statistica 3

Dati i valori di n=1 e p=0.25 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare 5 numeri casuali estratti dalla relativa funzione di probabilità di una v.c. Bernoulliana discreta?. n <- 1; p <- 0.25; rbinom(x=0,size=1,prob=0.25). n <- 1; p <- 0.25; pbinom(x=0,size=1,prob=0.25). n <- 1; p <- 0.25; dbinom(x=0,size=1,prob=0.25). n <- 1; p <- 0.25; rbinom(5,size=1,prob=0.25).

Quante prove prende in considerazione la distribuzione di probabilità bernoulliana?. cinque. dieci. una. due.

Dati i valori di n=1 e p=0.25 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare il valore atteso, la varianza e la deviazione standard di una v.c. Bernoulliana discreta?. n <- 1; p <- 0.25; val_at<-p; val_at; var<- p*(1-p);var; dev_std<-sqrt(p*(1));dev_std. n <- 1; p <- 0.25; val_at<-p; val_at; var<- p*(p);var; dev_std<-sqrt(p*(1-p));dev_std. n <- 1; p <- 0.25; val_at<-p; val_at; var<- p*(1-p);var; dev_std<-sqrt(p*(1-p));dev_std. n <- 1; p <- 0.25; val_at<-p; val_at; var<- p*(1);var; dev_std<-sqrt(p*(1-p));dev_std.

Dati i valori di n=1 e p=0.25 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare il quantile di una v.c. Bernoulliana discreta?. n <- 1; p <- 0.25; qbinom(p=0.5,size=1,prob=0.25). n <- 10; p <- 0.25; dbinom(x=0,size=1,prob=0.25). n <- 1; p <- 0.25; qbinom(size=1,prob=0.25). n <- 1; p <- 0.25; rbinom(x=0,size=1, p=1.5).

Dati i valori di n=1 e p=0.25 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare la relativa funzione di ripartizione di una v.c. Bernoulliana discreta?. n <- 1; p <- 0.25; rbinom(x=0,size=1). n <- 10; p <- 0.25; dbinom(x=0,size=1,prob=0.25). n <- 1; p <- 0.25; qbinom(x=0 ,prob=0.25). n <- 1; p <- 0.25; pbinom(q=1,size=1,prob=0.25).

Dati i valori di n=1 e p=0.25 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare la relativa funzione di probabilità di una v.c. Bernoulliana discreta?. n <- 1; p <- 0.25; dbinom(x=0,size=1,prob=0.25). n <- 1; p <- 0.25; pbinom(x=0,size=1,prob=0.25). n <- 1; p <- 0.25; rbinom(x=0,size=1,prob=0.25). n <- 1; p <- 0.25; qbinom(x=0,size=1,prob=0.25).

Data la v.c. bernoulliana con n=1 e p=0,23 quali sono le linee di codice di R per calcolare il valore atteso, la varianza, la deviazione standard, il coefficiente di variazione, l’indice di asimmetria, l’indice di curtosi e relativo scostamento?. n<-1;p<-0.23; val_att<-p;val_att; var<-p*(1-p);var;dstd<-sqrt(var);dstd;Ias<-(1-2*p);Ias; Icurt<-(1-6*p-6*p^2)/(var);Icurt; scost<-abs(i_cur)-3; scost. n<-1;p<-0.23; val_att<-p;val_att; var<-p*(1-p);var;dstd<-sqrt(var);dstd; Ias<-(1-2*p)/sqrt(var);Ias;Icurt<-(1-6*p-6*p^2);Icurt; scost<-abs(i_cur)-3; scost. n<-1;p<-0.23; val_att<-p;val_att; var<-p*(1-p);var;dstd<-sqrt(var);dstd;Ias<-(1-2*p)/sqrt(var);Ias;Icurt<-(1-6*p+6*p^2)/(var);Icurt; scost<-abs(i_cur)-3; scost. n<-1;p<-0.23; val_att<-p;val_att; var<-p*(1+p);var;dstd<-sqrt(var);dstd;Ias<-(1-2*p)/sqrt(var);Ias;Icurt<-(1-6*p-6*p^2)/(var);Icurt; scost<-abs(i_cur)-3; scost.

Con quale notazione si esprime l’indice di asimmetria e di curtosi della v.c. discreta Bernoulliana?. IAS(X)=(1+2p)/RDQ[p(1-p)] ; ICUR(X)=(1-6p-6p2)/p(1-p). IAS(X)=(1+2p)/RDQ[p(1-p)] ; ICUR(X)=(1-6p-6p2)/p(1+p). IAS(X)=(1-2p)/RDQ[p(1-p)] ; ICUR(X)=(1-6p+6p2)/p(1-p). IAS(X)=(1*2p)/RDQ[p(1-p)] ; ICUR(X)=(1+6p-6p2)/p(1+p).

Quale è la notazione in simboli e la relativa formula della distribuzione di probabilità della v.c. discreta Bernoulliana?. X-Ber(1,p); P(X=x)=px (1-p)x per x=0 e 1. XBer; P(X=x)=p (1-p)1-x per x=0 e 1. X~Ber(1,p); P(X=x)=px (1-p)1-x per x=0 e 1. X+Ber(1,p); P(X=0)=p ; P(X=1)=p+1.

Dato un numero di prove n=1 e una probabilità p=0,25 quale è il valore della deviazione standard? Quale v.c. modella il fenomeno statistico?. 0,433 Bernoulliana. 0,356 Normale. 0,356 Binomiale. 0,356 Bernoulliana.

Dati i valori di n=1 e p=0.15 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare l’indice di asimmetria, di curtosi e relativo scostamento di una v.c. Bernoulliana discreta?. n <- 1; p <- 0.1; i_cur<-(1-6*p^2)/var;i_cur;scost<-abs(i_cur)-3;scost. n <- 1; p <- 0.1; i_cur<-(1-6*p+6*p^2)/var;i_cur;scost<-abs(i_cur)-3;scost. n <- 1; p <- 0.1; i_cur<-(p-6*p^2)/var;i_cur;scost<-abs(i_cur)-3;scost. n <- 1; p <- 0.1; i_cur<-(1-6*p-6*p)/var;i_cur;scost<-abs(i_cur)-3;scost.

Dati i valori di n=14 e p=0.25 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare la relativa funzione di probabilità di una v.c. Binomiale discreta per x=0?. n <- 14; p <- 0.25; rbinom(x=0,size=14,prob=0.25). n <- 14; p <- 0.25; pbinom(x=0,size=14,prob=0.25). n <- 14; p <- 0.25; dbinom(x=0,size=14,prob=0.25). n <- 14; p <- 0.25; qbinom(x=0,size=14,prob=0.25).

Dati i valori di n=14 e p=0.25 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare il valore atteso, la varianza e la deviazione standard di una v.c. Binomiale discreta?. n <- 1; p <- 0.25; val_at<-n; val_at; var<- n*p*(1-p);var; dev_std<-sqrt(n*p*(1-p));dev_std. n <- 1; p <- 0.25; val_at<-n*p; val_at; var<- n*p;var; dev_std<-sqrt(n*p*(1-p));dev_std. n <- 1; p <- 0.25; val_at<-n*p; val_at; var<- n*p*(1-p);var; dev_std<-sqrt(n*p*(1-p));dev_std. n<- 1; p <- 0.25; val_at<-n*p; val_at; var<- n*p*(1-p);var; dev_std<-sqrt(n*p);dev_std.

Dati i valori di n=14 e p=0.25 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare la probabilità che x sia al massimo pari a 4 di una v.c. Binomiale discreta?. n <- 14; p <- 0.25; rbinom(4,n,p). n <- 14; p <- 0.25; qbinom(4,n,p). n <- 14; p <- 0.25; dbinom(4,n,p). n <- 14; p <- 0.25; pbinom(4,n,p).

Dati i valori di n=14 e p=0.25 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare la probabilità che x sia almeno pari a 3 di una v.c. Binomiale discreta?. n <- 14; p <- 0.25; 1-pbinom(n, p). n <- 14; p <- 0.25; 1-pbinom(3,p). n <- 14; p <- 0.25; 1-pbinom(3, n, p). n <- 14; p <- 0.25; 1-pbinom(3, n).

Data la v.c. binomiale X con n=10 e p=0,15 qual'è la probabilità che almeno due prove abbiano successo P(X>2)?. 0,256. 0,156. 0,1798. 0,856.

Data la v.c. binomiale X con varianza pari a 28 e p=0,26 quante sono le prove indipendenti n (arrotondato)?. 146. 196. 206. 186.

Dato un numero prove n=15 e una probabilità p=0,19 quale è il valore della P(X<3)?. 0,3243. 0,7353. 0,5853. 0,6854.

Dati i valori di n=11, p=0,031 quale è il valore di P(X>2)?. 0,0102. 0,004. 0,001. 0,002.

Dati i valori di n=14 e p=0.25 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare sette numeri casuali estratti da una v.c. Binomiale discreta?. n <- 14; p <- 0.25; rbinom(7,n). n <- 14; p <- 0.25; rbinom(7,p). n <- 14; p <- 0.25; rbinom(n,p). n <- 14; p <- 0.25; rbinom(7,n,p).

Dati i valori di n=14 e p=0.10 quali linee di codice di R si utilizzano per calcolare l’indice di asimmetria, di curtosi e relativo scostamento di una v.c. Binomiale discreta?. n <- 14; p <- 0.1; i_as <- (1-2*p)/sqrt(1-p); i_as; i_cur<-(1-6*p-6*p^2)/(n*p*(1-p));i_cur; scost<-abs(i_cur)-3; scost. n <- 14; p <- 0.1; i_as <- (1-2*p)/sqrt(n*p*); i_as; i_cur<-(1-6*p-6*p^2)/(n*p*(1-p));i_cur; scost<-abs(i_cur)-3; scost. n <- 14; p <- 0.1; i_as <- (1-2*p)/sqrt(n*p*(1-p)); i_as; i_cur<-(1-6*p-6*p^2)/(n*p*(1-p));i_cur; scost<-abs(i_cur)-3; scost. n <- 14; p <- 0.1; i_as <- (1-2*p)/ n*p*(1-p); i_as; i_cur<-(1-6*p-6*p^2)/(n*p*(1-p));i_cur; scost<-abs(i_cur)-3; scost.

Dai i valori di n=2100 e p=0,00012 quale è la distribuzione di probabilità più adatta?. poissoniana. ipergeometrica. bernoulliana. uniforme discreta.

In una poissoniana il valore di lambda è uguale a 12: Quale è la P(X=0)?. 6.144212e-05. 6.144212e-06. 4.144212e-06. 5.144212e-06.

Dato lambda=3,3 quali sono le linee di codice di R per calcolare la p(X<3); la p(X>2) e la p(2<X<3). n<-1000;p<-0,0033;val_att<- λ;var<-λ; dev_std<-sqrt(λ);Ias<-1+sqrt(λ);Icur<-1/ λ. n<-1000;p<-0,0033;val_att<- λ;var<-λ-1; dev_std<-sqrt(λ);Ias<-1-sqrt(λ);Icur<-1/ λ. n<-1000;p<-0,0033;λ<-n*p;val_att<-λ;var<-λ;dev_std<-sqrt(λ);Ias<-1/sqrt(λ);Icur<-1/ λ. n<-1000;p<-0,0033;val_att<- λ;var<-λ+1; dev_std<-sqrt(λ);Ias<-1/sqrt(λ);Icur<-1/ λ.

Dati i valori di n=1000 e p=0,0033 quali sono le linee di codice di R per calcolare il valore atteso della v.c. poissoniana discreta. n<-1000;p<-0.0033; λ <-n*p; λ. n<-1000;p<-0.0033; λ <-n^2*p; λ. n<-1000;p<-0.0033; λ <-n; λ. n<-1000;p<-0.0033; λ <-p; λ.

Dato λ=3,3 quali sono le linee di codice di R per calcolare la varianza e la deviazione standard della v.c. poissoniana discreta. n<-1000;p<-0,0033;λ<-n*p;val_att<-λ;var<-λ; dev_std<-λ;dev_std. n<-1000;p<-0,0033;λ<-n*p;val_att<-λ;var<-λ; dev_std<-sqrt(λ);dev_std. n<-1000;p<-0,0033;λ<-p;val_att<-λ;var<-λ; dev_std<-sqrt(λ);dev_std. n<-1000;p<-0,0033;λ<-n;val_att<-λ;var<-λ; dev_std<-sqrt(λ);dev_std.

Con quale formula si calcola la funzione di probabilità di una poissoniana?. P(X=x)=λx /x! *e. P(X=x)=λx /x! *e-λ. P(X=x)=λ /x! *e-λ. P(X=x)=λ /x *e-λ.

Data una v.c. poissoniana con λ=4 quale sono i valori degli indici di asimmetria e di curtosi; quale tipo di asimmetria si configura e quale curva di curtosi si determina e perché?. I(as)=1/√4=0,5; I(curt)=1/4=0,25; asimmetria negativa=>0,5>0; platicurtica =>Sco=0,25-3=-2,75. I(as)=1/√4=0,5; I(curt)=1/4=0,25; asimmetria negativa=>0,5>0; platicurtica =>Sco=0,25-3=-2,75. I(as)=1/√4=0,5; I(curt)=1/4=0,25; asimmetria positiva=>0,5>0; platicurtica =>Sco=0,25-3=-2,75. I(as)=√4=0,5; I(as)=1/4=0,25; asimmetria positiva =>0,5>0; platicurtica =>Sco= 0,25-3=-2,75.

Dato λ =3,3 quali sono le linee di codice di R per calcolare l’indice di asimmetria, di curtosi e relativo scostamento in valore assoluto. n<-1000;p<-0.0033; λ <-n*p;i_as<-1/sqrt(λ); i_as ;i_cur<-2/λ; i_cur;scost<-abs(i_cur)-3;scost. n<-1000;p<-0.0033; λ <-n*p;i_as<-1/ λ; i_as ;i_cur<-1/λ; i_cur;scost<-abs(i_cur)-3;scost. n<-1000;p<-0.0033; λ <-n*p;i_as<-1/sqrt(λ); i_as ;i_cur<-1/λ; i_cur;scost<-abs(i_cur)-3;scost. n<-1000;p<-0.0033; λ <-n*p;i_as<-1/sqrt(λ); i_as ;i_cur<-1/λ; i_cur;scost<-abs(i_cur);scost.

Dato λ =3,3 quali sono le linee di codice di R per calcolare la probabilità che λ <3 e λ >3,5. La<-3.3; prob1<-ppois(3,La); prob1; prob2<-(3.5,La);prob2. La<-3.3; prob1<-ppois(3,La); prob1; prob2<-1-ppois(La);prob2. La<-3.3; prob1<-ppois(3,La); prob1; prob2<-1-ppois(3.5,La);prob2. La<-3.3; prob1<-ppois(3); prob1; prob2<-1-ppois(3.5,La);prob2.