Statistica per economia e impresa

Domande di statistica

1. DETERMINARE Z (NELLA STIMA PER INTERVALLO) CORRISPONDENTE AD UN LIVELLO DI CONFIDENZA DELL' 89%:

a) 1.232

b) 1.963

c) 1.64

d) 0.892

2. COME POSSO RIDURRE L'AMPIEZZA DELL'INTERVALLO, E QUINDI DELL'ERRORE:

a) Aumentando la numerosità campionaria e la variabilità

b) Aumentando il livello di confidenza

c) Diminuendo la numerosità

d) Aumentando la numerosità campionaria

3. LA FUNZIONE NORMALE È DEFINITA PER VALORI DI X COMPRESI TRA:

a) Meno infinito e più infinito

b) Zero e uno

c) Zero e più infinito

d) Meno infinito e zero

4. LA MEDIA CAMPIONARIA È:

a) Una costante

b) Un campione

c) Una variabile casuale

d) Una incognita

5. L'ERRORE DI SECONDO TIPO CONSISTE IN:

a) Rifiutare l'ipotesi nulla quando questa è vera

b) Rifiutare l'ipotesi nulla quando questa è falsa

c) Accettare l'ipotesi nulla quando questa è falsa

d) Accettare l'ipotesi nulla quando questa è vera

6. R È UN LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE

OBJECT ORIENTED, OVVERO:

È un linguaggio oggettivo e corretto

Gli oggetti orientano i risultati del programma e possono essere utilizzati nel linguaggio

Tutte le operazioni vengono svolte su e tramite oggetti e a loro volta ne generano altri.

Nello scrivere i programmi si devono usare degli oggetti figurativi disponibili sulla piattaforma di R2

IL SECONDO QUARTILE CORRISPONDE A:

1. La Moda
2. La Mediana
3. Il valore massimo
4. Dipende dai dati

IL PRIMO QUARTILE LASCIA ALLA SUA SINISTRA IL:

1. 30 25%
2. 12 50%

IL PRIMO QUARTILE LASCIA ALLA SUA SINISTRA IL:

1. 30 10%
2. 3 75%

SE LO SQM DELLA POPOLAZIONE È 4 E IL CAMPIONE È DI N=64, QUANTO È LO SQM DELLA MEDIA CAMPIONARIA:

1. 41
2. 0.5
3. 0.0625

LA DENSITÀ DI FREQUENZA SI CALCOLA COME RAPPORTO TRA:

1. Ampiezza della classe e frequenza
2. Frequenza e ampiezza della classe
3. Frequenza assoluta e frequenza relativa
4. Ampiezza della classe e numerosità totale

LA MEDIA È ESPRESSA ATTRAVERSO:

1. Dalla semisomma di due valori

Dipende dalla tipologia del carattere² Un insieme di valori³ Un solo valore⁴ SE IL CARATTERE è PER CLASSI:⁴ La mediana non può calcolarsi¹ Si deve applicare una formula particolare per trovare il valore all'interno della classe² È pari all'estremo inferiore dell'intervallo³ Corrisponde alla densità⁴ SE SU UNA DISTRIBUZIONE HO CALCOLATO UNA MEDIA PARI A 7 E AUMENTO DI 2 TUTTI I VALORI OSSERVATI, LA NUOVA MEDIA SARÀ PARI A:⁵ 71 142 23 9⁴ L'INDICE DEL CHI2 È UGUALE A ZERO SE:⁶ Se almeno una frequenza osservata è uguale a quella teorica¹ Se tutte le frequenze osservate sono uguali a quelle teoriche² Se al massimo una frequenza osservata è uguale a quella teorica³ Se tutte le frequenze osservate sono diverse da quelle teoriche⁴ SE L'INDICE DI CRAMER = 0, SIGNIFICA CHE SI HA:⁷ Massima dipendenza¹ Che tutti i valori sono nulli² Indipendenza³ Che Y dipende da X⁴ NEL CASO DI CARATTERI X E Y DISCONCORDANTI, LACOVARIANZA È: 8 Negativa1 Nulla2 Positiva3 Dipende dalle osservazioni4 I RESIDUI SI DEVONO DISTRIBUIRE RISPETTO ALLEX: 9 In maniera sistematica1 In modo casuale2 In modo crescente3 In modo decrescente4 SE LE CONDIZIONATE SONO UGUALI, 0 ALLORA: 1 Sono uguali anche alla marginale2 La marginale è sempre diversa3 Dipende dal fenomeno4 Sono uguali alla distribuzione doppia1 LA NORMALE STANDARDIZZATA HA ANDAMENTO: 11 Costante2 Inverso3 Campanulare4 Crescente1 LE INFORMAZIONI ORIENTATE ALL'ANALISI: 1 Implicano un utilizzo ai fini di policy2 Contengono informazioni strettamente statistiche3 Contengono solo documenti prodotti dall'Istat4 Hanno come finalità quella di presentare i dati1 I DATI SECONDARI: 31 Sono dati sperimentali2 Rappresentano una fonte di dati1 I DATI SECONDARI: 33 Sono un sottoinsieme dei dati primari4 Riguardano le informazioni dei competitors della propria azienda1 I BIG DATA SONO DATI4 GENERATI1 Da indagini2 Da uso di strumenti digitali3 DaIstituti di ricerca⁴ Casualmente¹ LA STATISTICA UFFICIALE SI STA ORIENTANDO⁵¹ Verso il maggiore uso di Big Data² Verso il solo uso di Big Data³ Al non uso dei Big Data⁴ Verso la riduzione dell'uso di Big Data¹ LE UNITÀ SUL QUALE VIENE CONDOTTA UNA RILEVAZIONE SI⁶ DENOMINANO¹ Attributi² Caratteri³ Unità⁴ Unità statistiche¹ PER UN MIGLIORE E VELOCE SFRUTTAMENTO DEI BIG DATA È⁷ NECESSARIO CREARE¹ Reti di imprese² Reti internet³ Reti di calcolatori⁴ Infrastrutture aziendali¹ LA QUALITÀ DEI BIG DATA È MOLTO INFLUENZATA DALLE⁸¹ Rilevazioni² Tecnologie utilizzate³ Tecniche di campionamento⁴ Costi¹ FIGURA CHE PERMETTE DI ELABORARE E MIGLIORARE LO⁹ SFRUTTAMENTO DEI BIG DATA¹ Data scientist² Data mining³ Ricercatore⁴ Scientist² STRUMENTO GRATUITO CHE PERMETTE DI TROVARE LA FREQUENZA DI⁰ UN'ESPRESSIONE O PAROLA SUL WEB¹ R Studio² R³ Google Trends⁴ Hadoop² GOOGLE ANALYTICS PERMETTE ALL'AZIENDA DI MONITORARE¹¹ La performance web² I prezzi³ I

costi4 il profitto2

GOOGLE ANALYTICS PERMETTE2 DI1

1. Integrare solo applicativi Google
2. Integrarsi con altri applicativi
3. Integrare solo applicativi open source
4. nessuna integrazione

DETERMINARE Z (NELLA STIMA PER INTERVALLO) CORRISPONDENTE AD3 UN LIVELLO DI CONFIDENZA DELL' 89%:

1. 1.232
2. 1.963
3. 1.64
4. 0.892

R È UN LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE OBJECT ORIENTED, OVVERO:

1. E' un linguaggio oggettivo e corretto
2. Gli oggetti orientano i risultati del programma e possono essere utilizzati nel linguaggio
3. Tutte le operazioni vengono svolte su e tramite oggetti e a loro volta ne generano altri.Nello scrivere i programmi si devono usare degli oggetti figurativi disponibili sulla
4. piattaforma di R

SE DOPO AVER INVIATO IL COMANDO APPARE IL SIMBOLO +, SIGNIFICA:

1. Che il risultato del comando è positivo
2. Che si deve fare la somma tra numeri
3. Che manca il pacchetto
4. Che il comando è incompleto

IL SECONDO QUARTILE CORRISPONDE6 A:

1. La Moda
2. La Mediana
3. Il valore massimo

IL SECONDO QUARTILE CORRISPONDE A: 4

IL COMANDO LS() PERMETTE DI: 2 Richiamare l'ultimo (last) comando

PER CALCOLARE LA MEDIA SUL VETTORE DI DATI X SI DEVE DARE IL COMANDO: 1 mean(x)

IN UNA TABELLA DOPPIA, TABLE[,1] FORNISCE: 1 La tabella di Y condizionata da X

IN UNA TABELLA DOPPIA, TABLE[1,] FORNISCE: 1 La tabella di Y condizionata da X

IL CAMPIONE È DEFINITO COME: 3 Un sottoinsieme della popolazione

QUANDO SI CALCOLA LA DENSITÀ DI FREQUENZA IMPLICITAMENTE SI FA L'IPOTESI DI: 2 Concentrazione

SONO DEFINITE MEDIE DI POSIZIONE,

QUELLE MEDIE CHE SI RIFERISCONO:

1. Alla particolare posizione occupata da una osservazione
2. Alla modalità che sta al centro
3. Al calcolo di una formula sulle osservazioni
4. All'individuazione del valore più elevato

I VALORI STANDARDIZZATI:

1. Hanno stessa unità di misura del fenomeno
2. Hanno unità di misura pari al quadrato del fenomeno
3. Hanno unità di misura pari alla radice quadrata del fenomeno
4. Non hanno unità di misura

SE LA DISTRIBUZIONE A HA SIGMA = 3 E LA DISTRIBUZIONE B UN SIGMA = 7, ALLORA

1. La distribuzione B è più variabile
2. La distribuzione A è più variabile
3. Non posso saperlo, se non conosco le medie
4. Dipende dall'unità di misura

SE LA RETTA PASSA PERFETTAMENTE PER I PUNTI OSSERVATI, R2 SARÀ PARI A:

1. Zero
2. Positivo
3. Uno
4. Negativo

SE LA RETTA DI REGRESSIONE È UNA RETTA PARALLELA ALL'ASSE DELLE X, ALLORA:

1. R2=1
2. R2=0
3. R2 è positivo
4. Dipende dai dati

SE I MIEI PUNTI...

HANNO UN ANDAMENTO PERFETTAMENTE PARABOLICO, R2SARÀ:8 Uno1 Zero2 Positivo3 Negativo4 SE A=(2,3,4) E B=(4,5,6), LA LORO INTERSEZIONEÈ:9 Vuota1 (2,3,4,5,6)2 43 (2,3,5,6)4 SE A=(2,3,4) E B=(4,5,6), LA LORO UNIONE1 È:0 Vuota1 (2,3,4,5,6)2 43 (2,3,4,4,5,6)4 NELLA DEFINIZIONE SOGGETIVISTA LA PROBABILITÀ È DATA DA:11 Il rapporto tra casi favorevoli e casi totali1 Un valore soggettivo2 La frequenza relativa, all'aumentare del numero delle prove3 Dipende dall'esperimento4 SE A E B SONO INDIPENDENTI, ALLORA:12 P(A!B)=P(A)1 Hanno probabilità nulla2 P(A)=P(B)3 P(A!B)=P(B)4 UNA VARIABILE CASUALE DISCRETA1 PUÒ:3 Assumere qualsiasi valore in un intervallo fissato1 Assumere un insieme numerabile di risultati2 Assumere un valore compreso tra zero e uno3 Assumere solo valori positivi4 IL CALCOLO DELLA MEDIA DI UNA VARIABILE CONTINUA AVVIENE TRAMITE:14 Sommatoria1 Semisomma2 Integrale3 Dipende dai dati4 UNA VARIABILE CASUALE1

CONTINUAPUÒ:5 Assumere qualsiasi valore in un intervallo fissato

1 Assumere un insieme numerabile di risultati

2 Assumere un valore compreso tra zero e uno

3 Assumere solo valori positivi

4 SE N=3=K, IL COEFFICIENTE BINOMIALE1 È:6 Uno

Zero

Tre

Due

41 NEL CASO DI DIPENDENZA PERFETTA, LA CONCOSCENZA DELLA7 MODALITÀ DI X MI DEFINISCE:1 La distribuzione condizionata

La distribuzione marginale

Con certezza la modalità assunta dalla Y

Dipende dalle modalità della Y

1 SE X HA MEDIA = 3 E SIGMA = 2, ALLORA IL VALORE STANDARDIZZATO DI8 X=1 È:1