statistica 31-40

Che tipo di distribuzione rappresenta il lancio di una moneta?. È una distribuzione continua uniforme. È una distribuzione discreta qualsiasi. È una distribuzione discreta qualsiasi. È una distribuzione discreta uniforme perché la probabilità di ottenere testa o croce in un lancio di moneta è la stessa. È una una distribuzione continua qualsiasi.

Quando si utilizza la distribuzione di probabilità uniforme?. La distribuzione uniforme di probabilità si utilizza per studiare fenomeni i cui esiti hanno tutti la stessa probabilità di verificarsi. La distribuzione uniforme di probabilità si utilizza per studiare fenomeni i cui esiti hanno tutti una probabilità pari a 0 di verificarsi. Nessuna delle precedenti risposte. La distribuzione uniforme di probabilità si utilizza per studiare fenomeni i cui esiti hanno tutti una sola probabilità di verificarsi.

In quale intervallo è definita una variabile casuale continua uniforme?. Nessuna delle precedenti risposte. Una a variabile casuale continua uniforme X è definita su un intervallo chiuso [a, b] e la sua probabilità è uniforme in [a, b]. Una a variabile casuale continua uniforme X è definita su un intervallo aperto. Una a variabile casuale continua uniforme X è definita su un intervallo tendente all’infinito.

Cosa è una variabile casuale uniforme discreta?. Una variabile è uniforme discreta se assume valori decimali compresi in un certo intervallo. Una variabile è uniforme discreta se assume valori interi compresi in un certo intervallo, ciascuno con probabilità diversa . Una variabile è uniforme discreta se assume valori interi compresi in un certo intervallo ,ciascuno con la stessa probabilità. Una variabile è uniforme discreta se assume valori interi compresi in un certo intervallo.

Che tipo di variabile è la poissoniana ?. La distribuzione di Poisson è una distribuzione di probabili-tà continua di un determinato numero di eventi frequenti. Nessuna delle precedenti risposte. La distribuzione di Poisson è una distribuzione di probabilità discreta di un determinato numero di eventi rari indipendenti che si verificano in un intervallo fisso di tempo o spazio. La distribuzione di Poisson è una distribuzione di probabili-tà discreta di un numero indefinito di eventi dipendenti.

Che tipo di variabile è la bernoulliana?. La bernoulliana è una variabile casuale discreta che descri-ve il verificarsi o meno di un evento, con probabilità di successo p e probabilita’ di insuccesso 1-p=q. La variabile di Bernoulli è una variabile casuale discreta che descrive il verificarsi o meno di tre eventi. La variabile di Bernoulli è una variabile casuale continua che descrive il verificarsi o meno di un evento. La variabile di Bernoulli è una variabile casuale che descri-ve il verificarsi o meno di due eventi.

Consideriamo la variabile aleatoria discreta X avente la seguente distribuzione di probabilità xi Pi 1 0,2 2 0,8 Totale 1 Quali sono il valore atteso e la varianza?. Valore atteso =8,8; varianza=〖(44,4)〗^2. Valore atteso =1,8; varianza=〖(0,4)〗^2. nessuna delle precedenti risposte. Valore atteso =0; varianza=0.

L’ammontare di 24 goal l’anno segnati da un giocatore in 20 partite, con quale distribuzione puo’ essere descritta?. Con una distribuzione discreta. Con una distribuzione continua. Con una distribuzione di Poisson. Con un indice di connessione.

Quale distribuzione puo’ essere utilizzata,per calcolare il numero di telefonate che giungono a un centralino in un periodo senza affollamento?. La distribuzione di Poisson. La distribuzione continua. La distribuzione binomiale. Nessuna delle precedenti risposte.

Qual è la probabilita’ che in 5 lanci di un dado non truccato il 3 si presenti mai?. 88. 0.96. 0.4019. 95.

Se il 20% dei bulloni prodotti da una certa macchina e’ difettoso, quale è la probabilita’ che, su 4 bulloni scelti a caso, uno sia difettoso?. 0.69. 0.12. 0.4096. 0.99.

Cosa è la distribuzione binomiale negativa?. La distribuzione binomiale negativa è una distribuzione di probabilità discreta che descrive il numero di prove necessarie per ottenere un certo numero di successi in una serie di prove indipendenti. La distribuzione binomiale negativa è una distribuzione di probabilità continua. Nessuna delle precedenti risposte. La distribuzione binomiale negativa è la distribuzione del numero di insuccessi prima di r successi .

Da un mazzo di 52 carte (13 di picche, 13 di cuori, 13 difiori e 13 di quadri) ne vengono estratte cinque con reinserimento. Si è interessati alla variabile casuale X che descrive il numero di carte di cuori ottenute nelle estrazioni. Che valori hanno il valore atteso e la varianza della variabile X?. Valore atteso 0,98 e varianza 0,30. Valore atteso 10 e varianza 100,78. Valore atteso:1,25 e varianza 0.9375. Valore atteso 0,20 e varianza 0,10.

Quale tra questi esempi ,rappresenta una binomiale ?. N interviste con risposte (SI/NO). Numero di carte di cuori ,diviso il numero totale di un mazzo di carte francesi. N interviste con 4 risposte diverse. Nessuna delle precedenti risposte.

Quali sono le caratteristiche della distribuzione binomiale?. C’è un numero variabile di tentativi (n).Ogni tentativo ha tre possibilità. C’è un numero variabile di tentativi (n).Il risultato di un tentativo influenza gli altri. C’è un numero fisso di tentativi (n).Ogni tentativo hadue possibilità: successo o fallimento.La probabilità di successo (p) è la stessa per ogni tentativo.Il risultato di un tentativo non influenza nessun altro (i tentativi sono indipendenti). nessuna delle precedenti risposte.

In una zona priva di strutture fognarie il rischio di infezione da colera ´e di 2 casi su 1000 persone.Qual è la probabilità che in un campione casuale di 300 persone vi siano: a) esattamente 2 casi di colera? λ = 0, 002. 6. 0.09878. 0. 5.8.

Una macchina produce pezzi difettosi con una probabilità p 00,06.Qual è la probabilità che su 500 pezzi nessuno risulti difettoso?. 4. 0. 0.04979. 1.

Quali sono le differenze tra la distribuzione di Poisson e quella binomiale?. La distribuzione binomiale viene utilizzata quando il numero di prove è finito ed il numero di successi non può superare n, mentre la distribuzione di Poisson viene utilizzata quando il numero di prove è essenzialmente infinito e la probabilità è molto piccola. La distribuzione binomiale viene utilizzata quando il numero di prove è pari a 5 ,mentre la distribuzione di Poisson viene utilizzata quando è la probabilità è molto grande. Non ci sono differenze. La distribuzione binomiale viene utilizzata quando il numero di prove è infinito ,mentre la distribuzione di Poisson viene utilizzata quando è la probabilità è molto piccola.

La distribuzione di Poisson tiene conto della storia degli eventi passati?. Si. La distribuzione di Poisson considera solo 5 eventi passati. No. Qualche volta.

Cosa è la distribuzione di Poisson?. È una distribuzione di probabilità continua . Nessuna delle precedenti risposte. È una distribuzione di probabilità discrete in cui ilnumero di prove n è piccolo e la probabilità di successo p è grande. È una distribuzione di probabilità discreta in cui il numero di prove n è grande e la probabilità di successo è piccola, ossia si tratta di un evento raro le realizzazioni degli eventi sono indipendenti.

Un dato centralino (A) riceve, in media, 4 chiamate ogni ora. Un altro centralino (B) riceve , in media, 3 chiamate ogni ora. I due centralini sono tra di loro indipendenti. Qual è la probabilità che, in un’ora, il centralino A riceva nessuna chiamata?. 8. 0.0183. 0. 12.

Come si può definire la funzione di densità ?. Nessuna delle precedenti risposte. Si definisce funzione di densità , la funzione matematica f(x) uguale ad una porzione di area sottesa ad una funzione. Si definisce funzione di densità la funzione matematica f(x) per cui l’area sottesa alla funzione, corrispondente ad un certo intervallo, è uguale alla probabilità che X assuma un valore a quell’intervallo. Si definisce funzione di densità , la funzione matematica f(x) uguale alla probabilità che X assuma un valore discreto.

Per rappresentare il prezzo in un istante futuro di un titolo finanziario, che tipo di distribuzione si può utilizzare?. Una distribuzione continua. Nessuna delle precedenti risposte. Una distribuzione di Poisson. Una distribuzione binomiale.

Come si puo’ definire un carattere statistico con una distribuzione continua?. Si dice che un carattere statistico ha una distribuzione continua se, comunque si prendano due valori all’interno dell’intervallo in cui il carattere è osservato, tutti i valori intermedi possono essere assunti come modalità del carattere stesso. Si dice che un carattere statistico ha una distribuzione continua se, non tutti i valori intermedi possono essere assunti come modalità del carattere stesso. Nessuna delle precedenti risposte. Si dice che un carattere statistico ha una distribuzione continua se nessuno dei valori intermedi può essere assunto come modalità del carattere stesso.

Che tipo di distribuzione è: La popolazione italiana è alta mediamente 170 cm con uno scarto medio di 5 cm. ?. Una distribuzione uniforme. una distribuzione discreta. Una distribuzione continua. Una mutabile.

Che valori assume la funzione di ripartizione di una variabile casuale continua?. Assume valori compresi fra zero ed uno. Assume valori compresi fra zero e piu’ infinito. Assume valore uguale a 6. Assume valori compresi fra meno infiniito ed uno.

Per rappresentare la temperatura media a in un giorno di aprile è una variabile aleatoria di media 13.5 gradi, che tipo di distribuzione si può utilizzare?. Una distribuzione continua. Una distribuzione binomiale. Una distribuzione di Poisson. Nessuna delle precedenti risposte.

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.

La distribuzione di probabilità della variabile casuale X=punteggio ottenuto lanciando un dado a cosa corrisponde?. Corrisponde alla distribuzione di una media. Nessuna delle precedenti risposte. Corrisponde ad una distribuzione uniforme continua. Corrisponde ad una distribuzione uniforme discreta.

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.

A cosa servono i percentili nella standardizzata?. I percentili consentono di determinare la deviazione standard relativa di un particolare valore all'interno dell'intero intervallo dei dati. I percentili consentono di determinare la media dei dati. I percentili consentono di determinare la dispersione dei dati. I percentili consentono di determinare la posizione relativa di un particolare valore all'interno dell'intero intervallo di dati, offrono una comprensione globale della diffusione e della tendenza centrale di un set di dati e sono fondamentali nel rilevare i valori anomali.

Quando n è grande e p è vicino a 0.5, la distribuzione binomiale può essere approssimata da una distribuzione normale avente la stessa media e la stessa varianza?. Si se n è pari a 169. No. Si. Si se n è pari a 159.

Come regola pratica, la distribuzione binomiale può essere approssimata da una distribuzione normale buona quando si verificano le seguenti condizioni: np maggiore uguale a 5 ed n(1 − p) maggiore di 5?. Si. Si se n è pari a 169. Si se n è pari a 169. No mai.

Il Body Mass Index negli uomini di 60 anni è in media 30 e la deviazione standard è 7.Qual è il 90° percentile dell’indice di massa corporea ?. X = 30 + 0,126 (7) = 30,882. X = 30 + 0 (7) = 30. X = 30 + 2,576 (7) = 48,032;. X = 30 + 1,28 (7) = 38,28.

Il numero di successi è approssimabile con una normale con media np = 1600 x 0.4 = 640 e deviazione standard √npq =√(1600 x 0.4 x 0.6) = 19.6. Qual è la probabilità che X sia maggiore di 690?. P(X > 690) =P(Z > (690 − 640)/19.6) = P(Z > 2.55) cioè 1 − P(Z <2.55) = 0,0054. P(X > 690) =P(Z > (690 − 640)/19.6) = P(Z > 2.55) cioè 1 − P(Z <2.55) = 0,954. P(X > 690) =P(Z > (690 − 640)/19.6) = P(Z > 2.55) cioè 1 − P(Z <2.55) = 0,90. P(X > 690) =P(Z > (690 − 640)/19.6) = P(Z> 2.55) cioè 1 − P(Z <2.55) = 1 − P(Z <0,9946 0,54.

La media dei voti di esame è μ = 26 con deviazione standard σ= 2. Qual è il punteggio del 93esimo percentile?. 93 percentile = μ + z σ = 26 + (1) *2 = 27. 93 percentile = μ + z σ = 26 = 26. 93 percentile = μ + z σ = 26 + (0) *2 = 26. 93 percentile = μ + z σ = 26 + (1.48)*2 = 28,96.