Analisi multivariata - Esame
A) Analisi di più variabili contemporaneamente B) Analisi di due variabili C) Analisi delle sole variabili continue D) Analisi di una singola variabile
A) Test T B) Analisi delle componenti principali C) Test chi-quadro D) ANOVA
A) ANOVA B) Analisi di regressione C) Analisi dei cluster D) Analisi di correlazione
A) Determinare quali variabili discriminano tra due o più gruppi di persone. B) Per determinare i coefficienti di correlazione C) Per determinare le statistiche descrittive D) Per determinare gli outlier
A) Per mostrare i coefficienti di correlazione B) Per tracciare i punti di dati C) Per identificare gli outlier D) Per determinare il numero di fattori da mantenere nell'analisi fattoriale
A) Quando le variabili sono indipendenti B) Quando le variabili sono altamente correlate C) Quando si trattano solo dati categorici D) In presenza di valori anomali
A) Eseguire test di ipotesi B) Determinare la relazione tra due insiemi di variabili C) Per determinare gli outlier D) Per determinare i carichi dei fattori
A) Il numero di fattori da conservare B) La correlazione tra le variabili C) La deviazione standard delle variabili D) La significatività delle variabili
A) Test sulle differenze tra i gruppi B) Conduzione dell'analisi dei fattori C) Tracciare dati bivariati D) Raggruppare osservazioni simili in cluster
A) Per trovare gli outlier B) Per determinare le correlazioni C) Prevedere l'appartenenza al gruppo in base alle variabili predittive D) Per eseguire l'analisi dei cluster
A) Identificare i valori anomali nei dati B) Determinare le variabili che meglio predicono l'appartenenza al gruppo. C) Condurre l'analisi dei fattori D) Test di correlazione
A) La MANOVA viene utilizzata per l'analisi dei dati categoriali, mentre l'ANOVA per l'analisi dei dati continui. B) L'ANOVA è appropriata per campioni di piccole dimensioni, mentre la MANOVA per campioni di grandi dimensioni. C) L'ANOVA utilizza modelli a effetto misto, mentre la MANOVA utilizza modelli a effetto fisso. D) La MANOVA considera più variabili dipendenti contemporaneamente, mentre l'ANOVA si concentra su una singola variabile dipendente.
A) Per eseguire l'analisi di regressione B) Trovare la correlazione tra una variabile e se stessa C) Per verificare le ipotesi D) Esaminare le relazioni tra due gruppi di variabili
A) Comprendere le relazioni e le varianze tra più variabili. B) Per eseguire l'analisi dei fattori C) Per verificare la presenza di valori anomali D) Per determinare la dimensione del campione
A) Dissimilarità basate sul chi-quadrato. B) Dissimilarità euclidee. C) Dissimilarità di Mahalanobis. D) Dissimilarità di Manhattan.
A) Esplorazione di dati multivariati. B) Creazione di variabili sintetiche. C) Assegnazione di oggetti a gruppi. D) Individuazione di relazioni lineari tra le variabili.
A) Regressione B) Interpolazione C) Estrapolazione D) Imputazione
A) Distribuzione T al quadrato di Hotelling B) Distribuzione normale multivariata C) Distribuzione di Wishart D) Distribuzione inversa di Wishart
A) Karl Pearson B) C.R. Rao C) Anderson D) R.A. Fisher
A) Statistica descrittiva B) Regressione lineare semplice C) Analisi univariate D) Riduzione della dimensionalità
A) SPSS B) DataPandit C) MiniTab D) JMP
A) Distribuzione normale multivariata B) Distribuzione di Wishart C) Distribuzione T-quadrato di Hotelling D) Distribuzione inversa di Wishart
A) JMP B) MiniTab C) SciPy D) SPSS
A) Inferenza predittiva B) Inferenza frequentista C) Inferenza descrittiva D) Inferenza bayesiana
A) JMP B) SPSS C) R D) MiniTab
A) Statistica descrittiva B) Clustering (analisi a cluster) C) Regressione lineare semplice D) Analisi univariata
A) MiniTab B) SPSS C) SAS D) JMP
A) SPSS B) MATLAB C) JMP D) MiniTab
A) Distribuzione normale multivariata B) Distribuzione inversa di Wishart C) Distribuzione di Wishart D) Distribuzione t di Student multivariata
A) JMP B) MiniTab C) SPSS D) Eviews
A) NCSS B) MiniTab C) SPSS D) JMP
A) SPSS B) MiniTab C) Stata D) JMP
A) STATISTICA B) MiniTab C) SPSS D) JMP
A) SPSS B) MiniTab C) SIMCA D) JMP |
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