Domande Data Analisys

DOMANDE DATA:

1. Analisi fattoriale, coefficiente di correlazione: un coefficiente

sicuramente errato: 1,197

2. Scatterplot: concordanza

3. Cluster analysis dendrogramma; gerarchici

4. Stima del parametro di una popolazione condizione necessaria per

intervallo di confidenza: conoscere la distribuzione di probabilità

5. Ipotesi dell’indipendenza tra A e B non chi quadrato: l’ipotesi di

indipendenza è respinta (95%)significativa

6. Valore di correlazione -0,45: discordanza

7. Il coefficiente di regressione è ottenuto: svolgendo l’equazione di una

retta passante per due punti.

8. Il ranking internazionale delle università di management è su scala:

ordinale

9. Coefficienti di matrice di struttura: coefficiente di correlazione tra

variabile e fattore.

10. Il livello delle vendite creme antiage: 8

11. Cluster analysis quando è preferibile approccio non gerarchico:

quando ci sono tante unità.

12. Analisi della varianza anova: test NON significativo al 95% medie non

sono significativamente diverse

Se p=0,08 molto significativo

Se p=0,23 non è significativo

Se p=0,023significativo al 95% e non al 99%

13. Coefficiente di asimmetria -0,5-0,5: relativamente simmetrica (pe il

libro è moderatamente simettrica e relativamente asimmetrica)

14. Chi quadrato = 0: perfetta indipendenza

15. Cluster anlysis distanza tra unità: tutti si basano sulle distanze tra le

unità

16. Indice di GMAT (Graduate Management Admissione Test): scala a

intervalli

17. Analisi delle componenti principali si può estrarre una

componente principale? si

18. Obiettivo della cluster analysis: nessuna delle precedenti (fattoriale

genere gruppi di variabili)

19. L’analisi della varianza rispetto ai gruppi A e B ha dato i seguenti

risultati (tabella) che conclusioni? Per Zavarrone Nel caso non è

consigliabile usare test t, ma in realtà le medie sono uguali nei gruppi deve

essere respinta

20. Tabelle pivot: costruire le distribuzioni di frequenza e grafici associati

21. Medie mobili con k=3: media degli ultimi 3

22. ANOVA serve: testare ipotesi che le medie in più gruppi siano diverse

23. Indice per misurare la relazione tra due variabili numeriche:

Pearson

24. La nube dei valori che si posizionano attorno all’origine e lungo

l’asse delle ascisse indicano: linearità

25. Caratteristiche delle componenti principali: nessuna delle

precedenti (sono ortogonali tra loro, sono non correlate)

26. Come si misura la variabilità relativa: coefficiente di variazione

27. I valori teorici o previsti corrispondo: al calcolo dell’equazione della

retta dei minimi quadrati calcolata per ogni valore della variabile x / valore

della retta per ogni punto (?)

28. Cluster: cosa rappresentano i valori dei centri dei cluster: medie delle

variabili all’interno dei cluster

29. 4 tipi di dendrogramma: - con linea blu- 3; -un altro da 3; - 2 o 5;

nessuno

30. Funzione KURT excel: curtosi

31. Numero componenti da estrarre: tutte le risposte precedenti

32. Questa proprietà consente di misurare ciò che si è proposti di

misurare. Indicare quale è la proprietà: validità

33. Numero con cluster massimi estraibili con N: n

34. Statistica test anova uguaglianza: F

35. Misure della bontà di previsione influenzata dai valori anomali:

MAD

36. Valori estremi CV: 0 1

37. K-means come si può influenzare il risultato dell’analisi:

cambiando i centri iniziali

38. Spoglio: serve per la creazione di distribuzione di frequenza

39. Covarianza -1: discordanza

40. Quali sono gli autovalori con una varianza maggiore di 1: 56,628

41. Che valori possono assumere i coefficienti della matrice di

struttura per l’estrazione di fattori: -1+1

42. Analisi delle componenti principali, quali caratteristiche hanno le

componenti: nessuna delle precedenti

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