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