La statistica ci offre gli strumenti per: Organizzare, riassumere, analizzare i dati relativi ad un fenomeno, ottenuti attraverso le misurazioni. Organizzare, riassumere, analizzare i dati relativi ad un fenomeno, che sono ottenuti attraverso le misurazioni compiute per fenomeni diversi da esso Organizzare e riassumere i dati relativi ad un fenomeno, che sono ottenuti attraverso le misurazioni compiute per fenomeni diversi da esso Organizzare, riassumere, analizzare gli errori di tipo normativo.
L’Inferenza ha lo scopo di: Indurre le caratteristiche dall’intera popolazione ai dati raccolti Dedurre le caratteristiche dell’intera popolazione a partire da dati raccolti Dedurre le caratteristiche del campione Inferire gli errori non statistici.
La statistica descrittiva: Fa previsioni Testa ipotesi Organizza e riassume i dati Organizza le previsioni per capire quanto sono forti le relazioni osservate.
La popolazione è: L’ universo di elementi che forma l’ oggetto di uno studio statistico Campionaria Sempre ipotetica Una previsione.
Il campione è: Un sottoinsieme della popolazione Un insieme grande quanto la popolazione La popolazione Sempre grande quanto la popolazione.
Un campione rappresentativo è: Casuale Abbastanza piccolo Con bassa numerosità La popolazione.
Il campionamento sistematico è: A blocchi Stratificato Con popolazione in sottogruppi Caratterizzato dalla selezione di un elemento ogni k elementi successivi.
Il campionamento stratificato è: A blocchi Stratificato Caratterizzato da popolazione divisa in sottogruppi omogenei Caratterizzato dalla selezione di un elemento ogni k elementi successivi.
Il campionamento a blocchi è: Caratterizzato da cluster Stratificato Caratterizzato da popolazione divisa in sottogruppi disomogenei Caratterizzato dalla selezione di un elemento ogni k elementi successivi.
La statistica permette di ragionare: In modo qualitativo Dal generale alla popolazione Con Induzioni generali Facendo deduzioni ed induzioni.
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. Elaborazione metodologica e definizione degli errori campionari Analisi dei dati e definizione dei risultati della ricerca Definizione degli obiettivi della ricerca; Rilevazione dei campioni; Elaborazione metodologica; Presentazione ed interpretazione dei risultati; Utilizzazione dei risultati raggiunti.
L'indagine statistica può essere: Campionaria o di tipo censuario Solo relativa alla popolazione Solo relativa al campione Sulla popolazione o del tipo censimento.
La statistica induttiva: Fa inferenza Trae indicazioni dalla popolazione che siano valide per il campione Trae indicazioni precise sull'intera popolazione E' quella descrittiva.
La mutabile è: Un carattere quantitativo Un'unità statistica Un carattere qualitativo La rilevazione statistica qualitativa.
Il numero di lanci di una moneta è una: Variabile discreta Variabile continua Variabile reale Variabile dipendente.
Il reddito pro-capite è una: Variabile discreta Variabile continua Variabile reale Variabile dipendente.
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 I tassi di interesse sono la variabile indipendente Non vi sono variabili causali in questa relazione Vi è un rapporto causa-effetto in cui y è la causa.
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 y = x y = 10; la relazione è lineare y = 10; la relazione è non 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 lineare y = x y = 100; la relazione è lineare y = 100; la relazione è non lineare.
La sommatoria di tutte le frequenze relative di una tabella di frequenza è pari a: 1 100 10 0.
La distribuzione di frequenza è: Il calcolo delle frequenze per ciascun valore o categoria della variabile Il calcolo delle medie La rappresentazione della serie storica Il calcolo delle frequenze cumulate.
Una tabella a doppia entrata registra: La frequenza assoluta, cioè quante volte una coppia di modalità si presenta contemporaneamente per X e per Y Le frequenze cumulate della X Quante volte una coppia di modalità si presenta contemporaneamente per le variabili dipendenti Quante volte una coppia di modalità si presenta contemporaneamente per X.
La frequenza cumulata: È esprimibile solo in livello È esprimibile a volte in percentuale È sempre uguale alla relativa Può essere uguale alla relativa.
Per produrre la distribuzione di frequenza percentuale occorre: Moltiplicare per 10 le frequenza relative Moltiplicare per 100 le frequenza relative Moltiplicare per 1000 le frequenza relative Moltiplicare per 10000 le frequenza relative.
Per calcolare le frequenze cumulate relative occorre dividere: Le frequenze relative per n Le frequenze cumulate per n+1 Le frequenze cumulate per n-1 Le frequenze cumulate per n.
Quando parliamo di matrice dei dati, relativamente al numero di colonne possiamo dire che... è costituita da 2 colonne è costituita da 3 colonne è costituita da 4 colonne Il numero di colonne dipende dai caratteri osservati.
Il numero dei caratteri in una matrice: È uguale alla numerosità delle unità osservate È minore della numerosità delle unità osservate È maggiore delle unità osservate Non dipende dalla numerosità della popolazione.
La matrice dei dati è composta: Da un solo vettore Da due vettori Da n vettori Solo da caratteri qualitativi.
L’Istogramma è una: Serie storica Serie territoriale Matrice dei dati Modalità di rappresentazione della rilevazione statistica.
Le matrici sono composte da: Righe Colonne N righe ed n colonne 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 Sintetizzare in un singolo valore numerico solo una parte della distribuzione di frequenza per effettuare confronti nel tempo, nello spazio o tra circostanze differenti Sintetizzare in un singolo valore numerico l’intera distribuzione di frequenza per effettuare confronti nel tempo, nello spazio o tra circostanze eguali Sintetizzare in un singolo valore non numerico l’intera distribuzione di frequenza per effettuare confronti nel tempo, nello spazio o tra circostanze differenti.
La moda è un: Indice di variabilità Indice di tendenza centrale Numero indice Tasso di incremento.
Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1), la media geometrica è pari a: 13 15,56 6,66 5,66.
Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1), la media aritmetica è pari a: 14 2 8,5 6.
Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1), la mediana è pari a: 2 1 6 9,5.
Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1;1), la moda è pari a: 2 1 6 9,5.
Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 2; 2; 14; 13; 15; 6; 1;1), la moda è pari a: 2 1 6 9.
Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 2; 2; 14; 13; 15; 6; 1;1), il valore centrale è pari a: 8 1 6 9.
Considera il seguente insieme di osservazioni (-2; -2; -2; -14; -13; -15; -6; -1;-1), il valore massimo è pari a: 8 -1 -6 1.
Scrivi la funzione excel ed i simboli da digitare nella cella per calcolare la media geometrica: MEDIA.GEOMETRIC =MEDIA.GEOMETRICA =M.G. MEDIA.GEOM.
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: Minimo Massimo Moda 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: Minimo Massimo Moda Campo di variazione.
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}. Indicare quale indice di posizione appare rappresentativo dell’intera distribuzione: Minimo Massimo Moda Varianza.
La proprietà moltiplicativa degli indici di tendenza centrale: È identica a quella lineare Permette cambiamenti di scala nell’indice Non consente la monotonicità degli indici di posizione Consente solo relazioni di tipo quadratico tra le variabili.
La proprietà lineare degli indici di tendenza centrale: È identica a quella moltiplicativa Permette cambiamenti di scala nell’indice Non consente la monotonicità degli indici di posizione Consente solo relazioni di tipo quadratico tra le variabili.
La proprietà lineare degli indici di tendenza centrale: È identica a quella moltiplicativa E’ basata sulla relazione di linearità tra le variabili ed i rispettivi indici di posizione Non consente la monotonicità degli indici di posizione E’ basata sulla relazione di linearità tra le variabili ma non tra i rispettivi indici di posizione.
La proprietà di monotonicità degli indici di tendenza centrale: È identica a quella moltiplicativa È basata sulla comparazione tra le variabili ed i rispettivi indici di posizione Non consente la monotonicità degli indici di posizione Consente solo relazioni di tipo non quadratico tra le variabili.
Una variabilità alta in luogo di una variabilità bassa Aumenta le capacità previsive dei modelli statistici Diminuisce le capacità previsive dei modelli statistici Non aumenta le capacità previsive dei modelli statistici Non offre indicazioni sulle capacità previsive dei modelli statistici.
La varianza si calcola: Per problemi non basati sui campioni Per problemi basati solo su campioni Per problemi basati sulla popolazione Per popolazioni e campioni.
La varianza del campione è: Calcolata con i dati dell’intera popolazione Calcolata con i dati del campione rappresentativo della popolazione Calcolata con dati estratti sempre casualmente dalla popolazione non stratificata Sempre maggiore di quella della popolazione.
1) 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) 2 3 4 29.
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) 2 12 4 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 13 4 29.
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) 2 12 4 7.
Lo scostamento semplice medio riguarda: La varianza La deviazione standard Il quartile Lo scostamento di ogni valore della distribuzione dalla media, preso in valore assoluto.
Lo scostamento quadratico medio riguarda: La media degli scarti al quadrato tra i dati e la M La deviazione standard Il quartile Lo scostamento di ogni valore della distribuzione dalla media.
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 Diminuisce le capacità descrittive del modello statistico Non aumenta le capacità previsive del modello statistico Non offre indicazioni sulle capacità previsive del modello statistico.
Una variabilità pari al valore 80 in luogo del valore 65, ottenuta eliminando i valori outlier: Può aumentare le capacità descrittive e previsive del modello statistico Diminuisce le capacità descrittive del modello statistico Non aumenta le capacità previsive del modello statistico Indica che è stato commesso qualche errore nei calcoli o nel programma.
La varianza fornisce: La misura sintetica di quanto le unità differiscono dalla media aritmetica La misura sintetica di quanto le unità differiscono dalla media geometrica La misura sintetica di quanto le unità differiscono dalla mediana La misura sintetica di quanto le unità differiscono dal quartile.
Usando la mediana in luogo della media nel calcolo della varianza: È bene eliminare i valori anomali ed estremi E’ bene eliminare i valori massimi E’ bene mantenere tutti gli outlier E’ bene mantenere i valori anomali.
La Statistica è sinonimo di: Grafici Medie Indici Scienze statistiche.
Il rapporto statistico di derivazione si ottiene: Dividendo la modalità di un fenomeno per quella corrispondente di un\'altra distribuzione che, sul piano logico e/o temporale, è correlata in maniera spuria 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 Mediante il rapporto tra la frequenza di una modalità rispetto a quella corrispondente di un’altra modalità Mediante il rapporto tra la dimensione globale di un fenomeno e quella spaziale a cui esso fa riferimento.
Il rapporto statistico di coesistenza si ottiene: Dividendo il valore rilevato in una data circostanza per l’analogo valore rilevato per l’intera popolazione 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 Mediante il rapporto tra la frequenza di una modalità rispetto a quella corrispondente di un’altra modalità Mediante il rapporto tra la frequenza di una modalità rispetto a quella corrispondente di un’altra statistica.
Il rapporto statistico di composizione si ottiene: Dividendo il valore rilevato in una data circostanza per l’analogo valore rilevato per l’intera popolazione 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 Mediante il rapporto tra la frequenza di una modalità rispetto a quella corrispondente di un’altra modalità Mediante il rapporto tra la dimensione globale di un fenomeno e quella spaziale a cui esso fa riferimento.
Il rapporto statistico di densità si ottiene: Dividendo il valore rilevato in una data circostanza per l’analogo valore rilevato per l’intera popolazione 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 Mediante il rapporto tra la frequenza di una modalità rispetto a quella corrispondente di un’altra modalità Mediante il rapporto tra la dimensione globale di un fenomeno e quella spaziale a cui esso fa riferimento.
I numeri indice sono: Strumenti non matematici Medie Indici di dispersione Rapporti statistici.
I numeri indice sono: Strumenti matematici Medie Indici di dispersione Rapporti non statistici.
Costruendo i numeri indice della serie storica del fatturato per due aziende, vogliamo in particolare: Confrontare i livelli del fatturato Confrontare e comparare ogni anno i livelli del fatturato Capire quale delle due unità presenta un andamento migliore Aggregare i risultati ottenuti.
L’anno con valore pari a 100 nella serie storica dei numeri indice è: L’anno col valore più basso della variabile oggetto di studio L’anno col valore più alto della variabile oggetto di studio L’anno base L’anno in cui i valori del fatturato per le due aziende coincidono.
Il valore dell’anno con numero indice pari a 100 nella serie storica osservata è: Il valore più alto della variabile oggetto di studio Il denominatore nel calcolo del numero indice Il numeratore nel calcolo del numero indice Il numero indice minimo nella serie storica.
I dati informatici sono utilizzabili per: Le analisi statistiche Analisi statistiche se strutturati Analisi non statistiche se sono semplici Analisi quantitative solo con dati complessi.
Una fotografia è un dato: Semplice Strutturato Complesso Quantitativo.
Il tipo di dato elementare 4.5 è: Intero Reale Booleano Complesso.
Nella somma logica con operando A=1 ed operando B=1, il totale sarà 2 1 0 0,1.
Nella somma logica con operando A=0 ed operando B=0, il totale sarà: 2 1 0 0,1.
Nel prodotto logico con operando A=0 ed operando B=1, il totale sarà: 2 1 0 0,1.
Nel prodotto logico con operando A=VERO ed operando B=FALSO, il totale sarà: F V 0 0,1.
Nel prodotto logico con operando A=VERO ed operando B=VERO, il totale sarà: 1 F,V V F.
La negazione logica dell’operando A=0 è: 0 V F 1.
Nella congiunzione tra insiemi si valuta: Quando gli insiemi si verificano separati Quando i due eventi si realizzano entrambi Quando i due eventi non si realizzano Quando i due eventi sono negativi.
La probabilità che si verifichi un evento può assumere valori Tra 0 ed 1 Tra 2 e 3 Minori di 2 Minori di 3.
Due eventi sono indipendenti quando: Si escludono a vicenda Il verificarsi dell’uno non modifica la probabilità di verificarsi dell’altro Il verificarsi dell’uno modifica la probabilità di verificarsi dell’altro Il verificarsi dell’uno rende impossibile il verificarsi dell’altro.
La probabilità del verificarsi di due eventi che si escludono a vicenda è data dal: Prodotto della probabilità dell’uno per la probabilità dell’altro Somma delle probabilità del verificarsi di ciascuno dei due eventi Somma delle probabilità del non verificarsi di ciascuno dei due eventi Prodotto delle probabilità del non verificarsi di ciascuno dei due eventi.
La somma delle probabilità di eventi che si escludono a vicenda ed esaustivi è: Uguale ad 1 Minore di 1 Maggiore di 1 0.
Due eventi non sono indipendenti quando: Possono verificarsi contemporaneamente Sono rari Il verificarsi dell’uno modifica la probabilità del verificarsi dell’altro Il verificarsi dell’uno non modifica la probabilità del verificarsi dell’altro.
Nella teoria statistica i termini popolazione e campione sono: Sinonimi Complementari Sinonimo di sottoinsiemi Indicativi del fatto che il campione è un sottoinsieme della popolazione.
Se si effettua una estrazione senza reimmissione la probabilità di estrarre un altro elemento: Viene modificata Non viene modificata È pari a 0 È pari ad 1.
Da un mazzo di 40 carte viene estratta una carta. Calcolare la probabilità di ottenere un asso: 0,2 0,3 0,5 0,1.
Da un mazzo di 40 carte viene estratta una carta. Calcolare la probabilità di ottenere una carta di bastoni: 0,2 0,3 0,5 0,25.
Da un mazzo di carte viene estratta una carta. Calcolare la probabilità di ottenere una figura: 10/40 11/40 13/40 12/40.
Dato un mazzo di 40 carte viene estratta una carta. Calcolare la probabilità di ottenere un fante o un re: 8/40 4/40 2/40 1/40.
Dato un mazzo di 40 carte viene estratta una carta. Calcolare la probabilità di ottenere una figura o una carta inferiore a 6: 12/40 20/40 32/40 10/40.
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: 1/10 1/40 1/4 0,20.
Dato un mazzo di 40 carte calcolare la probabilità di ottenere in due estrazioni con reimmissione un re e un asso: 1/10 2/10 2/100 1/100.
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 2/6 6/6 5/6.
Si consideri come successo l’evento “faccia con il numero sei” nel lancio di un dado. Calcolare la probabilità di insuccesso in un lancio: 1/6 2/6 6/6 5/6.
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: 3/10 4/10 5/10 1.
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: 3/10 0.7 5/10 0.8.
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 0.3 0.4 0.5.
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: 10/100 15/100 30/100 14/100.
Una variabile dicotomica può assumere: Due o più valori Al massimo due valori Solo due valori Tre valori.
Se una variabile è dicotomica: La probabilità che si verifichi l’evento favorevole è uguale alla probabilità che non si verifichi l’evento sfavorevole La probabilità che si verifichi l’evento favorevole è uguale alla probabilità che non si verifichi l’evento favorevole Può assumere solo due valori, indipendentemente dalla probabilità di ottenere uno o l’altro dei due valori Può assumere solo una probabilità=0 od 1.
La seguente ipotesi è nulla: La popolazione da cui il campione è estratto ha media 58 C’è un diverso numero di cattolici tra uomini e donne La probabilità di incontrare a caso un bambino con problemi di apprendimento tra le classi sociali svantaggiate è superiore al 30% La media dei tempi di reazione dei maschi è inferiore a quella delle femmine.
La seguente ipotesi è nulla: Non esiste nessuna relazione tra classe sociale e alcolismo C’è un diverso numero di cattolici tra uomini e donne La probabilità di incontrare a caso un bambino con problemi di apprendimento tra le classi sociali svantaggiate è superiore al 30% La media dei tempi di reazione dei maschi è inferiore a quella delle femmine.
La seguente ipotesi è nulla: C’è un diverso numero di cattolici tra uomini e donne La probabilità di incontrare a caso un bambino con problemi di apprendimento tra le classi sociali svantaggiate è superiore al 60% La media dei tempi di reazione dei maschi è inferiore a quella delle femmine 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 probabilità di incontrare a caso un bambino con problemi di apprendimento tra le classi sociali svantaggiate è superiore al 50% La media dei tempi di reazione dei maschi è inferiore a quella delle femmine Le medie dei gruppi A,B,C differiscono tra loro in modo significativo.
La seguente ipotesi è nulla: Il farmaco C ha un effetto diverso dal farmaco D La probabilità di incontrare a caso un bambino con problemi di apprendimento tra le classi sociali svantaggiate è superiore al 50% La media dei tempi di reazione dei maschi è inferiore a quella delle femmine 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 probabilità di incontrare a caso un bambino con problemi di apprendimento tra le classi sociali svantaggiate è superiore al 50% La media dei tempi di reazione dei maschi è inferiore a quella delle femmine Le medie dei gruppi A,B,C differiscono tra loro in modo significativo.
La seguente ipotesi è nulla: Il farmaco C ha un effetto diverso dal farmaco D La probabilità di incontrare a caso un bambino con problemi di apprendimento tra le classi sociali svantaggiate è superiore al 50% La media dei tempi di reazione dei maschi è uguale a quella delle femmine Le medie dei gruppi A,B,C differiscono tra loro in modo significativo.
La seguente ipotesi è nulla: C’è una relazione significativa tra reddito delle persone e livello di istruzione La probabilità di incontrare a caso un bambino con problemi di apprendimento tra le classi sociali svantaggiate è inferiore al 50% La media dei tempi di reazione dei maschi è inferiore a quella delle femmine Le medie dei gruppi A,B,T differiscono tra loro in modo significativo.
La seguente ipotesi: 'C'è una minore astensione dal lavoro nel reparto A rispetto al reparto B di una fabbrica' è: Nulla Monodirezionale sinistra Monodirezionale destra Bidirezionale.
La seguente ipotesi: 'Il punteggio medio ad un test di statistica di due gruppi di individui è significativamente diverso' è: Nulla Monodirezionale sinistra Monodirezionale destra Bidirezionale.
La seguente ipotesi: 'La media della popolazione da cui deriva un certo campione non è 200': Nulla Monodirezionale sinistra Monodirezionale destra Bidirezionale.
La seguente ipotesi: 'La probabilità di ottenere croce lanciando una certa moneta è superiore a 0,5' è: Nulla Monodirezionale sinistra Monodirezionale destra Bidirezionale.
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: Nulla Monodirezionale sinistra Monodirezionale destra Bidirezionale.
La seguente ipotesi: 'Il tempo medio di riconoscimento di alcuni dipinti storici impiegato dagli studenti è inferiore a 20 secondi' è: Nulla Monodirezionale sinistra Monodirezionale destra Bidirezionale.
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: 2/6 3/6 1/6 0.
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: + - -, - ±.
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%: 1% 10% 5% 2%.
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 Il 5,5% dei casi Il 7% dei casi Il 8% dei casi.
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