Statistica computazionale - Esame
A) Il livello di significatività per l'accettazione dell'ipotesi nulla B) La probabilità di ottenere risultati almeno altrettanto estremi di quelli osservati, dato che l'ipotesi nulla è vera C) Il parametro della popolazione da testare D) La misura della fiducia nell'ipotesi nulla
A) test t B) Test di Wilcoxon signed-rank C) Test U di Mann-Whitney D) Test di Kruskal-Wallis
A) Per testare le differenze tra le medie B) Per riassumere i dati categorici C) Per identificare gli outlier in un set di dati D) Esaminare la relazione tra le variabili
A) La forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili. B) La variabilità all'interno dei gruppi C) La tendenza centrale di un insieme di dati D) La diffusione dei dati
A) Per stimare l'intervallo all'interno del quale è probabile che ricada il parametro della popolazione B) Per determinare la probabilità che si verifichi un evento C) Prevedere i punti dati futuri D) Confronto tra due gruppi indipendenti
A) Campionamento casuale semplice B) Campionamento a grappolo C) Campionamento sistematico D) Campionamento di convenienza
A) La misura della correlazione tra due variabili B) Il livello di fiducia nell'ipotesi alternativa C) Il margine di errore della media del campione D) La probabilità di rifiutare l'ipotesi nulla quando è effettivamente vera
A) L'ipotesi che il ricercatore ritiene essere vera B) Un'affermazione che predice un risultato in un esperimento. C) L'ipotesi che viene testata utilizzando un test a una coda D) Un'affermazione che non esiste una differenza significativa tra le popolazioni specificate
A) Analisi di regressione. B) Analisi dei cluster. C) Analisi delle serie temporali. D) Analisi fattoriale.
A) La correlazione misura la forza di una relazione, mentre la causalità ne misura la direzione. B) La correlazione si riferisce a relazioni lineari, mentre la causalità si riferisce a relazioni non lineari. C) La correlazione viene utilizzata per i dati categoriali, mentre la causalità viene utilizzata per i dati continui. D) La correlazione indica una relazione tra le variabili, mentre la causalità implica che una variabile causa un cambiamento nell'altra.
A) Rilevamento degli outlier. B) Imputazione. C) Normalizzazione. D) Ingegneria delle funzioni.
A) Test chi-quadro B) ANOVA C) Test T D) Analisi di regressione
A) ERNIE B) Metodo "jackknife" di John Tukey C) Dispositivo di simulazione Monte Carlo D) Tabelle RAND Corporation
A) Associazione medica americana. B) Associazione internazionale per il calcolo statistico. C) Organizzazione mondiale della sanità. D) Società internazionale di linguistica.
A) Econometria. B) Solo nella scienza dei dati. C) Esclusivamente nella scienza dei dati sociali. D) Strettamente nel campo della linguistica computazionale.
A) Ottimizzazione B) Integrazione numerica C) Soluzioni analitiche esatte D) Generazione di campioni da una distribuzione di probabilità
A) Metodo Monte Carlo a catena di Markov B) Metodo Monte Carlo C) Metodo Bootstrap D) Stima per massima verosimiglianza
A) Per confrontare due campioni diversi B) Determinare la variabilità all'interno dei gruppi C) Affermare che la distribuzione campionaria della media campionaria si avvicina a una distribuzione normale all'aumentare della dimensione del campione D) Per calcolare l'intervallo di un set di dati
A) Regressione lineare. B) Regressione logistica. C) Regressione polinomiale. D) Regressione di cresta.
A) ANOVA. B) Analisi di regressione. C) Test chi-quadro. D) Test T.
A) Ottimizzazione B) Aggiornamento bayesiano C) Generazione di campioni da una distribuzione di probabilità D) Integrazione numerica
A) Reti neurali artificiali. B) Il metodo del jackknife. C) Stima della densità del kernel. D) Metodi di Monte Carlo basati su catene di Markov.
A) Evitare l'uso dei computer nell'analisi statistica. B) Sviluppare nuove teorie matematiche senza applicazioni pratiche. C) Concentrarsi esclusivamente su campioni di dimensioni ridotte. D) Trasformare i dati grezzi in conoscenza utilizzando metodi che richiedono un'elevata potenza di calcolo.
A) Fisica computazionale. B) Composizione di musica classica. C) Arte culinaria. D) Tecniche tradizionali di pittura.
A) Un campione casuale B) Una densità di probabilità C) Una funzione di verosimiglianza D) Una funzione di errore
A) Reti neurali artificiali B) Metodi di Monte Carlo a catena di Markov C) Simulazione del metodo di Monte Carlo D) Stima della densità del kernel
A) Carlo Lauro B) John Tukey C) RAND Corporation D) William Sealy Gosset |
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