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Come si calcola e interpreta la varianza tra un set di dati?. La varianza si calcola sommando i quadrati delle differenze tra ogni valore e la media, poi dividendo per il numero di osservazione (o n-1 per campioni) Indica quanto i dati si discostano dalla media. La varianza è una misura della tendenza centrale dei dati. La varianza si calcola sommando i valori e dividendo per la deviazione standard. La varianza è sempre uguale alla media dei dati.

Quali sono gli effetti degli outliers sull'analisi della dispersione?. Gli outliers aumentano la varianza è la deviazione standard, influenzando negativamente misure come la media e rendendo meno rappresentativa l'analisi. Gli outliers migliorano sempre l'accuratezza delle analisi statistiche. Gli outliers riducono la deviazione standard. Gli outliers non hanno alcun effetto sulla media o sulla deviazione standard.

La popolazione in statistica è. L 'intero gruppo oggetto di studio. Un insieme di campioni. La somma dei dati rilevati. Un dato numerico.

Un esempio di dato qualitativo è. Il peso. La temperatura. L'altezza. Il colore degli occhi.

La statistica inferenziale si occupa di. Ordinare i dati. Trovare le frequenze assolute. Descrivere tutta la popolazione. Trarre conclusioni da un campione.

Qual è l'obiettivo principale della statistica?. Determinare i valori esatti. Raccogliere, organizzare, analizzare i dati. Eseguire esperimenti. Prevedere il futuro concertezza.

Cos è la statistica descrittiva?. Un tipo di test ipotetico. Una tecnica di campionamento. Lo studio delle cause. Una branca della statistica che descrive i dati.

Quali strumenti statistici possono essere usati per monitorare le tendenze di consumi alimentari nel tempo?. Le serie temporali non sono utili per prevedere tendenze future. Strumenti comuni includono analisi delle serie temporali, regr3ssioni su dati longitudinali e modelli ARIMA per prevedere tendenze future. Le serie temporali richiedono sempre dati campionati mensilmente. Le analisi delle serie temporali si usano solo per dati statici.

Come si valuta l'efficacia di un modello statistico attraverso il coefficiente di determinazione (R2)?. R2 indica la proporzione di variazione della variabile dipendente spiegata dal modello. valori vicini a 1 indicano una buona capacità predittiva. R2 indica sempre una relazione negata tra le variabili. R2 è sempre maggiore di 1 in un buon modello. R2 non può mai essere utilizzato per valutare un modello.

In che modo i modelli predittivi aiutano a stimare il rischio di contaminazione degli alimenti?. I modelli predittivi si applicano solo ai dati dei test. Utilizzano dati storici e algoritmi di apprendimento per identificare i fattori di rischio e prevedere la probabilità di eventi di contaminazione. I modelli predittivi si applicano solo a dataset completi. I modelli predittivi non possono sti,are il rischio di contaminazione.