Lez. 34-38 parte uno

Il livello di fiducia viene indicato con a lettera greca: beta. theta. lambda. alfa.

La zona dell'intervallo di fiducia in cui è più probabile che il vostro valore ricada è definita come: alfa diviso due. alfa più beta. alfa. uno meno alfa.

l'errore medio di campionamento: viene stimato usando le differenze interquantili dei campioni. viene stimato usando le varianze dei campioni. viene usato usando le medie dei campioni. viene stimato usando le varianze corrette dei campioni.

Per stimare l'intervallo di una media è necessario decidere: il livello di tolleranza. il livello di deviazione standard. il livello di fiducia. il livello di variabilità.

Per stimare l'intervallo di una media è necessario conoscere. il livello di tolleranza. la stima puntuale. il numero esatto di elementi non inclusi nella popolazione. la distribuzione della media campionaria intorno a u.

quando stabiliamo un livello di fiducia pari a 0,95 per la stima a intervallo significa che. su 100 medie di campioni 99 cadono nell'intervallo e 1 cade fuori. su 100 medie di campioni 95 cadono nell'intervallo e 5 fuori. su 100 medie di campioni solo uno cadrà dentro. su 100 medie non possiamo conoscerne solo 5.

quando stabiliamo un livello di fiducia pari a 0,99 per la stima a intervallo significa che. su 100 medie di campioni 99 cadono nell'intervallo e 1 cade fuori. su 100 medie di campioni 95 cadono nell'intervallo e 5 fuori. su 100 medie non possiamo conoscerne una sola. su 100 medie di campioni solo una cadrà dentro l'intervallo.

il teorema del limite centrale afferma che. le medie di campioni piccoli sono distribuite normalmente. le medie di campioni sufficientemente grandi sono distribuite normalmente. non si può conoscere a priori la distribuzione di un campione. le medie di tutti i tipi di campioni sono distribuite normalmente.

Solitamente le ipotesi statistiche vengono verificate usando: il campione. soggetti singoli. la media. la popolazione.

Il procedimento della verifica delle ipotesi può essere. parametrico. nessuna delle due. non parametrico. entrambi.

Il procedimento di verifica delle ipotesi parametrico si applica quando: abbiamo variabili qualitative. non si conosce la distribuzione di probabilità. è nota la distribuzione di probabilità. non è presente un campione.

H0 rappresenta: L'ipotesi alternativa. entrambe. L'ipotesi nulla. nessuna delle due.

Il procedimento di verifica delle ipotesi non parametrico si applica quando: è nota la distribuzione di probabilità. non è presente un campione. non si conosce la distribuzione di probabilità. abbiamo variabili senza dati mancanti.

La verifica delle ipotesi si basa su una decisione tra due ipotesi definite dal ricercatore: Ipotesi nulla (H0) e ipotesi alternativa (H1). Ipotesi di partenza (H1) e ipotesi di arrivo (H0). Ipotesi di partenza (H0) e ipotesi di arrivo (H1). ipotesi nulla (H1) e ipotesi alternativa (H0).

L'ipotesi nulla è anche detta: ipotesi delle differenze. ipotesi dell'uguaglianza o delle non differenze. sperimentale o di ricerca. H1.

L'ipotesi alternativa: è anche detta ipotesi dell'uguaglianza o delle non differenze. è falsificata quando viene falsificata l'ipotesi nulla. è accettata quando viene falsificata l'ipotesi nulla. è accettata quando viene accettata l'ipotesi nulla.

L'ipotesi nulla e ipotesi alternativa. sono esaustive. nessuna delle due. entrambe le alternative proposte sono corrette. sono mutualmente escludentesi.

La regione di accettazione rappresenta: la probabilità di accettare l'ipotesi alternativa. la probabilità di commettere un errore. la probabilità di accettare l'ipotesi nulla. la probabilità di avere una media maggiore di 0.

La regione di rifiuto rappresenta: la probabilità di commettere un errore. la probabilità di accettare l'ipotesi alternativa. la probabilità di accettare l'ipotesi nulla. la probabilità di avere una media maggiore di 1.

H1 rappresenta: nessuna delle due. L'ipotesi alternativa. entrambe. L'ipotesi nulla.

L'errore di seconda specie si ha quando: si rifiuta l'ipotesi nulla quando è falsa. si rifiuta l'ipotesi nulla quando è vera. si accetta l'ipotesi nulla quando è vera. si accetta l'ipotesi nulla quando è falsa.

L'errore di prima specie si ha quando: si rifiuta l'ipotesi nulla quando è vera. si accetta l'ipotesi nulla quando è falsa. si rifiuta l'ipotesi nulla quando è falsa. si accetta l'ipotesi nulla quando è vera.

Quando accettiamo l'ipotesi nulla: accettiamo anche l'ipotesi alternativa. non possiamo trarre conclusioni circa l'ipotesi alternativa. rifiutiamo automaticamente l'ipotesi alternativa. dobbiamo fare un altro test per capire se accettare l'ipotesi alternativa.

Quando rifiutiamo l'ipotesi nulla: dobbiamo fare un altro test per capire se accettare l'ipotesi alternativa. accettiamo automaticamente l'ipotesi alternativa. non possiamo trarre conclusioni circa l'ipotesi alternativa. rifiutiamo anche l'ipotesi alternativa.

Per ridurre sia l'errore di prima che di seconda specie dobbiamo: selezionare dalla popolazione solo soggetti volontari. ridurne uno ridurrà automaticamente anche l'altro. possiamo intervenire solo sull'errore di prima specie. aumentare la dimensione del campione.