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Nell’analisi dei cluster, l’obiettivo principale è..?

27. L’analisi dei cluster è fatto per classificare i casi in gruppi che sono relativamente omogenei al

loro interno e eterogenei fra di loro.

28. L’errore legato al rifiuto di rispondere da una parte di unità selezionata per il

campionamento è..?

E’ un errore NON CAMPIONARIO. Correggibile tramite regressione o sostituzione con la

media ma comunque sono previsioni fatte da un modello

29. Se voglio verificare l’ipotesi nulla che un campione casuale sia estratto da una

distribuzione normale..?

Uso il test di Kolgorov-Smironov.

Se il coefficiente di correlazione lineare r tra X e Y osservato su 100 unità campionarie è

30. 0,3 con un p-value pari a 0,045, possiamo affermare che..?

C’è poca correlazione ma è significativa al 95%

31. Se si osserva una variabile target con 4 categorie di risposta e si hanno 5 variabili

esplicative, quante funzioni discriminanti potranno essere stimate al massimo?

Al massimo potranno essere stimate (g-1) = 3 funzioni discriminanti

Il campionamento per quote è..?

32. Un tipo di campionamento non probabilistico: definisce le categorie di controllo (quote) per gli

elementi delle popolazione (come sesso, età..) e applica un campione di giudizio ristretto in

modo che le quote nel campione siano le stesse di quelle della popolazione

L’errore standard dello stimatore è una misura di..?

33. L’errore standard è una misura di precisione che fa riferimento alla variabilità dello stimatore

La tecnica dell’ANOVA con quali tipi di variabili si utilizza?

34. Nell’analisi dell’ANOVA si utilizzano variabili quantitative continue.

MANOVA: più di una variabile target: permette di verificare se i fattori portano a differenze

significative in un insieme di variabili.

Se voglio verificare l’ipotesi nulla che la mediana sia uguale ad un valore specificato,

35. uso..?

Uso il Wilcoxon Signed Rank Test che testa se la mediana (o la differenza fra due mediane) sia

uguale a qualche valore specificato, posto che la distribuzione sia simmetrica

Nell’analisi fattoriale, un autovalore rappresenta..?

36. Rappresentano il peso della nuova variabile in base alla varianza che essa spiega delle

variabili indipendenti

37. Il sampling frame corrisponde..?

Corrisponde lista di tutte le unità della popolazione, che può essere usata per estrarre un

campione ed è necessaria per garantire un’estrazione probabilistica 4

Nella teoria del test d’ipotesi, la potenza del test corrisponde..?

38. La potenza statistica di un test . la probabilità di rifiutare correttamente l’ipotesi nulla quando .

falsa e corrisponde a 1- β (con β uguale all’errore di secondo tipo).

39. Se si considera una variabile esplicativa e una dipendente, si utilizza il termine

regressione logistica..?

La trasformazione logistica di Y in Z è ottenuta applicando la funzione legame logit al valore

atteso di Y. Il legame logit permette di trasformare la variabile binaria Y in una variabile

continua Z. La regressione logistica è così chiamata perché il punto di partenza è la

trasformazione logistica di Y, da qui l’assunzione che l’errore segua una distribuzione logistica.

40. Nell’analisi del cluster, l’algoritmo di Ward è..?

L’algoritmo di Ward, nell’analisi dei cluster gerarchici, procede scegliendo l’aggregazione fra

due cluster che genera il più piccolo incremento nella somma totale dei quadrati delle distanze.

Analisi della varianza, quando rifiuto l’ipotesi di validità?

41. L’analisi della varianza permette di testare se la variabilità in una variabile è attribuibile a uno o

più fattori. Se la varianza spiegata dal fattore FRA i gruppi è significativamente più grande della

varianza NEI gruppi, allora il fattore risulta statisticamente rilevante nello spiegare le differenze.

Nell’analisi fattoriale, la comunalità rappresenta..?

42. Esprime quella parte della variabilità originale spiegata dalle componenti scelte.

Nell’analisi discriminante multipla, la funzione discriminante con maggior potere

43. discriminante è..?

La funzione discriminante con maggior potere discriminante è quella con Lambda di Wilks più

piccolo.

Nel modello della regressione logistica, la funzione logistica lega..?

44. La variabile dipendente binaria a una variabile latente metrica continua.

Utilità della funzione logistica: le probabilità che Y=1 (sull’asse verticale) si concentrano attorno

allo zero per valori di X sotto una certa soglia, poi vanno velocemente verso uno quando X è

superiore alla soglia.

45. Nell’analisi dei cluster, l’obiettivo principale è..?

Creare gruppi di osservazioni la cui varianza all’interno è minima rispetto alla varianza tra i

gruppi.

Analisi della varianza: com’è la variabile target e quella dipendente?

46. La variabile target è METRICA e la variabile dipendente è CATEGORIALE. L’analisi della

varianza permette di testare se la variabilità di una variabile è dovuta a uno o più fattori.

47. Regressione multipla, cosa è e cosa misura la collinearità?

Il principio di collinearità si verifica quando due variabili sono correlate. Una collinearità perfetta

corrisponde a una correlazione perfetta tra due variabili (-1 e +1). Una forte collinearità rende le

stime inaffidabili e inefficienti perché gli errori standard sono sovrastimati. 5

Indicatori di tolleranza e VIF: come devono essere?

48. I valori di tolleranza devono essere vicini a 1 come i valori di VIF. Se sono buoni, indicano che

la collinearità non è un problema.

49. Metodi di rotazione dei fattori: quali sono?

ORTOGONALI: Varimax (varianza loading fattore) Quartimax (varianza loading variabile)

OBLIQUI: Orthoblique, Protomax (prima ortogonale e poi obliqua)

Il sampling frame rappresenta..?

50. Una lista delle unità della popolazione da cui poter campionare

Regressione logistica, quando la utilizzo?

51. Quando ho una variabile dipendente qualitativa/categoriale DICOTOMICA, mentre le variabili

indipendenti possono essere quantitative o trasformate in dicotomiche. I modelli a scelta

discreta generalizzano il modello di regressione per le situazioni in cui la variabile dipendente Y

è una variabile non è metrica.

52. Quando utilizzo il test di Kolgomorov-Smirnov?

Il test di Kolgomorov-Smirnov è un test NON PARAMETRICO, effettuabile su uno o più gruppi.

L’ipotesi nulla è che il campione casuale è estratto da una distribuzione data e il test confronta

la distribuzione cumulata empirica con quella teorica e verifica che esse DIFFERISCANO

SIGNIFICATIVAMENTE.

Nell’analisi del modello di regressione multipla, quale delle seguenti procedure

53. alternative per ... variabili esplicative da inserire nel modello scegliete se volete inserire

le variabili una alla volta passo ... eliminarla nel passare da un passo al successivo:

Stepwise

Nell’analisi della varianza:

54. La variabile TARGET è di tipo METRICO e le variabili ESPLICATIVE sono CATEGORIALI

Nell’analisi del modello di regressione multipla vengono calcolate le diagnostiche

55. “Tolleranza” e “VIF” per verificare che sia soddisfatta l’ipotesi di assenza di collinearità;

tale ipotesi non è rifiutata quando si ha:

TOLLERANZA alta (1) VIF bassa (1): non c’è collinearità.

Chrombac alpha misura..?

56. Misura la consistenza (coerenza) interna di scale di misurazione composte da più item. Una

scala è affidabile se la variabilità totale dei suoi item approssima la variabilità della dimensione

latente.

Nell’analisi dei cluster, il metodo del centurione è:

57. Un metodo per definire la distanza fra due cluster in un algoritmo gerarchico.

L’inerzia totale è:

58. Corrisponde al valore del Chi-quadrato diviso per il numero di osservazioni, per un’adeguata

rappresentazione ci si aspetta un’inerzia totale superiore a 0.20. 6

La tecnica dell’ANCOVA si utilizza quando:

59. Analisi della covarianza (ANCOVA), che è la tecnica appropriata quando alcuni dei fattori sono

variabili quantitative continue invece di essere misurati su una scala nominale o ordinale.

Si usa quando si vogliono formulare ipotesi sulla covarianza fra due variabili.

Per misurare l’associazione fra due variabili strettamente nominali si può utilizzare:

60. Lambda di Kruskal e Goodman per variabili strettamente nominali, confronta le previsioni

ottenute per una delle variabili usando due metodi differenti, uno che considera solo la

distribuzione delle frequenze marginali per quella variabile, l’altro che assume i valori più

probabili dopo aver esaminato la distribuzione dell’altra variabile. Più si guadagna in precisione

usando il secondo metodo, più è vicino a 1 il valore di Lambda.

Quali delle seguenti coppie di vocaboli permette di completare correttamente la

61. seguente affermazione: .. vero nella popolazione, mentre ... si riferisce alla variabilità

dello stimatore.

Accuratezza, precisione

Nell’analisi discriminante multipla, la funzione discriminante con minor potere

62. discriminante è quella:

Con Lambda di Wilks MAGGIORE

63. Quali fra i seguenti gruppi di tecniche di scaling rappresenta tecniche di scaling

comparativo:

Tecniche di SCALING: Misurare gli atteggiamenti ovvero trasformare una categoria in una

variabile. Si distingue in:

COMPARATIVO: misura degli atteggiamenti basati sul confronto tra oggetti. (PAIRWISE

SCALING, GUTTMAN SCALING, RANK ORDER SCALING, CONSTANT SUM SCALING)

NON-COMPARATIVO: misura degli atteggiamenti basata su una valutazione individuale di

ciascuno degli oggetti (CONTINOUS RATING, SEMANTIC DIFFERENTIAL SCALE, LIKERT

SCALE, STAPEL SCALE)

64. Nell’analisi discriminante l’obiettivo principale è:

Individuare le determinanti che hanno influito su una classificazione osservata

65. La misura empirica è:

La somma tra il valore vero, l’errore sistematico e l’errore casuale.

DOMANDE PELAZZA

DOMANDE STATISTICA

1) La misura empirica è:

La somma tra il valore vero, l'errore sistematico e l'errore casuale 7


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sumo993

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DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea in Management dell'innovazione e imprenditorialità
SSD:
Università: Milano - Unimi
A.A.: 2017-2018

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher sumo993 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Strumenti quantitativi per le previsioni di mercato e per l'analisi avanzata dei dati e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Milano - Unimi o del prof De Battisti Francesca.

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