Test analisi 2

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Title of test:
analisi 2

Description:
analisi 2

Author:

francesca

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Creation Date:
15/01/2024

Category: Others

Number of questions: 87

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Content:

nell'ambito dell'analisi fattoriale, il principio di struttura semplice prevede che In ogni colonna della matrice di saturazione A si debba osservare una sola saturazione diversa da o In ogni riga della matrice di saturazione A Si debba osservare una sola saturazione sostanziale In ogni riga della matrice di saturazione A Si debba osservare una sola saturazione di segno positivo In ogni riga della matrice di saturazione A si debba osservare una sola saturazione diversa da 0 .
il multimational unfolding è tipicamente utilizzato per analizzare dati di tipo C2 C1 D1 D2.
Quale tra i seguenti esempi è un corretto esempio di struttura elementare di tipo M La matrice o tabella di contingenza multipla la matrice di Burt la supermatrix di cattell la matrice casixvariabili .
Nella soluzione dell'algoritmo indscal la matrice W contiene Le coordinate dello spazio comune Le coordinate dello spazio individuale Le salienze individuali nessuna delle risposte .
una sola delle seguenti affermazioni è corretta. quale ? Il numero dei fattori comuni è = al numero delle variabili osservate Il numero dei fattori unici è = al numero delle variabili osservate Il numero di correlazioni riprodotte è = al numero di variabili osservate Il numero di saturazioni è = al numero di fattori comuni.
In un disegno ANOVA a due vie, cioè con due fattori di trattamento X1 e X2, i termini di trattamento possono essere calcolati mediante doppia centratura della matrice M, ovvero: MINT=M-MR-MC-MG MINT=MG-MC MINT=M-MR-MC MINT=M-MR-MC+MG.
Il nucleo della soluzione di un algoritmo di scaling multidimensionale ad esempio Ascal è costituito da Una matrice di distanze tra oggetti OxO Una matrice di coordinate di oggetti OxH Una matrice di coordinate di individui NxH Una matrice di disparità tra oggetti .
Nello scaling multidimensionale eseguito con ALSCAL il bersaglio viene trasformato attraverso una mappa. Se operiamo diverse trasformazioni, via via più flessibili, possiamo attenderci che: lo stress aumenti R^2 resti invariato lo stress diminuisca R^2 diminuisca.
In un modello ANOVA a due vie, cioè con due fattori (X1 e X2) rispettivamente con 3 e 2 livello di trattamento, viene applicato su 80 partecipanti. Pertanto: I=3, J=2, N=80. Indicare il numero di gradi di libertà dell’errore: 74 75 79 6.
Una tecnica di analisi dei dati può essere valutata attraverso diversi criteri universali i contingenti il criterio della correttezza si riferisce Alla qualità di una soluzione che realizza il miglior compromesso possibile tra adattamento e parsimonia Alla determinatezza della soluzione che resta tale anche sostituendo una o più linee della matrice di input alla fedeltà della soluzione valutata in base alla tendenza degli stimotari di produrre un nucleo della soluzione che tendenzialmente assume valori veri dei parametri del processoche genera i dati all'invarianza della soluzione per permutazione delle linee della matrice input.
Completare la seguente frase indicando la parte mancante: «Il criterio dei Minimi Quadrati Ordinari che conduce alla stima dei parametri (‘b’0, ‘b’1, ‘b’2,..., ‘b’k) del modello di regressione lineare ha come scopo quello di rendere ------------ fra valori osservati della y e quelli riprodotti»: Minimo lo scarto quadratico medio Minima la differenza di quadrati degli scarti Minimo il prodotto dei quadrati degli scarti Minima la somma dei quadrati degli scarti.
Nella soluzione di un'analisi fattoriale il REPR è La percentuale di celle della matrice di correlazione in cui lo scarto tra correlazioni osservate e riprodotte è maggiore di 0,05 La percentuale di celle della matrice di correlazione in cui lo scarto tra correlazioni osservate e riprodotte è minore di 0,05 La percentuale di celle della matrice di correlazione osservata in cui i valori sono inferiori a 20 La percentuale di celle della matrice tra i fattori latenti in cui i valori sono sono inferiori a 20.
i gradi di libertà di un modello DFm sono pari a alla somma dei gradi di libertà dei ati (df0) e dei gradi dell'errore (df) Alla differenza tra il numero di parametri espliciti presenti nella soluzione e il numero di vincoli cui sono soggetti Al numero di dati indipendenti presenti nelle input Alla somma tra il numero di parametri espliciti presenti nella soluzione e il numero di vincoli cui sono soggetti.
Si consideri il modello di regressione lineare yn=b0+b1x1+b2x2+бn Una sola delle seguenti affermazioni relative al termine B0 della precedente equazione è corretta. Quale? Corrisponde al valore atteso di y quando tutte le variabili indipendenti sono uguali a zero Viene detto coefficiente angolare della retta di regressione Rappresenta l'inclinazione della retta di regressione Deve essere maggiore di 0 .
In modo discorsivo possiamo dire che l'ipotesi nulla del test chi quadrato impiegato dell'analisi fattoriale esplorativa stabilisce r osservata=r riprodotta r riprodotta= r osservata .
Il nucleo della soluzione di un modello di analisi fattoriale è La matrice di correlazione tra indicatori manifesti La matrice di correlazione tra i fattori latenti La matrice di correlazione tra i fattori latenti e il fattore manifesti Nessuna delle risposte precedenti.
nell MDS la flessibilità della mappa per una trasformazione biunivoca dell'input è pari a L 1 2 H.
Una struttura elementare priva di variabili e antisimmetrica può essere soltanto la matrice di C P M D .
L'algoritmo indscal permette la creazione di uno spazio percettivo unidimensionale comune congiunto singolo.
un autoprioezione a bersaglio mobile con supporto e mappa non banale priva di supporto e con mappa non banale con supporto e mappa banale priva di supporto e con mappa banale.
in Alscal la media delle coordinate di ogni asse è vincolata ed è uguale a 0 L H 1.
In un modello anova la ricostruzione del bersaglio avvienne mediante N N,S m(X),N m(X),S .
La soluzione di Alscal corrisponde a N N,S m(X),S m(X),N .
experimental wise eror legato alla ripetizione di molteplici test inferenziali sui medesimi dati aumenta la probabilità di commettere un errore di tipo 2 diminuisce la probabilità di commettere un errore di tipo 2 aumenta la propabilità di commettere un errore di tipo 1 diminuisce la probabilità di commettere un errore di tipo 1.
per costruzione, in un AFE la varianza di un fattore è pari a uno zero la media delle variabili manifeste la media delle correzioni tra le variabili .
nella scissione di uno schema la componente D sta ad indicare una fluttazione accidentale che perturba la realizzazione di Y la deviazione di y e y'' un errore sistemico che perturba la stima di y'' lo scarto tra y e y'.
i GDLm del modello sono pari a al numero di parametri liberi al numero di parametri espliciti alla differenza tra parametri liberi e vincoli alla differenza tra parametri liberi ed espliciti .
in forma discorsiva nel modello anova l'ipotesi del test F è 2 una delle differenze tra le medie dei gruppi è diversa da zero le differenze tra le medie dei gruppi sono pari a zero tutte le differenze tra le medie dei gruppi sono diverse da zero la varianza between è maggiore della varianza within .
il dominio di una scala a rapporti è 0 + infinito - infinito +infinito 0 + infinito 0 e 1 .
la parsimonia relativa di una soluzione può essere definita come cmax-c / cmax-cmin c-cmax / cmax-cmin cmax-cmin cmax-cmin /cmin-1 .
la tavola illustra la matriche phi di una soluzione di analisi fattoriale esplorativa. si tratta di una soluzione (tutti 1 diagonale principale poi opposti ) canonica obliqua ortogonale degenere .
in forma discorsiva nel modello di regressione lineare multipla l'ipotesi nulla del test f è la correlazione tra i regressori è uguale a zero almeno un regressore esercita influenza nessun regressore esercita influenza tutti i regressori esercitano un influenza .
per valutare la soluzione di uno schema di analisi multivariata possiamo utilizzare fedeltà, specificazione assluta e relativa adattamento, parsimonia e fedeltà rendimento, fedeltà, specificazione assoluta e relativa adattamento, parsimonia e indici di relazione tra variabili .
quante sono le variabili coinvolte in un analisi fattoriale 4x3 5 7 3 12.
la tavola riassume le stime dei coefficienti di un modello di regressione. qual'è la lettura del parametro beta associato alla variabile indipendente ' carico di lavoro' il carico aumenta di 0,260 deviazioni standar lo score del cinismo il carico aumenta di 0,260 la media generale del cinismo il carico di lavoro aumenta di 0,260 punto lo score del cinismo il carico aumenta di 0,260 deviazioni standard la media generale del cinismo .
in un modello di regressione lineare multipla il test t di student consent di valutare la parsimonia valutare la significatività di tutti i parametri valutare la significatività di ciascun parametro valutare l'adattamento della soluzione .
in generale un buon algoritmo di analisi dei dati deve essere determinato significativo sensibile alle sostituzioni indifferente alle permutazioni .
una matrice a due vie, linee permutabili e referenti singoli è una struttura dati di tipo derivato sperimentale multivariato elementare .
in un analisi fattoriale il numero dei parametri stimati ella matrice omega è pari a H M H(H-1)2 M(M-1)/2.
Nel valutare una tecnica di analisi dei dati, l'aspettativa E(Y*)=Y* sorregge il criterio di equifinalità ammissibilità correttezza determinezza.
nella scissione di un modello, la componente Δ sta ad indicare: un errore casuale lo scarto aritmetico tra y e y* un errore sistematico la deviazione di y da y / una fluttazione accidentale che perturba la realizzazione di y .
il determinate della matrice Q è pari a 6 12 3 6 12 15 0 27.
per costruzione in un AFE il valore medio di un fattore latente è pari a zero uno la media delle variabili manifese la media delle correlazioni tra le variabili manifeste .
viene denominata illimitata una scala con due ancore laterali a - infinito e + infnito con una sola ancora laterale sinistra con una sola ancora centrale priva di ancore .
la matrice A contiene le saturazioni di un modello AFE con due fattori latenti. Come possiamo valutare la soluzione ? è una buon soluzione, in cui gli item sono tutti maker è una buona soluzione fattoriale, anche se alcuni item non sono in codominio è una soluzione fattoriale degenere è un ottima soluzione obliqua .
nel MDS la flessibilità della mappa per una dilatazione dell'input è pari a L 2 H 1.
In un modello di regressione la parsimonia relativa è data da N + (K-1) /N-1 N- (K+1) /N-1 N+ (K+1)/ N-1 N - (K-1)/N-1 .
I GDLm del modello sono pari a al numero dei vincoli al numero dei parametri espliciti alla differenza tra parametri espliciti e vincoli alla differenza tra parametri liberi e espliciti .
calcolare il determinate della matrice A 1 3 4 5 6 7 -7 5.
in un modello anova la parsimonia assoluta è N+ (IJ-1) N - (IXJ) N - (IJ-1) N + (I+J).
L'analisi fattoriale ibrida è una tecnica con architettura di tipo IV II I III.
in un modello di regressione la parsimonia assoluta è data da N + (K+1) N- (K+1) N- (K-1) N + (K-1).
nello scaling multidimensionale eseguito con ALSCAL il bersaglio viene trasformato attraverso una mappa. Se opriamo diverse trasformazioni, via via più flessibili, possiamo attenderci che lo stress aumenti o stress resti invariato R^2 aumenti R^2 rimanga invariato .
Una variabile fuzzy è presente attraverso k valori di significatività k valori di verità k valori di probabilità k valori di stato .
in un analisi fattoriale il numero dei parametri stimati dalla matrice phi è pari a H(H-1)/2 H M M (M-1)/2.
indscal è autoproiezione a bersaglio fisso un modello di misurazione con supporto uno schema di misurazione a bersaglio mobile una proiezione a bersaglio mobile .
a traccia di una matrice di distanze tra oggetti 0 10x10 è pari a 20 100 10 0.
in base agli assunti, in un AFE, la matrice di correlazione tra le unicità è matrice identità matrice diagonale.
un algoritmo Alscal applicato su dati aggregati permette la creazione di uno spazio percettivo congiunto comune individuale unidimensionale .
un ricercatore vuole studiare la relazione di dipendenza della socievolezza dell'ansia di stato e dello stile di attaccamento ossia A B C D. Quante variabili indipendenti avrà il modello di regressione 3 6 2 4.
in un analisi fattoriale quanti sono i DF dei dati (DFD) quando il metodo di stima è ML M(M+1)/2 H L H(H-1)/2.
il numero di ancore o punti fissi presenti in unascala di rapporti è 1 0 2 3.
la regressione multipla è proiezione a bersaglio fisso autoproiezione bersaglio mobile proiezione a bersaglio mobile .
la regressione linere multipla di che tipo è III I II IV.
anova di che tipo è I II IV III.
l'analisi fattoriale esplorativa di che tipo è I II III V .
l'analisi fattoriaale esplorativa è autoproiezione bersaglio fisso proiezione bersaglio mobile autoproiezione bersaglio mobile .
Anova è proiezione bersaglio fisso autoproiezione bersaglio mobile autoproiezione bersaglio fisso proiezione bersaglio mobile .
Alscal di che tipo è III I II .
alscal è autoproiezione bersaglio mobile autoproiezione bersaglio fisso proiezione bersaglio mobile .
Modello saturo è proiezione bersaglio fisso autoproiezione bersaglio mobile proiezione bersaglio mobile autoproiezione bersaglio fisso .
quale fra le seguenti caratteristiche attribuite alla distribuzione di probabilità normale standarizzata è corretta media =0 e varianza =1 varianza =1 media =0.
in un analisi fattoriale la varianzaspiegata corrisponde alla varianza delle comunalita ?.
la tabella di contingenza 3x2 quanti vincoli ha 2 4.
lo spazio percettivo generato da alscal è euclideo congiunto .
la complessità massima di un modello di regressione è pari a M H N.
Si consideri il modello di regressione lineare yn=b0+b1x1+b2x2+бn Una sola delle seguenti affermazioni relative al termine B1 della precedente equazione è corretta. Quale? Deve essere maggiore di 0 viene detto coefficiente angolare della retta di regressione corrisponde al valore atteso di y quando tutte le variabili indipendenti sono uguali a 0 rappresenta l'inclinazione della retta di regressione .
lo spazio percettivo generato da MDU è congiunto comune individuale euclideo .
il nucleo della soluzione del 3- way scaling ottenuto mediante indscal è costituito da matrice z una matrice di coordinate z rxh, un vettore nw di salienze individuali e un vettore che contiene i parametri della mappa m(x).
la traccia di una matrice di correlazione R6X6r è pari a 8 6 5 0.
Quando è possibile affermare che esiste l’uguaglianza X’=a(X;t) -> Sol’=f(Sol;t), allora siamo in presenza di un algoritmo: corretto ammissibile lineare .
una variabile in forma disgiunta completa è rappresentata attraverso modalità x modalità un vettore di valori di probabilità un vettore di valori di stato una matrice referenti x modalità .
in un analisi fattoriale il numero dei parametri stimati della matrice lamda è M H MxH M(M-1)/2.
una sola è corretta quale è? nell'analisi fattoriale il numero dei fattori unici è uguale al numero di variabili osservate il numero di saturazioni è uguale al numero dei fattori comuni il numero dei fattori comuni è uguale al numero di variabili osservate il numero di correlazioni riprodotte è uguale al numero di variabili osservate .
in un modello anova fattoriale a due vie, con i livelli dei fattori denominati j e I i parametri espliciti sono soggetti ad un numero di vincoli addittivi pari a I+J I+J-1 1 I+J+1.
in un modello ANOVA fattoriale l'eta quadro consenti di valutare la parsimonia valutare la significatività dei parametri valutare l'adattamento della soluzione valutare la significatività di un singolo parametro .
il nucleo della soluzione di un modello di analisi fattoriale in forma canonica è nessuna delle risposte precedenti a matrice di correlazione tra gli indicatori manifesti e i fattori latenti e la matrice di correlazione tra le unicità la matrice d correlazione tra gli indicatori manifesti la matrice di correlazione tra i fattori latenti .

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