Esercitazioni varie Metodi statistici per il management

Name: Esercitazioni varie Metodi statistici per il management
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Author: Sergiocala

Revisionato il 26/07/2026

di Sergiocala

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Esercitazioni e simulazioni varie a risposta multipla del professor Borra. Sono presenti nel file più di 300 domande per mettersi alla prova prima di affrontare l'esame. Ritengo che possa …

Esame Metodi statistici per il management

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. Borra Simone

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

A.A. 2021-2022

55 pagine

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Esercitazione

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Estratto del documento

8) Qual è l'ipotesi nulla del test F che troviamo di default su qualsiasi output?

b₀ = b₁ = b₂ ... = b_k = 0 : H₀

Almeno un b_i ≠ 0 : H₁

Output 1: reg price

Source	SS	df	MS	Number of obs = 67
Model	7551970.02	1	7551970.02	F(1, 65) = 148.84
Residual	3302438.63	65	50806.7482	Prob > F = 0.0000
				R-squared = 0.6911
Total	10854408.7	66	164460.737	Adj R-squared = 0.6911
				Root MSE = 225.4

price	Coef.	Std. Err.	t	P>\|t\|	[95% Conf. Interval]
sqft	1.213724	.0995521	0.00	1.014904	1.412543
cons	-758.7838	159.8917	0.00	-1078.11	-439.458

9) Dato l'output 1, ricostruire i valori mancanti della t

t = Coeff. / St.err.

10) Dato l'output 1, ricostruire il valore mancante di R-squared

R² = SSH/SST = 1 - SSR/SSM

11) In un modello logit come interpretiamo l'esponenziale del coefficiente di regressione?

b_i > 0 ⇒ Pr(y = 1) ↑

b_i = 0

b_i

12) In un modello logit ha senso assumere la variabile risposta come omoschedastica?

No. General -> mod. reg lin semplice.

b_i > 1

8) Qual è l'ipotesi nulla del test F che troviamo di default su qualsiasi output?

b₀ = b₁ = b₂ ... = b_k = 0 : H₀

Almeno un b_j ≠ 0 : H₁

Output 1: reg price q_gft

Source	SS	df	MS
Model	7551970.02	1	7551970.02
Residual	3302438.63	65	50806.7482
R-squared	= 0.6911
Adj R-squared	=
Total	10854408.7	66	164660.737
Root MSE

price	Coef.	Std. Err.	t	P>\|t\|	[95% Conf. Interval]
q_gt	1.213724	0.995521	0.000	1.014904	1.412543
cons	-758.7838	159.8917	0.000	-1078.11	-439.458

9) Dato l'output 1, ricostruire i valori mancanti della t:

t = Coeff. / St.err.

10) Dato l'output 1, ricostruire il valore mancante di R-squared:

R² = SSM/SST = 1 - SSR/SSM

11) In un modello logit come interpretiamo l'esponenziale del coefficiente di regressione?

e^b_j > 1 → e^b_j = 1 → e^b_j

12) In un modello logit ha senso assumere la variabile risposta come omoschedastica?

No. Generalmente ≠ mod. reglin semplici. y ⇒ uguale a ⇒ y dip ⇒ la vari tig

1) Nel modello di regressione lineare omoschedastico il termine di errore:

Ha media zero e varianza non costante
Ha distribuzione normale standard
Ha distribuzione normale con media zero e varianza costante
Ha distribuzione normale con media zero e varianza non costante

2) Quale relazione lega le tre quantità SSM, SSR e SST?

SST = SSM + SSR
SSM = SST + SSR
SST = SSM - SSR
SSR = SSM + SST

3) Gli stimatori dei minimi quadrati sono:

Distorti
Non corretti
Hanno un bias e dipende dal vero valore dei parametri
Non distorti

4) Nel modello lineare, possiamo utilizzare delle variabili esplicative categoriche?

No
Dipende dalla natura della risposta y
Sì, codificandole opportunamente con variabili dummy
Sì, è sufficiente numerare le categorie da 1 a K

5) La funzione logistica è:

Lineare e monotona
Non lineare e non monotona
Non lineare e monotona
Lineare e non monotona

Date due variabili binarie y e x indipendenti, la stima del coefficiente di regressione logit risulta:

Uguale a zero
Maggiore di zero
Minore di zero
Dipende dal campione

7) A cosa serve il coefficiente di determinazione (R²)?

5) In riferimento all'output 2, calcolare i valori di sensitivity e specificity

sensitivity = P(T | D) = 300 / 750 = 40%

specificity = P(N | -D) = 637 / 700 x 100 = 91%

7) In riferimento all'output 2, calcolare i valori di false positive e negative rate

false positive rate = P(T | -D) = 63 / 700

false negative rate = P(- | D) = 450 / 750

8) In riferimento all'output 2, la percentuale di corretta classificazione è

34.43
75.70

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