari a:

0,58

Il coefficiente di correlazione di Pearson tra X= “abilità manuali” ed Y= ”abilità tecniche” è pari a 0,76. Considerando una relazione lineare tra X ed Y, dove quest’ultima è la variabile dipendente, la varianza residua sarà pari a:

42%

Il coefficiente di correlazione di Pearson tra X= “abilità manuali” ed Y= ”abilità tecniche” è pari a 0,76. Considerando una relazione lineare tra X ed Y, dove quest’ultima è la variabile dipendente, la varianza comune sarà pari a:

58%

Il coefficiente di correlazione di Pearson tra X= “quantità di grassi saturi assunte” ed Y= ”speranza di vita” è pari ad -1. Considerando una relazione lineare tra X ed Y, dove X è la variabile dipendente ed Y quella indipendente, il coefficiente di determinazione sarà pari a:

1

Il coefficiente di correlazione r di Pearson può essere usato per calcolare la correlazione:

Tra variabili misurate su scale a intervalli o a rapporti equivalenti

Il coefficiente di correlazione: E' un numero puro Il coefficiente di curtosi di Pearson è uguale: Momento quarto/quadrato della varianza Il coefficiente di determinazione lineare è nullo se è nulla:

La devianza di regressione

Il coefficiente di determinazione lineare è nullo se è nulla:

La devianza di regressione

Il coefficiente di determinazione lineare è uguale a 1 se è nulla:

La devianza residua

Il coefficiente di determinazione lineare è: Il quadrato del coefficiente di correlazione lineare Il coefficiente di determinazione lineare è: Il quadrato del coefficiente di correlazione lineare Il coefficiente di determinazione lineare varia tra: 0 <R2<1 Il coefficiente di variazione è dato dal rapporto, espresso in termini percentuali, tra:

Lo scarto quadratico medio e media aritmetica

Il E(SSR*) è uguale:

Il max χ2 è uguale: n x [min (r-1; c-1)] Il numero dei caratteri in una matrice: Non dipende dalla numerosità della popolazione Il numero di cuori negli esseri viventi ed il numero di battiti cardiaci al minutopossono entrambi essere definiti:

Il numero di battiti solamente può essere definito variabile

Il numero di lanci di una moneta è una: Variabile discreta Il rapporto annuo tra tasso di inflazione e deflazione dell’anno x in un paese determinato:

Non esiste

Il rapporto di correlazione di Pearson varia: Tra 0 e 1 Il rapporto statistico di coesistenza si ottiene: Mediante il rapporto tra la frequenza di una modalità

rispetto a quella corrispondente di un’altra modalità Il rapporto statistico di composizione si ottiene: Dividendo il valore rilevato in una data circostanza

per l’analogo valore rilevato per l’intera popolazione Il rapporto statistico di densità si ottiene: Mediante il rapporto tra la dimensione globale di un

fenomeno e quella spaziale a cui esso fa riferimento Il rapporto statistico di derivazione si ottiene: Dividendo la modalità di un fenomeno per quella

corrispondente di un altro che, sul piano logico e/o temporale, ne costituisce causa o presupposto logico

Il reddito pro-capite è una: Variabile continua Il teorema del limite centrale: Afferma che al crescere di n la forma della

distribuzione della media campionaria si approssima alla forma normale

Il tipo di dato elementare 4.5 è: Reale Il valore atteso dello stimatore B1 è: E(B1)=β1

Il valore atteso E(b+X) è: (b è una costante reale): E(b+X)=b+E(X) Il valore atteso E(X+Y) è: (X e Y sono due varibili casuali):

E(X+Y)= E(X)+E(Y)

Il valore dell’anno con numero indice pari a 100 nella serie storica osservata è:

Il denominatore nel calcolo del numero indice

In base al teorema di Gauss Markov, gli stimatori dei minimi quadrati:

Sono i più efficienti

In riferimento alla domanda 1 la numerosità n è uguale:

In riferimento alla tabella che mostra la decomposizione della devianza totale, il rapporto F è uguale:

In rifermento alla domanda 4 si calcoli l'ampiezza di tale intervallo:

0.0124

In una distribuzione di frequenza si può ottenere: Più di una moda In una scuola superiore 70 ragazzi sono iscritti ad un corso di Inglese specialistico. All’inizio del corso ai 70 alunni viene somministrato un test attitudinale per l’Inglese che fornisce punteggi in termini di risposte corrette (da 1 a 40). Alla fine del corso si valuta l’apprendimento dell’inglese per ogni ragazzo con un test di profitto (da 0 a 100). Viene utilizzato il punteggio al test attitudinale per prevedere il livello di apprendimento dell’inglese raggiunto a fine corso, e si ottengono i seguenti risultati: Y’=10+2X: r2=0,64; se=2,5. Indicare quale è la variabile indipendente:

Attitudine all’Inglese

In una scuola superiore 70 ragazzi sono iscritti ad un corso di Inglese specialistico. All’inizio del corso ai 70 alunni viene somministrato un test attitudinale per l’Inglese che fornisce punteggi in termini di risposte corrette (da 1 a 40). Alla fine del corso si valuta l’apprendimento dell’inglese per ogni ragazzo con un test di profitto (da 0 a 100). Viene utilizzato il punteggio al test attitudinale per prevedere il livello di apprendimento dell’inglese raggiunto a fine corso, e si ottengono i seguenti risultati: Y’=10+2X: r2=0,64; se=2,5. Indicare quale punteggio dovrebbe ottenere al test di profitto un ragazzo che sbaglia tutte le domande al test attitudinale:

10

In una scuola superiore 70 ragazzi sono iscritti ad un corso di Inglese specialistico. All’inizio del corso ai 70 alunni viene somministrato un test attitudinale per l’Inglese che fornisce punteggi in termini di risposte corrette (da 1 a 40). Alla fine del corso si valuta l’apprendimento dell’inglese per ogni ragazzo con un test di profitto (da 0 a 100). Viene utilizzato il punteggio al test attitudinale per prevedere il livello di apprendimento dell’inglese raggiunto a fine corso, e si ottengono i seguenti risultati: Y’=10+2X: r2=0,64; se=2,5. Per ogni risposta corretta in più al test attitudinale indicare di quanti punti aumenta il punteggio al test di profitto:

2

In una scuola superiore 70 ragazzi sono iscritti ad un corso di Informatica specialistico. All’inizio del corso ai 70 alunni viene somministrato un test attitudinale per l’Informatica che fornisce punteggi in termini di risposte corrette (da 1 a 40). Alla fine del corso si valuta l’apprendimento dell’Informatica per ogni ragazzo con un test di profitto (da 0 a 100). Viene utilizzato il punteggio al test attitudinale per prevedere il livello di apprendimento dell’informatica raggiunto a fine corso, e si ottengono i seguenti risultati: Y’=15 +2X: r2=0,74; se=3,5. Indicare di quanti punti è l’errore medio di previsione:

3,5

In una scuola superiore 70 ragazzi sono iscritti ad un corso di Informatica specialistico. All’inizio del corso ai 70 alunni viene somministrato un test attitudinale per l’Informatica che fornisce punteggi in termini di risposte corrette (da 1 a 40). Alla fine del corso si valuta l’apprendimento dell’Informatica per ogni ragazzo con un test di profitto (da 0 a 100). Viene utilizzato il punteggio al test attitudinale per prevedere il livello di apprendimento dell’informatica raggiunto a fine corso, e si ottengono i seguenti risultati: Y’=15 +3X: r2=0,74; se=3,5. Indicare per ogni risposta corretta al test attitudinale di quanti punti aumenta il punteggio al test di profitto e come si chiama questo parametro:

3, coefficiente di regressione

Indicare la percentuale di bollette con importi inferiori a 60 euro, tra i bimestri con temperatura media superiore a 20°:

3/5

Indice chi-quadrato è un indice: Simmetrico INDIPENDENTEMENTE DALL’ARRESTO DELL’INTERDIPENDENZA ECONOMICA CAUSATA DALLA PRIMA GUERRA MONDIALE, RISULTA ORMAI CHIARO CHE:

La Globalizzazione era un processo irreversibile

Indipendentemente dall'arresto dell'interdipendenza economica causata dalla <prima guerra mondiale, risultò chiaro che ormai

La Globalizzazione era un procezzo irreversibile

J. B. Colbert fu ministro delle finanze durante il Regnodi:

Luigi XIV

JOHN KENNETH GALBRAITH SOSTIENE CHE: la teoria e l’insegnamento dell’economia, sono ovunque molto lontani dalla realtà

KEYNES NELLA SUA CRITICA AI MECCANISMI DI AUTOREGOLAMENTAZIONE DEL MERCATO HA UN ANTICIPATORE IN:

Malthus

L' ipotesi statistica è semplice: Se si assegna al parametro un valore puntale

L’ “enquéte” voluta da J. B. Colbert fu: Un’indagine di conoscenza sulle condizioni della Francia (sistema fiscale, trasporti,…)

L’anno con valore pari a 100 nella serie storica dei numeri indice è:

L’anno base

L’economia russa ad inizio Novecento: Era basata sull’intervento pubblico e del capitale straniero

L’economia statunitense degli anni Venti fu contraddistinta da:

Discriminazione di reddito tra un poco numeroso ceto di benestanti e la numerosa classe media

L’emigrazione italiana esplose: A fine Ottocento L’equazione di regressione lineare è l’equazione di una:

Retta

L’espansione dell’industria della birra avvenne:

In Inghilterra

L’ESPANSIONE E L’INTERRELAZIONE DEI MERCATI PORTANO ANCHE:

Crisi economiche progressivamente più grandi

L’indagine statistica può essere: Campionaria o di tipo censuario L’indice r misura relazioni di tipo: Lineare L’Inferenza ha lo scopo di: Dedurre le caratteristiche dell’intera popolazione a

partire da dati raccolti L’inflazione è: La diminuzione del potere di acquisto della moneta L’inflazione è: L’ aumento dei prezzi L’Inghilterra cercò di ridurre le importazioni:

Dall’India

L’Istogramma è una: Modalità di rappresentazione della rilevazione statistica La codevianza è una misura: Assoluta di concordanza La correlazione indica: Il grado della relazione tra variabili, e per mezzo di

essa si cerca di determinare quanto bene un’equazione lineare o un’altra equazione qualsiasi descrivano o spieghino tale relazione tra variabili.

La correlazione: A differenza della regressione, non richiede di stabilire quale variabile sia antecedente all’altra (in termini di dipendenza)

La covarianza (X,Y): E' una misura simmetrica La covarianza è negativa quando: Al crescere di X la Y tende a diminuire e viceversa La covarianza è nulla quando: X e Y sono linearmente indipendenti La covarianza è nulla quando: X e Y non sono correlate La covarianza è positiva quando: X e Y variano tendenzialmente nella stessa direzione

La curtosi rappresenta: Il grado di schiacciamento di una distribuzione intorno al suo centro di gravità e rispetto alla curva normale

La curva normale a differenza delle altre curve è: Definita da un’equazione particolare che permette di calcolare, data un’ordinata, porzioni di area sottese alla curva stessa

La curva normale è caratterizzata da: Essere definita da un’equazione particolare che permette di calcolare, data un’ordinata, porzioni di area sottese alla curva stessa

La curva normale standardizzata è caratterizzata dal fatto di avere:

Media =0 e deviazione standard=1

La curva normale standardizzata è caratterizzata dal fatto di avere:

I punteggi sono espressi in punti z

La deflazione è: Espressa in percentuale La deflazione si calcola con: I tassi di variazione La devianza di regressione misura: Quanta parte della variabilità della Y è spiegata dalla

relazione lineare La devianza è: La somma degli scarti dalla media aritmetica al

quadrato La deviazione standard può assumere valori: Solo positivi La differenza interquartile è data dalla: Tra terzo e primo quartile

La distribuzione binomiale: Può essere utilizzata per descrivere casi in cui gli esiti possibili di una prova sono solo due

La distribuzione della normale standardizzata: Ha media uguale a 0 e varianza uguale 1 La distribuzione di dice leptocurtica se: E' più appuntita rispetto alla normale La distribuzione di dice platicurtica se: E' più schiacciata rispetto alla normale La distribuzione di frequenza è: Il calcolo delle frequenze per ciascun valore o categoria

della variabile La distribuzione di probabilità di z è costruita: E’ una funzione teorica espressa con regole

matematiche relative a un insieme infinito di dati La distribuzione normale è: E' simmetrica rispetto al valor medio La formula per calcolare il numero indice tra l’anno t e t-1 per la variabile X in Excel è preceduta da:

Il segno eguale

La frequenza cumulata: Può essere uguale alla relativa La funzione di densità di probabilità della distribuzione Normale è asintotica di X verso -∞ e +∞, cioè:

Si avvicina all’asse delle ascisse senza mai toccarla

La funzione di ripartizione di una variabile casuale discreta:

E' una funzioni a gradini non decrescente

La funzione di ripartizione di una variabile casuale X a valori reali è:

La funzione che associa a ciascun valore x la probabilità dell‘evento “la variabile casuale X assume valori minori o uguali ad x”

La funzione di ripartizione di una variabile casuale: Esprime la probabilità che la variabile casuale assuma valori inferiori o uguali ad un valore fissato

La funzione f(X) raggiunge il suo punto più alto in corrispondenza di:

Xi = media

La funzione stimatore del parametro dovrebbe essere: Centrata, consistente, efficiente La funzione TENDENZA in Excel serve per: Calcolare il valore di una funzione stimata La funzione TENDENZA in Excel serve per: Prevedere le serie storiche La funzione TENDENZA in Excel serve per: Prevedere il valore al tempo t in una funzione stimata

y*

La funzione TENDENZA in Excel serve per: Calcolare il valore stimato al tempo t in relazione ad una funzione di regressione y*

La matrice dei dati è composta: Da n vettori La media della distribuzione della media campionaria: Coincide con la media della popolazione La media mobile di ordine 3 permette di: Eliminare valori anomali La media mobile di ordine 3 permette di: Effettuare lo smoothing delle serie storiche La media mobile di ordine 5 permette di: Eliminare valori erratici La media mobile di ordine n consiste: In una serie di medie aritmetiche calcolate su n

periodi contigui. La media mobile è: La somma ponderata dei valori della serie storica La media: È sensibile ai valori estremi La mediana è: La categoria (per scale nominali e ordinali) o il

punteggio (per scale a intervalli e rapporti) che si presenta con maggiore frequenza

La mediana è: La categoria o il punteggio al di sopra e al di sotto del quale cade un ugual numero di casi

La moda è un: Indice di tendenza centrale La mutabile è: Un carattere qualitativo La mutabilità è: L'attitudine di un fenomeno qualitativo ad assumere

differente modalità La negazione logica dell’operando A=0 è: 1 La popolazione è: L’ universo di elementi che forma l’ oggetto di uno

studio statistico La potenza del test è: La probabilità di rigettare l'ipotesi nulla quando è

giusto farlo La probabilità che si verifichi un evento può assumere valori

Tra 0 ed 1

La probabilità del verificarsi di due eventi che si escludono a vicenda è data dal:

Somma delle probabilità del verificarsi di ciascuno dei due eventi

La probabilità dell'unione di due eventi A e B non incompatibili:

P(AᴜB)= P(A)+P(B)-P(A∩B)

La proporzione di varianza comune a X e Y è espressa da r2xy che è denominato:

Coefficiente di determinazione

La proporzione di varianza comune a X e Y è espressa da r2xy che esprime:

La varianza spiegata

La proprietà di monotonicità degli indici di tendenza centrale:

È basata sulla comparazione tra le variabili ed i rispettivi indici di posizione

La proprietà lineare degli indici di tendenza centrale: Permette cambiamenti di scala nell’indice La proprietà lineare degli indici di tendenza centrale: E’ basata sulla relazione di linearità tra le variabili ed

i rispettivi indici di posizione La proprietà moltiplicativa degli indici di tendenza centrale:

Permette cambiamenti di scala nell’indice

La quantità espressa da 1-r2xy con r2xy che indica la proporzione di varianza comune a X e Y è denominata:

Varianza residua

La seguente ipotesi è nulla: La popolazione da cui il campione è estratto ha media 58

La seguente ipotesi è nulla: Non esiste nessuna relazione tra classe sociale e alcolismo

La seguente ipotesi è nulla: Le medie dei gruppi A,B,C non differiscono tra loro in modo significativo

La seguente ipotesi è nulla: Questa moneta non è truccata La seguente ipotesi è nulla: Le medie dei gruppi A,B,C non differiscono tra loro in

modo significativo La seguente ipotesi è nulla: Il farmaco C non ha un effetto diverso dal farmaco D La seguente ipotesi è nulla: La media dei tempi di reazione dei maschi è uguale a

quella delle femmine La seguente ipotesi è nulla: C’è una relazione significativa tra reddito delle

persone e livello di istruzione La seguente ipotesi: “C’è una minore astensione dal lavoro nel reparto A rispetto al reparto B di una fabbrica” è:

Monodirezionale sinistra

La seguente ipotesi: “Il punteggio medio ad un test di statistica di due gruppi di individui è significativamente diverso” è:

Bidirezionale

La seguente ipotesi: “Il punteggio medio ad un test di statistica di due gruppi di individui è significativamente diverso” ha il seguente segno del valore critico:

±

La seguente ipotesi: “Il tempo medio di riconoscimento di alcuni dipinti storici impiegato dagli studenti è inferiore a 20 secondi” è:

Monodirezionale sinistra

La seguente ipotesi: “La media della popolazione da cui deriva un certo campione non è 200”

Bidirezionale

La seguente ipotesi: “La probabilità di ottenere croce lanciando una certa moneta è superiore a 0,5” è:

Monodirezionale destra

La seguente ipotesi: “Un giocatore scommette sull’uscita della faccia con il numero 4 di un dado, e vince un numero elevato di volte. Sospettiamo che il dado sia truccato” è:

onodirezionale destra

La seguente ipotesi: “Un giocatore scommette sull’uscita della faccia con il numero 4 di un dado, e vince un numero elevato di volte. Sospettiamo che il dado sia truccato”. La probabilità sotto l’ipotesi nulla, cioè se le vincite sono dovute al caso è:

1/6

La somma delle contingenze di ciascuna riga e di ciascuna colonna sono:

Nulle

La somma delle probabilità di eventi che si escludono a vicenda ed esaustivi è:

Uguale a 1

La sommatoria di tutte le frequenze relative di una tabella di frequenza è pari a:

1

La statistica ci offre gli strumenti per: Organizzare, riassumere, analizzare i dati relativi ad un fenomeno, ottenuti attraverso le misurazioni.

La statistica descrittiva: Organizza e riassume i dati La Statistica è sinonimo di: Scienze statistiche La statistica induttiva: Fa inferenza La statistica permette di ragionare: Facendo deduzioni ed induzioni La stima del campione è: Un concetto diverso da quello di stimatore La stima del parametro è: Un concetto diverso da quello di stimatore La stima del parametro nel campione è: Non è opportuno definire la stima del parametro nel

campione, ma nella popolazione La stima del parametro nella popolazione è: Calcolata attraverso i dati campionari La stima del parametro nella popolazione è: Relativa ai valori che può assumere lo stimatore La Var (aX+b) è: a e b sono due costanti reali: Var (aX+b)=a²Var (X) La variabile casuale chi-quadrato: Non può assumere valori negativi

La variabile casuale F di Fisher-Snedecor: Ha valore atteso E(F)= m/(m-2) La variabile casuale t di student: Al tendere di n all'infinito la v.c t di student tende alla

normale standardizzata La variabile casuale uniforme discreta: E' tale che ogni sua realizzazione è equiprobabile La varianza del campione è: Calcolata con i dati del campione rappresentativo

della popolazione La varianza dello stimatore B1 è:

La varianza fornisce: La misura sintetica di quanto le unità differiscono dalla media aritmetica

La varianza si calcola: Per popolazioni e campioni La variazione congiunturale riguarda in statistica- economica il confronto con:

Il mese precedente

La variazione tendenziale riguarda in statistica- economica il confronto con:

L’anno precedente

La verifica delle ipotesi: Consiste nel formulare, sulla base di dati campionari, un giudizio che induca ad accettare o rifiutare l'ipotesi nulla, con un prefissato livello di significatività

La verifica dell'ipotesi di indipendenza mira a verificare:

L'indipendenza stocastica

L'ampiezza A dell'intervallo di confidenza per :

L'ampiezza dell'intervallo di confidenza per una proporzione è:

L'ampiezza dell'intervallo è tanta più elavata quanto più:

n è piccolo

L'asimmetria di una distribuzione denota che: I valori del caratteri sono distributi con frequenze differenti attorno al suo valore centrale

L'asimmetria di una distribuzione può essere: Nulla, positiva e negativa

Le fasi di una indagine statistica si conviene siano le seguenti:

Definizione degli obiettivi della ricerca; Rilevazione dei dati; Elaborazione metodologica; Presentazione ed interpretazione dei risultati; Utilizzazione dei risultati raggiunti.

Le frequenze percentuali di una distribuzione si calcolano facendo:

Il rapporto tra ciascuna frequenza ed il totale delle frequenze e moltiplicando per 100 il risultato

Le ipotesi statistiche: Si tratta due ipotesi alternative complementari e logicamente escludentisi

Le matrici sono composte da: N righe e k colonne, con k che può essere eguale o diverso da n

Le misure di posizione hanno l’obiettivo di: Sintetizzare in un singolo valore numerico l’intera distribuzione di frequenza per effettuare confronti nel tempo, nello spazio o tra circostanze differenti

L'indice chi-quadrato di Pearson (χ2) : Dipende dalla dimensione del collettivo L'indice di asimmetria Skewness di Pearson è calcolato:

Come differenza tra la media aritmetica e la moda divisa la deviazione standard

L'indice di connessione di Cramer varia: Tra zero e uno L'indice di contingenza quadratica medio φ2è uguale: χ²/n

L'indipendenza in media: Non è un concetto simmetrico L'ipotesi di indipendenza stabilisce che:

L'ipotesi parametrica riguarda: I parametri caratteristici di una particolare distribuzione di cui si conosce la forma analitica

Lo scostamento quadratico medio riguarda: La media degli scarti al quadrato tra i dati e la M Lo scostamento semplice medio riguarda: Lo scostamento di ogni valore della distribuzione

dalla media, preso in valore assoluto Lo stimatore di un parametro: È una variabile casuale Lo stimatore varianza campionaria corretta: Ha media pari al parametro da stimare Nel calcolo dei tassi di incremento tra t e t-1 al denominatore vi è:

Il dato dell’anno t-1

Nel calcolo del tasso di inflazione congiunturale al denominatore c’è:

Il numero indice dei prezzi del mese m-1 dell\'anno a ed al numeratore il numero indice dei prezzi del mese m dell\'anno a

Nel calcolo del tasso di inflazione tendenziale al denominatore c’è:

Il numero indice dei prezzi del mese m dell\'anno a-1 ed al numeratore il numero indice dei prezzi del mese m dell\'anno a

Nel campionamento bernoulliano: Ogni unità statistica può entrare a far parte più volte del campione

Nel campionamento bernoulliano: I risultati delle estrazioni sono indipendenti Nel caso di estrazione con ripetizione la deviazione standard delle frequenze campionarie è:

Nel caso di estrazione senza ripetizione la deviazione standard delle frequenze campionarie è:

Nel modello di regressione lineare semplice la devianza residua risulta uguale a:

Nel modello di regressione lineare semplice per verificare l'ipotesi si può utilizzate la quantità F che è una v.c F di Fischer -Snedecor con :

Con 1 e n-2 gradi di libertà

Nel modello di regressione lineare semplice, quali tra le seguenti ipotesi è definita ipotesi forte:

Ipotesi di normalità

Nel modello di regressione lineare semplice, quali tra le seguenti ipotesi è definita ipotesi debole:

Ipotesi sulla variabile esplicativa

Nel prodotto logico con operando A=0 ed operando B=1, il totale sarà:

0

Nel prodotto logico con operando A=VERO ed operando B=FALSO, il totale sarà:

F

Nel prodotto logico con operando A=VERO ed operando B=VERO, il totale sarà:

V

Nella congiunzione tra insiemi si valuta: Quando i due eventi si realizzano entrambi Nella correlazione spuria, si rileva che: R varia tra -1 ed 1 e può essere elevato, ma le variabili

non sono legate da un rapporto serio di causalità Nella retta di regressione Y’=aY+bYX il termine ay: Rappresenta la distanza tra il punto zero (origine)

dell’asse delle ascisse e il punto in cui la retta taglia l’asse delle ordinate

Nella serie (10,100,200,350,500,600) le medie mobili senza cifre decimali di ordine 3 sono:

103, 217, 350, 483

Nella serie ordinata secondo il tempo t e con valori (100,200,350,500,600) le medie mobili di ordine 3 con 2 cifre decimali sono:

216.67; 350.00; 483.33

Nella serie ordinata secondo il tempo t e con valori (10,100,200,350,500,600) le medie mobili di ordine 5 sono:

232 e 350

Nella somma logica con operando A=0 ed operando B=0, il totale sarà:

0

Nella somma logica con operando A=1 ed operando B=1, il totale sarà

1

Nella teoria statistica i termini campione e popolazione sono:

Non sono sinonimi

Nella teoria statistica i termini popolazione e campione sono:

Indicativi del fatto che il campione è un sottoinsieme della popolazione

Per 10 bimestri un ricercatore ha rilevato la temperatura media (variabile X, espressa in gradi centigradi) e l’importo pagato per la bolletta elettrica (variabile Y, espressa in euro): xi : 10, 18, 23, 32, 21, 15, 12, 16, 24, 27 yi : 50, 48, 45, 60, 40, 48, 50, 45, 55, 65 Il valore 24 riportato nella prima riga della tabella rappresenta:

Una modalità del carattere

Per 10 bimestri un ricercatore ha rilevato la temperatura media (variabile X, espressa in gradi centigradi) e l’importo pagato per la bolletta elettrica (variabile Y, espressa in euro): xi : 10, 18, 23, 32, 21, 15, 12, 16, 24, 27 yi : 50, 48, 45, 60, 40, 48, 50, 45, 55, 65 Il valore della funzione di ripartizione empirica

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in corrispondenza di una temperatura media pari a 17 gradi è: Per 10 bimestri un ricercatore ha rilevato la temperatura media (variabile X, espressa in gradi centigradi) e l’importo pagato per la bolletta elettrica (variabile Y, espressa in euro): xi : 10, 18, 23, 32, 21, 15, 12, 16, 24, 27 yi : 50, 48, 45, 60, 40, 48, 50, 45, 55, 65 Il valore della funzione di ripartizione empirica in corrispondenza di una temperatura media pari a 25 gradi, che ipotizziamo essere una v.c distribuita normalmente, è:

0,8

Per calcolare le frequenze cumulate relative occorre dividere:

Le frequenze cumulate per n

Per il postulato 2 dell'assiomatizzazione del calcolo delle probabilità, l'evento certo Ω ha probabilità:

P(Ω)=1

Per la determinazione dell'intervallo di confidenza per la media di una popolazione normale con varianza nota, si utilizza:

La distribuzione normale standardizzata

Per la determinazione dell'intervallo di confidenza per la media di una popolazione normale con varianza non nota (n < 30), si utilizza:

La distribuzione t di student

Per produrre la distribuzione di frequenza percentuale occorre:

Moltiplicare per 100 le frequenza relative

Per rappresentare graficamente la forma della relazione tra due variabili X ed Y si utilizza:

Il diagramma a dispersione

Per stimare il parametro: MSE*= SSE*/n-2 Per trovare l'intervallo di confidenza per la media di una popolazione normale, si utilizza la t di student, anziché la normale standardizzata perché:

La varianza della popolazione non è nota

Poiché nella v.c. Normale la funzione f(X) raggiunge il suo punto più alto in corrispondenza di Xi = µ, ciò comporta che media, mediana e moda:

Coincidano

Ponendo ed H1 monodirezionale destra, indicare quando è possibile rifiutare l’ipotesi nulla; ciò accade nel caso in cui il risultato del test effettuato lasci alla sua destra:

Il 4% dei casi

Prova anche a realizzare in Excel i grafici che seguono. Quando rxy = 0, le due rette di regressione Y’=ay+byX e X’= ax+bxY sono:

Perpendicolari tra loro

Prova anche a realizzare in excel i grafici che seguono. Quando rxy = -1, le due rette di regressione Y’=ay+byX e X’= ax+bxY sono:

Coincidono

Prova anche a realizzare in excel i grafici che seguono. Quando rxy = +1, le due rette di regressione Y’=ay+byX e X’= ax+bxY sono:

Coincidono

Quale dei seguenti indici indica la variabilità di una serie dei dati:

Scarto quadratico medio

Quale probabilità si ha di commettere l’errore di I tipo se si rifiuta l’ipotesi nulla avendo scelto un livello di significatività del 5%:

5%

Quali di questi indici è relativo: L'indice di connessione di Cramer Quando a valori crescenti di X corrispondono valori crescenti di Y si ha:

Una relazione positiva

Quando al diminuire dei valori di X corrisponde il diminuire dei valori di Y si ha:

Una relazione positiva

Quando la correlazione tra X ed Y è molto bassa, pari ad rxy=0.22, i valori di Y ed Y’:

Differiscono

Quando la correlazione tra X ed Y è molto elevata, pari ad rxy=0.92, i valori di Y ed Y’:

Differiscono

Quando la correlazione tra X ed Y è pari ad rxy=+1, i valori di Y ed Y’:

Coincidono

Quando la correlazione tra X ed Y è pari ad rxy=-1, i valori di Y ed Y’:

Coincidono

Quando la popolazione è infinita: Lo schema di campiomento con ripetizione coincide con lo schema di campiomaento senza ripetizione

Quando parliamo di matrice dei dati, relativamente al numero di colonne possiamo dire che...

Il numero di colonne dipende dai caratteri osservati

Quando si calcolano le frequenze cumulate percentuali, l’ultimo valore che si ottiene, cioè il più elevato, è:

100

Quanto dovrebbe essere grande un campione per avere un intervallo di confidenza al 95% per il contenuto medio di nicotina di una data marca di sigarette, se il contenuto di nicotina ha una distribuzione normale con :

N=31

R deve esprimere correttamente: il legame di interdipendenza Relazioni di discordanza significative tra variabili implicano:

Un coefficiente di correlazione negativo

Scrivi la funzione excel ed i simboli da digitare nella cella per calcolare la media geometrica:

=MEDIA.GEOMETRICA

Se due eventi A e B sono indipendenti allora: P(A∩B)= P(A)P(B)

Se il Si accetta l'ipotesi di indipendenza stocastica

Se il : Si rifiuta l'ipotesi di indipendenza stocastica

Se il coefficiente di correlazione è uguale a 0 vi è: Assenza di concordanza o discordanza Se il coefficiente di correlazione r= 0: Non c'e relazione lineare tra X e Y

Se il coefficiente di correlazione r=0: Non c'e correlazione lineare Se il tasso di decremento tra t e t-1 è pari a -1,2%, allora il numero indice in t, con base t-1 sarà:

98,8

Se il tasso di decremento tra t e t-2 è pari a -5,2%, allora il numero indice in t, con base t-2 sarà:

94,8

Se il tasso di incremento tra t e t-1 è pari a 1,2%, allora il numero indice in t, con base t-1 sarà:

101,2

Se il tasso di incremento tra t e t-1 è pari a 2,2%, allora il numero indice in t, con base t-1 sarà:

102,2

Se il tasso di incremento tra t e t-2 è pari a 1,2%, allora il numero indice in t, con base t-2 sarà:

101,2

Se la Cod (X,Y)>0: La retta di regressione è crescente Se la distribuzione è asimmetria negativa si ha: Med-Q1 > Q3-Med Se la distribuzione è asimmetria positiva si ha: Med-Q1 < Q3-Med Se la popolazione è sufficiente grande, o nel caso di estrazione con ripetizionesi ha che:

Se la popolazione non è normale per il teorema del limite centrale, quando n>30, si può costruire l'intervallo di confidenza:

Basato sulla distribuzione normale standardizzata

Se lo stimatore è corretto: EQM=Varianza dello stimatore Se si effettua una estrazione senza reimmissione la probabilità di estrarre un altro elemento:

Viene modificata

Se si raddoppia la numerosità campionaria, il valore del chi-quadrato:

Raddoppia

Se una variabile è dicotomica: Può assumere solo due valori, indipendentemente dalla probabilità di ottenere uno o l’altro dei due valori

Se X è la variabile indipendenre e Y quella dipendente, considerando l’equazione di regressione è corretto definire Y’ come:

Valore predetto

Se X è la variabile indipendente e Y quella dipendente, considerando l’equazione di regressione è corretto definire X come:

Predittore

Si chiama contingenza: La differenza tra frequenze osservate e frequenze teoriche

Si commette un errore di prima specie: Nel rifiutare l'ipotesi nulla quando in realtà è vera Si commette un errore di seconda specie: Nell' accettare l'ipotesi nulla quando in realtà è falsa Si consideri come successo l’evento “faccia con il numero sei” nel lancio di un dado. Calcolare la probabilità di successo in un lancio:

1/6

Si consideri come successo l’evento “faccia con il numero sei” nel lancio di un dado. Calcolare la probabilità di insuccesso in un lancio:

5/6

Si consideri la popolazione di 20 unità statistiche: {-250,2,2,2,2,3,4,6,6,7,7,7,8,8,9,9,9,10,11,250}. Indicare quale indice di posizione appare rappresentativo dell’intera distribuzione:

Media aritmetica

Si consideri la popolazione di unità statistiche: {-250,2,2,2,2,3,4,6,6,7,7,7,7,7,7,8,8,9,9,9,10,11,2500} . Indicare quale indice di posizione appare rappresentativo dell’intera distribuzione:

Moda

Si consideri la popolazione: {-,2,2,2,2,3,4,6,6,7,7,7,8,8,9,9,9,9,9, 9,10,11,2500}.

Moda

Indicare quale indice di posizione appare rappresentativo dell’intera distribuzione: Si definisce stima: Il valore assunto dallo stimatore per un dato campione Si effettuano 60 misurazioni sperimentali da cui si evince una media campionaria uguale a 33. Costruire un intervallo di confidenza al 90% per la media della popolazione, la quale si distribuisce normalmente con varianza pari a 115:

IC=[30,723; 35,277]

Si ha concordanza tra due variabili se: Cod(X,Y)>0 Si ha discordanza tra caratteri se: Ai valori più piccoli di una delle due variabili

corrispondono generalmente i più grandi dell’altra, e se ai valori più grandi corrispondono in genere i più piccoli;

Si ha discordanza tra due variabili se: Cod(X,Y)<0 Si ha indipendenza correlativa tra due variabili se: Cod (X,Y)=0 Si ha indipendenza in media tra due variabili statistiche se:

Le media parziali sono uguali tra di loro ed uguali alla media generale

Si ricorre ad una distribuzione normale quando: Una variabile casuale continua è distribuita normalmente o quasi.

Si supponga di aver compiuto una rilevazione campionaria su 2000 pazienti e che 500 siano risultati sensibili ad un determinato farmaco. Indicare quale è la proporzione campionaria di persone sensibili al farmaco:

0,25

Si supponga di aver compiuto una rilevazione campionaria su 2000 pazienti e che 1000 siano risultati sensibili ad un determinato farmaco. Indicare quale è la proporzione nella popolazione di persone sensibili al farmaco:

Non si può sapere

Si supponga di aver compiuto una rilevazione campionaria su 2000 pazienti e che 500 siano risultati sensibili ad un determinato farmaco. Indicare quale è la proporzione campionaria di persone non sensibili al farmaco:

0,75

Si supponga di aver compiuto una rilevazione campionaria su 2000 pazienti e che 500 siano risultati sensibili ad un determinato farmaco. Con un grado di fiducia del 95%, stimiamo che la proporzione della popolazione sensibile al farmaco deve essere compresa tra:

0,23 e 0,27

Si supponga di avere la seguente distribuzione di 10 individui secondo la nazionalità: Italiani n.3, Francesi n.4, Spagnoli n.3. La caratteristica nazionalità è misurata su scala:

Nominale

Si vuole conoscere la proporzione di pezzi difettosi prodotti da una macchina. Determinare la numerosità campionaria necessaria affinchè la vera proporzione cada in un intervallo al 90%, tollerando un errore non

N=751,67

superiore al 3%.: Si vuole sottoporre a verifica l'ipotesi: contro , usando un livello di significatività dello 0,01. La regione di rifiuto per il test T con 18 gradi di libertà è: contro:

t < -2,552

Si vuole sottoporre a verifica l'ipotesi: contro usando un livello di significatività dello 0,05. La regione di rifiuto per il test Z è:

z < -1,96 o z > 1,96

Si vuole sottoporre a verifica l'ipotesi: contro usando un livello di significatività dello 0,05. La regione di rifiuto per il test T con 16 gradi di libertà è:

t < -2,120 o t > 2,120

Si vuole sottoporre a verifica l'ipotesi: contro usando un livello di significatività dello 0,05. La regione di rifiuto per il test T con 16 gradi di libertà è:

t > 1,746

Si vuole sottoporre a verifica l'ipotesi: contro , usando un livello di significatività dello 0,05. La regione di rifiuto per il test Z è :

z>1,645

Si vuole sottoporre a verifica l'ipotesi: contro , usando un livello di significatività dello 0,01. La regione di rifiuto per il test Z è:

z < -2,33

Si vuole sottoporre a verifica l'ipotesi: contro , usando un livello di significatività dello 0,01. La regione di rifiuto per il test T con 17 gradi di libertà è:

t > 2,567

Si vuole sottoporre a verifica l'ipotesi: contro , usando un livello di significatività dello 0,10. La regione di rifiuto per il test Z è:

z < -1,28

Si vuole verificare l'ipotesi di indipendenza sulla base di una tabella di contingenza 3x3 la cui frequenza totale è n=400. Il valore soglia per la statistica test ha distribuzione approssimativamente:

Chi- quadrato con 4 gradi di libertà

Si vuole verificare l'ipotesi di indipendenza sulla base di una tabella di contingenza 4x3 la cui frequenza totale è n=400. Il valore soglia per la statistica test ha distribuzione approssimativamente:

Chi- quadrato con 6 gradi di libertà

Sia data una popolazione normale con varianza non nota. Volendo verificare l'ipotesi: contro . La statistica test da utilizzare è:

Sia data una popolazione normale con varianza nota. Volendo verificare l'ipotesi: contro . La statistica test da utilizzare è: Sia data una v.c X, se essa assume valori in corrispondenza di un insieme numerabile allora X è:

Discreta

Sotto l'ipototesi che sia vera la variabile casuale t si distribuisce come:

Come una t di Student con n-2 gradi di libertà

Studiare la relazione tra due variabili X ed Y significa: Studiare la tendenza che X e Y hanno a variare insieme

Supponiamo che la perdita di peso di n=16 pezzi di metallo, dopo un certo intervallo di tempo, sia di 3,42 gr con varianza campionaria corretta pari a 0,4624. Costruire un intervallo di confidenza al 99% per la media della popolazione di peso dei pezzi di metallo:

IC=[2,92;3,92]

Tra due variabili vi è indipendenza assoluta se: Le frequenze osservate sono uguali alle frequenze teoriche

Tra i punteggi ad un test di letteratura inglese e i punteggi ad un test di abilità matematica (numero di risposte corrette in entrambi i casi) si calcola un coefficiente di correlazione di Pearson pari a -0,88. Sulla base del risultato ottenuto si può evidenziare che:

Le persone con punteggi bassi in matematica hanno buone prestazioni in letteratura inglese

Tra i punteggi ad un test di letteratura inglese e i punteggi ad un test di abilità matematica (numero di risposte corrette in entrambi i casi) si calcola un coefficiente di correlazione di Pearson pari a -0,88. Sulla base del risultato ottenuto si può evidenziare che:

Le due variabili sono correlate negativamente

Tra X= ”abilità manuali” ed Y= ”abilità tecniche” vi è una relazione lineare, sapendo che il coefficiente di correlazione è uguale a 0.76, il coefficiente di determinazione sarà pari a:

0.58

Tra X= ”abilità manuali” ed Y= ”abilità tecniche” vi è una relazione non lineare, sapendo che il coefficiente di determinazione è uguale a -1, il coefficiente di correlazione sarà pari a:

Non è possibile calcolarlo con i dati a disposizione che non sono corretti

Un campione rappresentativo è: Casuale Un esperimento casuale è: Un'operazione il cui risultato non può essere previsto

con certezza Un intervallo di confidenza è: Un intervallo di valori che si ritiene contenga il vero

parametro della popolazione con una prestabilita "fiducia"

Un test fornisce punteggi compresi tra 0 e 120. La media del test, calcolata su un campione, risulta 142,9. Il risultato è:

Sicuramente sbagliato

Un test fornisce sicuramente punteggi compresi tra 0 e 120. La mediana del test, calcolata da un ricercatore su un campione, risulta 142,9. Il punteggio massimo ottenibile è:

120

Un tipico caso di correlazione non reale comporta che: Uno dei due caratteri comprende l’altro Un tipico caso di correlazione non reale comporta che: I due caratteri sono influenzati da circostanze comuni Un tipico caso di correlazione non reale comporta che: Altri fattori variabili influiscono su quelli presi in

considerazione Un tipico caso di correlazione non reale comporta che: Altri fattori variabili, che rappresentano circostanze

comuni ,influiscono su quelli presi in considerazione

Un’ipotesi statistica è: Un’affermazione sulla distribuzione di probabilità di una variabile casuale

Una distribuzione campionaria è: La distribuzione di probabilità di una statistica Una distribuzione di probabilità di una variabile casuale:

L'insieme delle coppie probabilità dei diversi valori possibili della variabile casuale

Una fotografia è un dato: Complesso Una partita di pistoncini di freni presenta un diametro: IC=[1,1938;1,2062]

Una quantità pivotale è: Una quantità che è funzione delle osservazione e del parametro del quale si vuole costruire l'intervallo di confidenza, con la caratteristica che la sua distribuzione è nota e non dipende dal parametro in esame

Una serie storica è costituita: Dai dati osservati a intervalli regolari di tempo Una serie storica è costituita: Dalle osservazioni dei dati quantitativi nel tempo, si

possono avere serie mensili, giornaliere, annuali Una statistica è: Una variabile casuale definita sui campioni Una tabella a doppia entrata registra: La frequenza assoluta, cioè quante volte una coppia di

modalità si presenta contemporaneamente per X e per Y Una variabile casuale continua X: Assume tutti i valori appartenti ad un intervallo

Una variabile casuale: E' una funzione definita sullo spazio dei campioni Una variabile dicotomica può assumere: Solo due valori Una variabilità alta in luogo di una variabilità bassa Diminuisce le capacità previsive dei modelli statistici Una variabilità pari al valore 65 in luogo del valore 80, ottenuta eliminando i valori outlier:

Può aumentare le capacità descrittive e previsive del modello statistico

Una variabilità pari al valore 80 in luogo del valore 65, ottenuta eliminando i valori outlier:

Indica che è stato commesso qualche errore nei calcoli o nel programma

Uno stimatore corretto di σ², con le ipotesi di varianza costante e dell'indipendenza degli errori è il MSE* = SSE*/n-2, il cui valore atteso è:

E(MSE*)= σ2

Uno stimatore corretto è più efficiente di un altro stimatore corretto del parametro"teta"non noto se:

Se presenta varianza inferiore

Uno stimatore corretto: È tale che il suo valore medio coincide con il valore del parametro da stimare

Uno stimatore si dice consistente: Al crescere della numerosità campionaria, tende a concentrarsi sul parametro da stimare

Usando la mediana in luogo della media nel calcolo della varianza:

È bene eliminare i valori anomali ed estremi

Utilizzando la tavola della curva normale standardizzata si individueranno i punti z:

Nella colonna di sinistra con una cifra decimale; la seconda cifra decimale è situata nella prima riga in alto della stessa tavola

Valori estremi, cioè posizionati verso le code di una distribuzione di probabilità, hanno una probabilità di verificarsi per caso:

Inferiore rispetto ai valori centrali

ottimo lavoro
Questa è solo un'anteprima
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