От объема выборки и доверительной вероятности

от объема выборки

 

#Коэффициент Стьюдента находят из таблицы по значениям:

Доверительной вероятности и среднего значения,

Уровня значимости и среднеквадратического отклонения,

+Доверительной вероятности и объема выборки,

Доверительной вероятности и уровня значимости.

 

# Зависимость называется функциональной, если:

Каждому значению одной переменной величины соответствует множество значений другой

+Каждому значению одной переменной величины соответствует одно значение другой

Каждому значению одной переменной величины соответствует два значений другой.

 

# Одному значению одной переменной соответствует множество значений другой, то такая зависимость является:

Функциональной зависимостью

Обратнопропорциональной

Корреляционной

Прямопропорциональной

 

Отклонение вариант от их средней арифметической, выраженной в долях среднеквадратического отклонения является:

Коэффициентом корреляции

Коэффициентом Стьюдента

Стандартным отклонениям

Нормированным отклонением

Дисперсией

 

#Коэффициент кореляции устанавливает:

Количественное изменение одной величины от изменения другой

Меру тесноты связи между переменными величинами

Разность между значением случайной величины и средним арифметическим

Нет правильного ответа

 

# Коэффициент кореляции рангов применяют в случае, если варианты:

Отрицательные

Положительные

Дробные

Имеют большую дисперсию

 

#Метод регрессии позволяет установить:

Зависимость между изменчивостью признаков

Меру тесноты связи двух переменных

Количественное изменение одной величины по мере изменения другой

Нет правильного ответа

 

#Регрессия выражается:

Графиком рассеяния

Коэффициентом корреляции

Уравнением регрессии

# Непараметрические критерии служат для проверки гипотез о параметрах совокупностей:

Распределяемых по закону Пуассона

Имеющих биномиальное распределение

Независимо от формы распределения

Распределяемых по нормальному закону

 

# t-критерий Стьюдента используют для:

Оценки дисперсий

Сравнительной оценки средних величин

Сравнения частот теоретических и эмпирических

 

# Критерий Фишера используют для:

Сравнеительной оценки дисперсий

Сравнительной оценки средних

Сравнения частот теоретических и эмпирических

 

# Сущность нулевой гипотезы сводится к предположению:

Разница между генеральными параметрами сравниваемых групп не равна нулю

+Разница между генеральными параметрами сравниваемых групп равна нулю

Различия, наблюдаемые между выборочными характеристиками носят не случайный, а исключительно систематический характер

 

# Параметрические критерии служат для проверки гипотез о параметрах совокупностей:

Распределяемых по закону Пуассона

Имеющих биномиальное распределение

Распределяемых по любому закону

Распределяемых по нормальному закону

 

#F-критерий Фишера численно равен отношению:

меньшей дисперсии к большей,

+большей дисперсии к меньшей,

средних значений двух выборок

нет правильного ответа

 

# Критерий Ван-дер-Вардена относится к числу:

параметрических критериев

ранговых критериев

непараметрических критериев

Ранговых и непараметрических критериев

Критерий хи-квадрат применяется в случае, если данная совокупность распределена по:

нормальному закону

закону Пуассона

биномиальному закону

По любому из перечисленных законов

 

# Для установления достоверности влияния регулируемого фактора на результативный признак в дисперсионном анализе используют критерии Фишера, равный отношению:

общей дисперсии к дисперсии факториальной