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