Paniere Statistica economica (2026) - Risposte multiple corrette

Set Domande

STATISTICA ECONOMICA

L'INSEGNAMENTO DELLE MATERIE GIURIDICO-ECONOMICHE NEGLI

ISTITUTI SECONDARI DI II GRADO: METODOLOGIE DIDATTICHE

Docente: Panetta Luigi

Set Domande: STATISTICA ECONOMICA

L'INSEGNAMENTO DELLE MATERIE GIURIDICO-ECONOMICHE

NEGLI ISTITUTI SECONDARI DI II GRADO: METODOLOGIE

DIDATTICHE

Docente: Panetta Luigi

Lezione 002

01. Quali comandi di R stabiliscono la directory di lavoro presente e quale directory si vuole scegliere:

getwd() - dswd()

getwd() - setwd()

setwd()

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Lezione 003

01. Se il file prova.txt contiene due e più colonne separate da spazi vuoti con nome delle colonne nella prima riga il comando di R da utilizzare è:

prova <- read.("c:/mydat/prova.txt", header=TRUE)

prova <- scan("c:/mydat/prova.txt", header=TRUE)

prova <- read.table("c:/mydat/prova.txt", header=TRUE)

prova <- read.csv("c:/mydat/prova.txt", header=TRUE)

02. Se il file prova.csv (salvato con una versione italiana di Excel, vale a dire come separatore decimale la virgola) contiene due e più colonne con nome delle

colonne nella prima riga il comando da utilizzare è:

prova <- read.csv2("c:/mydat/prova.csv", header=TRUE)

prova <- read.csv("c:/mydat/prova.csv", header=TRUE)

prova <- read("c:/mydat/prova.csv", header=TRUE)

prova <- read.table("c:/mydat/prova.csv", header=TRUE) © 2016 - 2020 Università Telematica eCampus - Data Stampa 09/01/2020 16:13:25 - 6/77

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Lezione 004

01. Quale sequenza viene prodotta per incollare un nuovo script nell’Editor di R e mandarlo in esecuzione:

dalla barra in basso si seleziona File- Nuovo script-Tasto dx-Incolla-Seleziona-Tasto dx-Esegui linea o selezione

dalla barra in alto si seleziona File- Nuovo script-Tasto dx-Incolla-Seleziona-Tasto dx

dalla barra in alto si seleziona File- Nuovo script-Tasto dx-Incolla-Seleziona-Tasto dx-Esegui linea o selezione

dalla barra in alto si seleziona Nuovo script-Tasto dx-Incolla-Seleziona-Tasto dx-Esegui linea o selezione

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Lezione 008

01. Quando un vettore riga si dice trasposto:

da matrice si trasforma in vettore colonna

da vettore riga si trasforma in matrice rettangolare

da vettore riga si trasforma in matrice quadrata

da vettore riga si trasforma in vettore colonna

02. Quando un vettore colonna si dice trasposto:

da vettore colonna si trasforma in scalare

da vettore colonna si trasforma in matrice quadrata

da vettore colonna si trasforma in vettore riga

da vettore colonna si trasforma in matrice © 2016 - 2020 Università Telematica eCampus - Data Stampa 09/01/2020 16:13:25 - 8/77

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Lezione 009

01. Qual'è la notazione con cui si calcola la sottrazione il vettore v e la matrice M:

v/M

v-M

v*M

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Lezione 010

01. La matrice è:

Una tabella composta da numeri tra loro associati

Una tabella composta da numeri tra loro associati disposti in righe e colonne

Una tabella

Una tabella composta da numeri

02. Quali operazioni tra matrici soddisfano la proprietà commutativa:

Prodotto

Differenza

Somma

Somma e prodotto

03. L'operazione di moltiplicazione tra matrici è possibile solo se:

La diagonale di una matrice ha tutti valori uguali ad 1

Il numero di righe di un vettore è uguale al numero di righe di un altro

Il numero di colonne di una matrice è diverso al numero di righe di un'altra

Il numero di colonne di una matrice è uguale al numero di righe di un'altra © 2016 - 2020 Università Telematica eCampus - Data Stampa 09/01/2020 16:13:25 - 10/77

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Lezione 011

01. L’inversa di una matrice esiste solo e soltanto se:

il suo determinante è uguale a 1

il suo determinante non esiste

il suo determinante è diverso da zero

il suo determinante è uguale a zero

02. Quando è possibile effettuare il calcolo del determinante di una matrice:

Quando la matrice di riferimento è rettangolare

Quando la matrice di riferimento è triangolare

Quando la matrice di riferimento è isoscele

Quando la matrice di riferimento è quadrata

03. L’autovettore può essere definito come:

un vettore caratteristico v associato ad un autovettore λ

un vettore caratteristico v

un vettore caratteristico v associato ad un autovalore λ

un vettore caratteristico v associato

04. Il rango di una matrice può essere definito come:

l’ordine minimo dei minori non nulli da essa estraibili

l’ordine massimo dei minori non nulli da essa estraibili

l’ordine massimo dei minori nulli da essa estraibili

l’ordine minimo dei minori nulli da essa estraibili © 2016 - 2020 Università Telematica eCampus - Data Stampa 09/01/2020 16:13:25 - 11/77

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Lezione 012

01. Come è definito l'autovettore:

una mediana caratteristica associata ad un autovalore λ

una media caratteristica associata ad un autovalore λ

una moda caratteristica associata ad un autovalore λ

un vettore caratteristico v associato ad un autovalore λ © 2016 - 2020 Università Telematica eCampus - Data Stampa 09/01/2020 16:13:25 - 12/77

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Lezione 013

01. Qual’è la formula con cui si calcola la probabilità di inclusione del II ordine nel disegno campionario casuale semplice con reimmissione:

π =[n(n-1)]/N

ij

π =[(n-1)]/[N(N-1)]

ij

π =[n(n-1)]/[N(N-1)]

ij

π =[n(n-1)]/[(N-1)]

ij

02. Come deve essere la probabilità di estrazione in un campionamento casuale semplice:

diversa per ogni estrazione

additiva per ogni estrazione

cumulativa per ogni estrazione

uguale per ogni estrazione

03. Qual’è la formula con cui si calcola la frequenza attesa nel disegno campionario casuale semplice con reimmissione:

f =∑ E(c )=N/n

i i ij

f =∑ E(c )=n/N

i i ij

f =∑ E(c )=n-N

i i ij

f =∑ E(c )=n*N

i i ij

04. Qual’è la formula con cui si calcola la probabilità di inclusione del I ordine nel disegno campionario casuale semplice senza reimmissione:

π = n/N

i

π = n*N

i

π =∑N c

i i

π = N/n

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Lezione 014

01. Con quale formula si calcola la probabilità di inclusione del I ordine in un disegno campionario stratificato:

πhi = var /Nh

πhi = nh /Nh

πhi = Nh /nh

πhi = dev /Nh © 2016 - 2020 Università Telematica eCampus - Data Stampa 09/01/2020 16:13:25 - 14/77

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Lezione 015

01. Come devono essere gli elementi che compongono un disegno campionario a grappoli:

tra di loro estremamente omogenei mentre tra i grappoli deve verificarsi la massima eterogeneità

tra di loro estremamente eterogenei mentre tra i grappoli deve verificarsi la massima omogeneità

tra di loro estremamente eterogenei

tra i grappoli deve verificarsi la massima omogeneità

02. Quale notazione viene utilizzata per calcolare la probabilità di inclusione del I ordine nel disegno campionario a grappoli:

n

π = 1*N

i n

π = 1-N

i n

π = 1+N

i n

π = 1/N

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Lezione 016

01. Qual è la notazione con cui si calcola la frequenza di inclusione di primo stadio:

f =n-N

1

f =n/N

1

f =n+N

1

f =n*N

1 © 2016 - 2020 Università Telematica eCampus - Data Stampa 09/01/2020 16:13:25 - 16/77

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Lezione 017

01. Quale notazione viene utilizzata per calcolare la probabilità di inclusione del I ordine:

π = k

i

π = 2k

i

π = 1/k

i

π = 3k

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Lezione 018

01. Quali sono gli stimatori di un disegno campionario probabilistico:

media, varianza, totale, proporzione, intervallo di confidenza

media, varianza, totale, proporzione

media, varianza, totale

media, varianza

02. Che cos’è lo stimatore in un disegno campionario probabilistico:

è una statistica atta a stimare un parametro noto θ della popolazione

una statistica atta a stimare un parametro incognito θ della popolazione

è una statistica

è una statistica atta a stimare un parametro incognito θ del campione © 2016 - 2020 Università Telematica eCampus - Data Stampa 09/01/2020 16:13:25 - 18/77

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Lezione 019

01. Su che cosa è badato lo stimatore EBLUP (Empirical Best Linear Unbiased Predictor) per Small Area:

su un modello lineare ad effetti misti a livello di unità elementare

su un modello curvilineo ad effetti misti a livello di unità elementare

su un modello esponenziale ad effetti misti a livello di unità elementare

su un modello ellittico ad effetti non misti a livello di unità elementare © 2016 - 2020 Università Telematica eCampus - Data Stampa 09/01/2020 16:13:25 - 19/77

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Lezione 020

01. Nella specificazione del Metodo Monte Carlo i parametri come sono definiti:

le quantità che il ricercatore non può controllare e identificare le v.c. di uscita che dipendono da eventi esterni incontrollabili

le quantità che il ricercatore può controllare e identificare le v.c. di ingresso

le quantità che il ricercatore può controllare e identificare le v.c. di ingresso che dipendono da eventi esterni incontrollabili

le quantità che il ricercatore può controllare e identificare le v.c. che dipendono da eventi interni incontrollabili

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Lezione 021

01. Nel Modello di Regressione Lineare Multipla non parametrico la retta stimata è basata su:

la mediana

la varianza

la moda

la media

02. Quale è la notazione che definisce il modello para