Domande di “STATISTICA”
01.Come può definirsi la statistica?
02.Definire i termini campione e popolazione.
03.Come si può distinguere la
statistica?
04.Come possono essere eseguite
le rilevazioni per le indagini statistiche?
05.Definizione di attributo.
06.Definizione di variabile.
07.Definizione di caratteristica.
08.Definizione di elemento.
09.Definizione di unità statistica.
10.
Definizione
di dato statistico.
11.
Quali
sono i parametri generalmente utilizzati per rappresentare una distribuzione
statistica?
12.
Quali
sono i passi necessari da compiere quando si dispone di un insieme di dati?
13.
Quali
sono le condizioni da rispettare al fine di ottenere l’attendibilità dei dati?
14.
Oltre
alle stime dei parametri cosa è necessario indicare?
15.
Quali
sono i parametri che possono sostituire le media aritmetica e come si
ottengono?
16.
Rappresentare
la curva normale o di Gauss e sulla medesima le stime dei
parametri usuali.
17.
Quali
sono i limiti utilizzati nel controllo di qualità e cosa rappresentano in forma
percentuale sulla produzione?
18.
Rappresentare
distribuzioni statistiche con anomalie.
19.
Distribuzione
binomiale: formula con spiegazione
dei parametri. Quando viene utilizzata?
20.
Rappresentare
graficamente le curva normale standardizzata; scriverne la formula.
21.
Qual
è la numerosità del campione che
suddivide i piccoli dai grandi campioni?
22.
Per
rappresentare la media della popolazione attraverso l’analisi di campioni quali
variabili si considerano per i piccoli e per i grandi campioni?
23.
Cosa
significa intervallo di confidenza?
24.
Cosa
significa errore del I° tipo?
25.
Cosa
significa errore del II° tipo?
26.
Rappresentare
graficamente un test a due code e un test ad una coda.
27.
In
un confronto tra processi rappresentare l’errore del I° tipo (a) e l’errore del II° tipo (b).
28.
Distribuzione
di Poisson: formula e analisi dei
parametri.
29.
Rappresentare
e commentare una curva operativa.
30.
Definizione
di probabilità.
PROBLEMI.
1) Data la seguente popolazione estrarre campioni in modo casuale con numerosità pari a 10 e determinare la media della popolazione con un intervallo di confidenza del 95%. Tracciare poi l’istogramma della popolazione e l’istogramma dei campioni estratti. Determinare infine della popolazione la moda e la mediana.
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50,18 |
50,16 |
50,20 |
50,08 |
50,20 |
50,14 |
50,18 |
50,16 |
50,20 |
50,08 |
50,20 |
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50,10 |
50,24 |
50,14 |
50,18 |
50,16 |
50,20 |
50,10 |
50,20 |
50,10 |
50,18 |
50,16 |
50,20 |
50,18 |
50,16 |
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50,10 |
50,24 |
50,14 |
50,18 |
50,16 |
50,20 |
50,10 |
50,22 |
50,16 |
50,18 |
50,14 |
50,20 |
50,14 |
50,18 |
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50,12 |
50,26 |
50,14 |
50,18 |
50,16 |
50,22 |
50,12 |
50,24 |
50,14 |
50,18 |
50,18 |
50,22 |
50,14 |
50,16 |
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50,12 |
50,28 |
50,14 |
50,20 |
50,18 |
50,22 |
50,14 |
50,26 |
50,14 |
50,20 |
50,16 |
50,22 |
50,12 |
50,22 |
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50,08 |
50,20 |
50,10 |
50,18 |
50,16 |
50,20 |
50,08 |
50,20 |
50,10 |
50,16 |
50,16 |
50,20 |
50,14 |
50,24 |
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50,10 |
50,24 |
50,12 |
50,16 |
50,16 |
50,20 |
50,12 |
50,22 |
50,14 |
50,16 |
50,16 |
50,22 |
50,14 |
50,24 |
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50,10 |
50,24 |
50,14 |
50,18 |
50,14 |
50,22 |
50,14 |
50,24 |
50,14 |
50,14 |
50,16 |
50,24 |
50,14 |
50,14 |
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50,12 |
50,24 |
50,14 |
50,14 |
50,16 |
50,22 |
50,16 |
50,26 |
50,16 |
50,18 |
50,16 |
50,20 |
50,18 |
50,16 |
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50,12 |
50,26 |
50,14 |
50,20 |
50,16 |
50,22 |
50,18 |
50,28 |
50,18 |
50,20 |
50,18 |
50,20 |
50,28 |
50,18 |
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50,10 |
50,24 |
50,12 |
50,16 |
50,16 |
50,20 |
50,12 |
50,22 |
50,14 |
50,16 |
50,16 |
50,22 |
50,14 |
50,24 |
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50,10 |
50,24 |
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50,18 |
50,14 |
50,22 |
50,14 |
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50,16 |
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50,18 |
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50,16 |
50,22 |
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50,28 |
50,18 |
50,20 |
50,18 |
50,20 |
50,28 |
50,18 |
2) Quale procedura è necessario eseguire per verificare che una macchina operatrice sia ancora a punto dopo un certo numero di pezzi prodotti.
3) Qual è la probabilità di trovare al massimo un pezzo difettoso su un campione di 10 pezzi prodotti da una macchina la cui produzione storica è difettosa al 5%?
4) Quanti diametri dei pezzi sono compresi fra 50,00 e 50,05 mm quando la produzione genera una popolazione con distribuzione normale e avente una media di 50,02 mm e uno scarto di 0,04 mm?
5) Il diametro medio di un campione di 500 alberi prodotti è pari a 80,05 mm e lo scarto quadratico medio è di 0,055 mm. Supponendo che la distribuzione sia una gaussiana determinare la percentuale di alberi scartati se il diametro funzionale può variare da 80,00 a 80,10 mm.