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Statistica computazionale - Esame
Con il contributo di: Quinto
  • 1. La statistica computazionale è una branca della statistica che si concentra sui metodi e sulle tecniche di analisi dei dati utilizzando strumenti e algoritmi computazionali. Comporta lo sviluppo e l'applicazione di modelli statistici, simulazioni e algoritmi per analizzare e interpretare insiemi di dati complessi. La statistica computazionale svolge un ruolo cruciale in vari campi come l'apprendimento automatico, la scienza dei dati, la bioinformatica e l'analisi delle immagini, fornendo a ricercatori e analisti gli strumenti necessari per estrarre informazioni significative da insiemi di dati grandi e complessi. Combinando la teoria statistica con le tecniche informatiche, la statistica computazionale consente ai professionisti di analizzare i dati in modo efficiente e accurato, di esplorare modelli e tendenze e di prendere decisioni informate sulla base dell'inferenza statistica e della modellazione predittiva.

    Che cos'è il valore p nei test d'ipotesi?
A) La misura della fiducia nell'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) Il livello di significatività per l'accettazione dell'ipotesi nulla
  • 2. Quale dei seguenti è un test statistico parametrico?
A) Test di Kruskal-Wallis
B) Test U di Mann-Whitney
C) Test di Wilcoxon signed-rank
D) test t
  • 3. Qual è lo scopo dell'analisi di regressione in statistica?
A) Per identificare gli outlier in un set di dati
B) Per riassumere i dati categorici
C) Esaminare la relazione tra le variabili
D) Per testare le differenze tra le medie
  • 4. Cosa misura il coefficiente di correlazione?
A) La forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili.
B) La tendenza centrale di un insieme di dati
C) La variabilità all'interno dei gruppi
D) La diffusione dei dati
  • 5. Qual è lo scopo di un intervallo di confidenza in statistica?
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
  • 6. Quale tipo di tecnica di campionamento prevede la selezione casuale di soggetti da una popolazione?
A) Campionamento di convenienza
B) Campionamento sistematico
C) Campionamento a grappolo
D) Campionamento casuale semplice
  • 7. Qual è il livello di significatività nei test di ipotesi?
A) Il livello di fiducia nell'ipotesi alternativa
B) Il margine di errore della media del campione
C) La probabilità di rifiutare l'ipotesi nulla quando è effettivamente vera
D) La misura della correlazione tra due variabili
  • 8. Nei test di ipotesi statistica, che cos'è l'ipotesi nulla?
A) Un'affermazione che predice un risultato in un esperimento.
B) L'ipotesi che viene testata utilizzando un test a una coda
C) Un'affermazione che non esiste una differenza significativa tra le popolazioni specificate
D) L'ipotesi che il ricercatore ritiene essere vera
  • 9. Quale tecnica statistica viene utilizzata per prevedere il valore di una variabile dipendente in base a una o più variabili indipendenti?
A) Analisi delle serie temporali.
B) Analisi fattoriale.
C) Analisi di regressione.
D) Analisi dei cluster.
  • 10. Qual è la differenza tra correlazione e causalità?
A) La correlazione viene utilizzata per i dati categoriali, mentre la causalità viene utilizzata per i dati continui.
B) La correlazione si riferisce a relazioni lineari, mentre la causalità si riferisce a relazioni non lineari.
C) La correlazione misura la forza di una relazione, mentre la causalità ne misura la direzione.
D) La correlazione indica una relazione tra le variabili, mentre la causalità implica che una variabile causa un cambiamento nell'altra.
  • 11. Quale tecnica statistica viene utilizzata per gestire i valori mancanti in un set di dati?
A) Rilevamento degli outlier.
B) Ingegneria delle funzioni.
C) Normalizzazione.
D) Imputazione.
  • 12. Quale test statistico deve essere utilizzato per confrontare le medie di più di due gruppi indipendenti?
A) Test chi-quadro
B) Test T
C) ANOVA
D) Analisi di regressione
  • 13. Qual è uno dei dispositivi più noti che generano numeri casuali per determinare i vincitori della lotteria?
A) ERNIE
B) Tabelle RAND Corporation
C) Dispositivo di simulazione Monte Carlo
D) Metodo "jackknife" di John Tukey
  • 14. Quale associazione è dedicata al calcolo statistico?
A) Società internazionale di linguistica.
B) Associazione medica americana.
C) Associazione internazionale per il calcolo statistico.
D) Organizzazione mondiale della sanità.
  • 15. In quali ambiti può essere applicata la statistica computazionale?
A) Solo nella scienza dei dati.
B) Econometria.
C) Esclusivamente nella scienza dei dati sociali.
D) Strettamente nel campo della linguistica computazionale.
  • 16. Quale delle seguenti opzioni NON rappresenta un'applicazione tipica dei metodi di Monte Carlo?
A) Soluzioni analitiche esatte
B) Integrazione numerica
C) Ottimizzazione
D) Generazione di campioni da una distribuzione di probabilità
  • 17. Quale metodo si basa sulla massimizzazione di una funzione di verosimiglianza?
A) Metodo Monte Carlo
B) Stima per massima verosimiglianza
C) Metodo Monte Carlo a catena di Markov
D) Metodo Bootstrap
  • 18. Qual è lo scopo del Teorema del limite centrale in statistica?
A) Per confrontare due campioni diversi
B) Determinare la variabilità all'interno dei gruppi
C) Per calcolare l'intervallo di un set di dati
D) Affermare che la distribuzione campionaria della media campionaria si avvicina a una distribuzione normale all'aumentare della dimensione del campione
  • 19. Quale tecnica di regressione si utilizza quando la variabile dipendente è binaria?
A) Regressione polinomiale.
B) Regressione lineare.
C) Regressione di cresta.
D) Regressione logistica.
  • 20. Quale test statistico viene utilizzato per determinare se esiste un'associazione significativa tra due variabili categoriali?
A) Test T.
B) Test chi-quadro.
C) Analisi di regressione.
D) ANOVA.
  • 21. In quali delle seguenti categorie di problemi i metodi Monte Carlo non vengono generalmente utilizzati?
A) Ottimizzazione
B) Generazione di campioni da una distribuzione di probabilità
C) Integrazione numerica
D) Aggiornamento bayesiano
  • 22. Quale metodo John Tukey sviluppò nel 1958?
A) Metodi di Monte Carlo basati su catene di Markov.
B) Stima della densità del kernel.
C) Il metodo del jackknife.
D) Reti neurali artificiali.
  • 23. Qual è uno degli obiettivi principali della statistica computazionale?
A) Trasformare i dati grezzi in conoscenza utilizzando metodi che richiedono un'elevata potenza di calcolo.
B) Evitare l'uso dei computer nell'analisi statistica.
C) Sviluppare nuove teorie matematiche senza applicazioni pratiche.
D) Concentrarsi esclusivamente su campioni di dimensioni ridotte.
  • 24. Qual è un'area di applicazione comune per la statistica computazionale?
A) Composizione di musica classica.
B) Tecniche tradizionali di pittura.
C) Fisica computazionale.
D) Arte culinaria.
  • 25. Cosa viene massimizzata nella stima di massima verosimiglianza per adattare i dati osservati a un modello statistico?
A) Una funzione di verosimiglianza
B) Un campione casuale
C) Una densità di probabilità
D) Una funzione di errore
  • 26. Quale metodo utilizzò William Sealy Gosset che portò alla scoperta della distribuzione t di Student?
A) Reti neurali artificiali
B) Stima della densità del kernel
C) Simulazione del metodo di Monte Carlo
D) Metodi di Monte Carlo a catena di Markov
  • 27. Chi ha proposto una distinzione tra 'calcolo statistico' e 'statistica computazionale'?
A) William Sealy Gosset
B) John Tukey
C) Carlo Lauro
D) RAND Corporation
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