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