Domande d'esame VERIFICATO
Domande Esame
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Testo dell'esame:
- Distribuzione dei voti in primo anno di Data Science: costruire funzione di distribuzione cumulativa e grafico relativo.
- Medianaggio letti disponibili in ospedali.
- Calcolo indice Gini per distribuzione data.
- Interpretazione indice di asimmetria Pearson γ = 1.3.
- Covarianza tra v e w dati cov(x,y) = 1.25.
- Probabilità P(A∪B) con P(A), P(B) e P(A∩B).
- Calcolo media e varianza totale per gruppi di pazienti in un'esperienza clinica.
- Definizione e calcolo intervallo di confidenza del valore medio.
- Interpretazione R² in un modello di regressione.
- Definizione test ANOVA.
- Analisi dipendenza tra tipologia diploma e numero es
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- Distribuzione dei voti in primo anno di laurea in Scienze del Data Science: costruire la funzione di distribuzione cumulativa relativa e il grafico.
- Calcolo della mediana per il numero di letti liberi in sette ospedali.
- Determinare l'indice di Gini per una distribuzione specifica e commentarlo.
- Interpretazione dell'indice di asimmetria Pearson γ=1.3.
- Calcolo della covarianza cov(v,w) dato cov(x,y).
- Calcolo della probabilità P(A∪B) con le date date delle probabilità condizionate.
- Calcolo della media e varianza totale per gruppi di pazienti in un'esperienza clinica.
- Determinazione della varianza del campionamento della media.
- Costruzione dell'intervallo di confidenza per la media ponderata con livello di fiducia del 97%.
- Interpretazione e definizione del coefficiente R2 in un modello di regressione.
- Definizione del test ANOVA.
- Analisi della dipendenza tra due variabili in una tabella contingenza.
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20 carte di ripasso sul programma ufficiale dell'insegnamento. Prova le prime:
Che cos'è uno stimatore e qual è la differenza tra stimatore e stima? Gira la carta
Uno stimatore è una statistica, cioè una funzione del campione casuale, usata per approssimare un parametro incognito della popolazione. Lo stimatore è una variabile aleatoria, mentre la stima è il valore numerico che assume una volta osservati i dati.
Definisci la correttezza (o non distorsione) di uno stimatore e la distorsione. Gira la carta
Uno stimatore T di θ è corretto se E[T] = θ per ogni valore del parametro. La distorsione è b(T) = E[T] − θ, e uno stimatore è corretto quando la distorsione è nulla. La correttezza non garantisce, da sola, una buona precisione dello stimatore.
Definisci l'errore quadratico medio di uno stimatore e mostra la sua decomposizione in varianza e distorsione. Gira la carta
L'errore quadratico medio è MSE(T) = E[(T − θ)²]. Vale la decomposizione MSE(T) = Var(T) + b(T)², che combina precisione e distorsione in un unico indicatore. Per stimatori corretti l'errore quadratico medio coincide con la varianza.
Carte generate con l'intelligenza artificiale dal programma dell'insegnamento: possono contenere errori.
Di cosa parla l'insegnamento
FOUNDATIONS OF PROBABILITY AND STATISTICS · 1° anno · 6 CFU · STAT-01/A
Il corso si propone di introdurre i concetti e i metodi di statistica descrittiva, calcolo delle probabilità ed inferenza statistica (stima puntuale ed intervallare, test) sia dal punto di vista teorico che applicativo attraverso l’utilizzo di software (R). Al termine del corso lo studente sarà in grado di: Comprendere…