Statistica parte 3 di 3

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 media campionaria. Il numero di campioni. La statistica Z associata a un certo livello di confidenza. La deviazione standard del campione.

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.

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 è asimmetrica.

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 (corretta).

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.

Si dispone dei valori relativi ad i battiti cardiaci in un campione di soggetti ansiosi ed in un campione di atleti;ipotizzando che le medie e le varianze campionarie siano rispettivamente X ̅_1=87.9 S_1^2=2,1 e X ̅_2=65.8 ed S_2^2=4,62 e che alfa sia uguale a 0,05,qual è l’intervallo di confidenza per la differenza delle medie delle popolazioni con varianza incognita?. 50.53<μ1 − μ2<58.46. 20.38<μ1 − μ2<23.82. 60.32<μ1 − μ2<73.42. 40.35<μ1 − μ2<53.26.

Cosa è la varianza congiunta negli intervalli di confidenza tra medie?. È il prodotto delle varianze campionarie di due campioni. È una media pesata per i diversi gradi di libertà di due varianze campionarie ponderate con le rispettive numerosità campionarie diminuite di 1. È una mediana pesata per i diversi gradi di libertà delle due varianze campionarie. È una differenza dei gradi di libertà di due varianze campionarie.

Che distribuzione devono avere le popolazioni da cui sono stati estratti i campioni, prima di calcolare l’intervallo di confidenza della differenza tra due medie di popolazioni con varianze incognite ma uguali?. Non normali. Dipendenti. Nessuna delle risposte precedenti. Normali.

Si pensi all’interpretazione di un intervallo di confidenza di questo tipo: se esso contiene lo 0, cosa si può dire?. La prima media è maggiore della seconda. Le due medie non sono significativamente diverse tra loro al livello 1−α, poiché non si può escludere che il valore vero del parametro d’interesse sia pari a µ1 − µ2 = 0. La prima media è minore della seconda. Le due medie sono significativamente diverse.

Supponiamo che siano stati estratti due campioni di studenti universitari che seguono una distribuzione normale, iscritti in due università italiane , dei quali è stata registrata la media degli esami sostenuti. Il primo campione costituito da n1 = 50 studenti ha una media pari a X ̅= 23.5, mentre il secondo costituito da n2= 100 studenti, ha una media campionaria pari a Y ̅= = 25.2. La varianze pubblicate dall’ufficio statistico del MIUR sono pari a σ^2= 16 e σ^2 = 4, Quale è il valore dell’intervallo di confidenza pari al 95%?. (−16.16, −31.56). (−2.88, −0.52). (−15.88, −82.52). (−30.88, −9.52).

L’Intervallo di confidenza per la differenza delle medie μ1 − μ2 con varianze note,può essere utilizzato per popolazioni che non sono normali?. Si, se i campioni hanno numerosità maggiore o uguale di 29. Si, se i campioni hanno numerosità minore di 30-. Si, se i campioni hanno numerosità maggiore o uguale a 30. No.

Alcuni ricercatori hanno riscontrato che su 100 uomini che seguono una notiziario televisivo,65 hanno espresso un parere favorevole e su 120 donne 45 hanno espresso lo stesso giudizio.Qual è l’intervallo di confidenza al 90% per la differenza tra le proporzioni delle due popolazioni ?. 0.301≤ (p1−p2) ≤0.608. 0.168≤ (p1−p2) ≤0.382. 0.882≤ (p1−p2) ≤0.959. 0.121≤ (p1−p2) ≤0.249.

Supponiamo di aver a che fare con due campioni indipendenti, diciamo (x1...xn1 ) e (y1...yn2 ), estratti rispettivamente da due popolazion bernoulliane i in cui una stessa variabile si distribuisce .Come deve essere questa variabile?. Quantitativa continua. Dicotomica. Non è una variabile,bensì na mutabule nominale. Ordinale.

Come si interpreta l’intervallo di confidenza per la differenza di 2 proporzioni p1 e p2, se include lo 0?. Nessuna delle precedenti risposte. Non vi sono sufficienti evidenze per concludere quale probabilità tra p1 e p2 sia più grande. Vi sono sufficienti evidenze per concludere che p1 sia maggiore di p2. Vi sono sufficienti evidenze per concludere che p1 sia minore di p2.

Quando si utilizza l’intervallo di confidenza per la differenza di 2 proporzioni p1 e p2?. Generalmente si utilizza l’intervallo di confidenza per la differenza di 2 proporzioni quando i campioni sono grandi ed np e’ maggiore uguale a 5 ed n(1-p) è maggiore uguale a 5. Generalmente si utilizza l’intervallo di confidenza per la differenza di 2 proporzioni generalmente quando i campioni sono piccoli. Generalmente si utilizza l’intervallo di confidenza per la differenza di 2 proporzioni quando i campioni sono grandi. Nessuna delle precedenti risposte.

Per calcolare gli intervalli di confidenza per la varianza,come deve essere la popolazione da cui i campioni sono estratti?. Normale. Non normale. Normale ed i campioni devono essere di numerosità inferiore a 30. Non normale ed i campioni devono essere di numerosità elevata,.

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% è maggiore e la stima è meno precisa . L’ampiezza dell’intervallo al 99% è minore e la stima è piu’ precisa. L’ampiezza dell’intervallo al 99% èmaggiore.

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.

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.

Il metodo descritto da Fisher per trovare gli intervalli di confidenza per il rapporto di due varianze,prevede l’assunzione di omoschedasticità della varianza?. Si ,se il rapporto tra varianze è riferito a piccoli campioni. Si,sempre. Si ,se il rapporto tra varianze è riferito a grandi campioni. No.

Perche la curva di distribuzione della statistica F è asimmetrica a destra ,con una gobba posta asimmetricamente a sinistra?. La statistica F è un rapporto di due varianze, e quindi è sempre una quantità positiva: non esistono valori negativi della statistica F di Fisher. La statistica F è il prodotto di due varianze, e quindi è sempre una quantità positiva. La statistica F è la differenza di due varianze, e quindi è sempre una quantità positiva. La statistica F è la somma di due varianze, e quindi è sempre una quantità positiva.

Quale dei seguenti passaggi è utile eseguire prima di costruire un intervallo di confidenza per il rapporto di due varianze?. Verificare la normalita’ dei dati. Costruire un grafico a dispersione. Costruire un grafico a dispersione. Verificare che l’intervallo sia simmetrico.

Se un intervallo di confidenza per il rapporto di due varianze contiene il valore 1,cosa significa?. Le varianze sono significativamente diverse. Assumere che l’intervallo sia simmetrico. Non ci sono differenze significative tra le due varianze. Pensare che contenga il vero valore del parametro.

Per calcolare gli intervalli di confidenza per il rapporto di due varianze, come devono essere i due campioni di ampiezza n1 ed n2 ?. Dipendenti. Indipendenti. Devono avere una numerosità maggiore di 40. Devono avere una numerosità minore di 40.

La statistica Fisher F Permette di confrontare due varianze; Quale varianza si usa al denominatore?. La piu’ piccola delle varianze. Si possono usare indifferentemente le due varianze. La piu’ grande delle varianze. Nessuna delle precedenti risposte.

Cosa è l’ipotesi alternativa H1?. È un’affermazione riguardo alla popolazione nella quale viene messo ciò che si spera o ci si aspetta di poter concludere come risultato del test. È un’ ipotesi di uguaglianza. È un’affermazione riguardo alla popolazione in cui viene messo ciò che ci si aspetta di poter negare come risultato del test;. È un’affermazione che rappresenta un valore base, rispetto al quale evidenziare una mancanza di effetto.

Cosa è un test di ipotesi?. È il procedimento che consente di rifiutare o accettare un’ipotesi statistica , utilizzando i dati di uno o piu’ campioni. È il procedimento che serve a calcolare le varianze campionarie. È il procedimento che consente di calcolare i dati della popolazione a cui si riferisce. È il procedimento che consente di rifiutare o accettare un’ipotesi statistica , utilizzando dei dati fittizi.

La Toyota dichiara che il suo nuovo modello di auto, in autostrada potrà percorrere in medi 22 km per litro di benzina. Se doveste sottoporre a verifica tale affermazione, quale ipotesi nulla e quale alternativa scegliereste?. H0 : µ =23 (km per litro) H1 : µ ≠23 (km per litro). H0 : µ <23 (km per litro) H1: µ >23 (km per litro). H0 : µ>23 (km per litro) H1 : µ =23 (km per litro). H0 : µ <23 (km per litro) H1 : µ ≠23 (km per litro).

Per quale motivo viene formulata un’ipotesi nulla?. Viene formulata per indicare la presenza di differenze significative tra 5 campioni estratti da una popolazione. Nessuna delle precedenti risposte. Viene formulata per indicare la presenza dell’effetto tra tre campioni estratti da una popolazioni. Viene formulata per indicare l’assenza dell’effetto tra campioni estratti riguardo la popolazione da cui provengono e si assume essere vera fino a che non ci sia una prova evidente del contrario.

Cosa riguarda la verifica di ipotesi statistiche?. Riguarda la verifica di un teorema. Riguarda la verifica sul valore un di certo parametro della popolazione, che risulta incognito, partendo da dati campionari. Riguarda la verifica di una congettura. Riguarda la verifica di un assioma.

Perche’ è importante la potenza di un test statistico?. La potenza di un test statistico permette di determinare quale è la numerosità campionaria necessaria per ottenere risultati statisticamente significativi, controllando la probabilità di prendere decisioni errate. La potenza di un test statistico verifica l’ipotesi nulla. Nessuna delle risposte precedenti. La potenza di un test statistico verifica l’ipotesi alternativa.

Come si chiama la probabilità di commettere un errore di secondo tipo?. Beta. 1-alfa. 1-Beta. Alfa.

Quando si verifica un errore di tipo I ?. Quando si accettano 2 ipotesi. Quando si rifiuta una ipotesi nulla che è vera. Quando si accetta una ipotesi nulla che è vera. Quando si accetta una ipotesi alternativa che è vera.

Quale tra i seguenti, e’ esempio di un errore del primo tipo?. Un processo penale in cui una persona innocente è condannata per un crimine. Un processo penale in cui una persona colpevole viene assolta. Un processo penale in cui una persona colpevole è condannata per un crimine. Un processo penale in cui una persona innocente viene assolta.

Nei test di ipotesi, per garantire la validità e l'affidabilità dei risultati della ricerca, cosa è importante fare?. Bisogna ridurre al minimo gli errori di tipo tipo I e di tipo II. Bisogna aumentare gli errori di tipo tipo I e di tipo II. Bisogna aumentare gli errori di tipo tipo I e ridurre quelli di tipo II. Bisogna aumentare gli errori di tipo tipo II e ridurre quelli di tipo I.

Perché si vuole sottoporre un’ipotesi a test?. Si vuole sottoporre a test un’ipotesi su un parametro di una popolazione, con lo scopo di decidere, esaminando un campione estratto dalla popolazione, se l’affermazione (cioè, l’ipotesi) riguardante il parametro è vera o falsa. Nessuna delle precedenti risposte. Si vuole sottoporre a test un’ipotesi su parametro di una popolazione con lo scopo di decidere, se un’affermazione riguardante 8 campioni è vera . Si vuole sottoporre a test un’ipotesi su un campione con lo scopo di decidere, se l’ipotesi riguardante tanti campioni è falsa.

Quando si verifica un errore di tipo II ?. Quando un'ipotesi nulla falsa viene accettata. Quando un'ipotesi nulla falsa viene respinta. Nessuna delle precedenti risposte. Quando un'ipotesi alternativa falsa viene accettata.

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=0,025. tα /2=0,10. tα /2=0,010. tα /2=0,005.

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.

Un’azienda produce abiti maschili.Estraendo un campione di 120 pezzi,si riscontra che 30 sono difettosi.Ad un livello di significatività del 5% si vuole verificare se almeno il 20% sia difettoso. Indicare qual è il test piu adatto da utilizzare. Test di ipotesi sulla proporzione. Test di ipotesi sulla media con varianza Incognita. Test di ipotesi sulla media con varianza nota. Nessuna delle precedenti risposte.

Quali sono le condizioni necessarie per poter utilizzare il test per una proporzione?. Le condizioni necessarie sono:la probabilità di successo deve essere pari a 0,65 ed i campioni devono essere dipendenti. La variabile deve essere di tipo dicotomico, i campioni devono essere indipendenti e casuali, e la numerosità del campione deve garantire una approssimazione normale della distribuzione. Nessuna delle precedenti risposte. La variabile deve essere di tipo ordinale ed i campioni devono essere dipendenti.

Quando si utilizza il test z nel test d’ipotesi su una proporzione?. Se p0 é la varianza nella popolazione ed n é la numerositá campionaria, si utilizza il test z se np0 ≥ 5 e n(1 − p0) ≥ 5. Se p0 é la varianza nella popolazione ed n é la numerositá campionaria, si utilizza il test z se np0 ≥ 30 e n(1−p0)≥ 25. Se p0 é il valore ipotizzato della proporzione nella popolazione ed n é la numerositá campionaria, si utilizza il test z se np0 ≥ 5 e n(1 − p0) ≥ 5 . Il test z nel test d’ipotesi su una proporzione non si puo’ utilizzare.

Cosa si intende per p value in un test di ipotesi per la proporzione di una popolazione?. Il p-value è il limite superiore di un intervallo per l'accettazione dell'ipotesi alternativa. Il p-value è la stima del valore della proporzione nella popolazione. Il p-value è il livello di significatività piu’ piccolo che consente di rifiutare o accettare un’ipotesi nulla. Il p-value è il limite inferiore di un intervallo per l'accettazione dell'ipotesi alternativa.

Se in un test di ipotesi per la proporzione ad una coda ,l’ipotesi alternativa è pari ad H1= P1 <P0 ed alfa =0,01,cosa si deve verificare?. Z<-1.645. Z<-2.326. Z>2.576. Z=1.645.

Qual è l'obiettivo di un test di ipotesi per la proporzione di una popolazione?. Verificare se una proporzione stimata è significativamente diversa da un valore di riferimento. Misurare la varianza della popolazione. Stimare la media della popolazione. Confrontare due medie di popolazioni diverse.

Quanti test di rifiuto di HO,si possono avere nei test statistici utilizzati per confrontare le differenze tra le medie di due grandi campioni con varianza nota?. 5 test ad 1 coda e 4 test bidirezionali a 2 code. 2 test ad 1 coda ed un test bidirezionale a 2 code. 7 test ad 1 coda ed un test bidirezionale a 2 code. 1 test ad 1 coda e 4 test bidirezionali a 2 code.

Quando si utilizza il test di ipotesi sulla differenza tra medie con varianze note?. Si utilizza quando si vogliono confrontare le numerosità di due popolazioni diverse . Si utilizza quando si vogliono confrontare le varianze di due popolazioni diverse . Si utilizza quando si vogliono confrontare le numerosità di due popolazioni uguali . Si utilizza quando si vogliono confrontare le medie di due popolazioni diverse che hanno una distribuzione normale.

In un test di ipotesi sulla differenza tra medie con varianze note ,cosa indica un p-value inferiore ad alfa?. Un p-value inferiore ad alfa indica che ci sono prove sufficienti per accettare l'ipotesi nulla. Un p-value inferiore ad alfa indica che ci sono prove sufficienti per rifiutare l'ipotesi nulla a favore dell'ipotesi alternativa. Un p-value inferiore ad alfa non da indicazioni sulle ipotesi. Un p-value inferiore ad alfa indica che bisogna aumentare la numerosità campionaria.

Quale test statistico viene comunemente utilizzato per confrontare le differenze tra le medie di due grandi campioni con varianza nota?. Test Z per la differenza tra medie. Test ANOVA per la differenza tra medie. Test di Fisher. Test T per la differenza tra medie.

Per confrontare le differenze tra le medie di due grandi campioni con varianza nota, se alfa è pari a 0,01 ed il test è a 2 code , quali sono i valori critici?. (-1.96 e + 1.96). (-1.645 e + 1.645). (-2.576 e +2.576). (-2.326 e + 2.326).

Qual è l'ipotesi alternativa per il test a due code T per dati appaiati?. Le differenze tra le coppie di dati sono sempre maggiori di 5. Le differenze tra le coppie di osservazioni sono diverse da 0. Le medie sono uguali. Le differenze tra le coppie di osservazioni sono uguali a 0.

In un test t per dati appaiati, quale statistica viene generalmente utilizzata?. Media delle differenze. Somma delle differenze. Mediana delle differenze. Varianza delle differenze.

Quando si utilizza il metodo della varianza congiunta "pooled" per il calcolo della statistica di test nelle due medie con varianze incognite?. Quando si ritiene che le due medie siano molto diverse. Quando le varianze delle due popolazioni sono diverse. Quando le medie delle due popolazioni sono uguali. Quando le varianze delle due popolazioni sono simili.

Qual è la condizione per applicare il test t per dati appaiati?. La condizione è che le differenze tra le coppie di dati, abbiano una distribuzione asimmetrica. La condizione è che le differenze tra le coppie di dati abbiano una distribuzione approssimativamente normale. La condizione è che le differenze tra le coppie di dati abbiano una varianza piccola. La condizione è che le differenze tra le coppie di osservazioni siano uguali ad 1.

Due campioni, normalmente distribuiti hanno dimensione 13 con media 22 e deviazione standard campionaria 3 e dimensione 16 con media 24 e deviazione standard 4 . Qual è il valore della stima congiunta della varianza?. S_2=((13-1)*9+ (16-1)*16)/(√((13+ 16- 2)) )=(108+ 240)/(27 )=12,88. S_2=((13-1)*9+ (16-1)*16)/(√((13+ 16- 2)) )=(108+ 240)/(27 )=3,9. S_2=((13-1)*9+ (16-1)*16)/(√((13+ 16- 2)) )=(108+ 240)/(27 )=29. S_2=((13-1)*9+ (16-1)*16)/(√((13+ 16- 2)) )=(108+ 240)/(27 )=18.

Quale affermazione è vera riguardo al test di ipotesi sulla differenza tra medie con varianza incognita?. Viene sempre utilizzata la distribuzione normale. Viene sempre utilizzata la distribuzione F di Fisher. Viene sempre utilizzata la distribuzione chi quadro. Viene sempre utilizzata la distribuzione t di Student.

Qual è l'ipotesi alternativa per il test T Student per la differenza tra medie con varianza incognite in un test a 2 code?. H1: μ <μ0. H1: μ ≠ μ0. H1: μ = μ0. H1: μ > μ0.

In cosa consiste il test T per dati appaiati?. Confronta le differenze tra coppie di osservazioni dello stesso campione. Confronta le medie di due campioni indipendenti. Confronta le deviazioni standard di due campioni indipendenti. Confronta la varianza di due campioni indipendenti.

Quando si parla di proporzioni, a cosa ci si riferisce?. Al rapporto tra frequenza di successo e frequenza totale. Alla media dei dati. Alla varianza dei dati. Alla distribuzione dei dati.

Come si calcola il test statistico nel test di ipotesi sulla differenza fra due proporzioni?. Si usa l'ANOVA. Si usa il test Z. Si usa il coefficiente di correlazione. Si usa il t-test.

Quale è l'obiettivo principale del test di ipotesi sulla differenza fra due proporzioni?. Verificare la significatività di una singola proporzione. Verificare la significatività di una differenza di proporzioni fra due gruppi. (corretta). Verificare la significatività di una media. Verificare la significatività di una differenza di proporzioni fra due gruppi.

Quale delle seguenti è una condizione necessaria per utilizzare il test di differenza fra le proporzioni?. Le proporzioni devono essere minori di 0.3. I campioni devono essere dipendenti e sufficientemente grandi per applicare l'approssimazione normale. I campioni devono essere dipendenti. Il numero di successi deve essere minore di 30.

Cosa significa se il valore p associato al test sulle proporzioni è inferiore al livello di significatività scelto?. Significa che non si sa quale ipotesi accettare. Nessuna delle precedenti risposte. Significa che si rifiuta l'ipotesi nulla a favore dell'ipotesi alternativa, indicando che le proporzioni delle due popolazioni sono significativamente diverse.. Significa rifiutare l’ipotesi H1.

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.

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 usa il valore Z. Si confronta il valore F calcolato con la distribuzione di Fisher. Si confronta il valore t con il valore critico. Si calcola la deviazione standard.

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’obbligo ed y=reddito. La retta di regressione è: Y=10+2x. Che significa?. 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. 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.

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 100 150 200 300 400 Qual è la retta di regressione?. yi=502,76 -7,69x. yi=2,16 +6x. yi=2,16 +6x. yi=12,16 -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=12,273+0,565x. y=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. All'aumentare di un grado la temperatura, ci si aspetta che il tempo di produzione si riduca di 3,3 minuti. Nessuna delle precedenti risposte.

Data la seguente retta di regressione Y=4x+2,sapendo che il valore corretto di Y ̂=3,2 qual è il valore di x?. 0.3. 7. 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 x/(varianzasx^2)=S_x/(s_x^2 ). β1=〖Deviazione standard Y/(varianza sx^2))=SY/(sx^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 l’intercetta, β1 è il coefficiente angolare della retta. 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.

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

Quale è l'obiettivo principale della regressione lineare?. 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. Massimizzare la deviazione standard dei residui. 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〗^2- β_(1^2 ) xi +ε. yi= β_0+ β_(1^2 ) xi - ε^2. 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?. La variazione percentuale spiegata dal modello di regressione. Il numero di parametri stimati nel modello. La correlazione tra le variabili. La pendenza della retta 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)) 0,565/0,029=19,650. 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.

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.

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 y 𝑦 per unità di variazione di x. Rappresenta la variazione di 𝑥 per unità di variazione di y. Rappresenta la varianza della variabile dipendente. Rappresenta l'intercetta.

Quali sono le ipotesi del coefficiente angolare nel test sulla regressione lineare?. Ipotesi nulla: β1 = 0 vs alternativa: β1 ≠ 0. Ipotesi di significatività delle varianze. 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 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. La probabilità di accettare correttamente l'ipotesi alternativa.

Cosa è il test del Chi Quadrato?. È un test non parametrico che verifica l'indipendenza tra due variabili. È un test che confronta l'omogeneità di 3 medie. È un test che confronta le medie di due campioni. 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 nulla. Non possiamo trarre conclusioni. Dopo aver calcolato il pvalue, si decide se accettare Ho. Accettiamo l'ipotesi alternativa.

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. (corretta). 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 parametri come media e varianza. Non prevede la stima di parametri come la mediana. Non prevede la stima di variabili ordinali. Non prevede la stima di variabili qualitative.

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

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?. Analisi della correlazione di una distribuzione normale, tra altezza e peso in un campione di atleti. Confronto delle deviazioni stndard i di due gruppi indipendenti. Confronto delle medie di due gruppi dipendenti. 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. 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. Nessuna delle precedenti risposte.

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 di ANOVA. Test T Student. Test di Mann-Whitney. Test di Wilcoxon.

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

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

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.