| TEST di autovalutazione |
| TEST di autovalutazione |
| 1 | Per calcolare la media sul vettore di dati x si deve dare il comando: | ||
| A) | Mean(x) | ||
| B) | Mean(x) | ||
| C) | Media(x) | ||
| D) | Media(x) | ||
| 2 | Per avere un insieme di statistiche descrittive sui dati x si usa: | ||
| A) | Summary(x) | ||
| B) | Descriptive(x) | ||
| C) | Summary(x) | ||
| D) | Desk(x) | ||
| 3 | Per estrarre una variabile da una matrice di dati (o data-frame) si usa il simbolo: | ||
| A) | % | ||
| B) | $ | ||
| C) | & | ||
| D) | £ | ||
| 4 | Il comando table(x) mi fornisce: | ||
| A) | La tabella di frequenze assolute | ||
| B) | La tabella di frequenze relative | ||
| C) | Il grafico a barre | ||
| D) | Un insieme di statistiche descrittive | ||
| 5 | Per costuire un grafico a torta sulla tabella si usa: | ||
| A) | X | ||
| B) | Round(x) | ||
| C) | Square(x) | ||
| D) | Pie(x) | ||
| 6 | In una tabella doppia, table[ ,1] fornisce: | ||
| A) | La tabella di Y condizionatada X1 | ||
| B) | La tabella di X condizionata a Y1 | ||
| C) | La marginale di X | ||
| D) | La marginale di Y | ||
| 7 | In una tabella doppia, table[1 , ] fornisce: | ||
| A) | La tabella di Y condizionatada X1 | ||
| B) | La tabella di X condizionata a Y1 | ||
| C) | La marginale di X | ||
| D) | La marginale di Y | ||
| 8 | La correlazione tra x e y si calcola con: | ||
| A) | Corr(x,y) | ||
| B) | Corr(x,y) | ||
| C) | Cor(x,y) | ||
| D) | Cor(x,y) | ||
| 9 | Se voglio stimare la retta di regressione di Y rispetto a X, devo scrivere: | ||
| A) | Regr(y,x) | ||
| B) | Y=a+bx | ||
| C) | Cor(x,y) | ||
| D) | Lm(y~x) | ||
| 10 | Per vedere l'output e alcune statistiche della regressione, salvata nell'oggetto pippo, devo scrivere: | ||
| A) | Summary(pippo) | ||
| B) | Output(pippo) | ||
| C) | Regr(pippo) | ||
| D) | Stat.regr(pippo) | ||