fewshot_config:
  sampler: first_n
  samples:
  - input_choice_list:
      A: Alla fine morirai
      B: Perseverare indefinitamente
      C: Crescere in modo esponenziale
      D: Non verificarsi mai
    input_correct_responses:
    - A
    input_question: Per un processo autoregressivo stazionario, gli shock lo faranno
  - input_choice_list:
      A: 0,2
      B: '0.4'
      C: 0,5
      D: 0,33
    input_correct_responses:
    - D
    input_question: "Consideriamo il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi\
      \ media nulla e varianza unitaria yt = 0,2 + 0,4 yt-1 + ut La media (incondizionata)\
      \ di y sar\xE0 data da"
  - input_choice_list:
      A: Solo (ii) e (iv).
      B: Solo (i) e (iii).
      C: solo (i), (ii) e (iii).
      D: (i), (ii), (iii) e (iv)
    input_correct_responses:
    - C
    input_question: "Supponiamo che ad una statistica test sia associato un valore\
      \ p pari a 0,08. Quale delle seguenti affermazioni \xE8 vera? (i) Se la dimensione\
      \ del test fosse esattamente l\u20198%, saremmo indifferenti tra rifiutare e\
      \ non rifiutare l\u2019ipotesi nulla (ii) Il valore nullo verrebbe rifiutato\
      \ se venisse utilizzata una dimensione del test del 10% (iii) Il valore nullo\
      \ non verrebbe rifiutato essere rifiutato se fosse utilizzata una dimensione\
      \ del test dell&#39;1%. (iv) Il valore nullo verrebbe rifiutato se fosse utilizzata\
      \ una dimensione del test del 5%."
  - input_choice_list:
      A: "Sar\xE0 di parte"
      B: "Sar\xE0 incoerente"
      C: "Sar\xE0 inefficiente"
      D: Tutti i punti (a), (b) e (c) saranno veri.
    input_correct_responses:
    - C
    input_question: "Quali sarebbero allora le conseguenze per lo stimatore OLS se\
      \ l\u2019eteroschedasticit\xE0 fosse presente in un modello di regressione ma\
      \ venisse ignorata?"
  - input_choice_list:
      A: 1 ritardo
      B: 2 ritardi
      C: 3 ritardi
      D: 4 ritardi
    input_correct_responses:
    - C
    input_question: "Supponiamo ora che un ricercatore desideri utilizzare criteri\
      \ informativi per determinare la lunghezza di ritardo ottimale per un VAR. Sono\
      \ disponibili 500 osservazioni per il VAR bivariato e i valori del determinante\
      \ della matrice di varianza-covarianza dei residui sono 0,0336, 0,0169, 0,0084\
      \ e 0,0062 rispettivamente per 1, 2, 3 e 4 ritardi. Qual \xE8 l&#39;ordine ottimale\
      \ dei modelli secondo il criterio informativo di Akaike?"
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