ERASED TEST, YOU MAY BE INTERESTED ON Statistica 1
COMMENTS |
STATISTICS |
RECORDS
|
|---|
TAKE THE TEST
|
Title of test:
Statistica 1 Description: test per me Author:
Creation Date: 21/10/2024 Category: Personal Number of questions: 108 |
Share the Test:
New Comment
No comments about this test.
Content:
|
Quali sono i comandi di aiuto in R? qt; help(qt); help.start () qt; help(qt); help.start (); help.search () help.start (); help.search () help(qt); help.start (); help.search (). Per settare la directory di lavoro giusta e una nuova directory quali comandi di R si utilizzano? etwd () ; etwd() betwd () ; setwd() getwd () ; tetwd() getwd () ; setwd(). Per importare un file Excel senza il nome della colonna nella prima riga quale comando di R si utilizza? prova read.csv2("c:/mydat/prova.csv", header=TRUE) prova <- read.csv2("c:/mydat/prova.csv", header=TRUE) prova <- read.csv2("c:/mydat/prova.csv") prova <- read.csv2(c:/mydat/prova.csv, header=TRUE). Per importare il file di testo "prova.txt" quale linea di codice di R si utilizza? prova <- scan("c:/mydat/prova.txt") prova scan("c:/mydat/prova.txt") prova <- scan("/mydat/prova.txt") prova <- scan("c:/mydat/prova"). Con quali linee di codice di R i vettori a e b si possono trasformare da vettori riga in vettori colonna e viceversa? cbind (a, b); dbind (a, b) cbind (a, b); rbind (a, b) cbind (a, b); qbind (a, b) pbind (a, b); rbind (a, b). Se si vogliono staccare ed utilizzare singolarmente le colonne che compongono il data frame “prova” quali linee di codice si implementano? attach(prova) mediana (prova) media(prova) detach(prova). Se si vogliono riattaccare le colonne che compongono un data frame “prova” quali linee di codice si implementano? media(prova) mediana (prova) detach(prova) attach(prova). Quale linea di codice si implementa per ordinare i dati del vettore x in modo crescente? dort(x) sort() sort(x) port(x). Quale comando di R si deve usare per caricare un data frame presente in R, ad esempio mtcars? data.frame () df. mtcars data.frame (mtcars) df(mtcars). Come può essere la misura di un carattere quantitativo? discreto-continuo continuo discreto continuo-sconnesso. Che tipo di carattere è il sesso? qualitativo sconnesso qualitativo discreto qualitativo sconnesso nominale quantitativo continuo. Come può essere la scala di misurazione di un carattere quantitativo? di rapporti a intervalli ad intervalli e di rapporti a intervalli-ordinali. Come può essere la scala di misurazione di un carattere qualitativo? ordinale nominale-ordinale nominale ordinale-sconnessa. Secondo la misura e la scala di misurazione come può essere qualificato il carattere "altezza" sconnesso di rapporti-nominale continuo-di rapporti continuo. Che differenza esiste fra serie e seriazione? la serie è una distribuzione di frequenza per caratteri qualitativi; la seriazione per caratteri quantitativi la serie è una distribuzione di frequenza per caratteri qualitativi la serie è una distribuzione di frequenza; la seriazione per caratteri quantitativi la serie è un insieme di caratteri qualitativi; la seriazione di caratteri quantitativi. Che cosa s'intende per nomenclatura statistica? L'insieme delle seguenti definizioni: 1) rilevazione statistica; 2) popolazione;3) campione; 4) unità statistica; 5) carattere; 6) modalità; 7) frequenza;8)serie e seriazione; 9) parametro; 10) statistica L'insieme delle seguenti definizioni: 1) rilevazione statistica; 2) popolazione;3) campione; 4) unità statistica; 5) carattere; 6) modalità; 7) frequenza; 8) serie e seriazione; 9) parametro L'insieme delle seguenti definizioni: 1) rilevazione statistica; 2) popolazione;3) campione; 4) frequenza; 5) serie e seriazione; 6)parametro L'insieme delle seguenti definizioni: 1) rilevazione statistica; 2) popolazione;3) campione; 4) unità statistica; 5) carattere; 6) modalità; 7) frequenza; 8) serie e seriazione ;9) parametro. Come può essere la misura di un carattere qualitativo? ordinato sconnesso ordinato-quantitativo sconnesso-ordinato. Quali sono i compiti dell'EUROSTAT? rilevare i dati dei singoli paesi membri ricevere ed elaborare i dati provenienti dagli istituti statistici dei paesi membri rilevare i dati della Francia rilevare i dati della Germania. Con quale formula si calcola un numero indice a base mobile? 0It=x1/x0 1I1=x1/x0 t-1It=xt/xt-1 0It=xt/x0. Si prendano in considerazione i seguenti dati (i valori sono tra parentesi): 2015(14,34); 2016(14,91); 2017(15,18) 2018(15,97) I numeri indice a base fissa sono? 2015(105,00); 2016(103,17); 2017(101,86) 2018(91,37) 2015(102,00); 2016(103,17); 2017(105,86) 2018(111,37) 2015(100,00); 2016(103,97); 2017(105,86) 2018(111,37) 2015(101,00); 2016(103,17); 2017(104,86) 2018(110,37). Quale formula si applica per passare da un numero indice a base fissa ad uno a base mobile? t-1It = 1It / 0It-1 t-1It = 1It / 1It-1 t-1It = 0It / 0It t-1It = 0It / 0It-1. Dati i seguenti indici a base mobile Gennaio 2018 (tra parentesi gli indici): Gennaio 2018(101,15); Febbraio 2018(102,36); Marzo 2082(103,44); Aprile 2018(104,21) calcolare il numero indice a base fissa Febbraio 2018 Marzo 2018 (101,15*104,21)/100=105,41 (102,36*103,44)/100=105,88 (101,15*103,44)/100=104,63 (102,36/103,44)*100=98,96. Con quale formula si calcola un numero indice a base fissa? 1I1=x1/x0 0It=x1/x0 0It=xt/x0 0I1=x1/x0. Dati i seguenti indici a base fissa Gennaio 2018 (tra parentesi gli indici): Gennaio 2018(100,00); Febbraio 2018(103,97); Marzo 2018(105,86); Aprile 2018(111,37) calcolare il numero indice a base mobile Febbraio 2018 Marzo 2018 (105,86/111,37)*100=94,28 (100/111,37))*100=89,79 (105,86/103,97)*100=101,82 (103,97/111,37)*100=93,36. Fissati i seguenti dati (tra parentesi i valori): 2015(64,32); 2016(63,91); 2017(63,84) 2018(63,01) I numeri indice a base mobile sono? 2015(100,64); 2016(100,11); 2017(101,32);2018(103,64) 2015(105,64); 2016(100,11); 2017(101,32);2018(103,64) 2015(107,64); 2016(100,11); 2017(101,32);2018(103,64) 2015(99,36); 2016(99,89); 2017(98,69). Dal 12-04-2017 all’11-04-2017 l'indice Dow Dow Jones è variato del 2,34% qual'è il tasso di variazione in valore assoluto? -0,0234 +0,0234 -0,0134 0,0134. Dati i valori dei prezzi per gli anni 2015 (2.48,2.97,2.23,2.67,2.90,3.06,2.89,3.88,3.22,3.90,3.12,3.01), 2016 (3.52,3.99,3.08,3.88, 3.96,4.01,4.07,4.25,4.89,4.08,4.78,4.71) e 2017 (5.01,5.57,5.34,5.09,5.25, 5.02,5.01,5.02,5.78,5.21,5.33,5.36) quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare i numeri indice a base mobile 2015;calcolare i numeri indice a base mobile 2015. p_2015 <- c(3.52,3.99,3.08,3.88,3.96,4.01,4.07,4.25,4.89,4.08,4.78,4.71); Mobile(p_2015[-1],p_2015[-12]) 2015 <- c(3.52,3.99,3.08,3.88,3.96,4.01,4.07,4.25,4.89,4.08,4.78,4.71); Mobile(p_2015[-1],p_2015[-12]) p_2015 <- c(3.52,3.99,3.08,3.88,3.96,4.01,4.07,4.25,4.89,4.08,4.78,4.71); (p_2015[-1],p_2015[-12]) p_2015 <- (3.52,3.99,3.08,3.88,3.96,4.01,4.07,4.25,4.89,4.08,4.78,4.71); Mobile(p_2015[-1],p_2015[-12]). Dati i valori dei prezzi per gli anni 2015 (2.48,2.97,2.23,2.67,2.90,3.06,2.89,3.88,3.22,3.90,3.12,3.01), 2016 (3.52,3.99,3.08,3.88, 3.96,4.01,4.07,4.25,4.89,4.08,4.78,4.71) e 2017 (5.01,5.57,5.34,5.09,5.25, 5.02,5.01,5.02,5.78,5.21,5.33,5.36) quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare i numeri indice a base fissa 2015. p_2015 <- c(2.48,2.97,2.23,2.67,2.90,3.06,2.89,3.88,3.22,3.90,3.12,3.01); Fissa <- function(P, Base) P/Base p_2015 <- (2.48,2.97,2.23,2.67,2.90,3.06,2.89,3.88,3.22,3.90,3.12,3.01); Fissa <- function(P, Base) P/Base p_2015 <- c(2.48,2.97,2.23,2.67,2.90,3.06,2.89,3.88,3.22,3.90,3.12,3.01); function(P, Base) P/Base p_2015 <- c(2.48,2.97,2.23,2.67,2.90,3.06,2.89,3.88,3.22,3.90,3.12,3.01); Fissa <- function(P, Base). Quale formula si applica per passare da un numero indice a base mobile ad uno a base fissa? 0It =0I1 * 1I2* ..................*t-1It 0It =0I1 * 0I2* ..................*0It 0It =0I1 * 1I2* ..................*tIt-1 0It =0I1 * 1I0* ..................*t-1I1. Per la frequenza cumulata assoluta si utilizza l'allocuzione? Più di Perché Quando Meno di. Per la frequenza retro cumulata assoluta si utilizza l'allocuzione? quando più di solo meno di. Dati i seguenti valori: 1,1,2,3,4,4,5,5,5 quali sono le frequenze assolute e relative (tra parentesi)? 1(2); 2(1); 3(1); 4(2); 5(1) - 1(2/9); 2(2/9); 3(1/9); 4(3/9); 5(3/9) 1(2); 2(1); 3(2); 4(1); 5(4) - 1(2/9); 2(1/9); 3(2/9); 4(2/9); 5(3/9) 1(2); 2(2); 3(2); 4(2); 5(3) - 1(2/9); 2(1/9); 3(4/9); 4(2/9); 5(3/9) 1(2); 2(1); 3(1); 4(2); 5(3) - 1(2/9); 2(1/9); 3(1/9); 4(2/9); 5(3/9). Dati i seguenti valori: 1,1,2,3,4,4,5,5,5 quali sono le frequenze retrocumulate assolute e relative (tra parentesi)? 1(9); 2(7); 3(6); 4(4); 5(0) - 1(9/9); 2(7/9); 3(4/9); 4(1/9); 5(0) 1(9); 2(7); 3(6); 4(4); 5(0) - 1(9/9); 2(6/9); 3(6/9); 4(3/9); 5(0) 1(9); 2(4); 3(3); 4(4); 5(0) - 1(9/9); 2(4/9); 3(3/9); 4(2/9); 5(0) 1(9); 2(7); 3(6); 4(5); 5(3) - 1(9/9); 2(7/9); 3(6/9); 4(5/9); 5(3/9). Dati i seguenti valori: 1,1,2,3,4,4,5,5,5 quali sono le frequenze cumulate assolute e relative (tra parentesi)? 1(2); 2(3); 3(4); 4(6); 5(9) - 1(2/9); 2(3/9); 3(4/9); 4(6/9); 5(9/9) 1(2); 2(1); 3(1); 4(3); 5(3) - 1(2/9); 2(3/9); 3(5/9); 4(6/9); 5(9/9) 1(2); 2(1); 3(1); 4(2); 5(3) - 1(2/9); 2(3/9); 3(4/9); 4(6/9); 5(6/9) 1(2); 2(2); 3(1); 4(2); 5(4) - 1(2/9); 2(3/9); 3(4/9); 4(6/9); 5(8/9). Quale linea di codice di R si utilizza per rappresentare le classi con il metodo soggettivo? Classi<-seq(min(x),max(x),length.out=k+1); Classi Classi<-seq(min,max(x),length.out=k+1); Classi Classi<-seq(min(x),max,length.out=k+1); Classi Classi<-seq(min(x),max(x),length.out); Classi. Quale è la linea di codice di R per calcolare le frequenze cumulate relative cumsum(Freq) cumsum(FreqRel) cumsum(Rel) cumsum(FreqAss). Si sono osservati i dati di Età di 20 unità statistiche (individui) quali sono le linee di codice di R per calcolare l’istogramma library(labstatR); x<-(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37) h <- hist(x,Classi,plot = FALSE) h$counts <- FreqRel plot(h,ylab="Frequenze relative",axes = FALSE,main = "Istogramma classi di eta'") axis(1,at = Classi,cex.axis = 1.1); axis(2,at = c(0,round(h$counts,digits = 2)),cex.axis = 1.1) library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37) h <- hist(x,Classi,plot = FALSE) h$counts <- FreqRel plot(ylab="Frequenze relative",axes = FALSE,main = "Istogramma classi di eta'") axis(1,at = Classi,cex.axis = 1.1); axis(2,at = c(0,round(h$counts,digits = 2)),cex.axis = 1.1) library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37) h <- hist(x,Classi,plot = FALSE) h$counts <- FreqRel (h,ylab="Frequenze relative",axes = FALSE,main = "Istogramma classi di eta'") axis(1,at = Classi,cex.axis = 1.1); axis(2,at = c(0,round(h$counts,digits = 2)),cex.axis = 1.1) library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37) h <- hist(x,Classi,plot = FALSE) h$counts <- FreqRel plot(h,ylab="Frequenze relative",axes = FALSE,main = "Istogramma classi di eta'") axis(1,at = Classi,cex.axis = 1.1); axis(2,at = c(0,round(h$counts,digits = 2)),cex.axis = 1.1). Si sono osservati i dati di Età di 20 unità statistiche (individui) quali sono le linee di codice di R per calcolare le frequenze assolute e relative library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); k <- 4; k a <- (max(x) - min(x)) / k; n <- length(x); Classi <- seq(min(x),max(x),length.out = k + 1); Classi FreqAss <- hist(x,Classi,plot = FALSE)$counts; FreqAss; FreqRel <- FreqAss / length(x) ; FreqRel library(labstatR); x<-(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); k <- 4; k a <- (max(x) - min(x)) / k; n <- length(x); Classi <- seq(min(x),max(x),length.out = k + 1); Classi FreqAss <- hist(x,Classi,plot = FALSE)$counts; FreqAss; FreqRel <- FreqAss / length(x) ; FreqRel x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); k <- 4; k a <- (max(x) - min(x)) / k; n <- length(x); Classi <- seq(min(x),max(x),length.out = k + 1); Classi FreqAss <- hist(x,Classi,plot = FALSE)$counts; FreqAss; FreqRel <- FreqAss / length(x) ; FreqRel library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); k <- 4; k n <- length(x); Classi <- seq(min(x),max(x),length.out = k + 1); Classi FreqAss <- hist(x,Classi,plot = FALSE)$counts; FreqAss; FreqRel <- FreqAss / length(x) ; FreqRel. Il grafico a torta vuole rappresentare? la scomposizione di un "tutto" in parti la composizione di due parti la scomposizione delle parti in un tutto la scomposizione di una sola parte. Il grafico a bolle è utilizzato per rappresentare quante serie di dati? una (solo sull'asse delle ascisse) tre (sugli assi cartesiani e sulla dimensione della bolla) due (solo sugli assi cartesiani) nessuno. Per classi di diversa ampiezza l’altezza del rettangolo di un grafico a barre verticali cosa rappresenta e da quale formula è definito? La densità di frequenza data dal rapporto fra la frequenza assoluta e l’ampiezza di classe La densità di frequenza data dalla somma fra la frequenza assoluta e l’ampiezza di classe La densità di frequenza data dal prodotto fra la frequenza assoluta e l’ampiezza di classe La densità di frequenza data dalla differenza fra la frequenza assoluta e l’ampiezza di classe. A quale asse cartesiano è associata la variabile indipendente nel grafico a dispersione XY? delle ordinate verticale delle ascisse geometrico. Quale grafico è più appropriato per rappresentare una distribuzione di valori suddivisi per classi? grafico a barre verticali o istogramma radar a dispersione a bolle. Il pictogramma è una rappresentazione grafica per? simboli o disegni frequenze numeri valori. Cosa si riesce ad ottenere con un grafico per "geomarketing"? una informazione sfocata di un fenomeno statistico una informazione di un fenomeno statistico una informazione visiva sfocata di un fenomeno statistico una informazione visiva immediata di un fenomeno statistico. Nel grafico ad anello cosa stanno a rappresentare i cerchi concentrici? Le medie del carattere osservato Le frequenze percentuali del carattere osservato Le mediane del carattere osservato Le mode del carattere osservato. Dati i valori di xi (13,15,17,22) quale è la media armonica? 13,14 11,14 16,14 15,14. Quale formula si utilizza per calcolare la media aritmetica ponderata o "in frequenza"? Σ xi/Σ ni Σ xi*ni/Σ ni Σ ni/Σ xi Σ xi*ni/Σ xi. Con quale formula si calcola la media geometrica in frequenza assoluta per valori continui suddivisi in classi? √Σni Π xni √ΣxiΠ x* ni √ΣxiΠ xni √Π xni. Quale formula si utilizza per calcolare la media geometrica per valori singoli? √n Σ xi Π xi √n Π ni √n Π xi. Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6) con quale linea di codice di R si calcola la media aritmetica semplice? x<-(1,2,3,4,5,6); mean(x) x<-c(1,2,3,4,5,6); mean(x) x c(1,2,3,4,5,6); mean(x) x<-c(1,2,3,4,5,6); mean. Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6) con quale linea di codice di R si calcola la media geometrica semplice? x c(1,2,3,4,5,6); meang(x) x<-c(1,2,3,4,5,6); meang(x) x<-(1,2,3,4,5,6); meang(x) x<-c(1,2,3,4,5,6); meang. Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6) con quale linea di codice di R si calcola la media armonica? library(labstatR); x<-c(1,2,3,4,5,6); meana(x) library(labstatR); x<-(1,2,3,4,5,6); meana(x) library(labstatR); x<-c(1,2,3,4,5,6); meana library(labstatR); x c(1,2,3,4,5,6); meang(x). Date le seguenti classi (13-15;15-17; 17-19;19,21) e di ni (1,0,2,3) quale è il valore della mediana per valori suddivisi in classi? 16,332 18,332 19,332 17,332. Dopo aver ordinato le osservazioni con la formula (n+1)/2 che cosa si trova? il II Quartile o Mediana la posizione del II Quartile o Mediana la posizione del III Quartile la posizione del I Quartile o Mediana. Se il valore di n è pari a 12 come si trova la posizione della mediana? (12+1)/2 =5^ e quindi il valore della mediana si trova facendo la semisomma dei valori della 7^ e 8^ posizione (12+1)/2 =6,5^ e quindi il valore della mediana si trova facendo il prodotto dei valori della 6^ e 7^ posizione (12+1)/2 =6,5^ e quindi il valore della mediana si trova facendo la semisomma dei valori della 6^ e 7^ posizione (12+1)/4. Dati i seguenti valori (7,9,11,13) e stabilito che la posizione della mediana è 2,5^ quale è il valore della mediana? (9+11)/2=10 (11+13)/2=12 (9+11)/4=5 3 (7+11)/2=9. Dati i seguenti valori (12,13,14,15,16,17,18) quale linea di codice di R si implementa per calcolare la mediana? x<-(12,13,14,15,16,17,18); median x c(12,13,14,15,16,17,18); median(x) x<-(12,13,14,15,16,17,18); median(x) x<-c(12,13,14,15,16,17,18); median(x). Con quale formula si calcola la moda per valori suddivisi in classi? Mo=LMo*Aclasse Mo=LMo+(Δfinf/Δfinf+Δfsup)*Aclasse Mo=LMo+(Δfinf/Δfinf+Δfsup) Mo=(Δfinf/Δfinf+Δfsup)*Aclasse. Data l’ampiezza di classe pari a 10 e la relativa densità di frequenza pari a 2 quale è il valore della corrispondente frequenza assoluta? 10 15 21 20. Date le seguenti classi non equi ampie: 18-25; 25-36; 36-54; 54-70; 70-85 con frequenze assolute rispettivamente pari a (2, 1, 4, 7, 8) quali sono i valori delle cinque densità di frequenza? 2/7; 4/9; 4/8; 7/6; 8/5 2/7; 1/9; 4/8; 7/6; 8/9 2/3; 1/9; 4/8; 7/6; 8/5 2/7; 1/11; 4/18; 7/16; 8/15. Date le seguenti classi con le relative frequenze assolute tra parentesi: 10-20 (2); 20-30 (3); 30-40 (1) quale è la classe modale? 30-40 20-50 20-30 10-20. Dati i seguenti valori di x (1,2,3,4,5,6,7) la relativa distribuzione, ai fini del calcolo della moda, si definisce? E perché? amodale amodale, perché tutti i valori si ripetono una sola volta amodale, perché un solo valore si ripete una sola volta amodale, perché tutti i valori non si ripetono una sola volta. Dati i valori di x ( 1,2,3,4,4,4,4,5) con quali linee di codice di R si calcola la moda per valori singoli? x <- c(1,2,3,4,4,4,4,5); mode(x) x c(1,2,3,4,4,4,4,5); mode(x) x <- (1,2,3,4,4,4,4,5); mode(x) x <- c(1,2,3,4,4,4,4,5); mode. Che valore assume la moda nella distribuzione di valori seguente:1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6,6 due uno sei cinque. Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6,7) con quale linea di codice di R si calcola il I Quartile? x<-c(1,2,3,4,5,6,7); Q1<-quantile(x,type=6,names=F); Q1 x<-c(1,2,3,4,5,6,7); Q1 quantile(x,probs=0.25,type=6,names=F); Q1 x<-c(1,2,3,4,5,6,7); Q1<-quantile(x,probs=0.25,type=6,names=F); Q1 x<-c(1,2,3,4,5,6,7); Q1<-quantile(x,probs=0.25,type=6,names=F). Con quali formule si individuano le posizioni del I e III Quartile? Q1 => (n+1)/4 Q3 =>3(n+1)/4 Q1 => (n+1)/4 Q3 =>3(n+1)/2 Q1 => (n+1)/2 Q3 =>3(n+1)/4 Q1 => n/4 Q3 =>3(n+1)/4. Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6,7) con quale linea di codice di R si calcola il II Quartile? x c(1,2,3,4,5,6,7); Q2<-quantile(x,probs=0.5,type=6,names=F);Q2 x<-c(1,2,3,4,5,6,7); Q2<-quantile(x,probs=0.5,type=6,names=F);Q2 x<-c(1,2,3,4,5,6,7)<-quantile(x,probs=0.5,type=6,names=F) x<-(1,2,3,4,5,6,7); Q2<-quantile(x,probs=0.5,type=6,names=F);Q2. Quali sono i cinque numeri di sintesi che compongono il box-plot ( o diagramma a scatola e baffi)? min, max, I,II, Quartile min, max, I, II,III Quartile min, I,II,III Quartile max, I,II,III Quartile. Come si definiscono il I e il III quartile? misure di forma misure di tendenza centrale misure di variabilità misure di tendenza non centrale. Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6,7) con quale line di cosice di R si implementa il grafico a scatola e baffi (box-plot)? x c (1,2,3,4,5,6,7); boxplot(x) x<- (1,2,3,4,5,6,7); boxplot(x) x<-c (1,2,3,4,5,6,7); boxplot x<-c (1,2,3,4,5,6,7); boxplot(x). Dati i seguenti valori (1,2,3,4,5,6,7) con quale linea di codice di R si calcola il III Quartile? x<- (1,2,3,4,5,6,7); Q3<-quantile(x,probs=0.75,type=6,names=F); Q3 x c (1,2,3,4,5,6,7); Q3<-quantile(x,probs=0.75,type=6,names=F); Q3 x<- (1,2,3,4,5,6,7); Q3<-(x,probs=0.75,type=6,names=F); Q3 x<-c (1,2,3,4,5,6,7); Q3<-quantile(x,probs=0.75,type=6,names=F); Q3. Con quale formula si calcola l'indice di eterogeneità di Gini? (1- sommatoria delle frequenze cumulate al quadrato) (1- sommatoria delle frequenze assolute al quadrato) (sommatoria delle frequenze relative al quadrato) (1- sommatoria delle frequenze relative al quadrato). Con quale formula si calcola l'indice di eterogeneità di Gini massimo? IGini max= (n-1) IGini max= (n-1)/n IGini max= n(n+1) IGini max= n+(n-1). Con quale formula si calcola l'indice di eterogeneità di Gini normalizzato? IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (1+Σf2i)/(n-1) IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (n-1)/n IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (1-Σf2i)/(n-1)/n IGINI (norm)= IGINI/ IGINI (max)= (1-Σf2i)/n. Dati i valori di x (1,2,3,4,5,6,7) con quali linee di codice di R si calcola l'indice di eterogeneità di Gini)? library(labstatR) ;x<- (1,2,3,4,5,6,7); E(x) library(labstatR) ;x<- c(1,2,3,4,5,6,7); E(x) library(labstatR) ;x<- c(1,2,3,4,5,6,7) x<- c(1,2,3,4,5,6,7); E(x). Da che cosa è dato lo scarto medio in frequenza assoluta dalla media? dalla differenza tra il valore osservato e quello medio in valore assoluto dal prodotto tra il valore osservato e quello medio in valore assoluto diviso il numero di osservazioni dalla differenza tra il valore osservato e quello medio per la relativa frequenza assoluta diviso il numero di osservazioni dalla somma tra il valore osservato e quello medio in valore assoluto diviso il numero di osservazioni. Come si calcola la differenza interquartilica? III Quartile - I Quartile I Quartile - II Quartile III Quartile - minimo II Quartile - III Quartile. Da che cosa è dato la scarto semplice dalla mediana? dal prodotto tra il valore osservato e quello mediano dalla differenza tra il valore osservato e quello mediano dal rapporto tra il valore osservato e quello mediano dalla somma tra il valore osservato e quello mediano. Da che cosa è dato lo scarto medio assoluto dalla mediana? dalla differenza tra il valore osservato e quello medio in valore assoluto diviso il numero di osservazioni dalla differenza tra il valore osservato e quello mediano in valore assoluto diviso il numero di osservazioni dal prodotto tra il valore osservato e quello mediano in valore assoluto diviso il numero di osservazioni dalla somma tra il valore osservato e quello mediano in valore assoluto diviso il numero di osservazioni. Come si definisce l’indice di dissomiglianza e quale è la notazione che lo esprime? permette di valutare la dissomiglianza fra due distribuzioni di valori osservati suddivisi in classi; la notazione è: IDISS=Σ|f1i- f2i|/2 permette di valutare la dissomiglianza fra due distribuzioni di valori osservati suddivisi in classi; la notazione è: IDISS=Σ|f1i- f2i| non permette di valutare la dissomiglianza fra due distribuzioni di valori osservati suddivisi in classi; la notazione è: IDISS=Σ|f1i- f2i|/2 permette di valutare la dissomiglianza fra tre distribuzioni di valori osservati suddivisi in classi ; la notazione è: IDISS=Σ|f1i- f2i|/2. Con quale formula si calcola la varianza dalla media per valori suddivisi in classi? var=1/ni *Σ(xi - xmedia )2 *ni var=1/ni *Σ(xi - xmedia ) var=1/ni *Σ(xi - xmedia ) var=1/ni *(xi - xmedia ). Data una varianza pari a 36 e una varianza massima di 72 qual è il valore della varianza normalizzata? 36/72=0,5 72/36=2 72/36+72=0,2778 (72-36)/36=1. Con quale formula si calcola la devianza dalla media per valori suddivisi in classi? Dev=Σ (xi -xmedia )2*ni Dev= Σ(xi -mediana)2 Dev= (xi -xmedia )2 Dev=Σ(xi -xmedia)*ni. Dati i seguenti valori centrali di classe xi (7,6,5,2,4) e delle relative frequenze assolute ni (2,3,1,0,5) quale linea di codice di R si implementa per calcolare il coefficiente di variazione? x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(x*ni)/sum(ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni); sqm<-sqrt(varianza); cv<-(sqm/mean)*100;cv x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(ni)/sum(ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni); sqm<-sqrt(varianza); cv<-(sqm/mean1)*100;cv x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(x*ni)/sum(ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni); sqm<-sqrt(varianza); cv<-(sqm)*100;cv x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(x)/sum(ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni); sqm<-sqrt(varianza); cv<-(sqm/mean1)*100;cv. Dati i seguenti valori centrali di classe xi (7,6,5,2,4) e delle relative frequenze assolute ni (2,3,1,0,5) quale linea di codice di R si implementa per calcolare lo scarto quadratico medio? x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(x*ni)/sum(ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni); sqm<-sqrt(varianza); sqm x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(ni)/sum(ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni); sqm<-sqrt(varianza); sqm x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(x*ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni); sqm<-sqrt(varianza); sqm x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(x)/sum(ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni); sqm<-sqrt(varianza); sqm. Dati i seguenti valori centrali di classe xi (7,6,5,2,4) e delle relative frequenze assolute ni (2,3,1,0,5) quale linea di codice di R si implementa per calcolare la varianza in frequenza relativa? x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7);fi<-ni/sum(ni); mean<-sum(x*fi); varianza <- sum((x weighted.mean(x,ni))^2*fi);varianza x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7);fi<-ni/sum(ni);mean1<-sum(x*ni)/sum(ni);mean1; mean2<- sum(x);mean2; varianza <-sum((x-weighted.mean(x,ni))^2*fi);varianza x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7);fi<-ni/sum(ni);mean1<-sum(x*ni)/sum(ni);mean1; mean2<- sum(fi);mean2; varianza <-sum((x-weighted.mean(x,ni))^2*fi);varianza x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7);fi<-ni;mean1<-sum(x*ni)/sum(ni);mean1; mean2<-sum(x*fi);mean2; varianza <- sum((x-weighted.mean(x,ni))^2*fi);varianza. Dati i seguenti valori centrali di classe xi (7,6,5,2,4) e delle relative frequenze assolute ni (2,3,1,0,5) quale linea di codice di R si implementa per calcolare la varianza in frequenza assoluta? x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(ni)/sum(ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni);varianza x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(x*ni)/sum(ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni);varianza x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(x)/sum(ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni);varianza x <- c(7,6,5,2,4,5,3,4,3,2); ni <- c(2,5,4,8,5,2,1,9,4,7); mean<-sum(x*ni); varianza <- sum((x - weighted.mean(x,ni))^2*ni)/sum(ni);varianza. Dati i seguenti valori di x (11,16,21,23,32,44,54) quale linea di codice di R si implementa per calcolare la devianza per valori singoli? library(labstatR);x<-c (11,16,21,23,32,44,54); length(x);sigma2(x);devianza<-sigma2(x)/length(x);devianza library(labstatR);x<-c (11,16,21,23,32,44,54); length(x);mean(x);sigma2(x);devianza<-sigma2(x)/length(x);devianza library(labstatR);x<-c (11,16,21,23,32,44,54); length(x);mean(x);sigma2(x);devianza<-sigma2(x)/length(x) library(labstatR);x<-c (11,16,21,23,32,44,54);mean(x);sigma2(x);devianza<-sigma2(x)/length(x);devianza. Con quale formula si calcola il coefficiente di variazione %? CV=σ/xmedia CV=σ/xmedia *100 CV=σ/n CV=σ/n*100. Con quale formula si calcola lo scarto quadratico medio (s.q.m) dalla media di x? s.q.m.(x)=dev(x) s.q.m.(x)=var(x) s.q.m.(x)=√var(x) s.q.m.(x)=√dev(x). Dato un valore di x pari a 18 e un valore della mu=16 e σ2=36 e standardizzando qual è il valore della z? 1/5 1/4 1/3 1/2. Dati due valori positivi 21 e 34 e la media pari a 28 qual è il valore della varianza massima? (21-28)*(34-28)=21 (28-21)*(28-21)=38 (21-28)*(28-34)=42 (21-28)*(28-21)=35. Con quale formula si calcola la devianza dalla media per valori singoli? Σ (xi-moda) Σ (xi-media aritmetica) Σ (xi-media aritmetica)2 Σ (xi-mediana)2. Con quale formula si calcola lo scarto quadratico medio dalla media? radice quadrata della devianza varianza/devianza radice quadrata della varianza dalla media scarto medio. Dato un valore di x e un valore della media di x come si ottiene, attraverso la standardizzazione, il relativo valore z? z= (xi-media)/devianza (o s.q.) z= (xi-media)/deviazione standard (o s.q.m.) z= (xi-moda)/deviazione standard (o s.q.m.) z= (xi-mediana)/deviazione standard (o s.q.m.). Con quale formula si calcola la varianza massima? il prodotto della differenza fra l'estremo superiore e la media e la media meno l'estremo inferiore della distribuzione il rapporto della differenza fra l'estremo inferiore e la media e la media meno l'estremo superiore della distribuzione il prodotto della differenza fra l'estremo inferiore e la media e la media meno l'estremo superiore della distribuzione la somma della differenza fra l'estremo inferiore e la media e la media meno l'estremo superiore della distribuzione. Con quale formula si calcola la devianza (o s.q.) dalla mediana per valori suddivisi in classi? sommatoria della differenza fra le xi e e la moda al quadrato per le ni sommatoria della differenza fra le xi e e la mediana al quadrato per le ni sommatoria della differenza fra le xi e e la mediana al quadrato sommatoria della differenza fra le xi e e la media al quadrato per le ni. Dati seguenti valori di x (22,48,58,61,38,42,53,64) quale linea di codice di R si implementa per calcolare l'indice di asimmetria, di curtosi e lo scostamento? x <-c(22,48,58,61,38,42,53,64); skew(x); Kurt(x); scos<-kurt(x) x <-c(22,48,58,61,38,42,53,64); skew(x); scos<-kurt(x)-3 x <-c(22,48,58,61,38,42,53,64); skew(x); Kurt(x); kurt(x)-3 x <-c(22,48,58,61,38,42,53,64); skew(x); Kurt(x); scos<-kurt(x)-3. Quando si può affermare che esiste un'asimmetria obliqua a sinistra o negativa? quando la differenza fra la mediana e il I Quartile è maggiore alla differenza fra il III Quartile e la mediana stessa quando la differenza fra la mediana e il I Quartile è minore alla differenza fra il III Quartile e la mediana stessa quando la differenza fra la mediana e il I Quartile è uguale alla differenza fra il III Quartile e la mediana stessa quando il prodotto fra la mediana e il I Quartile è maggiore alla differenza fra il III Quartile e la mediana stessa. Con quale formula si calcola l'indice di asimmetria di Fisher per una serie di valori? (1/n)*Σ1n (xi)/σ3 (1/n)*Σ1n (xi-xmedia)3/σ (1/n)*Σ1n (xi-xmedia)3/σ3 (1/n)*Σ1n (xi-xmedia)/σ3. Dati i valori dei tre Quartili rispettivamente pari a 12, 21, 45 l'indice di Bowley è pari a? 0,15 0,55 0,35 0,45. Dati i valori delle seguenti entità: Σ (xi-xmedia)3*ni=123500; N=66;σ=12 il valore dell'indice di asimmetria è pari a: 2,1887 1,7834 1,0828 0,9812. Dato un indice di asimmetria di Bowley pari 1,36 quale tipo di asimmetria si configura? positiva(o obliqua a destra) positiva(o obliqua a sinistra) positiva(o obliqua a sinistra) negativa(o obliqua a destra). Dati seguenti valori singoli di x (22,48,58,61,38,42,53,64, 37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37) quale linea di codice di R si implementa per calcolare l'indice di Bowley? library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); Q1<-quantile(x,probs=0.25,type=6,names=F); Q2<-quantile(x=0.5,type=6,names=F); Q3<-quantile(x,probs=0.75,type=6,names=F); I_B<-(Q3+Q1-2*Q2)/(Q3-Q1); I_B library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); Q1<-quantile(x,probs=0.25,type=6,names=F); Q2<-quantile(probs=0.5,type=6,names=F); Q3<-quantile(x,probs=0.75,type=6,names=F); I_B<-(Q3+Q1-2*Q2)/(Q3-Q1); I_B library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); Q1<-quantile(x,probs=0.25,type=6,names=F); Q2<-quantile(x,probs=0.5,type=6,names=F); Q3<-quantile(x,probs=0.75,type=6,names=F); I_B<-(Q3+Q1-2*Q2)/(Q3-Q1); I_B library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); Q1<-quantile(x,probs=0.25,type=6,names=F); Q2<-(x,probs=0.5,type=6,names=F); Q3<-quantile(x,probs=0.75,type=6,names=F); I_B<-(Q3+Q1-2*Q2)/(Q3-Q1); I_B. Dati seguenti valori centrali di classe xi (22,48,58,61,38,42) e le relative frequenze assolute ni (1,2,4,3,5, 8) quali linee di codice di R si implementano per calcolare l'indice di asimmetria, di curtosi e lo scostamento? x<-c(22,48,58,61,38,42);ni<-c(1,2,4,3,5,8) skew<-sum(1/(sum(ni))*((x-weighted.mean(x,ni))^3*ni)/sqm^3);skew kurt<-sum(1/(sum(ni))*((x-weighted.mean(x,ni))^4*ni)/sqm^4);kurt scos<-kurt;scos x<-c(22,48,58,61,38,42);ni<-c(1,2,4,3,5,8) skew<-sum(1/(sum(ni))*((x-(x,ni))^3*ni)/sqm^3);skew kurt<-sum(1/(sum(ni))*((x-weighted.mean(x,ni))^4*ni)/sqm^4);kurt scos<-kurt-3;scos x<-c(22,48,58,61,38,42);ni<-c(1,2,4,3,5,8) skew<-(1/(sum(ni))*((x-weighted.mean(x,ni))^3*ni)/sqm^3);skew kurt<-(1/(sum(ni))*((x-weighted.mean(x,ni))^4*ni)/sqm^4);kurt scos<-kurt-3;scos x<-c(22,48,58,61,38,42);ni<-c(1,2,4,3,5,8) skew<-sum(1/(sum(ni))*((x-weighted.mean(x,ni))^3*ni)/sqm^3);skew kurt<-sum(1/(sum(ni))*((x-weighted.mean(x,ni))^4*ni)/sqm^4);kurt scos<-kurt-3;scos. Dati seguenti valori singoli di x (22,48,58,61,38,42,53,64, 37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37) quale linea di codice di R si implementa per calcolare l'indice di asimmetria con il momento terzo? library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); skew library(labstatR); x<-(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); skew(x) library(labstatR); x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); skew(x) library(labstatR); c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); skew(x). Dati seguenti valori di x (301.80, 301.27, 300.78, 300.89, 300.77,299.98, 299.89, 300.11, 300.22, 300.65, 300.48, 301.07, 301.04, 300.20, 300.33, 300.39,300.31,299.68, 299.78, 300.84, 300.71, 300.15, 300.66, 300.91, 300.02) quali linee di codice di R si implementano per calcolare l'indice di asimmetria con il momento terzo per valori suddivisi in classi calcolate con il metodo a radice? x<-c(301.80, 301.27, 300.78, 300.89, 300.77, 299.98, 299.89, 300.11, 300.22,300.65, 300.48, 301.07, 301.04, 300.20, 300.33, 300.39, 300.31, 299.68,299.78, 300.84, 300.71, 300.15, 300.66, 300.91, 300.02); k<-ceiling(sqrt(n_X));a<-(max(x)-min(x));Classi<-seq(min(x),max(x),length.out=k+1); FreqAss <- (x,Classi,plot = FALSE)$counts;FreqRel <- FreqAss / n_X; y <-c(299.8925,300.3175,300.7425,301.1675,301.5925);mean_classi <- sum(y * FreqRel);I_skew<-sum(1/n_X*(y-mean_classi)^3*FreqAss/sqm^3);I_skew x<-c(301.80, 301.27, 300.78, 300.89, 300.77, 299.98, 299.89, 300.11, 300.22,300.65, 300.48, 301.07, 301.04, 300.20, 300.33, 300.39, 300.31, 299.68,299.78, 300.84, 300.71, 300.15, 300.66, 300.91, 300.02);n_X<-length(x);k<-ceiling(sqrt(n_X));a<-(max(x)-min(x));Classi<-seq(min(x),max(x),length.out=k+1); FreqAss <- hist(x,Classi,plot = FALSE)$counts;FreqRel <- FreqAss / n_X; y <-c(299.8925,300.3175,300.7425,301.1675,301.5925);mean_classi <- sum(y * FreqRel); I_skew<-sum(1/n_X*(y-mean_classi)^3*FreqAss/sqm^3);I_skew x<-c(301.80, 301.27, 300.78, 300.89, 300.77, 299.98, 299.89, 300.11, 300.22,300.65, 300.48, 301.07, 301.04, 300.20, 300.33, 300.39, 300.31, 299.68,299.78, 300.84, 300.71, 300.15, 300.66, 300.91, 300.02);n_X<-length(x);k<-ceiling(sqrt(n_X));a<-(max(x)-min(x));Classi<-seq(min(x),max(x),length.out=k+1); FreqAss <- hist(x,Classi,plot = FALSE)$counts;FreqRel <- FreqAss / n_X; y <-c(299.8925,300.3175,300.7425,301.1675,301.5925);mean_classi <- sum(y * FreqRel); mean_classi;I_skew<-sum(1/n_X*(y-mean_classi)^2*FreqAss/sqm^3);I_skew x<-c(301.80, 301.27, 300.78, 300.89, 300.77, 299.98, 299.89, 300.11, 300.22,300.65, 300.48, 301.07, 301.04, 300.20, 300.33, 300.39, 300.31, 299.68,299.78, 300.84, 300.71, 300.15, 300.66, 300.91, 300.02);n_X<-length(x);k<-ceiling(sqrt(n_X));a<-(max(x)-min(x));Classi<-seq(min(x),max(x),length.out=k+1); FreqAss <- hist(x, plot = FALSE)$counts;FreqRel <- FreqAss / n_X; y <-c(299.8925,300.3175,300.7425,301.1675,301.5925);mean_classi <- sum(y * FreqRel); mean_classi; I_skew<-sum(1/n_X*(y-mean_classi)^3*FreqAss/sqm^2);I_skew. |
Report abuse