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Questions and Answers
La probabilità di un evento può essere un valore negativo.
La probabilità di un evento può essere un valore negativo.
False (B)
Se due eventi A e B sono indipendenti allora P(A|B)=P(A) e P(B|A)=P(B).
Se due eventi A e B sono indipendenti allora P(A|B)=P(A) e P(B|A)=P(B).
True (A)
Il teorema di Bayes permette di calcolare la probabilità a posteriori di un evento.
Il teorema di Bayes permette di calcolare la probabilità a posteriori di un evento.
False (B)
La funzione di ripartizione F(x) di una variabile casuale discreta X indica la probabilità di osservare valori inferiori o uguali a un dato valore x.
La funzione di ripartizione F(x) di una variabile casuale discreta X indica la probabilità di osservare valori inferiori o uguali a un dato valore x.
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Nell’impostazione frequentista della probabilità, ogni prova viene ripetuta sempre con risultati diversi.
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L'indice $\lambda$ misura la concentrazione di un carattere.
L'indice $\lambda$ misura la concentrazione di un carattere.
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L'indice $\chi^2$ (chi quadrato) assume valori negativi quando le variabili sono discordanti.
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L'indice $\gamma$ (gamma) è sempre positivo quando i due caratteri sono dipendenti.
L'indice $\gamma$ (gamma) è sempre positivo quando i due caratteri sono dipendenti.
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Se una variabile X dipende perfettamente da Y, il rapporto di correlazione è uguale a 0.
Se una variabile X dipende perfettamente da Y, il rapporto di correlazione è uguale a 0.
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Il rapporto di concentrazione di Gini varia tra 0 e 2.
Il rapporto di concentrazione di Gini varia tra 0 e 2.
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L'indice $\chi^2$ dipende dalla numerosità del collettivo.
L'indice $\chi^2$ dipende dalla numerosità del collettivo.
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Il coefficiente di correlazione lineare è sempre pari a 1 se esiste dipendenza tra le variabili.
Il coefficiente di correlazione lineare è sempre pari a 1 se esiste dipendenza tra le variabili.
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L'evento $B\cap C$ è sempre contenuto in $C$.
L'evento $B\cap C$ è sempre contenuto in $C$.
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Flashcards
Eventi incompatibili
Eventi incompatibili
Due eventi A e B non possono verificarsi simultaneamente.
Probabilità di eventi
Probabilità di eventi
La probabilità di un evento non può essere negativa.
Variabile casuale discreta
Variabile casuale discreta
Una variabile che può assumere solo valori distinti e contabili.
Funzione di ripartizione
Funzione di ripartizione
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Probabilità condizionata
Probabilità condizionata
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Carattere equidistribuito
Carattere equidistribuito
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Massima concentrazione
Massima concentrazione
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Indice di Gini
Indice di Gini
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Area di concentrazione
Area di concentrazione
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Indice γ e indipendenza
Indice γ e indipendenza
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Correlazione perfetta
Correlazione perfetta
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Associazione spuria
Associazione spuria
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Probabilità
Probabilità
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Study Notes
Probabilità e Statistica
- Concentrazione: Maximum variability in a characteristic occurs when a single unit holds all the characteristic. (Item 17, 18, 19, and 20 are correct statements)
- Indice x²: Measures variability, but the statement is false. (Item 1)
- Indice x² e Indipendenza: The indice x² is negative if discordance prevails between two characteristics and is zero if the characteristics are independent. (Item 2 is false)
- Indice y: Is zero when two characteristics are independent. (Item 3)
- Dipendenza Perfetta: If one characteristic perfectly depends on another, the correlation ratio is 1. (Item 4)
- Rapporto di Correlazione: Always non-negative. (Item 5)
- Indipendenza Statistica: x² equals zero if variables are statistically independent. (Item 6)
- Indice Ax/y: Never negative. (Item 7)
- Indice tb: Always less than or equal to y. (Item 8)
- Correlazione Lineare: Perfect correlation (p = 1) exists when one variable is a linear function of the other. (Item 9)
- Covariazione: Incorrectly described as the ratio of concordance to discordance. (Item 10 and 11 are incorrect)
- Rapporto di Correlazione: Is a relative index.(Item 12)
- Fallible statement regarding x²: The index x² is not dependent on the size of the group/collective. (Item 13)
- Correlation Coefficient: If pxy=1, then ny/x=1. (Item 14)
- Spurious Association: A statistical association between logically independent variables. (Item 15)
- Positive Association: If y equals 1, variables are positively associated. (Item 16)
- Perfect Dependence: One characteristics perfectly depends on another if each value of one variable is associated with a unique value of the other. (Item17)
- Correlation and Independence: The correlation coefficient is not zero only when characteristics are independent. (Item 18 is false)
- Correlation Coefficient and Units: The correlation coefficient is affected by the units of measurement. (Item 19 is false)
- Perfect Interdependence: Cramér's V index equals 1 only in cases of perfect interdependence. (item 20 is false)
Probabilità (Chapter 8)
- Probability as a Primitive Concept: Probability is a primitive concept. (Item 1)
- Postulates: Probabilistic postulates aren't provable. (Item 2)
- Event Definition: An event is a possible outcome of a trial. (Item 3)
- Finite/Infinite Outcomes: A trial with infinite possible outcomes may have limited possible outcomes (coin toss). (Item 4, example)
- Event Composition: Events can be composed of sub-events. (Item 5)
- Basic Operations: Negation, intersection, and union of events (algebra of Boole). (Item 6)
- Sample Space: The sample space contains all possible elementary events. (Item 8).
- Impossible Event: The impossible event does not belong to the sample space. (Item 9)
- Incompatibility (Incorrect): Events A and B are not incompatible if their union is not the empty set. (Item 10)
- Probability Range: Probabilities cannot be negative. (Item 11)
- Union Probability (Incorrect): The given formula for the probability of the union of two events A and B is incorrect. (Item 12 and 13)
- Uniform Probability (Correct): in a fair dice throw, each elementary event has the same probability. (Item 14)
- Conditional Probability (Incorrect): The formula for conditional probability is incorrect. (Item 15)
- Independent Events: If A and B are independent, P(A|B) = P(A) and P(B|A)=P(B). (Item 16)
- Bayes Theorem (Incorrect): Bayes Theorem does not allow for the calculation of the a priori probability. (Item 17)
- A Priori/A Posteriori (Incorrect): The description of a priori and posteriori probability is flawed (Item 18)
- Frequentist Approach (Incorrect): The description of the frequentist approach to calculating probabilities is incorrect (Item 19)
- Subjectivist Approach (Incorrect): The subjectivist approach is not based on repeated sampling. (Item 20)
Variabili Casuali (Chapter 9)
- Discrete Variable: The number of daily purchases is a discrete random variable. (Item 1)
- Density Function (Incorrect): A discrete random variable does not have a density function. (Item 2)
- Cumulative Distribution Function: The cumulative distribution function (CDF) represents the probability of observing a value less than or equal to a given value. (Item 3)
- CDF Range: The CDF cannot take negative values. (Item 4)
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Description
Questo quiz esplora concetti avanzati di probabilità e statistica, come il teorema di Bayes, indici di correlazione e distribuzioni di probabilità. Scopri come questi strumenti possono essere utilizzati per analizzare dati e fare inferenze statistiche. Metti alla prova le tue conoscenze su eventi indipendenti e rapporti di concentrazione.
