Prof. Mattia Miotto: i libri dei suoi insegnamenti

1. Qual è la differenza tra statistica descrittiva e statistica inferenziale nell'analisi dei dati?
2. Come si individuano e si gestiscono i valori mancanti in un dataset prima di un'analisi?
3. Cosa misura il coefficiente di correlazione di Pearson e quali limiti presenta?
4. Quando è appropriato usare la mediana al posto della media come indice di tendenza centrale?
5. Come si verifica che un modello di regressione lineare rispetti le ipotesi di base?
6. Che differenza c'è tra overfitting e underfitting in un modello predittivo?
7. Quali tecniche di visualizzazione sono più adatte a mostrare la distribuzione di una variabile continua?
8. Come si calcola e si interpreta un intervallo di confidenza per una media campionaria?
9. Perché è importante standardizzare le variabili prima di applicare algoritmi basati sulle distanze?
10. In che modo un test di ipotesi porta a rifiutare o non rifiutare l'ipotesi nulla?
11. Cosa si intende per analisi esplorativa dei dati e quali passaggi comprende?
12. Come si distingue una variabile categorica nominale da una variabile ordinale e perché conta nella scelta del metodo?
13. Quali sono le principali cause di un bias di campionamento e come si possono ridurre?
14. Come si interpreta un p-value e quali errori comuni si commettono nella sua lettura?
15. Cosa indica la deviazione standard e come cambia al variare della dispersione dei dati?
16. Quali differenze esistono tra dati strutturati e dati non strutturati nei processi di analisi?
17. Come si costruisce una tabella pivot per riassumere un dataset di vendite per categoria e periodo?
18. Perché è importante documentare le trasformazioni applicate ai dati per garantire la riproducibilità dell'analisi?
19. Quali metriche si usano per valutare la qualità di un modello di classificazione?
20. Come si decide se un valore anomalo va eliminato oppure mantenuto nell'analisi?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

1. Qual è la differenza tra statistica descrittiva e statistica inferenziale nell'analisi dei dati?
2. Come si individuano e si gestiscono i valori mancanti in un dataset prima di un'analisi?
3. Cosa misura il coefficiente di correlazione di Pearson e quali limiti presenta?
4. Quando è appropriato usare la mediana al posto della media come indice di tendenza centrale?
5. Come si verifica che un modello di regressione lineare rispetti le ipotesi di base?
6. Che differenza c'è tra overfitting e underfitting in un modello predittivo?
7. Quali tecniche di visualizzazione sono più adatte a mostrare la distribuzione di una variabile continua?
8. Come si calcola e si interpreta un intervallo di confidenza per una media campionaria?
9. Perché è importante standardizzare le variabili prima di applicare algoritmi basati sulle distanze?
10. In che modo un test di ipotesi porta a rifiutare o non rifiutare l'ipotesi nulla?
11. Cosa si intende per analisi esplorativa dei dati e quali passaggi comprende?
12. Come si distingue una variabile categorica nominale da una variabile ordinale e perché conta nella scelta del metodo?
13. Quali sono le principali cause di un bias di campionamento e come si possono ridurre?
14. Come si interpreta un p-value e quali errori comuni si commettono nella sua lettura?
15. Cosa indica la deviazione standard e come cambia al variare della dispersione dei dati?
16. Quali differenze esistono tra dati strutturati e dati non strutturati nei processi di analisi?
17. Come si costruisce una tabella pivot per riassumere un dataset di vendite per categoria e periodo?
18. Perché è importante documentare le trasformazioni applicate ai dati per garantire la riproducibilità dell'analisi?
19. Quali metriche si usano per valutare la qualità di un modello di classificazione?
20. Come si decide se un valore anomalo va eliminato oppure mantenuto nell'analisi?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

1. Come si stima l'incertezza di una misura di lunghezza con uno strumento di precisione?
2. Come si determina l'accelerazione di gravità con un pendolo semplice?
3. Come si verifica sperimentalmente il principio di conservazione della quantità di moto?
4. Come si misura il coefficiente di attrito tra due superfici?
5. Come si analizza il moto di un carrello su un piano inclinato?
6. Come si verifica la legge di Hooke con una molla?
7. Come si determina la costante elastica di una molla con un'esperienza di laboratorio?
8. Come si studia l'urto tra due carrelli su una rotaia?
9. Come si misura il momento d'inerzia di un corpo rigido in laboratorio?
10. Che cosa si intende per moto armonico smorzato e come si analizza sperimentalmente?
11. Come si registra il moto di un corpo con sensori e si elabora il dato?
12. Quali precauzioni si adottano per la sicurezza nelle esperienze di meccanica?
13. Come si valuta la precisione di un'esperienza di cinematica?
14. Come si rappresenta graficamente il risultato di una misura meccanica?
15. Come si verifica sperimentalmente la conservazione dell'energia meccanica?
16. Come si determina la velocità di un corpo a partire da misure di tempo e spazio?
17. Quali errori sistematici possono influenzare una misura di forza?
18. Come si elaborano i dati di una misura con il metodo dei minimi quadrati?
19. Come si confronta un risultato sperimentale con il valore atteso?
20. Come si redige una relazione di laboratorio di meccanica con dati e conclusioni?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.