Test Statistica 1

Statistica

Curva normale

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1,2: 0,3849

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1,3: 0,4032

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1,4: 0,4192

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1,6: 0,4452

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1.1: 0,3643

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1.5: 0,4332

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1.8: 0,4641

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0,66 e z=0: 0,2454

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0,67 e z=0: 0,2486

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0,68 e z=0: 0,2517

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0,81 e z=1,94: 0,1828

Questionari sulle casalinghe

A un campione di 400 casalinghe viene somministrato un questionario, allo scopo di verificare se siano poco, mediamente o molto soddisfatte del loro ruolo in ambito familiare. Si ottengono i seguenti risultati:

• Poco soddisfatte 180
• Mediamente soddisfatte 142
• Molto soddisfatte 78

Estraendo a caso un questionario, quale è la probabilità che la donna che lo ha compilato sia molto o poco soddisfatta? 0,645

A un campione di 400 casalinghe viene somministrato un questionario, allo scopo di verificare se siano poco, mediamente o molto soddisfatte del ruolo in ambito familiare. Si ottengono i seguenti risultati:

• Poco soddisfatte 180
• Mediamente soddisfatte 142
• Molto soddisfatte 78

Estraendo tre questioni contemporaneamente, qual'è la probabilità che le donne che lo hanno compilato siano tutte e tre molto soddisfatte? 0,7%

Ad un campione di casalinghe viene somministrato un questionario allo scopo di verificare se siano poco, mediamente o molto soddisfatte del loro ruolo in ambito familiare. Si ottengono i seguenti risultati:

• Poco soddisfatte 180
• Mediamente soddisfatte 142
• Molto soddisfatte 98

Estraendo a caso un quesionario, quale è la probabilità che la donna che lo ha compilato sia molto soddisfatta? 0,233

Ad un campione di casalinghe viene somministrato un questionario allo scopo di verificare se siano poco, mediamente o molto soddisfatte del loro ruolo in ambito familiare. Si ottengono i seguenti risultati:

• Poco soddisfatte 180
• Mediamente soddisfatte 142
• Molto soddisfatte 78

Estraendo a caso un questionario, quale è la probabilità che la donna che lo ha compilato sia molto o poco soddisfatta? 0,645

Ad un campione di casalinghe viene somministrato un questionario allo scopo di verificare se siano poco, mediamente o molto soddisfatte del loro ruolo in ambito familiare. Si ottengono i seguenti risultati:

• Poco soddisfatte 180
• Mediamente soddisfatte 142
• Molto soddisfatte 70

Estraendo tre questionari contemporaneamente, quale è la probabilità che le donne che lo hanno compilato siano tutte e tre molto soddisfatte? 0,56%

Calcoli e definizioni

Calcola il punto z del valore minore per i seguenti dati: 1.0 3.0 3.0 3.0 4.0 4.0 5.1 7.0 7.3 9.0: 1,5

Col test z delle differenze tra medie possiamo: standardizzare la regione di rifiuto

Con il p-value: Specifichiamo un livello di significatività ma anche un valore di probabilità

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1; 1), la media geometrica è pari a: 4,42

Considera il seguente insieme di osservazioni (-22; 14; 13; 15; 6; 1; 1; -12), la mediana è: 3,5

Considera il seguente insieme di osservazioni (-22, 14, 13, 15, 6, 1, 1, -12) la deviazione standard campionaria è pari a (considerare nel calcolo del denominatore una numerosità totale pari a N-1): 13,22

Considera il seguente insieme di osservazioni (-22; 14; 13; 15; 6; 1; 1; -12), la deviazione standard campionaria è: 13,22

Considera la relazione causa effetto y=f(x)+6,5. Calcola la y sapendo che -f(x)=10 ed indica il tipo di relazione: y=-3,5

Considera la relazione causa effetto y=f(x)+4,5. Calcola la y sapendo che -f(x)=10 ed indica il tipo di relazione: y=-5,5

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (144,5,3,4,6,7,0,11,12), quante medie mobili di ordine tre si possono calcolare: 7

Cosa si intende per variabilità: È l'attitudine di un fenomeno quantitativo ad assumere differente modalità

Cos'è la potenza del test: La probabilità di rigettare l'ipotesi nulla quando è falsa

Data la seguente serie di voti riportati da alcuni studenti ad un esame: 18,19,21,22,23,26,28,30. La mediana è: 22,5

Date n variabili casuali standardizzate e indipendenti al quadrato, una variabile casuale chi-quadrato è data dalla: dalla somma di tali variabili

Date Z variabili casuali standardizzate e indipendenti al quadrato, una variabile chi-quadrato è data: dalla somma di tali variabili

Probabilità

Dati i seguenti numeri calcolare la probabilità di estrarre un numero pari sul totale: 11 12 131 126 17 28 257 890 21 654 33 428: 1/2 50% 2 pari a 2 cifre 6 numeri di 2 cifre. 2/6 …

Dati i seguenti numeri calcolare la probabilità di estrarre un numero pari tra i numeri di due cifre: 11 12 131 126 17 28 257 890 21 654 33 428: 1/3

Dati i seguenti numeri calcolare la probabilità di estrarre un numero di due cifre o un numero pari: 21 12 131 126 17 28 257 890 21 654 33 428: 0,83

Dati i seguenti numeri calcolare la probabilità di estrarre un numero di due cifre o un numero pari: 11 12 131 126 17 28 257 890 21 654 33 428: 0,83

Dato un mazzo di 40 carte calcolare la probabilità di ottenere in due estrazioni con reimmissione un re e un asso: 0,02

Dato un mazzo di 40 carte calcolare la probabilità di ottenere in due estrazioni con reimmissione un re alla prima estrazione e una carta di coppe alla seconda: 0,025

Dato un mazzo di 40 carte calcolare la probabilità di ottenere in tre estrazioni con reimmissione un 4, un 3 e un 5 nell'ordine indicato: 0,001

Dato un mazzo di 40 carte calcolare la probabilità di ottenere in tre estrazioni con reimmissione due fanti e un cavallo nell'ordine indicato: 0,001

Dato un mazzo di 40 carte la probabilità di estrarre due assi con reimmissione è: 16/1600

Dato un mazzo di 40 carte la probabilità di estrarre un cavallo è: 1/10

Dato un mazzo di 40 carte la probabilità di estrarre un cinque o una carta di coppe è: 13/40

Dato un mazzo di 40 carte la probabilità di estrarre un due o un tre è: 8/40

Dato un mazzo di 40 carte la probabilità di ottenere in due estrazioni con reimmissione un re e un asso: 0,02

Dato un mazzo di 40 carte le probabilità di estrarre un cavallo è: 1/10

Dato un mazzo di 40 carte le probabilità di estrarre un due o un tre è: 8/40

Dato un mazzo di carte la probabilità di estrarre un cinque o una carta di coppe: 13/40

Ipotesi e popolazione

H0 ed H1 sono due ipotesi: mutuamente escludentesi

H0 ed H1 sono due ipotesi: Nessuna delle precedenti

Il campione è: Più piccolo della popolazione di riferimento

Il campione è: Un sottoinsieme della popolazione

Il coefficiente di correlazione lineare r di Bravais-Pearson varia: tra -1 e + 1

Il coefficiente di determinazione lineare R2 varia: Tra 0 e +1

Il coefficiente R2 è definibile come segue: ESS/TSS

Il livello di significatività o alfa: determina la regione delle medie campionarie in cui rifiutiamo l'ipotesi nulla

Il valore centrale di una classe è dato: dalla semisomma dei due estremi

In un analisi di regressione, il coefficiente angolare b1 è dato: b1=COD(X,Y)/DEV(X)

In una distribuzione statistica la somma delle frequenze relative: è sempre uguale a 1

In una scuola superiore 80 ragazzi sono iscritti ad un corso di Statistica. All'inizio del corso agli 80 alunni viene somministrato un test attitudinale per l'Informatica che fornisce punteggi in termini di risposte corrette (da 1 a 40). Alla fine si valuta l'apprendimento per ogni ragazzo con un test (da 0 a 100). Si ottengono i seguenti risultati: Y'=15+2,5X;r2=0,74;se=3,5. Quanto aumenta e come si chiama? 2.5; coefficiente di regressione

In un'analisi di regressione, il coefficiente angolare b1 è dato: b1=COD (X,Y)/ DEV(X)

Indicare se esiste l'ipotesi nulla tra le seguenti: La media dei tempi di reazione dei maschi è inferiore a quella delle femmine

Indicare se esiste l'ipotesi nulla tra le seguenti: non vi è Hp nulla

La distribuzione di probabilità t di Student è: infinita

La distribuzione di probabilità t di Student è: Simmetrica e centrata in zero

La distribuzione t di Student è: infinita

La frequenza cumulata: può essere anche relativa

La media geometrica è particolarmente usata quando: I diversi valori vengono per loro natura moltiplicati

La seguente ipotesi è nulla: la media dei tempi di reazione dei maschi è uguale a quella delle femmine

La seguente ipotesi è nulla: Questa moneta non è truccata

La sommatoria di tutte le frequenze di una tabella di frequenza è pari a: 1

La spesa (in euro) sostenuta da 12 ragazzi di 20 anni durante un fine settimana di Palermo è: 50; 20; 32; 10; 8; 15; 55; 18; 12; 15; 20; 24. Calcolare la media aritmetica: 23,25

La spesa (in euro) sostenuta da 12 ragazzi di 20 anni durante un fine settimana di Palermo è: 50; 20; 32; 10; 8; 15; 55; 18; 12; 15; 20; 24. Calcolare la mediana: 19

La statistica ci offre gli strumenti per: Organizzare, riassumere, analizzare i dati relativi ad un fenomeno, ottenuti attraverso le misurazioni

La statistica inferenziale ha come scopo principale quello di: dedurre le caratteristiche dell'intera popolazione a partire da dati raccolti

La statistica inferenziale: Testa ipotesi

L'indice chi-quadrato di Pearson: Dipende dalla dimensione del collettivo

Nel modello di regressione lineare semplice quali delle seguenti ipotesi è definita “ipotesi debole”: ipotesi sulla variabile esplicativa

Nel modello di regressione lineare semplice quali delle seguenti ipotesi è definita “ipotesi forte”: ipotesi di normalità

Quale indice di posizione appare rappresentativo dell'intera distribuzione? media aritmetica

Quale indice di posizione appare rappresentativo dell'intera distribuzione? moda

Quando il campione è maggiore di 30 unità è definibile: Grande e non si può usare il test z ma devi ma devi usare il test t: il campione può considerarsi estratto da una popolazione normale

Scrivi la funzione Excel ed i simboli da digitare nella cella per calcolare la varianza campionaria: =VARS

Scrivi la funzione Excel ed i simboli da digitare nella cella per calcolare la media geometrica: =MEDIA.GEOMETRICA

Si commette un errore di prima specie: Nel rifiutare l'ipotesi nulla quando in realtà è vera

Si consideri la popolazione di 20 unità statistiche (-350; 2; 2; 2; 2; 2; 2; 4; 6; 6; 7; 7; 7; 8; 9; 9; 9; 10; 14; 350) Quale indice di posizione appare rappresentativo dell'intera distribuzione? media aritmetica

Si consideri la popolazione di 20 unità statistiche: (-450,2,2,2,2,2,3,4,6,6,7,7,7,8,8,9,9,9,10,14,510). Quale indice di posizione appare rappresentativo dell'intera distribuzione? Moda

Si consideri la popolazione di unità statistiche: (-290,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,6,6,7,7,7,7,7,7,8,8,9,9,9,10,290) quale indice di posizione appare rappresentativo dell'intera distribuzione? Moda

Tra due variabili vi è indipendenza assoluta se: Le frequenze osservate sono uguali alle frequenze teoriche

2007—2%, 2008—2,5%; 2009—2,6%; 2010—2,7%. Indicare il tasso di aumento medio annuo: 2,450%

Un prodotto di largo consumo ha subito negli anni diversi aumenti indicati in tabella:

Una classe è chiusa a destra e aperta a sinistra se: Solo l'estremo destro è incluso

Una tabella a doppia entrata registra: Quante volte una coppia di mortalità si presenta contemporaneamente per x e per y

Uno stimatore si dice consistente se: Al crescere della numerosità campionaria tende a concentrarsi sul parametro da stimare

Altri esercizi di statistica

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0 e z=1,4: 0,4192

A quanto corrisponde l'area sotto la curva normale tra z=0,81 e z=1,94: 0,1828

Ad un valore basso di r corrisponde: In diversi casi un legame debole tra i due caratteri quantitativi considerati

Ad un valore elevato di r corrisponde: In diversi casi un effettivo legame tra i due caratteri quantitativi considerati

Attraverso l’equazione di bilancio si analizzano: le produzioni delle varie branche secondo i rispettivi impieghi

Aumentando il livello di significatività: aumenta la potenza del test

Calcola il range delle seguenti osservazioni relative agli errori compiuti da ogni alunno nel test con 30 domande: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,2): 12

Calcola il range delle seguenti osservazioni relative agli errori compiuti da ogni alunno nel test con 30 domande: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,29): 29

Calcola il range parziale delle seguenti osservazioni relative agli errori compiuti da ogni alunno nel test con 30 domande: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,12,0,0,0,0,1,29): 12

Calcola il range parziale delle seguenti osservazioni relative agli errori compiuti da ogni alunno nel test con 30 domande: (2,3,4,2,5,4,6,7,7,2,21,0,0,0,0,1,29): 7

Calcolare la varianza dei seguenti numeri: 12,6,7,3,15,10,18,5: 23,75

Calcolare lo scarto quadratico medio dei seguenti numeri: 12,6,7,3,15,10,18,5: 4,87

Col termine classificazione: si intende il massimo dettaglio con cui la variabile viene espressa.

Con il metodo dei minimi quadrati: Si minimizza la somma dei quadrati degli scarti tra valori osservati e valori teorici

Con un coefficiente di correlazione pari a r= +0,8, i valori di una variabile: Crescono al crescere dei valori dell’altra

Con un coefficiente di correlazione pari a r= +0,8, i valori di una variabile: Non vi è correlazione

Con un coefficiente di correlazione pari a r= -0,5, i valori di una variabile: Tendono a crescere al decrescere dei valori dell’altra, ma in maniera blanda

Con un coefficiente di correlazione pari a r= -0,5, i valori di una variabile: Tendono a crescere al decrescere dei valori dell’altra, ma in maniera blanda

Con un coefficiente di correlazione pari a r= -0,8, i valori di una variabile: Crescono al decrescere dei valori dell’altra

Con un coefficiente di correlazione pari a r= -0,8, i valori di una variabile: Crescono al decrescere dei valori dell’altra

Con un coefficiente di correlazione pari a r= -0,9, i valori di una variabile: Crescono al decrescere dei valori dell’altra

Con un coefficiente di correlazione pari a r= -0,9, i valori di una variabile: Crescono al decrescere dei valori dell’altra

Conoscendo la devianza, lo scarto quadratico medio si ricava calcolando: La radice quadrata del rapporto tra devianza e numerosità del collettivo

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1), la media aritmetica è pari a: 8,5

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1), la media geometrica è pari a: 5,66

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1), la mediana è pari a: 6

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1), la mediana è pari a: 9,5

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1; 1), la media è pari a: 7,43

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 14; 13; 15; 6; 1;1), la moda è pari a: 1

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 2; 2; 14; 13; 15; 6; 1;1), il valore centrale è pari a: 8

Considera il seguente insieme di osservazioni (-2; -2; -2; -14; -13; -15; -6; -1;-1), il valore massimo è pari a: -1

Considera il seguente insieme di osservazioni (2; 2; 2; 14; 13; 15; 6; 1;1), la moda è pari a: 2

Considera il seguente insieme di osservazioni (-22, 14. 13; 15; 6; 1; 1; -12), la varianza campionaria è pari a (considerare nel calcolo del denominatore una numerosità totale pari a N-1): 174,90

Considera il seguente insieme di osservazioni (-22; 14;13;15;6,1;1;-12), la mediana è pari a: 3,5

Considera il seguente insieme di osservazioni (-22;14,13,15;6;1;1;-2), la deviazione standard campionaria è pari a (considerare nel calcolo del denominatore una numerosità pari a N-1): 13,22

Considera la relazione causa-effetto Y = -F(X), calcola la Y sapendo che F(X) = -10 ed indica il tipo di relazione: y = 10; la relazione è lineare

Considera la relazione causa-effetto y = -f(x), calcola la y sapendo che f(x) = -10 ed indica il tipo di relazione: y = 10; la relazione è lineare

Considera la relazione causa-effetto y=f(x)+4.5 calcola la y sapendo che –f(x)=10 ed indica il tipo di relazione: y=-5,5

Considera la relazione causa-effetto Y=-F(X)², calcola la Y sapendo che F(X)= -10 ed indica il tipo di relazione: y = 100; la relazione è non lineare

Considera la relazione causa-effetto y=-f(x)², calcola la y sapendo che f(x)=-10 ed indica il tipo di relazione: y = 100; la relazione è non lineare

Consideriamo la relazione Y=F(X), dove X è rappresentato dall’inflazione ed Y sono i tassi di interesse nell’Euro Area: x è la variabile indipendente

Consideriamo la relazione y=f(x), dove x è rappresentato dall’inflazione ed y sono i tassi di interesse nell’Euro Area: x è la variabile indipendente

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (2,2,3,5,3,4,6,7), quante medie mobili pesate di ordine tre si possono calcolare: 6

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (2,2,3,5,3,4,6,7), quante medie mobili pesate di ordine tre si possono calcolare: 6

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (3,5,3,4,6,7), calcola la prima media mobile di ordine cinque calcolabile in tempo reale: 21//5

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (3,5,3,4,6,7), calcola la prima media mobile di ordine tre calcolabile in tempo reale: 11//3

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (3,5,3,4,6,7), quante medie mobili di ordine cinque si possono calcolare: 2

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (3,5,3,4,6,7), quante medie mobili di ordine tre si possono calcolare: 4

Consideriamo la seguente serie storica di valori contigui (3,5,3,4,6,7,0), quante medie mobili di ordine tre si possono calcolare: 5

Cosa si intende per stima intervallare: La stima attraverso la quale si giunge alla determinazione di un intervallo, che include