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) La misura della fiducia nell'ipotesi nulla D) Il parametro della popolazione da testare
A) Test U di Mann-Whitney B) Test di Wilcoxon signed-rank C) Test di Kruskal-Wallis D) test t
A) Per identificare gli outlier in un set di dati B) Esaminare la relazione tra le variabili C) Per riassumere i dati categorici D) Per testare le differenze tra le medie
A) La diffusione dei dati B) La variabilità all'interno dei gruppi C) La forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili. D) La tendenza centrale di un insieme di dati
A) Confronto tra due gruppi indipendenti B) Prevedere i punti dati futuri C) Per stimare l'intervallo all'interno del quale è probabile che ricada il parametro della popolazione D) Per determinare la probabilità che si verifichi un evento
A) Campionamento sistematico B) Campionamento a grappolo C) Campionamento di convenienza D) Campionamento casuale semplice
A) Il livello di fiducia nell'ipotesi alternativa B) Il margine di errore della media del campione C) La misura della correlazione tra due variabili D) La probabilità di rifiutare l'ipotesi nulla quando è effettivamente vera
A) L'ipotesi che viene testata utilizzando un test a una coda B) L'ipotesi che il ricercatore ritiene essere vera 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 dei cluster. B) Analisi delle serie temporali. C) Analisi di regressione. D) Analisi fattoriale.
A) La correlazione viene utilizzata per i dati categoriali, mentre la causalità viene utilizzata per i dati continui. B) La correlazione misura la forza di una relazione, mentre la causalità ne misura la direzione. C) La correlazione si riferisce a relazioni lineari, mentre la causalità si riferisce a relazioni non lineari. D) La correlazione indica una relazione tra le variabili, mentre la causalità implica che una variabile causa un cambiamento nell'altra.
A) Regressione logistica. B) Regressione lineare. C) Regressione di cresta. D) Regressione polinomiale.
A) Test T. B) Analisi di regressione. C) Test chi-quadro. D) ANOVA.
A) Imputazione. B) Normalizzazione. C) Ingegneria delle funzioni. D) Rilevamento degli outlier.
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) Determinare la variabilità all'interno dei gruppi D) Per calcolare l'intervallo di un set di dati
A) Analisi di regressione B) ANOVA C) Test T D) Test chi-quadro
A) RAND Corporation B) William Sealy Gosset C) Carlo Lauro D) John Tukey
A) Trasformare i dati grezzi in conoscenza utilizzando metodi che richiedono un'elevata potenza di calcolo. B) Concentrarsi esclusivamente su campioni di dimensioni ridotte. C) Sviluppare nuove teorie matematiche senza applicazioni pratiche. D) Evitare l'uso dei computer nell'analisi statistica.
A) Stima della densità del kernel B) Metodi di Monte Carlo a catena di Markov C) Simulazione del metodo di Monte Carlo D) Reti neurali artificiali
A) Tabelle RAND Corporation B) Metodo "jackknife" di John Tukey C) Dispositivo di simulazione Monte Carlo D) ERNIE
A) Metodi di Monte Carlo basati su catene di Markov. B) Stima della densità del kernel. C) Reti neurali artificiali. D) Il metodo del jackknife.
A) Integrazione numerica B) Ottimizzazione C) Generazione di campioni da una distribuzione di probabilità D) Aggiornamento bayesiano
A) Una densità di probabilità B) Un campione casuale C) Una funzione di errore D) Una funzione di verosimiglianza
A) Metodo Monte Carlo B) Stima per massima verosimiglianza C) Metodo Monte Carlo a catena di Markov D) Metodo Bootstrap
A) Ottimizzazione B) Integrazione numerica C) Soluzioni analitiche esatte D) Generazione di campioni da una distribuzione di probabilità
A) Econometria. B) Solo nella scienza dei dati. C) Strettamente nel campo della linguistica computazionale. D) Esclusivamente nella scienza dei dati sociali.
A) Organizzazione mondiale della sanità. B) Associazione medica americana. C) Società internazionale di linguistica. D) Associazione internazionale per il calcolo statistico.
A) Tecniche tradizionali di pittura. B) Fisica computazionale. C) Arte culinaria. D) Composizione di musica classica. |