domande risposta multipla

Statistica - Appello 2 2015/16 [16A7]
⓪
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧
⑨
Matricola:
⓪
①
②
③
④
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⓪
①
②
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⑥
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⑧
⑨
Istruzioni: riempire completamente le bolle con le
cifre del numero di matricola (una cifra per colonna);
nella parte soo del foglio, riempire completamente
le bolle con le risposte alle domande a scelta multipla. Per riempire, usare penna o matita nera, colorando tuo l’interno e cercando di non uscire dal bordo.
Non sono ammesse correzioni, dato che il foglio verrà
analizzato da un computer.
Cognome: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Nome: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Firma: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Segnare le risposte delle domande a scelta multipla
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
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Statistica - Appello 2 2015/16
[16A7]-p1/2
Domande a scelta multipla
(1) Supponiamo che ogni volta che Mario entra in cucina abbia una probabilità pari a 1/100 di incontrare il suo
coinquilino Gianni. Supponiamo inoltre che Gianni entri in cucina 50 volte (si considerino questi eventi come
indipendenti), qual è la probabilità di aver incontrato Gianni almeno una volta?




(a) 1 − (50/100)50 ≈ 1

(e) 1 − (1/50) · (99/100) = 0.802
(b) 1 − 1/10050 = 1 − 10−100
(c) 1 − (99/100)50 ≈ 0.394993933
(d) 50/100 = 1/2.
(2) In quale delle seguenti figure è l’area scura si identifica con 2ϕ(1) − 1?




(a) B

(e) A
(b) D
(c) Nessuna delle aree scure ha valore pari a 2ϕ(1) − 1.
(d) C
(3) Si considerino due variabili normali indipendenti X ∼ N (2, 4) e Y ∼ N (−3, 9). ale delle seguenti
affermazioni è vera


(a) E(( X − Y )2 ) = 1.



(c) E(( X − Y )2 ) = 14.
(b) X − Y non ha legge normale.
(d) E(( X − Y )2 ) = 38.
(e) E(( X − Y )2 ) = 30.
(4) ale dei seguenti campioni di dati bidimensionali, in base allo scaerplot, è un buon candidato in vista di una
regressione lineare?
Statistica - Appello 2 2015/16

(a) (A)




(b) (D)
[16A7]-p2/2
(c) (B)
(d) Nessuno di questi.
(e) (C)
n
(5) Si
√consideri una successione { Xi }i∈N di variabili i.i.d. di Poisson di parametro 1. anto vale limn→∞ P(∑i=1 Xi ≤
n + n )?



(a) 0.


(d) circa 0.1486552539.
(b) circa 0.8413447461.
(c) 1.
(e) 1/2.
Statistica - Appello 2 2015/16 [3A33]
⓪
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧
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Matricola:
⓪
①
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⓪
①
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③
④
⑤
⑥
⑦
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⑨
Istruzioni: riempire completamente le bolle con le
cifre del numero di matricola (una cifra per colonna);
nella parte soo del foglio, riempire completamente
le bolle con le risposte alle domande a scelta multipla. Per riempire, usare penna o matita nera, colorando tuo l’interno e cercando di non uscire dal bordo.
Non sono ammesse correzioni, dato che il foglio verrà
analizzato da un computer.
Cognome: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Nome: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Firma: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Segnare le risposte delle domande a scelta multipla
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
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Statistica - Appello 2 2015/16
[3A33]-p1/2
Domande a scelta multipla
(1) In quale delle seguenti figure è l’area scura si identifica con 2ϕ(1) − 1?

(a) D




(b) C
(c) Nessuna delle aree scure ha valore pari a 2ϕ(1) − 1.
(d) B
(e) A
n
(2) Si
√consideri una successione { Xi }i∈N di variabili i.i.d. di Poisson di parametro 1. anto vale limn→∞ P(∑i=1 Xi ≤
n + n )?



(a) 1.


(d) circa 0.1486552539.
(b) 1/2.
(c) circa 0.8413447461.
(e) 0.
(3) ale dei seguenti campioni di dati bidimensionali, in base allo scaerplot, è un buon candidato in vista di una
regressione lineare?



(a) (A)
(b) (C)
(c) (B)
Statistica - Appello 2 2015/16

(d) (D)

(e) Nessuno di questi.
[3A33]-p2/2
(4) Si considerino due variabili normali indipendenti X ∼ N (2, 4) e Y ∼ N (−3, 9). ale delle seguenti
affermazioni è vera


(a) E(( X − Y )2 ) = 1.



(c) E(( X − Y )2 ) = 30.
(b) E(( X − Y )2 ) = 38.
(d) X − Y non ha legge normale.
(e) E(( X − Y )2 ) = 14.
(5) Supponiamo che ogni volta che Mario entra in cucina abbia una probabilità pari a 1/100 di incontrare il suo
coinquilino Gianni. Supponiamo inoltre che Gianni entri in cucina 50 volte (si considerino questi eventi come
indipendenti), qual è la probabilità di aver incontrato Gianni almeno una volta?


(a) 1 − (1/50) · (99/100) = 0.802



(c) 1 − (99/100)50 ≈ 0.394993933
(b) 1 − 1/10050 = 1 − 10−100
(d) 1 − (50/100)50 ≈ 1
(e) 50/100 = 1/2.
Statistica - Appello 2 2015/16 [E7Hx]
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①
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Matricola:
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⑨
Istruzioni: riempire completamente le bolle con le
cifre del numero di matricola (una cifra per colonna);
nella parte soo del foglio, riempire completamente
le bolle con le risposte alle domande a scelta multipla. Per riempire, usare penna o matita nera, colorando tuo l’interno e cercando di non uscire dal bordo.
Non sono ammesse correzioni, dato che il foglio verrà
analizzato da un computer.
Cognome: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Nome: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Firma: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Segnare le risposte delle domande a scelta multipla
(1)
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Statistica - Appello 2 2015/16
[E7Hx]-p1/2
Domande a scelta multipla
n
(1) Si
√consideri una successione { Xi }i∈N di variabili i.i.d. di Poisson di parametro 1. anto vale limn→∞ P(∑i=1 Xi ≤
n + n )?


(a) 1.



(c) circa 0.1486552539.
(b) circa 0.8413447461.
(d) 1/2.
(e) 0.
(2) Si considerino due variabili normali indipendenti X ∼ N (2, 4) e Y ∼ N (−3, 9). ale delle seguenti
affermazioni è vera

(a) E(( X − Y )2 ) = 38.



(b) X − Y non ha legge normale.

(e) E(( X − Y )2 ) = 30.
(c) E(( X − Y )2 ) = 1.
(d) E(( X − Y )2 ) = 14.
(3) In quale delle seguenti figure è l’area scura si identifica con 2ϕ(1) − 1?


(a) C



(c) Nessuna delle aree scure ha valore pari a 2ϕ(1) − 1.
(b) A
(d) D
(e) B
(4) Supponiamo che ogni volta che Mario entra in cucina abbia una probabilità pari a 1/100 di incontrare il suo
coinquilino Gianni. Supponiamo inoltre che Gianni entri in cucina 50 volte (si considerino questi eventi come
indipendenti), qual è la probabilità di aver incontrato Gianni almeno una volta?


(a) 1 − 1/10050 = 1 − 10−100
(b) 1 − (1/50) · (99/100) = 0.802
Statistica - Appello 2 2015/16

(c) 1 − (50/100)50 ≈ 1


(d) 1 − (99/100)50 ≈ 0.394993933
[E7Hx]-p2/2
(e) 50/100 = 1/2.
(5) ale dei seguenti campioni di dati bidimensionali, in base allo scaerplot, è un buon candidato in vista di una
regressione lineare?


(a) (A)



(c) (D)
(b) Nessuno di questi.
(d) (C)
(e) (B)
Statistica - Appello 2 2015/16 [112F]
⓪
①
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Matricola:
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⓪
①
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③
④
⑤
⑥
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⑨
Istruzioni: riempire completamente le bolle con le
cifre del numero di matricola (una cifra per colonna);
nella parte soo del foglio, riempire completamente
le bolle con le risposte alle domande a scelta multipla. Per riempire, usare penna o matita nera, colorando tuo l’interno e cercando di non uscire dal bordo.
Non sono ammesse correzioni, dato che il foglio verrà
analizzato da un computer.
Cognome: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Nome: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Firma: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Segnare le risposte delle domande a scelta multipla
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Statistica - Appello 2 2015/16
[112F]-p1/2
Domande a scelta multipla
(1) In quale delle seguenti figure è l’area scura si identifica con 2ϕ(1) − 1?


(a) B



(c) D
(b) A
(d) C
(e) Nessuna delle aree scure ha valore pari a 2ϕ(1) − 1.
n
(2) Si
√consideri una successione { Xi }i∈N di variabili i.i.d. di Poisson di parametro 1. anto vale limn→∞ P(∑i=1 Xi ≤
n + n )?




(a) circa 0.8413447461.

(e) 0.
(b) 1/2.
(c) 1.
(d) circa 0.1486552539.
(3) Si considerino due variabili normali indipendenti X ∼ N (2, 4) e Y ∼ N (−3, 9). ale delle seguenti
affermazioni è vera


(a) E(( X − Y )2 ) = 38.



(c) E(( X − Y )2 ) = 30.
(b) E(( X − Y )2 ) = 14.
(d) E(( X − Y )2 ) = 1.
(e) X − Y non ha legge normale.
(4) Supponiamo che ogni volta che Mario entra in cucina abbia una probabilità pari a 1/100 di incontrare il suo
coinquilino Gianni. Supponiamo inoltre che Gianni entri in cucina 50 volte (si considerino questi eventi come
indipendenti), qual è la probabilità di aver incontrato Gianni almeno una volta?


(a) 1 − 1/10050 = 1 − 10−100
(b) 1 − (1/50) · (99/100) = 0.802
Statistica - Appello 2 2015/16

(c) 1 − (50/100)50 ≈ 1


(d) 50/100 = 1/2.
[112F]-p2/2
(e) 1 − (99/100)50 ≈ 0.394993933
(5) ale dei seguenti campioni di dati bidimensionali, in base allo scaerplot, è un buon candidato in vista di una
regressione lineare?


(a) (B)



(c) Nessuno di questi.
(b) (C)
(d) (A)
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