STATISTICA

Secondo i dati Istat ,la media del Prodotto interno Lordo pro capite ,è risultata pari a 27353 euro ,con una curtosi pari a -1,05.Che significa?. vuol dire che la forma è normale ;in tal caso la deviazione standard dalla media è maggiore ed il Pil procapite è omogeneo tra le regioni. nessuna delle precedenti risposte-. Vuol dire che la forma è platicurtica ;in tal caso la deviazione standard dalla media è maggiore ed il Pil procapite non è omogeneo tra le regioni. vuol dire che la forma è asimmetrica positiva ;in tal caso la deviazione standard dalla media è maggiore ed il Pil procapite è omogeneo tra le regioni.

Se in una distribuzione l’indice di Asimmetria di Pearson è pari a -3, che forma assume la distribuzione?. La distribuzione è negativamente asimmetrica e la media è minore della mediana. La distribuzione è positivamente asimmetrica. Nessuna delle precedenti risposte-. La distribuzione è simmetrica.

A cosa serve studiare l’asimmetria?. Serve a sapere se i dati osservati assumono valori inferiori (o superiori) a quello medio o si distribuiscono approssimativamente in maniera simmetrica attorno alla misura di tendenza centrale. Serve a sapere se i dati osservati assumono valori uguali alla deviazione standard. Nessuna delle precedenti risposte-. Serve a sapere se i dati osservati assumono valori maggiori della deviazione standard.

È vero che se l’indice di curtosi di Pearson è uguale a 3,la distribuzione è Leptocurtica?. No è platicurtica. No, è mesocurtica ,cioè normale. Non si può stabilire. Si,e’ Vero.

Su cosa si concentra la curtosi?. La curtosi si concentra sul coefficiente di variazione una distribuzione . La curtosi si concentra sulle frequenze di una distribuzione. La curtosi si concentra sul picco o piattezza di una distribuzione. La curtosi si concentra su una distribuzione uniforme.

A cosa corrisponde il punto più alto della curva a campana?. Corrisponde al primo quartile. Corrisponde alla deviazione standard. Corrisponde alla media. Corrisponde al terzo quartile.

Se tra 1000 persone adulte si osserva un peso medio di 83 Kg con uno scarto quadratico medio di 10 Kilogrammi, ed il 68,27% dei dati è compreso fra la media piu’ o meno la deviazione standard ,qual è l’intervallo corretto?. Il peso è compreso fra 63 e 73 Kilogrammi. Ll peso è compreso fra 60 e 70 Kilogrammi. Il peso è compreso fra 73 e 93 Kilogrammi. Il peso è compreso fra 83 e 103 Kilogrammi.

Se le lampadine prodotte da una ditta hanno una durata media di 900 ore con uno scarto quadratico medio di 30 ore, qual è la durata del 68,27% delle lampadine ?. Il 68,27% delle lampadine avrà una durata compresa fra 870 ore e 930 ore. Il 68,27% delle lampadine avrà una durata compresa fra 770 ore e 800 ore. Il 68,27% delle lampadine avrà una durata compresa fra 810 ore e 840 ore. Il 68,27% delle lampadine avrà una durata compresa fra 870 ore e 970 ore.

Supponiamo di considerare l'altezza degli italiani maschi ed campione rappresentativo di 1.000 soggetti, con una media di 174 centimetri. Se la "deviazione standard" è di 10 centimetri, qual è l’intervallo corrispondente al 95,45 per cento dei dati?. Circa il 95,45% dei soggetti analizzati sarebbe compreso fra 154 e 174 centimetri. Sarebbe compreso fra 184 e 194 centimetri. Circa il 95,45% dei soggetti analizzati sarebbe compreso fra 164 e 194 centimetri. Circa il 95,45% dei soggetti analizzati sarebbe compreso fra 154 e 194 centimetri.

Cosa rappresenta la deviazione standard denominata sigma nella gaussiana?. ll parametro sigma rappresenta la simmetria della distribuzione. ll parametro sigma rappresenta la distanza tra l'asse di simmetria e i punti di flesso della distribuzione. ll parametro sigma rappresenta il prodotto della distribuzione. ll parametro sigma rappresenta la distanza dei punti di flesso della distribuzione.

Dove si trova il valore medio nella distribuzione gaussiana?. Nessuna delle precedenti risposte. Il valore medio si trova esattamente al centro della distribuzione, e la curva è simmetrica rispetto ad esso. Il valore medio si trova esattamente alla destra della distribuzione, e la curva è asimmetrica rispetto ad esso. Il valore medio si trova esattamente alla sinistra della distribuzione, e la curva è asimmetrica rispetto ad esso.

Si misura il periodo di oscillazione di un pendolo con un cronometro digitale centesimale azionato manualmente. Ripetendo la misurazione ,si ottengono valori di volta in volta diversi.Che tipo di errore è?. Non vi sono errori nella misurazione. È un errore di selezione. Sistematico. Casuale.

Misurando un intervallo di tempo con un orologio che “va avanti”,che tipo di errore si commette?. Non vi sono errori nella misurazione. Casuale. È un errore di selezione. Sistematico ,poiche’ gli errori sistematici avvengonosempre nello stesso senso: o sempre per eccesso, o sempre per difetto.

Se tra 600 ragazzi si osserva un peso medio di 90 Kg con uno scarto quadratico medio di 10 Kilogrammi, ed il 68,27% dei dati è compreso fra la media piu’ o meno la deviazione standard ,qual è l’intervallo corretto?. Il peso è compreso fra 63 e 80 Kilogrammi. Il peso è compreso fra 56 e 103 Kilogrammi. Il peso è compreso fra 80 e 100 Kilogrammi. Il peso è compreso fra 60 e 90 Kilogrammi.

A quale intervallo di Z corrispondono i valori di z compresi tra :−1 per σ ≤ z ≤ 1 per σ?. I valori di z compresi tra −1per σ ≤ z ≤ 1 per σ ,corrispondono al 68,3% della distribuzione . I valori di z compresi tra −1per σ ≤ z ≤ 1 per σ ,corrispondono al 61,45% della distribuzione. I valori di z compresi tra −1per σ ≤ z ≤ 1 per σ corrispondono al 95,44 % della distribuzione. I valori di z compresi tra −1per σ ≤ z ≤ 1 per σ corrisondono al 76% della distribuzione.

Come deve essere la curva standardizzata rispetto all’origine degli assi?. Asimmetrica e centrata. Asimmetrica a destra. Non centrata ed asimmetrica. Centrata e simmetrica.

A cosa serve un valore standardizzato nella normale?. Un valore standardizzato permette di capire immediatamente il valore di una somma. Un valore standardizzato, o punteggio z permette di capire una distribuzione qualitativa. Un valore standardizzato, o punteggio z permette di calcolare il valore di una varianza. Un un valore standardizzato permette di capire immediatamente il posizionamento di un dato all’interno della distribuzione da cui proviene.

A cosa serve la standardizzazione in statistica?. La standardizzazione in statistica serve a rendere i dati confrontabili tra loro, mediante punteggi z o punteggi standard) valori adimensionali, svincolati dall’unità di misura della variabile di partenza. La standardizzazione in statistica serve a non rendere i dati confrontabili tra loro. La standardizzazione in statistica serve a sommare le unità di misura. La standardizzazione in statistica serve ad evidenziare le differenze di scala.

Cosa è la normalizzazione in statistica?. La normalizzazione statistica è la trasformazione numerica della distribuzione di una variabile qualitativa . La normalizzazione statistica è la trasformazione numerica della distribuzione di una variabile qualitativa in una quantitativa. Nessuna delle precedenti risposte. Normalizzare significa trasformare una variabile rendendo la sua distribuzione più simile a quella della distribuzione Normale.

Quanto misura la varianza della normale standardizzata?. È uguale a 0. È uguale a -∞). È uguale a +∞). È uguale ad 1.

Quanto misura la media della normale standardizzata?. la media è uguale a 0. la media è uguale a 0. la media è uguale a -∞). la media è uguale a+∞).

Le previsioni sulla domanda di un prodotto sono una variabile normale X con media 1200 e deviazione standard 100. Qual è la probabilità che le vendite superino 1000?. P (X > 1000)= P (Z >(1000−1200)/100)= P(Z > −2)= P (Z <2) = 0.500. P (X > 1000)= P (Z >(1000−1200)/100)= P(Z > −2)= P (Z <2 = 0.6915. P (X > 1000)= P (Z >(1000−1200)/100)= P(Z > −2)= P (Z <2 = 0.9332. P (X > 1000)= P (Z >(1000−1200)/100)= P(Z > −2)= P (Z <2 = 0.9772.

Si supponga che l’uso settimanale di benzina per viaggi con veicoli a motore da parte di adulti del Nord Italia, sia normalmente distribuito con media pari a 60,6 litri e deviazione standard pari a 18,9 litri. Quale proporzione di adulti usa più di 76 litri alla settimana. P= Z > (76 - 60.6) /18.9 = 0.81=0,5398. La proporzione di adulti che usa meno di 76 litri alla settimana è 0,5398. P= Z> (76 - 60.6)/18.9 = 0.81=0,7910. La proporzione di adulti che usa meno di 76 litri alla settimana è 0.7910. P= Z > (76 - 60.6) /18.9 = 0.81=0,0 0. La proporzione di adulti che usa meno di 76 litri alla settimana è 0,500-. P= Z6 > (76 - 60.6) /18.9 = 0.81=0,6179. La proporzione di adulti che usa meno di 76 litri alla settimana è 0,6179.

La durata della gestazione in donne sane è distribuita normalmente con media pari a 280 giorni e con deviazione standard 10 giorni. Quale proporzione di donne incinte sane avrà una gestazione più lunga di una settimana rispetto al termine della gravidanza atteso?. P=Z =(289-280 )/10=9/10 P=X>287=P(Z>0,70) =1-P(Z-0,7)=1-0,7 =0,8413. P=Z =(297-280 )/10=1/10 =X>287=P(Z>0,70) =1-P(Z-0,1)=1-0,5398) =0.4602. P=Z =(287-280 )/10=7/10 P=X>287=P(Z>0,70) =1-P(Z-0,7)=1-0,758=0,242. P=Z =(287-282 )/10=5/10 P=X>287=P(Z>0,5 0) =1-P(Z-0,5)=1-0,5=0,5.

Supponete che il peso di un maschio adulto sia distribuito normalmente con media pari a 70 kg e deviazione standard pari a 12 Kg. Descrivete la popolazione di interesse.Da quali individui è costituita?. La popolazione di interesse è costituita da tutti i maschi adulti. E la distribuzione del peso è una Normale con media=70 e varianza 12. La popolazione di interesse è costituita da tutti i maschi adulti. E la distribuzione del peso è una Normale con media=97 e varianza 144. La popolazione di interesse è costituita da tutti i maschi adulti. E la distribuzione del peso è una Normale con media=70 e varianza 144. La popolazione di interesse è costituita da tutti i maschi adulti. E la distribuzione del peso è una Normale con media=70 e deviazione standard 144.

Come possono essere classificate le tecniche di inferenza statistica?. Le tecniche di inferenza statistica possono essere classificate in: stima dei parametri e verifica delle ipotesi. Nessuna delle precedenti. Le tecniche di inferenza statistica possono essere classificate in : verifica delle ipotesi e studio delle medie dei campioni. Le tecniche di inferenza statistica possono essere classificate in: verifica delle ipotesi e studio delle varianze dei campioni.

Se 4 misure della lunghezza (in micron) di un pezzo meccanico danno come risultato : x1 = 50000.92 ; x2 = 49998.70 ;x3 = 49998.89; x4 = 50000.47, quale sarà la stima della vera lunghezza μ media della popolazione?. La varianza campionaria. La media campionaria x¯ = 49999.74. La deviazione standard campionaria = 83899.74. La media campionaria x¯ = 78000.74.

Cosa è uno stimatore nello studio della stima statistica?. È la variabile di cui ci si serve per risalire al parametro ignoto della popolazione. Nessuna delle precedenti risposte. È un valore numerico di cui ci si serve per risalire per risalire al numero di unità che compongono la popolazione. È il parametro ignoto della popolazione.

Vogliamo stimare la proporzione di maschi in una popolazione sulla base di un campione. Se sul campione di 200 persone si osservano 96 maschi,qual è la stima della frequenza relativa( p) ̂ ?. p ̂=0,89. p ̂=0,99. p ̂=0.48. p ̂=0,56.

Quando uno stimatore è consistente?. Uno stimatore si dice consistente quando, al dimunire delle dimensioni del campione, la stima è molto piu’ piccola del valore del parametro da stimare. Uno stimatore si dice consistente quando, all'aumentare delle dimensioni del campione, la stima è molto piu’ grande del valore del parametro da stimare. Uno stimatore si dice consistente quando, al diminuire delle dimensioni del campione, la stima si avvicina sempre di più al valore del parametro da stimare. Uno stimatore si dice consistente quando, all'aumentare delle dimensioni del campione, la stima si avvicina sempre di più al valore del parametro da stimare.

Che differenza c’è tra stima e stimatore?. La stima è un numero, mentre lo stimatore è una variabile casuale calcolata sul campione. La stima è una variabile casuale,mentre lo stimatore è un numero. Sia la stima,sia lo stimatore sono numeri di cui il primo è sempre maggiore del secondo. Sia la stima,sia lo stimatore sono numeri di cui il primo è sempre minore del secondo.

In quale caso si utilizza la formula dell’ampiezza del campione per simare una media con conoscenza della deviazione standard?. Quando si conosce la varianza campionaria. Quando l’errore ammissibile è elevato. Quando non si hanno altre informazioni. Quando si conosce la varianza della popolazione.

Cosa è un intervallo di confidenza?. È un valore critico. È una stima, ossia un intervallo per il quale si puo’ affermare che non conterrà il parametro della popolazione che si vuole stimare. È uno stimatore, ossia un piccolo intervallo che non conterrà il parametro della popolazione che si vuole stimare. È una stima per intervallo,ossia un intervallo per il quale si puo’ affermare con un certo grado di fiducia che conterrà il parametro della popolazione che si vuole stimare.

Se la deviazione standard stimata σ aumenta, come cambia l’ampiezza del campione necessaria per stimare una media con errore prefissato.?. Non si può stabilire a priori. Diminuisce. Resta invariata. Aumenta.

Il peso medio di un campione di 200 adulti è risultato pari a 75 Kg mentre la stima corretta della varianza della popolazione è risultata pari a 16.Che valori assume l’intervallo di confidenza al 95% per la media della popolazione?. [58.44; 65.56]. 64.44; 85.56]. [84.44; 95.56]. 74.44; 75.56].

Cosa rappresenta il simbolo Z nell’intervallo di confidenza?. La deviazione standard del campione. La media campionaria. La statistica Z associata a un certo livello di confidenza. Il numero di campioni.

Qual è il valore critico di z α/2 pari al grado di fiducia del 99%,in una distribuzione per grandi campioni?. z α/2=1.282. z α/2=2.576. z α/2=1.645. z α/2=1.96.

Ad un campione di 892 intervistati, e’ stato chiesto “per quante ore in media al giorno guardi la televisione?” I risultati ottenuti sono stati i seguenti: x̅ = 2.76; σ = 2.3 Qual è l’intervallo di confidenza al 99%?. (2.55, 2.97). 1.55, 4.97). (3.55, 12.97). (6.55, 7.97).

In un’indagine si è domandato, “Quale ritieni debba essere il numero ideale di figli per una famiglia?” La distribuzione delle risposte date dalle 497 donne intervistate presenta una media pari a 3.02. La deviazione standard della popolazione è conosciuta ed è pari a 1.81. Qual è l’intervallo di confidenza al 95%?. (1.86, 13.18). (7.86, 9.18). (2.86, 3.18). (5.16,2.18).

09. Qual è il valore critico di z α/2 pari al grado di fiducia del 95%,in una distribuzione per grandi campioni?. z α/2=1.96. z α/2=1.645. z α/2=2.576. z α/2=1.282.

Per un campione di n = 9 imprese si dispone del numero di addetti pari a X ̅ = 40 e s = 14,474;qual è l’intervallo di confidenza al 99% per la media del numero di addetti. 23,813<μ <56,186. 20.123 <μ <43,890. 60,543<μ <89,765. 29,765<μ <33,136.

Qual è l’intervallo di confidenza al 95% della media del peso di una popolazione, se la media di un campione di 16 soggetti è pari a 75 Kg e la deviazione standard è pari a 12 Kg?. L’intervallo che va da 68,61 Kg (limite inferiore) a 81,39 Kg (limite superiore), ha 95 probabilità su 100 di contenere la media vera della popolazione. L’intervallo che va da 83,61 Kg a 91,39 Kg, ha 95 probabilità su 100 di contenere la media vera della popolazione. L’intervallo che va da 73,61 Kg a 78,59 Kg ,ha 95 probabilità su 100 di contenere la media vera della popolazione. L’intervallo che va da 83,61 Kg a 91,39 Kg, ha 95 probabilità su 100 di contenere la media vera della popolazione.

Quando si utilizza la T Student ,per calcolare un intervallo di confidenza per la media con varianza incognita,quanti sono i gradi di libertà v da considerare. v=n meno 1. Nessuno. 3. 4.

Quando si utilizza un intervallo di confidenza per la media con varianza incognita?. Quando l’ampiezza campionaria è maggiore di 30. Quando l’ampiezza campionaria è minore di 30,la varianza è incognita e la distribuzione è normale. Quando l’ampiezza campionaria è minore di 30 e la varianza è nota. Quando l’ampiezza campionaria è uguale a30 e la distribuzione èasimmetrica.

05. Qual è la formula corretta dell’intervallo di confidenza per la media con varianza incognita?. x ̅- tα/2 s/(√n)<μ <x ̅+ tα/2+ s/(√n). x ̅+ tα/2 σ/(√n)<μ <x ̅- tα/2 σ/(√n). x ̅- tα/2 σ/(√n)<μ <x ̅+ tα/2 +σ/(√n). x ̅+ tα/2 s/(√n)<μ <x ̅-tα/2 s/(√n).

Quanti votanti italiani è necessario intervistare per ottenere una stima di p ̂ che abbia un errore massimo di 0,01,sapendo che la probabilità di sbagliare è pari a 0,05?. n≥p(1-p)( 〖(z a/2)/E)〗^2=0,5(1-0,5)〖(1,96/0,01)〗^2=9604. n≥p(1-p)( 〖(z a/2)/E)〗^2=0,25 (1-0,25)( 〖1,96/0,01)〗^2=9604. n≥p(1-p)( 〖(z a/2)/E)〗^2=0,5(1-0,5)〖(1,96/0,05)〗^2=7604. n≥p(1-p)( 〖(z a/2)/E)〗^2=0,5(1-0,5) 〖(1,96/0,01)〗^2=7904.

Quando la popolazione è riferita a un carattere che può assumere solo due modalità (popolazione Bernoulliana), quale l’intervallo di confidenza viene utilizzato. Un intervallo di confidenza per la media con varianza incognita. Un intervallo di confidenza per la media con varianza nota. Un intervallo di confidenza per piccoli campioni. Un intervallo di confidenza per la proporzione.

In un campione casuale di 200 individui ,55 persone hanno un reddito superiore a 25000 euro.Quali sono le condizione per poter approssimare la binomiale con la normale ?. np ̂=200x0,275=55 ed n(1-p ̂)=200x0,55=110. np ̂=200x0,275=55 ed n(1-p ̂)=200x0,45=90. np ̂=200x0,40=80 ed n(1-p ̂)=200x0,45=90. np ̂=200x0,50=100 ed n(1-p ̂)=200x0,45=90.

Quando si utilizza l’intervallo di confidenza per la proporzione?. Quando il campione è costituito da variabili quantitative continue. Quando la numerosità dei campioni è piccola ed i campioni sono almeno 2. Quando il campione è di dimensione elevata e la popolazione è riferita a un carattere che può assumere solo due modalità: successo ed insuccesso. Quando la numerosità dei campioni è piccola.

Un campione casuale di 100 individui ha mostrato che 25 sono mancini.Qual è l’intervallo di confidenza al 95% per la vera proporzione di mancini nella popolazione. 0.1651. 0.2651. 0.3051. 0.1651.

In una città ci sono 100000 persone di età compresa fra i 18 e i 25 anni; si estrae da questa popolazione un campione casuale semplice di 500 soggetti di cui 194 sono iscritti all’Università. Qual è l’intervallo di confidenza al 95% per la proporzione di persone con età compresa fra i 18 e i 25 anni che sono iscritte all’ Università?. 0,345≤ p ≤0,431. 0,864≤ p ≤0,965. 0,129≤ p ≤0,723. 0,674≤ p ≤0,836.

Negli intervalli di confidenza per la proporzione cosa rappresenta la proporzione campionaria P ̂ =X/n ?. P ̂ =X/n rappresenta la proporzione in cui X è il numero di volte in cui una certa caratteristica si presenta negli individui in una data popolazione. P ̂ =X/n rappresenta la proporzione campionaria in cui X è il numero di volte in cui una certa caratteristica si presenta nel campione;è uno stimatore. P ̂ =X/n rappresenta la proporzione della popolazione in cui X è sempre pari a 5 ed n è il campione studiato. Nessuna delle risposte precedenti.

Per analizzare il fenomeno del fumo tra gli adolescenti, si estrae un campione casuale semplice di n = 900 adolescenti, di cui il numero di adolescenti che fumano `e pari a 180.Quale valore assume l’intervallo di confidenza al 95%?. 0.18. 0.98. 0.11. 0.174.

Se un intervallo di confidenza per lo scarto quadratico medio,ha un grado di fiducia del 99%,come varia rispetto al 95%?. L’ampiezza dell’intervallo al 99% è minore e la stima è meno precisa. L’ampiezza dell’intervallo al 99% èmaggiore. L’ampiezza dell’intervallo al 99% è minore e la stima è piu’ precisa. L’ampiezza dell’intervallo al 99% è maggiore e la stima è meno precisa .

Per grandi campioni estratti da una popolazione normale, si può dire che la distribuzione campionaria S della deviazione standard σ può essere approssimata con una distribuzione normale avente media σ e deviazione standard pari a sigma diviso la radice quadrata dell’ampiezza campionaria moltiplicata per quattro. No, al denominatore deve esserci la deviazione standard pari a sigma diviso la radice quadrata dell’ampiezza campionaria moltiplicata per due. Si se l’ampiezza n del campione è inferiore a 30. Si se l’ampiezza n del campione è inferiore a 30. Si se l’ampiezza n dei campioni è almeno 50.

03. Che forma ha la distribuzione con un intervallo di confidenza per lo scarto quadratico medio?. Lineare. Asimmetrica. Simmetrica. Esponenziale.

Lo scarto quadratico medio della durata di un campione di 200 lampadine è s = 100 ore. Qual è l’intervallo di confidenza al 99% per lo scarto quadratico medio dell’intera popolazione?. 43,58<σ<66,78. 23,58<σ<88,78. 88,58<σ<114,78. 4,89<σ<6,04.

Un campione di 32 misurazioni del punto di bollitura di una sostanza chimica ha scarto quadratico medio s=0.83°C. Qual è l’intervallo di confidenza al 95% per lo scarto quadratico medio σ?. 0,10<σ<1,34. 0,34<σ<1,04. 0,66<σ<1,09. 0,56<σ<89,09.

Se in un Test sulla media ,il sistema di ipotesi è a 2 code e Z osservata è pari a 4,12, qual è regione di rifiuto dell’ipotesi nulla,se alfa è uguale a 0,01?. La regione di rifiuto è 4,12> 2.576. La regione di rifiuto è 4,12<2.576. La regione di rifiuto è 4,12= 2.576. La regione di rifiuto è 4,12= 0,842.

Nel test d’ipotesi sulla media per grandi campioni ,la variabile Z ,che caratteristiche deve possedere?. La variabile aleatoria Z ha approssimativamente media uguale a 3 e varianza pari ad 1. La variabile aleatoria Z ha approssimativamente distribuzione normale standardizzata con media nulla e varianza pari ad 1. La variabile aleatoria Z ha approssimativamente distribuzione normale standardizzata con media uguale ad 1 e varianza pari a 0. La variabile aleatoria Z ha approssimativamente distribuzione non normale.

In riferimento ad un test d’ipotesi sulla media,quanti sono i casi che possono verificarsi per accettare o rifiutare Ho?. 4. 6. 3. 0.

In riferimento al test d’ipotesi per la media di una popolazione per grandi campioni,se il campione viene estratto da una popolazione normale,puo’ essere utilizzata Z,qualunque sia l’ampiezza del campione?. Si se la numerosita’ del campione è minore di 20. No,mai. SI. Si, se la media è pari ad 1.

Cosa si utilizza per fare inferenza sulla media di grandi campioni della popolazione ,con varianza nota ?. Si utilizza lo stimatore Media campionaria. Si utilizza la T Student. Si utilizzano i quartili. Si utilizza la mediana.

Che tipo di informazione da il p-value?. Il p-value fornisce informazioni sulla varianza campionaria. Il p-value fornisce informazione sull’analisi descrittiva dei dati. Il p- value fornisce informazioni circa la significatività delle ipotesi. Il p-value fornisce informazioni sul metodo di campionamento.

Come si può definire il p-value?. Il p-value è il livello massimo di significatività con cui possiamo rifiutare l'ipotesi alternativa,. Il p-value è la differenza di tre valori standardizzati. Il p-value è il valore di probabilità minimo che aiuta a decidere se accettare o rifiutare un’ ipotesi nulla. Il p-value è il livello massimo di significatività con cui possiamo accettare l'ipotesi alternativa,.

Se in un test di ipotesi sulla media, il p-value risulta pari ad 1,cosa significa?. Se un p-value è pari ad 1,la statistica su cui si sta svolgendo il test (esempio la media),coincide con l’ipotesi nulla. Se un p value è pari ad 1,bisogna aumentare la numerosità del campione. Se un p-value è pari ad 1, la statistica su cui si sta svolgendo il test (esempio la media),coincide con l’ipotesi alternativa. Se un p-value è pari ad 1,ci si trova in una condizione di incertezza.

Se in un test di ipotesi un p-value risulta pari a 0,5 ed il livello significatività alfa è pari a 0,05 ed il campione ha ampiezza pari a 1315 unità ,cosa si deduce?. Bisogna diminuire la numerosità campionaria per avere dei risultati significativi. Si rifiuta l’ipotesi nulla. Bisogna aumentare la numerosità campionaria per avere dei risultati significativi. Si accetta l’ipotesi nulla.

Se in un test di ipotesi un p-value risulta pari a 0.0005 ed il livello significatività alfa è pari a 0,01 ed il campione ha ampiezza pari a 1478 unità,cosa si deduce?. Non vi è differenza tra ipotesi nulla ed ipotesi alternativa. Bisogna aumentare la numerosità campionaria per avere dei risultati significativi. Si accetta l’ipotesi nulla. Si rifiuta l’ipotesi nulla ed il p-value è molto significativo.

Da una popolazione normale, si estrae un campione di 8 confezioni di detersivo in polvere da una grossa produzione. verificare se al livello di significatività del 5%, si può affermare che il peso medio delle confezioni di questa produzione è maggiore di 2000 grammi? Sapendo il peso medio delle confezioni del campione è 2003,625 grammi e che lo scarto quadratico medio è 4,2741,qual è la statistica test T corretta?. H0 > H0 H1 = H1 T=(2003,625-2000)/(4,2741/√8)=30. Il sistema di ipotesi è: H0 > H0 H1 <H1 T=(2003,625-2000)/(4,2741/√8)=0;. Il sistema di ipotesi è: H0 <H0 H1 > H1 T=(2003,625-2000)/(4,2741/√8)=2,39; si rifiuta l’ipotesi nulla. Il sistema di ipotesi è: H0 > H0 H1 > H1 T=(2003,625-2000)/(4,2741/√8)=2939.

Che distribuzione deve avere la popolazione da cui proviene il campione, prima di applicare il Test T Student sulla media?. La popolazione deve avere una distribuzione di tipo normale. La popolazione deve avere una distribuzione di tipo qualitativo. La popolazione deve avere una distribuzione di tipo non parametrico. La popolazione deve avere una distribuzione di tipo asimmetrico.

In un test a 2 code sulla media, al livello 0.05, quale regola di decisione si adotta?. Si rifiuta H0 se t è compresa nell’intervallo definito dagli estremi –tα /2 0.025 e + tα /2 0.0,025. Si accetta H0 se t è maggiore sia di –tα /2 0.025 ,sia di + tα /2 0.025. Si accetta H0 se t è maggiore di +tα /2 0.025. Si accetta H0 se t è compresa nell’intervallo definito dagli estremi –tα /2 0.025 e + tα /2 0.0,025.

In un test a 2 code sulla media, nella T Student il livello di significatività è pari a 0,01,qual è il corrispondente valore di tα /2?. tα /2=0,10. tα /2=0,025. tα /2=0,010. tα /2=0,005.

05. Quando si può utilizzare il Test T Student sulla media?. Si può utilizzare il Test T Student quando la varianza della popolazione è nota e la numerosità campionaria è minore di 30. Si può utilizzare il Test T Student quando la varianza della popolazione è nota e la numerosità campionaria è maggiore di 30. Nessuna delle precedenti risposte. Si può utilizzare il Test T Student quando la varianza della popolazione non è nota e la numerosità campionaria è minore di 30.

Quale ipotesi viene testata tramite l'analisi della varianza (ANOVA)?. La correlazione tra due variabili è significativa. La varianza di un campione è uguale ad un valore prefissato. Le medie di due gruppi sono uguali. Le medie di più di due gruppi sono uguali.

02. Nella Statistica test sull'analisi della varianza (ANOVA),a cosa sono uguali i i gradi di liberta’?. I gradi di libertà per i fattori tra i gruppi ed all'interno dei gruppi sono sempre uguali a 6. I gradi di libertà per i fattori tra i gruppi ed all'interno dei gruppi sono sempre uguali a3. I gradi di libertà per i fattori tra i gruppi ed all'interno dei gruppi sono sempre uguali a3. I gradi di libertà per i fattori tra i gruppi ed all'interno dei gruppi sono rispettivamente :k-1 ed N-k, dove k è il numero di gruppi ed N è la dimensione totale del campione.

Su 3 gruppi di individui A,B,C si misura una variabile.Si vuole verificare se esistono delle differenze significative tra i gruppi.Quale test di ipotesi è piu’ adatto tra i seguenti. Test Anova. Test di ipotesi Z sulla differenza tra due medie. Test di ipotesi Z sulla differenza tra due proporzioni. Test di ipotesi Z su una media.

Nell’Anova ad una via, quante sono le variabili indipendenti?. 3. 2. 1. 0.

Qual è il numero di gruppi minimi necessario per poter utilizzare il test Anova ?. Quattro gruppi. Due gruppi. Tre gruppi. Cinque gruppi.

Come viene calcolato il valore p nell'ANOVA ad una via?. Si calcola la deviazione standard. Si usa il valore Z. Si confronta il valore t con il valore critico. Si confronta il valore F calcolato con la distribuzione di Fisher.

Quando si accetta l'ipotesi nulla in un test di correlazione?. Quando il coefficiente di correlazione è uguale a 0. Quando il coefficiente di correlazione è uguale a 0,5. Quando il coefficiente di correlazione è positivo. Quando il coefficiente di correlazione è negativo.

Il seguente test di ipotesi di correlazione di Pearson è ri-sultato pari a 28,95 ed il coefficiente di correlazione di Pearson è risultato pari a 0,98.Cosa si deduce?. Qualunque sia il livello sia significatività scelto,si accetta H0. Se il livello di significatività è paria a 0,10,si rifiuta H0. Qualunque sia il livello di significatività scelto,si rifiuta H0. Se il livello di significatività è paria a 0,05,si rifiuta H0.

Quale dei seguenti valori indica una correlazione perfetta-mente lineare positiva secondo il coefficiente di Pearson?. 1. -1. 0. 0.5.

Quali sono le condizioni necessarie per l'utilizzo del test di correlazione di Pearson?. Deviazione standard zero. Media delle variabili uguale ad 2. Relazione non lineare tra variabili. Relazione lineare tra le variabili.

Nell'ambito di un test di ipotesi a 2 code per la correlazio-ne di Pearson, qual è l'ipotesi alternativa?. Non c'è correlazione tra le variabili. La correlazione è negativa. La correlazione è diversa da 0. La correlazione è positiva.

Nell'ambito di un test di ipotesi per la correlazione di Pear-son, qual è l'ipotesi nulla ?. La correlazione è superiore a 1. La correlazione è negativa. Non c'è correlazione tra le variabili. La correlazione è positiva.

Qual è il vantaggio principale nell'utilizzare la regressione lineare rispetto ad altri modelli di previsione?. Maggiore robustezza della varianze. Maggiore capacità di catturare relazioni non lineari. Interpretazione chiara dei coefficienti. Maggiore complessità computazionale.

Quale indicatore misura la bontà di adattamento di un modello di regressione lineare?. Intervallo di confidenza. Errore assoluto. Coefficiente di determinazione. Varianza.

Avendo a disposizione i dati relativi al reddito settimanale (X) e consumi (Y) si analizzi il comportamento delle famiglie, si verifichi la legge Keynesiana: all’aumento del reddito aumentano i consumi.Che valore ha il coefficiente di determinazione? X 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 Y 55 65 79 80 102 110 120 135 137 150. 0. 2.6. 0.23. 0.988.

Siano X=il numero di anni di istruzione dopo la scuola dell’obbiligo ed y=reddito. La retta di regressione è: Y=10+2x.Che significa?. Non si può dedurre nulla. Se l’intercetta β0=2 e se β1=10,significa che una persona che ha completato solo la scuola dell’obbligo, guadagna circa 10000 euro e che ogni anno di istruzione in più,permette di far guadagnare 2000 euro in più. Se l’intercetta β0=2x e se β1=10,significa che una persona che ha completato solo la scuola dell’obbligo guadagna circa 2000 euro. Se l’intercetta β0=10 e se β1=2,significa che una persona che ha completato solo la scuola dell’obbligo,guadagna circa 10000 euro e che ogni anno di istruzione in più,permette di far guadagnare 2000 euro in più.

05. Una società produttrice di alimenti riporta i seguenti valori per merce esportata e prezzo che si modifica in base alle vendite: Merce x 52 47 39 24 15 Prezzo y 100 150 200 300 400Qual è la retta di regressione?. yi=2,16 +6x. yi=12,16 -7,69x. yi=2,16 +6x. yi=502,76 -7,69x.

Avendo a disposizione i dati relativi al reddito settimanale (X) e consumi (Y) si analizzi il comportamento delle famiglie, si verifichi la legge Keynesiana: all’aumento del reddito aumentano i consumi.Che valore assume la retta di regrssione lineare? X 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 Y 55 65 79 80 102 110 120 135 137 150. y=565x. y=12,273+0,565x. y=8,429+4x. y=8,429.

Un macchinario industriale compie il proprio ciclo di produzione in un tempo che dipende dal livello di temperatura. Sono stati rilevati un insieme di valori di tempo e temperatura relativi ad un campione di 6 cicli produttivi.Si è ottenuta la seguente retta di regressione: Y=14,8-3,2x Che significa?. All'aumentare di un grado la temperatura, ci si aspetta che il tempo di produzione aumenti di 3,3 minuti. All'aumentare di un grado la temperatura, ci si aspetta che il tempo di produzione sia uguale a 3,3 minuti. Nessuna delle precedenti risposte. All'aumentare di un grado la temperatura, ci si aspetta che il tempo di produzione si riduca di 3,3 minuti.

Data la seguente retta di regressione Y=4x+2,sapendo che il valore corretto di Y ̂=3,2 qual è il valore di x?. 9. 0.3. 3. 5.

Quale tra le seguenti è la formula corretta per calcolare il coefficiente angolare di una retta di regressione nella statistica inferenziale?. β1=〖CovarianzaXY/(varianza s_x^2 )= SXY/(sx^2 ). β1=〖Covarianza〗σXσY/(varianza σx^2)= =SXY/(σx^2 sx^2 ). β1=〖Deviazione standard Y/(varianza sx^2))=SY/(sx^2. β1=〖Deviazione standard x/(varianzasx^2)=S_x/(s_x^2 ).

Cosa rappresenta l'intercetta in un modello di regressione lineare?. Il valore atteso di y, quando x è pari a 0. Il valore medio della variabile indipendente. L’errore predetto dal modello. La varianza della retta di regressione.

La regressione lineare semplice è spiegata dall’equazione y=β0+β1x,.Cosa rappresentano β0 e β1?. β0 è la media di y, β1 è la media di x. β0 è la media di X, β1 è la media di y. β1 è l’intercetta, β0 è il coefficiente angolare della retta. β0 è l’intercetta, β1 è il coefficiente angolare della retta.

Data la seguente retta di regressione Y=4x+2,sapendo che x=5,qual è il valore corretto di Y ̂?. 5. 19. 22. 17.

13. Quale è l'obiettivo principale della regressione lineare?. Massimizzare la deviazione standard dei residui. Obiettivo dell’analisi di regressione è quello di individuare la retta “ottimale” che è in grado di minimizzare la distanza tra punti teorici e punti osservati. Trovare la media aritmetica dei dati. Massimizzare la somiglianza tra i dati raccolti.

Qual è l'equazione generale di una retta nella regressione lineare semplice?. yi= β_0+ β_(1^2 ) xi - ε^2. yi= 〖β_0〗^2- β_(1^2 ) xi +ε. yi= β_0+ β_1 xi +ε. yi= β_(0^2 )+ β_(1^2 ) xi +ε^2.

Cosa misura il coefficiente di determinazione R^2 nella regressione lineare?. Il numero di parametri stimati nel modello. La correlazione tra le variabili. La pendenza della retta di regressione. La variazione percentuale spiegata dal modello di regressione .

Quale affermazione è vera riguardo ai residui nella regressione lineare?. Devono essere sempre pari a zero. Devono essere sempre negativi. Devono essere normalmente distribuiti e indipendenti. Devono essere sempre positivi.

Come si calcola il test statistico del test di ipotesi sulla regressione lineare?. Dividendo la stima del coefficiente per l'errore standard della stima. Dividendo la devianza residua per i gradi di libertà. Moltiplicando la devianza spiegata per il livello di significatività. Dividendo l'errore standard della stima per il p-value.

Dopo aver indicato con (X) il reddito settimanale (X) ed (Y) i consumi delle famiglie , si è ottenuta la seguente retta di regressione : y=8,429+0,565x;l’errore standard es(β1)è pari a0,029.Qual è la corretta statistica test relativa al coefficiente angolare β1?. T =B1/(s(B1)) 0,565/8,429=0,067. T =B1/(s(B1)) 8,429/0,565=14,91. T =B1/(s(B1)) 0,565/0,565=1. T=B1/(s(B1)) 0,565/0,029=19,650.

Qual è la distribuzione asintotica del coefficiente di regressione b1 in un modello di regressione lineare?. T di Student. Distribuzione Chi-quadro. Normale. Distribuzione di Fisher Snedecor.

Dopo aver indicato con (X) il reddito settimanale (X) ed (Y) i consumi delle famiglie , si è ottenuta la seguente retta di regressione : y=8,429+0,565x;l’errore standard es(β1)è pari a0,029.Qual è la corretta statistica test relativa al coefficiente angolare β1?. T =B1/(s(B1)) 0,565/8,429=0,067. T =B1/(s(B1)) 8,429/0,565=14,91. T =B1/(s(B1)) 0,565/0,565=1. T=B1/(s(B1)) 0,565/0,029=19,650----.

Se si vuole testare l'ipotesi che il coefficiente di regressione b1 sia uguale a zero, qual è la formula della statistica di test?. T= B1/S(B0)〗. T(B1-2)/〖S(B0). T= B1/〖B1/〖S(B1)〗. T= (B0-1)/〖S(B1)〗.

Un agente immobiliare vuole esaminare la relazione tra il prezzo di vendita di una casa e la sua superficie. Sapendo che la statistica test T rispetto al coefficiente angolare è pari a 3,329 e che l’ipotesi è bidirezionale, quale tra le seguenti affermazione è corretta?. p-value=0,010;ci sono sufficienti evidenze che la superficie influenzi il prezzo della casa. p-value =0,0001 ;ci sono sufficienti evidenze che il prezzo della casa non influenzi la superficie. p-value =0,70; ci sono sufficienti evidenze che il prezzo della casa influenzi la superficie. p-value =0,05;ci sono sufficienti evidenze che la superficie non influenzi il prezzo della casa.

Sapendo che la seguente retta: y ̂= 94,8-0,8x calcolata su 10 unità, in cui y rappresenta il peso ed x l’altezza,ha un errore standard es(β1) uguale a 0,45,quale tra i seguenti è il relativo intervallo di confidenza di β1 ?. -11,2 ≤ β1≤ 0,95. 1,2 ≤ β1≥ 2,5. -101,2 ≤ β1≤ 22,95. 115 ≤ β1≥- 58.

Quale dei seguenti rappresenta l'ipotesi nulla nel test di significatività del coefficiente angolare b1?. H0: b1 >0. H0: b1 <0. H1: b1 ≠ 0. H0: b1 = 0.

Nella regressione lineare semplice,qual è il compito del coefficiente b1?. Rappresenta la variazione di 𝑥 per unità di variazione di y. Rappresenta la varianza della variabile dipendente. Rappresenta l'intercetta. Rappresenta la variazione di y 𝑦 per unità di variazione di x.

Quali sono le ipotesi del coefficiente angolare nel test sulla regressione lineare?. Ipotesi di significatività delle varianze. Ipotesi nulla: β1 = 0 vs alternativa: β1 ≠ 0. Ipotesi di uguaglianza delle medie. Ipotesi per testare la significatività della variabile dipendente.

Quando si accetta l'ipotesi nulla nel test del Chi Quadrato?. Quando si hanno 3 variabili categoriche. Quando si ha un campione piccolo. Quando il valore del test è maggiore del valore critico. Quando il valore del χ2 è minore del valore critico.

Cosa rappresenta il p-value in un test del χ2?. La probabilità di accettare correttamente l'ipotesi alternativa. La probabilità di ottenere un risultato casuale o più estremo, data l'ipotesi nulla. La probabilità di commettere un errore di tipo I. La probabilità di commettere un errore di tipo II.

Cosa è il test del Chi Quadrato?. È un test che confronta le medie di due campioni. È un test che confronta l'omogeneità di 3 medie. È un test non parametrico che verifica l'indipendenza tra due variabili. È un test che verifica l'omogeneità di varianze.

In un test del χ2se il valore calcolato è 3 ,68 ed il valore critico è 〖 x〗_(5,0,05=11,5070 )^2cosa possiamo concludere?. Accettiamo l'ipotesi alternativa. Accettiamo l'ipotesi nulla. Non possiamo trarre conclusioni. Dopo aver calcolato il pvalue, si decide se accettare Ho.

Ipotizziamo di voler verificare se, in un campione di 44 soggetti di entrambi i sessi, la distribuzione dei livelli di educazione sia (H1) o meno (H0) dipendente dal sesso. Qual è il risultato corretto del test chi quadro ?Se il livello di significatività alfa è pari a 0,05,cosa si deduce? Frequenze osservate Livello educativo Basso Alto Totale Maschi 13 10 23 Femmine 13 8 21 Totale 26 18 44. La statistica chi quadrato è 0,1316. <di 3,841.Si rifiuta H0. La statistica chi quadrato è 13,16 >di 3,841.Si accetta H0. La statistica chi quadrato è 0,1316. <di 3,841.Si rifiuta H0. La statistica chi quadrato è 13,16 >di 3,841.Si rifiuta H0.

In un test del χ2se il valore calcolato è 53 ,4568 ed il valore critico è 〖 χ2_5,0,05 =11,5070 ,2cosa possiamo concludere?. Accettiamo l'ipotesi alternativa. Non possiamo trarre conclusioni. Dopo aver calcolato il pvalue, si decide se accettare Ho. Accettiamo l'ipotesi nulla.

Per verificare l’associazione tra il livello di alfabetizzazione digitale e le fasce d’età di un campione di 177 persone,è stato svolto un test chi quadro;il livello di significatività scelto è paria ad alfa=0,05.Il risultato del test è pari a χ2=25123.Cosa si deduce?. Non si può dedurre nulla. Si può dedurre che per ottenere un buon test,bisogna ridurre la numerosità campionaria. Si accetta l’ipotesi nulla. Si rifiuta l’ipotesi nulla.

In un’indagine del 2021, 1500 utenti istagram adulti, scelti aleatoriamente , sono stati interrogati sulle loro preferenze fotografiche ?Qual è il test d’ipotesi piu’ adeguato per verificare l’indipendenza tra genere(maschile o femminile) ?. Il test Chi quadrato. Il test T tra dati accoppiati. Il test t Student tra campioni indipendenti. Il test Z sulla media con varianza nota.

Cosa non prevede la statistica non parametrica?. Non prevede la stima di variabili ordinali. Non prevede la stima di variabili qualitative. Non prevede la stima di parametri come la mediana. Non prevede la stima di parametri come media e varianza.

Qual è la caratteristica comune della statistica non parametrica?. Non richiede la normalità della distribuzione. Le distribuzioni esaminate devono avere varianza uguale. Le distribuzioni esaminate devono avere media uguale. Richiede la normalità della distribuzione.

Quale delle seguenti affermazioni riguardo al coefficiente di correlazione di Spearman è vera?. Viene calcolato utilizzando la formula di Pearson. Assume che le variabili seguano una distribuzione normale. L’indice di correlazione di Spearman è una misura statistica per ranghi non parametrica. Misura la correlazione tra due variabili.

Per calcolare il coefficiente di correlazione di Spearman, è necessario: Utilizzare la deviazione standard delle variabili. Trasformare le variabili in z-score. Ordinare i dati e calcolare la differenza tra i ranghi di ciascuna variabile. Applicare una trasformazione logaritmica ai dati.

Quale delle seguenti situazioni sarebbe più adatta per l' utilizzo del coefficiente di correlazione di Spearman?. Confronto delle deviazioni stndard i di due gruppi indipendenti. Confronto delle medie di due gruppi dipendenti. Analisi della correlazione di una distribuzione normale, tra altezza e peso in un campione di atleti. Correlazione tra variabili disposte su scala ordinale o proporzioni.

In una ricerca si vuole valutare la relazione esistente tra creatività e socializzazione in una popolazione di 10 bambini tra 3 e 6 anni.. Quale coefficiente è corretto calcolare o e quanto misura ? Creatività 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Socializzazione 6 2 3 4 5 7 9 8 1 10. Si calcola il coefficiente di correlazione di Spearman che è pari a r=0,430. Nessuna delle precedenti risposte. Si calcola il coefficiente di variazione che è pari a r=0,430. Si calcola il coefficirnte di correlazione di Pearson che è pari a r=0,430.

Quale tra i seguenti è esempio di dati ordinali, che può essere certamente analizzato con un test non parametrico?. Peso in Kg normalmente distribuito. Classificazione delle preferenze gastronomiche. Altezza in centimetri normalmente distribuita. Prezzi al metro quadro degli immobili.

Quale test non parametrico può essere usato per verificare l'associazione tra due variabili categoriche?. Test chi Quadro. Test Z. Test T. Anova.

Quale dei seguenti test è utilizzato nella statistica non parametrica per confrontare due gruppi non appaiati ?. Test T Student. Test di ANOVA. Test di Mann-Whitney. Test di Wilcoxon.

Qual è lo scopo del test di ipotesi Kruskall-Wallis?. Testare la correlazione tra variabili continue. Verificare la normalità dei dati. Testare la differenza tra due gruppi. Testare la differenza tra tre o più gruppi.

Qual è il principale obiettivo dei test non parametrici?. Stimare i parametri della popolazione. Calcolare intervalli di confidenza. Confrontare medie di campioni. Verificare ipotesi senza fare assunzioni sulla distribuzione dei dati.

Per cosa viene utilizzato il test di Wilcoxon per dati appaiati?. Serve a verificare l'omoschedasticità dei dati. Si utilizza per calcolare la correlazione tra variabili continue. Si utilizza quando i dati non seguono una distribuzione normale e quando si vuole verificare se ci sono delle differenze significative tra due situazioni (prima e dopo) in un unico gruppo. Si utilizza per confrontare tre o più gruppi.

Quale dei seguenti test è un test non parametrico?. T Student. Test di Mann-Whitney. Anova. Regressione lineare.

In quali situazioni si usa il test di Kruskal-Wallis?. Il test di Kruskal-Wallis viene utilizzato quando si desidera confrontare più di due gruppi indipendenti per verificare se ci sono differenze significative nelle mediane. Il test di Kruskal-Wallis viene utilizzato quando si desidera confrontare se ci sono differenze significative nelle deviazioni standard. Il test di Kruskal-Wallis viene utilizzato quando si desidera confrontare se ci sono differenze significative nelle medie. Il test di Kruskal-Wallis viene utilizzato quando si desiderano confrontare le medie di 2 grandi campioni.

Qual è il test non parametrico equivalente al Test T Student per dati accoppiati,utilizzato quando i dati non sono normalmente distribuiti?. Test di ANOVA. Test T Student. Test di Mann-Whitney. Test di Wilcoxon.

Quale dei seguenti è un presupposto del test di Mann-Whitney?. Normalità dei dati. Campioni appaiati. Varianze omogenee. Indipendenza dei campioni.

Dopo aver indicato con (X) il reddito settimanale (X) ed (Y) i consumi delle famiglie , si è ottenuta la seguente retta di regressione : y=8,429+0,565x;l’errore standard es(β1)è pari a0,029.Qual è la corretta statistica test relativa al coefficiente angolare β1?--. T =B1/(s(B1)) 0,565/8,429=0,067. T =B1/(s(B1)) 8,429/0,565=14,91. T =B1/(s(B1)) 0,565/0,565=1. T=B1/(s(B1)) 0,565/0,029=19,650.