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Statistica computazionale
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) Il livello di significatività per l'accettazione dell'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) La misura della fiducia nell'ipotesi nulla
  • 2. Quale dei seguenti è un test statistico parametrico?
A) Test di Wilcoxon signed-rank
B) Test di Kruskal-Wallis
C) Test U di Mann-Whitney
D) test t
  • 3. Qual è lo scopo dell'analisi di regressione in statistica?
A) Per testare le differenze tra le medie
B) Per identificare gli outlier in un set di dati
C) Per riassumere i dati categorici
D) Esaminare la relazione tra le variabili
  • 4. Cosa misura il coefficiente di correlazione?
A) La diffusione dei dati
B) La tendenza centrale di un insieme di dati
C) La forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili.
D) La variabilità all'interno dei gruppi
  • 5. Qual è lo scopo di un intervallo di confidenza in statistica?
A) Prevedere i punti dati futuri
B) Per determinare la probabilità che si verifichi un evento
C) Confronto tra due gruppi indipendenti
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 casuale semplice
B) Campionamento a grappolo
C) Campionamento di convenienza
D) Campionamento sistematico
  • 7. Nei test di ipotesi statistica, che cos'è l'ipotesi nulla?
A) L'ipotesi che il ricercatore ritiene essere vera
B) Un'affermazione che non esiste una differenza significativa tra le popolazioni specificate
C) Un'affermazione che predice un risultato in un esperimento.
D) L'ipotesi che viene testata utilizzando un test a una coda
  • 8. Qual è la differenza tra correlazione e causalità?
A) La correlazione misura la forza di una relazione, mentre la causalità ne misura la direzione.
B) La correlazione si riferisce a relazioni lineari, mentre la causalità si riferisce a relazioni non lineari.
C) La correlazione viene utilizzata per i dati categoriali, mentre la causalità viene utilizzata per i dati continui.
D) La correlazione indica una relazione tra le variabili, mentre la causalità implica che una variabile causa un cambiamento nell'altra.
  • 9. 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) Affermare che la distribuzione campionaria della media campionaria si avvicina a una distribuzione normale all'aumentare della dimensione del campione
D) Per calcolare l'intervallo di un set di dati
  • 10. Qual è il livello di significatività nei test di ipotesi?
A) Il livello di fiducia nell'ipotesi alternativa
B) La probabilità di rifiutare l'ipotesi nulla quando è effettivamente vera
C) Il margine di errore della media del campione
D) La misura della correlazione tra due variabili
  • 11. Quale test statistico deve essere utilizzato per confrontare le medie di più di due gruppi indipendenti?
A) Test T
B) ANOVA
C) Test chi-quadro
D) Analisi di regressione
  • 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 dei cluster.
C) Analisi delle serie temporali.
D) Analisi fattoriale.
  • 13. Quale tecnica di regressione si utilizza quando la variabile dipendente è binaria?
A) Regressione di cresta.
B) Regressione polinomiale.
C) Regressione lineare.
D) Regressione logistica.
  • 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) ANOVA.
D) Test T.
  • 15. Quale tecnica statistica viene utilizzata per gestire i valori mancanti in un set di dati?
A) Imputazione.
B) Normalizzazione.
C) Rilevamento degli outlier.
D) Ingegneria delle funzioni.
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