Statistica computazionale

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) 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) Il livello di significatività per l'accettazione dell'ipotesi nulla

2. Quale dei seguenti è un test statistico parametrico?

A) Test U di Mann-Whitney
B) Test di Kruskal-Wallis
C) Test di Wilcoxon signed-rank
D) test t

3. Qual è lo scopo dell'analisi di regressione in statistica?

A) Per riassumere i dati categorici
B) Per testare le differenze tra le medie
C) Esaminare la relazione tra le variabili
D) Per identificare gli outlier in un set di dati

4. Cosa misura il coefficiente di correlazione?

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

5. Qual è lo scopo di un intervallo di confidenza in statistica?

A) Per determinare la probabilità che si verifichi un evento
B) Confronto tra due gruppi indipendenti
C) Prevedere i punti dati futuri
D) Per stimare l'intervallo all'interno del quale è probabile che ricada il parametro della popolazione

6. Quale tipo di tecnica di campionamento prevede la selezione casuale di soggetti da una popolazione?

A) Campionamento a grappolo
B) Campionamento casuale semplice
C) Campionamento di convenienza
D) Campionamento sistematico

7. Nei test di ipotesi statistica, che cos'è l'ipotesi nulla?

A) L'ipotesi che viene testata utilizzando un test a una coda
B) Un'affermazione che predice un risultato in un esperimento.
C) L'ipotesi che il ricercatore ritiene essere vera
D) Un'affermazione che non esiste una differenza significativa tra le popolazioni specificate

8. Qual è la differenza tra correlazione e causalità?

A) La correlazione si riferisce a relazioni lineari, mentre la causalità si riferisce a relazioni non lineari.
B) La correlazione viene utilizzata per i dati categoriali, mentre la causalità viene utilizzata per i dati continui.
C) La correlazione indica una relazione tra le variabili, mentre la causalità implica che una variabile causa un cambiamento nell'altra.
D) La correlazione misura la forza di una relazione, mentre la causalità ne misura la direzione.

9. Qual è lo scopo del Teorema del limite centrale in statistica?

A) Per calcolare l'intervallo di un set di dati
B) Per confrontare due campioni diversi
C) Affermare che la distribuzione campionaria della media campionaria si avvicina a una distribuzione normale all'aumentare della dimensione del campione
D) Determinare la variabilità all'interno dei gruppi

10. Qual è il livello di significatività nei test di ipotesi?

A) La misura della correlazione tra due variabili
B) La probabilità di rifiutare l'ipotesi nulla quando è effettivamente vera
C) Il margine di errore della media del campione
D) Il livello di fiducia nell'ipotesi alternativa

11. Quale test statistico deve essere utilizzato per confrontare le medie di più di due gruppi indipendenti?

A) ANOVA
B) Test chi-quadro
C) Analisi di regressione
D) Test T

12. Quale tecnica statistica viene utilizzata per prevedere il valore di una variabile dipendente in base a una o più variabili indipendenti?

A) Analisi di regressione.
B) Analisi fattoriale.
C) Analisi delle serie temporali.
D) Analisi dei cluster.

13. Quale tecnica di regressione si utilizza quando la variabile dipendente è binaria?

A) Regressione logistica.
B) Regressione polinomiale.
C) Regressione lineare.
D) Regressione di cresta.

14. Quale test statistico viene utilizzato per determinare se esiste un'associazione significativa tra due variabili categoriali?

A) Analisi di regressione.
B) Test chi-quadro.
C) Test T.
D) ANOVA.

15. Quale tecnica statistica viene utilizzata per gestire i valori mancanti in un set di dati?

A) Ingegneria delle funzioni.
B) Rilevamento degli outlier.
C) Imputazione.
D) Normalizzazione.

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