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La distribuzione di peso (misurabile in kilogrammi) delle mele puo’ essere approssimata da una distribuzione normale o da una distribuzione di Poisson?. Da entrambe. Da una distribuzione normale. Nessuna delle precedenti risposte. Da una distribuzione di Poisson.

È vero che quando il valore medio di eventi attesi è molto alto ,la distribuzione di Poisson tende ad approssimare una distribuzione normale?. No, mai. SI. Si se il numero medio di eventi atteso è pari almeno a 40. Si se il numero medio di eventi atteso è pari almeno a 50.

Con quale distribuzione va analizzato il seguente evento: quante mele cadono dall’albero in un’unità di tempo (un ora, un giorno… ?. Va analizzato con una distribuzione di Gauss. Va analizzato con una distribuzione di Poisson. Va analizzato con una distribuzione binomiale. Va analizzato con una distribuzione uniforme.

Quale tra i seguenti, è un esempio di distribuzione uniforme?. la probabilità di pescare una carta di cuori, di quadri , di picche in un mazzo di carte francesi. Il numero di chiamate al Servizio Clienti Eniplenitude in un’ora. Il Prodotto interno lordo in Italia nel 2023. Prodotto interno lordo in Italia nel 2022.

Quale è una diversa caratteristica tra una distribuzione normale ed una distribuzione di Poisson?. nessuna delle precedenti risposte. Una caratteristica è che la distribuzione Normale (o Gaussiana) riguarda eventi, mentre la Poissonana riguarda misure. Una caratteristica è che la distribuzione Normale (o Gaussiana) riguarda delle misure ossia variabili casuali continue, mentre la Poissonana riguarda event ossia vatiabili asuali discrete,i . nessuna, sono equivalenti;.

Una variabile aleatoria X di Poisson,può essere approssimata, da una variabile aleatoria normale Z di parametri μ = λ e σ^2=λ (uguali alla media e alla varianza della Poisson) se λ è uguale o maggiore di 10?. no,mai. si. no, λ deve essere almeno maggiore di 30. no, λ deve essere almeno maggiore di 90.

Da cosa è composta una Popolazione infinita in statistica?. È composta da un numero molto elevato di unità, potenzialmente osservabili e già esistenti . È composta da un numero molto elevato di unità. È composta da un numero fisso di unità. È composta da un numero molto elevato di unità, potenzialmente osservabili e non necessariamente già esistenti. La popolazione è infinita tutte le volte che non è esattamente delimitata.

Cosa è l’inferenza statistica?. L’inferenza statistica è un insieme di metodi con cui si cerca di trarre una conclusione sulla popolazione in base ad informazioni ricavate da uno o piu’ campioni estratti dalla popolazione. L’inferenza statistica è un insieme di metodi con cui si cerca di trarre una conclusione sulla popolazione. L’inferenza statistica è un insieme di metodi con cui si cerca di calcolare il valore delle frequenze delle variabili casuali discrete. L’inferenza statistica è un insieme di metodi con cui si cerca di trarre una conclusione sui campioni estratti da una popolazione.

Cosa è una popolazione finita in statistica?. Una popolazione è finita in statistica quando è impossibile contare con precisione quante unità fanno parte della popolazione. Una popolazione è finita in statistica quando le che la compongono,al massimo sono 25. Una popolazione è finita in statistica quando è possibile contare con precisione quante unità fanno parte della popolazione . Una popolazione è finita in statistica quando le che la compongono,al massimo sono 30.

Come puo’ essere definito un test di ipotesi statistica?. Un test è una procedura deduttiva per valutare la conformità probabilistica tra un campione ed una popolazione. Nessuna delle precedenti risposte. Un test è una procedura deduttiva per valutare la conformità probabilistica tra 4 campioni ed una popolazione. Un test di ipotesi è una procedura induttiva che permette di trarre conclusioni su una popolazione,partendo dai dati osservati in 1 o piu’ campioni da essa estratti.

Quale tra questi è un esempio di popolazione infinita?. Il numero di aziende informatiche dell’Emilia Romagna,. Gli abitanti di un paese. Il numero delle regioni in Italia. I numeri interi positivi.

Quale tra questi è un esempio di popolazione infinita?. I pesci in un lago . I numeri razionali. Gli alberi in un bosco. I visitatori di un museo.

L’estrazione dei numeri della lotteria, che tipo di campionamento è?. Sistematico. A grappoli. A valanga. Casuale semplice con ripetizione.

Si supponga che in una popolazione di 10.000 persone, uno statistico selezioni ogni 100, una persona per il campionamento dividendo la dimensione della popolazione per la dimensione del campione desiderato. Che tipo di campionamento è il seguente?. Campionamento stratificato. Campionamento a grappolo. Campionamento a valanga. Campionamento casuale semplice.

Quando si fa ricorso a web panel e i volontari vengono reclutati tramite l’accesso a un sito web, a quale tipo di campionamento ci si riferisce?. Probabilistico e distorto. Probabilistico. Non probabilistico. Non probabilistico,distorto.

Quale procedura avviene nel campionamento casuale semplice?. Nel campionamento casuale semplice ogni unità di una popolazione, non ha la stessa probabilità di entrare a fare parte del campione. Nel campionamento casuale semplice ,le unità della popolazione sono Infinite. Nel campionamento casuale semplice ciascuna unità di una popolazione finita, ha la stessa probabilità di entrare a fare parte del campione. Nel campionamento casuale semplice 3 unità di una popolazione , hanno la stessa probabilità di entrare a fare parte del campione.

Si vuole svolgere un’’indagine campionaria su un’indagine campionaria sui turisti stranieri arrivati in Italia durante un certo periodo. Se uno straniero ogni venti, sara’ intervistato al passaggio della frontiera, quale sarà il campionamento piu’ corretto?. A valanga. Casuale semplice. A grappoli. Sistematico.

Quale tra i seguenti ,è uno degli elementi piu’ importanti di un campionamento?. Determinazione della dimensione del campione in base al margine di errore desiderato, che è la quantità massima di errore che il ricercatore è disposto a tollerare. Determinazione del campione pari a 100 unita’al massimo. Determinazione del campione pari ad numero infinito di unita’. Determinazione del campione pari a 30 unita’al massimo.

Cosa è un campionamento a grappoli?. È una procedura di campionamento che prevede la disposizione delle unità statistiche in 10 gruppi ordinati. I membri di questo campione sono scelti da gruppi naturalmente divisi, chiamati cluster, selezionando casualmente gli elementi che ne fanno parte. È una procedura di campionamento che prevede la disposizione delle unità statistiche in 3 gruppi e la successiva estrazione non casuale dei gruppi. È una procedura di campionamento che prevede la disposizione delle unità statistiche in 5 gruppi.

Cosa è una distribuzione di campionamento di una data statistica ?. Nessuna delle precedenti risposte. Una distribuzione di campionamento è una distribuzione di una statistica ottenuta attraverso un singolo campione prelevato da una popolazione specifica. Una distribuzione di campionamento è una distribuzione di 2 statistiche ottenute attraverso due campioni prelevati da una popolazione specifica. Una distribuzione di campionamento è la distribuzione di tutti i possibili valori che possono essere assunti dalla statistica stessa, calcolati da campioni casuali della stessa dimensione estratti dalla stessa popolazione.

Supponiamo di avere una popolazione composta da 4 grandi aziende X_1= 52, X_2=49, X_3=65, X_4=74 il cui carattere è il fatturato annuo;lo spazio campionario Ω, costituito dai campioni ordinati di dimensione 3, estratti senza ripetizione.Il campionamento è casuale semplice. Quanti sono in totale i campioni che si possono formare?. 90. 24. 48. 50.

A cosa è uguale la media aritmetica di tutte le possibili medie dei campioni nell’Universo?. Nessuna delle precedenti risposte. La media aritmetica di tutte le possibili medie dei campioni nell’Universo è uguale alla media della popolazione. Non si puo ’sapere finche’ le medie campionarie non vengono calcolate. La media aritmetica di tutte le possibili medie dei campioni nell’Universo è uguale ad 1.

Cosa è l’errore standard?. L’errore standard è un indicatore della variabilità delle osservazioni intorno alla media campionaria e rappresenta la deviazione standard di una serie di medie campionarie. L’errore standard è un indicatore delle somme degli errori delle osservazioni intorno alla media campionaria . L’errore standard è un indicatore degli errori delle mediane. L’errore standard è un indicatore degli errori delle medie.

Cosa è la distribuzione della media campionaria?. Nessuna delle precedenti. La distribuzione della media campionaria è la distribuzione di tutte le possibili medie della popolazione. La distribuzione della media campionaria è la distribuzione di tutte le possibili medie che osserveremmo se procedessimo all’estrazione di tutti i campioni di una certa ampiezza n estratti da una popolazione . La distribuzione della media campionaria è la distribuzione di tutte le possibili medie dei campioni noti.

In una questionario 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.A quanto corrisponde l’errore standard?. 0.56. 0.9. 0.0811. 45.

Cosa afferma il teorema del limite centrale?. Il teorema del limite centrale afferma che le medie di mi-surazioni casuali, tendono a distribuirsi asimmetricamente. Il teorema del limite centrale afferma che le varianze di misurazioni casuali, tendono a distribuirsi asimmetrica-mente. Il teorema del limite centrale afferma che le medie di mi-surazioni casuali, tendono a distribuirsi secondo una di-stribuzione normale. Il teorema del limite centrale afferma che, al crescere del-la dimensione del campione, le medie casuali ricavate da una popolazione, tendono a distribuirsi secondo una distri-buzione normale, a prescindere dalla distribuzione di par-tenza.

Riferendosi al Teorema del Limite centrale , è corretto dire che anche in una popolazione che non segue il model-lo gaussiano, le medie campionarie, se calcolate su cam-pioni abbastanza grandi, tendono a distribuirsi secondo una legge gaussiana?. no, i campioni devono essere piccoli. Bisogna prima calcolare le medie di tutti i campioni estratti che essere costituiti da almeno 120 unità-. Si. Bisogna prima calcolare le medie di tutti i campioni estratti che essere costituiti da almeno 70 unità-.

La media e la deviazione standard campionarie dei pun-teggi ottenuti dagli studenti all’ultimo anno Scholastic Ap-titude Test (SAT) sono state rispettivamente 517 e 120 con una distribuzione approssimativamente normale. Qual è la probabilità a che un campione casuale di 144 studenti ottenga un punteggio medio superiore a 537?. P (X ̿ >537) =P( (X ̅- µ)/(σ/√n))>(537-517)/(120/144)=P(Z>2)=0,18. P (X ̿ >537) =P( (X ̅- µ)/(σ/√n))>(537-517)/(120/144)=P(Z>2)=0,98. P (X ̿ >537) =P( (X ̅- µ)/(σ/√n))>(537-517)/(120/144)=P(Z>2)=0,022. ̿ >537) =P( (X ̅- µ)/(σ/√n))>(537-517)/(120/144)=P(Z>2)=0,50.

L’applicazione del teorema del Limite Centrale prevede il calcolo dell’errore Standard della media?. si se la deviazione standard è maggiore di 3. qualche volta. si ,sempre. no ,mai.

E’ vero che ll teorema del Limite centrale presuppone che il campione sia casuale ,che le osservazioni siano indipen-denti l'una dall'altra e che l’ampiezza n del campione sia almeno 30 ?. si ,ma l’ampiezza n del campione deve essere almeno 90. no,mai. si ,ma l’ampiezza n del campione deve essere almeno 80. si.

Cosa è la distribuzione T di Student?. . Cosa è la distribuzione T di Student? La distribuzione t di Student è una distribuzione di probabilità utilizzata per stimare la mediana di una popolazione. La distribuzione t di Student è una distribuzione di probabilità utilizzata per stimare la media di una popolazione quando le dimensioni del campione sono limitate e/o la deviazione standard della popolazione è sconosciuta. La distribuzione t di Student è una distribuzione di probabilità utilizzata per stimare la media di una popolazione quando le dimensioni del campione sono grandi e/o la deviazione standard della popolazione è sconosciuta. La distribuzione t di Student è una distribuzione di probabilità utilizzata per stimare la moda di una popolazione.

Si valuta il quoziente intellettivo di N= 25 studenti , ottenendo una media campionaria pari ad X ̅= 128 con deviazione standard = 15.Qual è il valore dell’errore standard?. 9. S/√n=15/√25=15/5=3. 12. 27.

Se nella T student aumentano i gradi di libertà ,cosa accade?. All’aumentare dei gradi di libertà, la distribuzione della t si avvicina alla distribuzione normale. All’aumentare dei gradi di libertà, la distribuzione della t è platicurtica. All’aumentare dei gradi di libertà, la distribuzione della t è asimmetrica negativamente. All’aumentare dei gradi di libertà, la distribuzione della t è asimmetrica positivamente.

Data la distribuzione t con grado di libertà = 26, qual è il valore di tα tale che l’area a destra di tα vale α = 0.025?. tα = 1.960. tα = 2.052. tα = 2.056. tα =−2.821.

Data la distribuzione t con grado di libertà ν = 28, qual è il valore di tα tale che l’area a destra di tα vale α = 0.01?. tα =−2.821. tα = 2.052. tα = 1.960. tα = 2.467.

Cosa sono i gradi di libertà?. I gradi di libertà possono essere definiti con un numero di 10 valori. in un calcolo che è libero di variare. I gradi di libertà possono essere definiti come il numero di valor,i in un calcolo non libero di variare. I gradi di libertà possono essere definiti come il numero di 10 valori,i in un calcolo che è libero di variare dopo che sono state imposte determinate restrizioni. I gradi di libertà possono essere definiti con un numero di 200 valori, in un calcolo che è libero di variare.

Data la distribuzione x^2 con grado di libertà ν =7, qual è il valore di x^2 α tale che l’area a sinistra di x^2 α valga α = 0.05. 2733. 1344. 2167. 7,457.

Data la distribuzione x^2 con grado di libertà ν =8 qual è il valore di x^2 α tale che l’area a destra di x^2 α valga α = 0.05?. 2733. 5024. 15507. 3842.

Che forma ha la distribuzione x^2 α ?. Simmetrica. Asimmetrica positiva. Asimmetrica negativa. Sinusoidale.

In quale quadrante degli assi cartesiani si trova la distribuzione del chi-quadro. Secondo. Quarto. Terzo. Primo.

Se nella distribuzione del chi-quadrato i gradi di libertà aumentano , cosa accade?. Maggiori sono i gradi di libertà di una distribuzione del chi-quadrato, tanto più questa sarà positivamente asimmetrica. Nessuna delle precedenti risposte. Maggiori sono i gradi di libertà di una distribuzione del chi-quadrato, tanto più questa sarà simile a una distribuzione normale. Maggiori sono i gradi di libertà di una distribuzione del chi-quadrato, tanto più questa sarà negativamente asimmetrica.

Nella distribuzione di Fisher, per calcolare il rapporto delle varianze ,come devono essere i due campioni da cui provengono ?. Indipendenti. Devono avere una numerosità minore di 30. Dipendenti. Devono avere una numerosità maggiore di 30.

Cosa descrive la distribuzione di Fisher?. Descrive l’andamento del prodotto delle varianze di due distribuzioni . Descrive l’andamento del rapporto tra le medie delle due distribuzioni. Descrive l’andamento delle medie delle varianze di due distribuzioni . Descrive l’andamento del rapporto tra le varianze delle due distribuzioni in funzione dei loro gradi di libertà ed è principalmente utilizzata per verificare la differenza statistica tra le due varianze.

Nella statistica di Fisher, per confrontare due varianze, cosa si utilizza ?. Un rapporto. Una differenza. Una somma. Un prodotto.

Per confrontare due varianze, per stabilire se due campioni provengono da popolazioni aventi la stessa varianza, cosa si utilizza?. La distibuzione binomiale. La distribuzione di Fisher. La distribuzione chi quadro. La distribuzione normale.

Nella distribuzione di Fisher, se nel confronto tra due varianze esaminate queste sono simili o uguali , quanto vale il loro rapporto?. 1. 0. 8. È vicino o pari ad 10.

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).

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.