- Se A e B sono due eventi incompatibili, con probabilità P(A) e P(B) rispettivamente, allora la probabilità della loro unione è uguale a   P(A) + P(B)

- Se a ogni valore di una serie di media m aggiungiamo una stessa costante c arbitraria   La media diventa m+c e la varianza rimane uguale

- Se due eventi sono compatibili, la probabilità che si verifichi uno qualsiasi di essi è   Uguale alla somma delle probabilità che ognuno si verifichi meno la probabilità che si verifichino insieme

- SE DUE EVENTI SONO INDIPENDENTI TRA LORO ALLORA LA PROBABILITA' DELL'EVENTO INTERSEZIONE E':   UGUALE AL PRODOTTO DELLE PROBABILITA' DEI SINGOLI EVENTI

- Se due variabili hanno correlazione lineare negativa   Anche i coefficienti angolari delle due rette di regressione (di y su x e di x su y) sono entrambi negativi

- Se due variabili hanno correlazione lineare positiva   Anche i coefficienti angolari delle due rette di regressione (di y su x e di x su y) sono entrambi positivi

- Se due variabili sono incorrelate linearmente
(ossia r =0)   Non sono necessariamente indipendenti

- Se due variabili sono indipendenti   Sono anche linearmente incorrelate (r =0)

- Se due variabili sono perfettamente correlate linearmente   Il coefficiente di correlazione r è uguale a 1 in valore assoluto

- Se due variabili x e y sono incorrelate (il coefficiente di correlazione lineare r è uguale a zero)   La covarianza tra x e y
è uguale a zero

- SE DUE VARIABILI X,Y SONO INDIPENDENTI, IL LORO COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE VALE:   ZERO

- Se in un anno i prezzi aumentano del 3% e nell'anno successivo del 2%, quanto è stato l'aumento complessivo nel biennio?   Un po' più del 5%

- Se in una distribuzione vengono aggiunte due osservazioni, una inferiore al primo quartile e l'altra superiore al terzo quartile   La mediana rimane comunque invariata

- Se in una tabella doppia di frequenze i due caratteri sono indipendenti ogni frequenza di cella è uguale   Al prodotto delle corrispondenti frequenze marginali diviso per il totale delle frequenze

- Se in una tabella i "profili" delle colonne sono tutti uguali, allora   Il chi quadrato di Pearson è uguale a zero

- Se in una tabella i "profili" delle colonne sono tutti uguali, allora   Sono uguali anche i "profili" delle righe

- Se in una tabella i "profili" delle righe sono tutti uguali, allora   Sono uguali anche i "profili" delle colonne

- Se in una tabella i "profili" delle righe sono tutti uguali, allora   Il chi quadrato di Pearson è uguale a zero

- Se in una tabella il valore del chi quadrato di Pearson è uguale a zero, allora i due caratteri considerati   Sono indipendenti

- Se la codevianza tra due variabili è negativa   Anche il loro coefficiente di correlazione lineare r è negativo

- SE LA COVARIANZA DI DUE VARIABILI X,Y E' NULLA, ALLORA IL COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE DELLE DUE VARIABILI E':   UGUALE A ZERO

- Se la distribuzione è asimmetrica positiva   La media aritmetica è maggiore della mediana che a sua volta è maggiore o uguale alla moda

- Se la distribuzione presenta qualche valore anomalo, quale indice di posizione conviene utilizzare?   La mediana

- Se la media aritmetica di un gruppo di osservazioni è nulla, la varianza   Coincide con il quadrato della media quadratica

- SE LA PERMANENZA MEDIA DI UN DATO ARTICOLO IN UN NEGOZIO E' DI UN MESE, IL RAPPORTO DI RIPETIZIONE O INDICE DI ROTAZIONE RISPETTO ALL'ANNO E':   12

- Se la probabilità di un evento è uguale a zero   L'evento non necessariamente è impossibile

- SE LA PROBABILITA' DI UN EVENTO A VALE 1/3, LA PROBABILITA' DELL'EVENTO COMPLEMENTARE DI A VALE:   2/3

- SE L'INDICE DEI PREZZI AL CONSUMO E' PASSATO IN UN ANNO DAL VALORE 100 AL VALORE 106, IL VALORE DEL TASSO DI INFLAZIONE PER QUEL PERIODO E' UGUALE AL:   6%

- SE LO SCARTO QUADRATICO MEDIO DI UN INSIEME DI 10 NUMERI REALI E' UGUALE A ZERO, ALLORA:   I NUMERI SONO TUTTI UGUALI FRA LORO

- Se ogni valore di una serie di media m viene moltiplicato per una stessa costante c arbitraria   La media diventa cm e la varianza viene moltiplicata per c al quadrato

- Se per due variabili il coefficiente di correlazione lineare è r=1, i loro valori   Si dispongono tutti lungo una retta

- Se per una distribuzione la concentrazione è nulla, allora questo significa che   Anche la varianza è nulla

- SE SI E' SCELTO UN LIVELLO DI SIGNIFICATIVITA' DEL 5 PER CENTO, VUOL DIRE CHE:   LA PROBABILITA' DI UNA DECISIONE CORRETTA E' DEL 95 PER CENTO

- Se si hanno questi quattro valori: -1, 0, 0, 1, qual è la varianza?   0,5

- Se si hanno questi sei valori: 2, 5, 4, 2, 7, 10 la moda è   2

- Se si hanno questi sette valori: 4, 7, 9, 3, 10, 8, 22 qual è la mediana?   8

- Se si hanno questi tre valori: 4, 7, 10, qual è la varianza?   9

- Se si moltiplicano per una costante non nulla i valori di due variabili, il loro coefficiente di correlazione lineare r   Rimane invariato

- SE SI SOSTITUISCE UN NUMERO REALE X CON UNA SUA APPROSSIMAZIONE, L'ERRORE ASSOLUTO E':   IL VALORE ASSOLUTO DELLA DIFFERENZA FRA IL NUMERO X E LA SUA APPROSSIMAZIONE

- SE SI SOSTITUISCE UN NUMERO REALE X CON UNA SUA APPROSSIMAZIONE, L'ERRORE RELATIVO E':   IL RAPPORTO FRA L'ERRORE ASSOLUTO E IL VALORE ASSOLUTO DELL'APPROSSIMAZIONE

- SE TRE NUMERI REALI DISTINTI HANNO LA MEDIA ARITMETICA UGUALE A ZERO, ALLORA:   NON POSSONO ESSERE TUTTI E TRE POSITIVI OPPURE TUTTI E TRE NEGATIVI

- SE UN EVENTO HA PROBABILITA' P DI VERIFICARSI, IL NUMERO DI VOLTE IN CUI L'EVENTO SI VERIFICA NELL'ESECUZIONE DI N PROVE INDIPENDENTI E' UNA VARIABILE CASUALE CON DISTRIBUZIONE:   BINOMIALE

- SE UN INSIEME X HA 10 ELEMENTI E UN INSIEME Y HA 4 ELEMENTI, IL NUMERO DI ELEMENTI DEL PRODOTTO CARTESIANO DI X PER Y E':   40

- SE UN INSIEME Y E' CONTENUTO IN UN INSIEME X, L'INSIEME COMPLEMENTARE DI Y RISPETTO AD X CONTIENE:   SOLO GLI ELEMENTI DI X CHE NON APPARTENGONO AD Y

- Se, in una serie temporale equispaziata, i dati rilevati si dispongono all'incirca secondo una progressione aritmetica, sarà bene perequare con   Una retta

- Se, in una serie temporale equispaziata, i dati rilevati si dispongono all'incirca secondo una progressione geometrica, sarà bene perequare con   Un'esponenziale

- SECONDO IL TEOREMA DEL LIMITE CENTRALE, QUAL E' LA DISTRIBUZIONE ALLA QUALE TENDE LA MEDIA DEI CAMPIONI, AL CRESCERE DELLE DIMENSIONI DEI CAMPIONI?   LA DISTRIBUZIONE NORMALE O GAUSSIANA

- SI DEFINISCE COMPLEMENTARE DELL'EVENTO A:   L'EVENTO CHE SI VERIFICA QUANDO NON SI VERIFICA A

- SI DEFINISCE INTERSEZIONE DI A E B QUELL'EVENTO C CHE SI VERIFICA:   SE E SOLO SE SI VERIFICANO CONTEMPORANEAMENTE SIA A CHE B

- SI EFFETTUANO MILLE LANCI INDIPENDENTI DI DUE MONETE NON TRUCCATE. IN BASE ALLA LEGGE EMPIRICA DEL CASO, QUANTE VOLTE CI SI PUO' ASPETTARE CHE ESCANO DUE TESTE?   250

- SI LANCINO INDIPENDENTEMENTE DUE MONETE, TALI CHE LA PROBABILITA' DI OTTENERE TESTA E' UGUALE ALLA PROBABILITA' DI OTTENERE CROCE. QUALE E' LA PROBABILITA' DI AVERE DUE TESTE?   1/4

- Si parla di regressione lineare multipla quando   Le variabili indipendenti sono più di una

- Si possono avere distribuzioni di frequenza plurimodali?   Sì

- SIA X L'INSIEME COSTITUITO DAI SEGUENTI NUMERI NATURALI: 3,4,5. L'INSIEME X GODE DELLA SEGUENTE PROPRIETA':   LA MEDIA ARITMETICA E' UGUALE ALLA MEDIANA

- SIA X UNA VARIABILE CASUALE DISCRETA CHE ASSUME UN NUMERO FINITO DI VALORI. IL GRAFICO DELLA FUNZIONE DI RIPARTIZIONE DI X HA:   UNA FORMA A GRADINI

- Standardizzare una variabile significa   Calcolare gli scarti dalla media aritmetica e dividere per lo scostamento quadratico medio