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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) La misura della fiducia nell'ipotesi nulla D) Il parametro della popolazione da testare
A) Test di Wilcoxon signed-rank B) Test U di Mann-Whitney C) Test di Kruskal-Wallis D) test t
A) Per identificare gli outlier in un set di dati B) Per riassumere i dati categorici C) Per testare le differenze tra le medie D) Esaminare la relazione tra le variabili
A) La tendenza centrale di un insieme di dati B) La forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili. C) La variabilità all'interno dei gruppi D) La diffusione dei dati
A) Prevedere i punti dati futuri B) Confronto tra due gruppi indipendenti C) Per determinare la probabilità che si verifichi un evento D) Per stimare l'intervallo all'interno del quale è probabile che ricada il parametro della popolazione
A) Campionamento sistematico B) Campionamento casuale semplice C) Campionamento a grappolo D) Campionamento di convenienza
A) Il margine di errore della media del campione B) Il livello di fiducia nell'ipotesi alternativa C) La misura della correlazione tra due variabili D) La probabilità di rifiutare l'ipotesi nulla quando è effettivamente vera
A) Un'affermazione che predice un risultato in un esperimento. B) Un'affermazione che non esiste una differenza significativa tra le popolazioni specificate C) L'ipotesi che il ricercatore ritiene essere vera D) L'ipotesi che viene testata utilizzando un test a una coda
A) Analisi fattoriale. B) Analisi dei cluster. C) Analisi di regressione. D) Analisi delle serie temporali.
A) La correlazione indica una relazione tra le variabili, mentre la causalità implica che una variabile causa un cambiamento nell'altra. B) La correlazione misura la forza di una relazione, mentre la causalità ne misura la direzione. C) La correlazione si riferisce a relazioni lineari, mentre la causalità si riferisce a relazioni non lineari. D) La correlazione viene utilizzata per i dati categoriali, mentre la causalità viene utilizzata per i dati continui.
A) Regressione lineare. B) Regressione polinomiale. C) Regressione logistica. D) Regressione di cresta.
A) Analisi di regressione. B) Test chi-quadro. C) Test T. D) ANOVA.
A) Normalizzazione. B) Imputazione. C) Rilevamento degli outlier. D) Ingegneria delle funzioni.
A) Per calcolare l'intervallo di un set di dati B) Determinare la variabilità all'interno dei gruppi C) Per confrontare due campioni diversi D) Affermare che la distribuzione campionaria della media campionaria si avvicina a una distribuzione normale all'aumentare della dimensione del campione
A) Test chi-quadro B) ANOVA C) Analisi di regressione D) Test T |