A) La probabilità di ottenere risultati almeno altrettanto estremi di quelli osservati, dato che l'ipotesi nulla è vera B) La misura della fiducia nell'ipotesi nulla C) Il parametro della popolazione da testare D) Il livello di significatività per l'accettazione dell'ipotesi nulla
A) Test di Kruskal-Wallis B) Test U di Mann-Whitney C) test t D) Test di Wilcoxon signed-rank
A) Per testare le differenze tra le medie B) Per identificare gli outlier in un set di dati C) Esaminare la relazione tra le variabili D) Per riassumere i dati categorici
A) La variabilità all'interno dei gruppi B) La forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili. C) La diffusione dei dati 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) La probabilità di rifiutare l'ipotesi nulla quando è effettivamente vera C) La misura della correlazione tra due variabili D) Il margine di errore della media del campione
A) Un'affermazione che predice un risultato in un esperimento. B) Un'affermazione che non esiste una differenza significativa tra le popolazioni specificate C) L'ipotesi che viene testata utilizzando un test a una coda D) L'ipotesi che il ricercatore ritiene essere vera
A) Analisi delle serie temporali. B) Analisi fattoriale. C) Analisi di regressione. D) Analisi dei cluster.
A) La correlazione indica una relazione tra le variabili, mentre la causalità implica che una variabile causa un cambiamento nell'altra. B) La correlazione viene utilizzata per i dati categoriali, mentre la causalità viene utilizzata per i dati continui. C) La correlazione misura la forza di una relazione, mentre la causalità ne misura la direzione. D) La correlazione si riferisce a relazioni lineari, mentre la causalità si riferisce a relazioni non lineari.
A) Imputazione. B) Normalizzazione. C) Ingegneria delle funzioni. D) Rilevamento degli outlier.
A) Test T B) ANOVA C) Analisi di regressione D) Test chi-quadro
A) Dispositivo di simulazione Monte Carlo B) Tabelle RAND Corporation C) ERNIE D) Metodo "jackknife" di John Tukey
A) Associazione internazionale per il calcolo statistico. B) Società internazionale di linguistica. C) Organizzazione mondiale della sanità. D) Associazione medica americana.
A) Econometria. B) Esclusivamente nella scienza dei dati sociali. C) Strettamente nel campo della linguistica computazionale. D) Solo nella scienza dei dati.
A) Soluzioni analitiche esatte B) Generazione di campioni da una distribuzione di probabilità C) Ottimizzazione D) Integrazione numerica
A) Metodo Bootstrap B) Metodo Monte Carlo a catena di Markov C) Stima per massima verosimiglianza D) Metodo Monte Carlo
A) Affermare che la distribuzione campionaria della media campionaria si avvicina a una distribuzione normale all'aumentare della dimensione del campione B) Per calcolare l'intervallo di un set di dati C) Per confrontare due campioni diversi D) Determinare la variabilità all'interno dei gruppi
A) Regressione di cresta. B) Regressione logistica. C) Regressione polinomiale. D) Regressione lineare.
A) Test T. B) Analisi di regressione. C) Test chi-quadro. D) ANOVA.
A) Ottimizzazione B) Aggiornamento bayesiano C) Generazione di campioni da una distribuzione di probabilità D) Integrazione numerica
A) Metodi di Monte Carlo basati su catene di Markov. B) Il metodo del jackknife. C) Stima della densità del kernel. D) Reti neurali artificiali.
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.
A) Tecniche tradizionali di pittura. B) Fisica computazionale. C) Composizione di musica classica. D) Arte culinaria.
A) Un campione casuale B) Una funzione di errore C) Una funzione di verosimiglianza D) Una densità di probabilità
A) Reti neurali artificiali B) Simulazione del metodo di Monte Carlo C) Stima della densità del kernel D) Metodi di Monte Carlo a catena di Markov
A) Carlo Lauro B) William Sealy Gosset C) John Tukey D) RAND Corporation |