Paniere Affidabilità e sicurezza delle macchine - risposte multiple

Set Domande: AFFIDABILITA' E SICUREZZA DELLE MACCHINE

INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

Lezione 002

01. Cos'è l'affidabilità

Nessuna delle altre

Il cumulo di probabilità che un oggetto svolga una determinata funzione senza guasto nelle condizioni prescritte per un determinato periodo di tempo

La probabilità che un oggetto svolga una determinata funzione con guasto nelle condizioni prescritte per un determinato periodo di tempo

La probabilità che un oggetto non svolga una determinata funzione nelle condizioni prescritte per un determinato periodo di tempo

02. Cos'è l'affidabilità

La probabilità che un oggetto svolga una determinata funzione con guasto nelle condizioni prescritte per un determinato periodo di tempo

La probabilità che un oggetto non svolga una determinata funzione nelle condizioni prescritte per un determinato periodo di tempo

La probabilità che un oggetto svolga una determinata funzione senza guasto nelle condizioni prescritte per un determinato periodo di tempo

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Set Domande: AFFIDABILITA' E SICUREZZA DELLE MACCHINE

INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

Lezione 003

01. È importante dedicare la fase iniziale della progettazione a capire le esigenze del cliente e scomporle in elementi misurabili e correlabili alle caratteristiche del

prodotto.

Quale delle seguenti è una possibile sequenza schematica delle fasi di progettazione?

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INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

Lezione 004

01. Supponiamo di poter ripetere un esperimento relativo ad una grandezza Y per un numero di volte n grande a piacere, allora si otterranno n risultati: y1, y2,

….., yn

Se A è un sottoinsieme di Y, la probabilità che il risultato di un evento o esperimento cada all'interno di A vale:

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INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

02. La funzione di probabilità cumulata è definita come:

F(y) rappresenta:

Nessuna delle altre

la probabilità che una osservazione casuale di Y sia maggiore ad y, ed equivale all'area non sottesa dalla curva pdf

la probabilità che una osservazione casuale di Y sia maggiore ad y, ed equivale all'area sottesa dalla curva pdf

la probabilità che una osservazione casuale di Y sia inferiore ad y, ed equivale all'area sottesa dalla curva pdf

03. Assegnata una variabile continua Y le cui osservazioni y ricadono all'interno del dominio Ỹ, la pdf (densità di probabilità) è definita come:

f(y) rappresenta?

la probabilità che un valore casualmente estratto dalla popolazione cada all'interno dell’intervallo di dimensioni infinitesime dy, diviso dy stesso (cioè l’ampiezza

dell’intervallo considerato)

la probabilità che un valore estratto in maniera predefinita dalla popolazione cada all'interno dell'intervallo di dimensioni infinitesime dy, diviso dy stesso (cioè

l'ampiezza dell'intervallo considerato)

la probabilità che un valore casualmente estratto dalla popolazione cada all'interno dell'intervallo di dimensioni finite dy, diviso dy stesso (cioè l'ampiezza dell'intervallo

considerato)

la probabilità che un valore casualmente estratto dalla popolazione non cada all'interno dell'intervallo di dimensioni infinitesime dy, diviso dy stesso (cioè l'ampiezza

dell'intervallo considerato)

04. Dati due eventi A e B non mutuamente esclusivi, la loro probabilità combinata, vale a dire la probabilità che si verifichi l'uno oppure l'altro caso vale:

Prob (AB) = Prob (A)·Prob (B|A) = Prob (B)·Prob (A|B)

Prob(A+B ) = Prob(A ) + Prob(B )

Prob(A+B ) = Prob(A ) + Prob(B ) - Prob(AB )

Prob(AB) = 0 © 2016 Università Telematica eCampus - Data Stampa 06/03/2017 16:41:36 - 6/65

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INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

05. Il percentile p% della popolazione Y è definito come:

il valore argomentale (ossia il valore della variabile) "yp" la cui probabilità cumulata vale proprio p/50.

il valore argomentale (ossia il valore della variabile) "yp" la cui probabilità cumulata vale proprio p/100.

il valore argomentale (ossia il valore della variabile) "yp" la cui densità di probabilità vale proprio p/100.

il valore argomentale (ossia il valore della variabile) "yp" la cui densità di probabilità vale proprio p/50.

06. Dati due eventi A e B mutuamente esclusivi, la loro probabilità combinata, vale a dire la probabilità che si verifichi l'uno o l'altro caso vale?

Prob(AB) = 0

Prob (AB) = Prob (A)·Prob (B|A) = Prob (B)·Prob (A|B)

Prob(AB ) = Prob(A )·Prob(B )

Prob(A+B ) = Prob(A ) + Prob(B )

07. Due eventi A e B si dicono mutualmente esclusivi, se?

Prob (AB) = Prob (A)·Prob (B|A) = Prob (B)·Prob (A|B)

Prob(AB ) = Prob(A )·Prob(B )

Prob(A+B ) = Prob(A ) + Prob(B )

Prob(AB) = 0

08. Se due eventi A e B sono indipendenti, la loro probabilità combinata, vale a dire la probabilità che si verifichino contemporaneamente vale?

Prob(AB) = 0

Prob (AB) = Prob (A)·Prob (B|A) = Prob (B)·Prob (A|B)

Prob(A+B ) = Prob(A ) + Prob(B )

Prob(AB ) = Prob(A )·Prob(B )

09. Qunado si parla di variabile aleatoria o casuale?

Quando non è possibile preparare con certezza un esperimento

Quando è possibile determinare con certezza il risultato di un esperimento

Quando non è possibile determinare con certezza il risultato di un esperimento

Nessuna delle altre

10. Se due eventi A e B sono dipendenti, la loro probabilità combinata, vale?

Prob(A+B ) = Prob(A ) + Prob(B )

Prob (AB) = Prob (A)·Prob (B|A) = Prob (B)·Prob (A|B)

Prob(AB) = 0

Prob(AB ) = Prob(A )·Prob(B )

11. Scrivere la relazione della probabilità combinata di due eventi A e B:

mutuamente esclusivi

indipendenti

non mutuamente esclusivi © 2016 Università Telematica eCampus - Data Stampa 06/03/2017 16:41:36 - 7/65

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INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

Lezione 005

01. Se si tratta una variabile discreta Y con dominio Ỹ = {y1, y2,…} (tutti i possibili valori di y), come si definisce la funzione massa di probabilità?

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INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

02. Quale delle seguenti espressioni rappresenta la definizione di funzione di affidabilità R(y)?

Nessuna delle altre

03. La probabilità cumulata (che un'osservazione sia ≤ yk) è data da:

Nel caso di variabili discrete, la funzione densità di probabilità f(y) si trasforma in?

densità di probabilità p(yi)

massa di probabilità p(yi), ed è rappresentata da una curva continua

massa di probabilità p(yi), e non è più rappresentata da una curva continua ma da un istogramma

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Set Domande: AFFIDABILITA' E SICUREZZA DELLE MACCHINE

INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

04. Se si tratta una variabile discreta Y con dominio Ỹ = {y1, y2,…} (tutti i possibili valori di y), si definisce la funzione massa di probabilità:

Cosa rappresentano ni e N?

"ni" è il numero di osservazioni con risultati "yi" e N è il numero di osservazioni totali

"ni" è il numero di osservazioni totali e N è il numero di osservazioni con risultati "yi"

Nessuna delle altre

"ni" è il numero di osservazioni con risultati "N"

05. Sia la Frequenza definita come il numero di risultati "ni" che cadono all'interno dell'i-esima classe, come è definita la Densità dell'i-esima classe?

Nessuna delle altre

ni*(N*Δi)

(N*Δ)/ni

ni/(N*Δi)

06. L'istogramma può essere usato convenientemente anche per discretizzare variabili continue, in questo caso come si procede?

Conviene raddoppiare il dominio in k intervalli o classi

Nessuna delle altre

Conviene suddividere il dominio in k intervalli o classi mediante una formula semiempirica

Conviene trasformare la variabile continua una discreta in maniera arbitraria

07. Nel caso di variabili discrete la funzione densità di probabilità non è più rappresentata da una curva continua ma?

da una curva discontinua

da una curva a pendenza crescente in maniera monotona

da una curva crescente prima e decrescente poi

da un istogramma

08. Sia la Frequenza definita come il numero di risultati "ni" che cadono all'interno dell'i-esima classe, come è definita la Frequenza Relativa?

N/ni

ni*N

Nessuna delle altre

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INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

09. Quale delle seguenti è la formula empirica usata per suddividere il dominio in k intervalli o classi?

Nessuna delle altre

10. La funzione affidabilità R(y) è:

il complemento a 1 della F(y) e rappresenta la probabilità che Y assuma valori > y

il complemento a 1 della F(y) e rappresenta la probabilità che Y assuma valori <y

Nessuna delle altre

la F(y) e rappresenta la probabilità che Y assuma valori > y

11. L'affidabilità condizionata R(T0, Δ) risponde invece alla domanda: qual è la probabilità di poter compiere una missione di durata Δ dopo aver già consumato

una vita T0? La probabilità di sopravvivere all'istante T0+Δ quanto vale?

(la probabilità di sopravvivere fino a T0) · (la probabilità di sopravvivere durante Δ)

(la probabilità di sopravvivere fino a T0) · (la probabilità di sopravvivere durante T+Δ)

(la probabilità di sopravvivere fino a T0) / (la probabilità di sopravvivere durante Δ)

(la probabilità di sopravvivere fino a T0) + (la probabilità di sopravvivere durante Δ)

12. Dare alcune definizini di Affidabilità, dire come il concetto di affidabilità può essere riassunto e scrivere la relazione mostrando il grafico della funzione

affidabilità R(y).

13. Affidabilità condizionata. © 2016 Università Telematica eCampus - Data Stampa 06/03/2017 16:41:36 - 11/65

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INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

Lezione 006

01. Spesso, data una popolazione N di dati, si sceglie un campione statistico di n elementi per stimare la media e la varianza dell'intera popolazione. Si supponga

di studiare una variabile aleatoria Y di cui, tramite un campionamento o realizzazione campionaria, sono note n osservazioni: y1, y2, y3, …, yn; come si definisce

lo 'scarto quadratico medio campionario'? © 2016 Università Telematica eCampus - Data Stampa 06/03/2017 16:41:36 - 12/65

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Docente: Mancini Edoardo

02. Spesso, data una popolazione N di dati, si sceglie un campione statistico di n elementi per stimare la media e la varianza dell'intera popolazione. Si supponga

di studiare una variabile aleatoria Y di cui, tramite un campionamento o realizzazione campionaria, sono note n osservazioni: y1, y2, y3, …, yn; come si definisce

la 'varianza campionaria'?

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Docente: Mancini Edoardo

03. Spesso, data una popolazione N di dati, si sceglie un campione statistico di n elementi per stimare la media e la varianza dell'intera popolazione. Si supponga

di studiare una variabile aleatoria Y di cui, tramite un campionamento o realizzazione campionaria, sono note n osservazioni: y1, y2, y3, …, yn; come si definisce

la 'media campionaria'?

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Docente: Mancini Edoardo

04. Si definiscono indicatori di dispersione quegli indicatori che danno la dispersione dei dati attorno al valor medio. In particolare qual è l'espressione della

Varianza sia per variabile discreta che continua?

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Docente: Mancini Edoardo

05. Si supponga di studiare una variabile aleatoria Y di cui è nota una distribuzione, si definiscono come indicatori di tendenza quei valori che definiscono la

tendenza centrale delle distribuzione. In particolare qual è l'espressione del valore atteso sia per variabile discreta che continua?

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Docente: Mancini Edoardo

06. Si definiscono indicatori di dispersione quegli indicatori che danno la dispersione dei dati attorno al valor medio. In particolare qual è l'espressione della

Deviazione standard (scarto quadratico medio) e del Coeffic. di variazione CV?

Nessuna delle altre

07. Spesso, data una popolazione N di dati, si sceglie un campione statistico di n elementi per stimare la media e la varianza dell'intera popolazione. Si supponga

di studiare una variabile aleatoria Y di cui, tramite un campionamento o realizzazione campionaria, sono note n osservazioni: y1, y2, y3, ..., yn; cosa rappresentano

S e S^2?

Nessuna delle altre

S^2 e S sono rispettivamente, stime della moda σ^2 e della deviazione standard σ della popolazione.

S^2 e S sono rispettivamente, stime della mediana σ^2 e della deviazione standard σ della popolazione.

S^2 e S sono rispettivamente, stime della varianza σ^2 e della deviazione standard σ della popolazione.

08. Si supponga di studiare una variabile aleatoria Y di cui è nota una distribuzione, si definiscono come indicatori di tendenza quei valori che definiscono la

tendenza centrale delle distribuzione. In particolare cosa sono la moda e la mediana?

-la moda, come quel valore argomentale y che massimizza la funzione distribuzione di probabilità (per variabili discrete) o densità di probabilità (per variabili continue)

-la mediana, come quel valore argomentale y al percentile 50%

-la moda, come quel valore argomentale y che massimizza la funzione distribuzione di probabilità (per variabili discrete) o densità di probabilità (per variabili continue)

-la mediana, come quel valore argomentale y al percentile 90%

-la moda, come quel valore argomentale y che minimizza la funzione distribuzione di probabilità (per variabili discrete) o densità di probabilità (per variabili continue)

-la mediana, come quel valore argomentale y al percentile 50%

-la moda, come quel valore argomentale y che minimizza la funzione distribuzione di probabilità (per variabili discrete) o densità di probabilità (per variabili continue)

-la mediana, come quel valore argomentale y al percentile 90%

09. Come si definiscono gli indicatori di dispersione?

quegli indicatori che danno la correttezza dei ottenuti

quegli indicatori che danno la dispersione dei dati attorno al valor medio

Nessuna delle altre

quegli indicatori che danno la dispersione dei dati attorno alla mediana © 2016 Università Telematica eCampus - Data Stampa 06/03/2017 16:41:36 - 17/65

Set Domande: AFFIDABILITA' E SICUREZZA DELLE MACCHINE

INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Mancini Edoardo

Lezione 007

01. Il tasso di guasto ha dimensioni inverse al tempo, quindi può essere interpretato come:

indice del numero di guasti nell'unità di tempo, cioè come velocità di guasto

indice del numero di sopravvivenze nell'unità di tempo

indice del numero di sopravvivenze nell'unità di tempo, cioè come percentuale di guasto

come percentuale di guast