- Медиана = 5
- Более 4 студентов имеют более 8 учебников
- Количество студентов, имеющих менее 5 учебников, = количеству студентов, имеющих более 7 учебников
Что можно сказать об этом распределении?
- Симметрично
- Есть разрывы
- Есть выбросы
35. Какой параметр может быть использован для категориальных (нечисловых) данных?
- Среднее
- Медиана
- Мода
- Выброс
36.
Проверка гипотезы о равенстве генеральных средних исключает
- Формулирование нулевой и альтернативной гипотезы
- Определение уровня значимости
- Вычисление ps
- Вычисление S2 гр и S2 ост
- Вычисление Fнабл по таблицам
- Нахождение Fкритич по таблицам
- Сравнение Fнабл и Fкритич
Вероятность совершить ошибку первого рода
- Уровень значимости
- Мощность критерия
- Обозначается p
- Обозначается альфа
Если наблюдаемое значение критерия принадлежит области принятия гипотезы, то
- Основная гипотеза отвергается
- Основная гипотеза принимается
- Альтернативная гипотеза принимается
- Альтернативная гипотеза отвергается
Коэффициент детерминации
- Показывает, как точно модель описывает диаграмму рассеивания
- Может изменяться в пределах от 0 (0%) до 1 (100%)
- Обозначается R2
- характеризует силу связи между величинами
- применяется в дисперсионном анализе
41. пусть все данные выборки принадлежат одной линии с положительным наклоном. Какой коэффициент корреляции для этой выборки?
- -1
- 0,99
- 100
- 1,0
- коэффициент корреляции такой же, как коэффициент наклона
42. пусть коэффициент корреляции = -0,57. Если каждое значение переменной у умножить на -1, каково будет значение коэффициента корреляции и каков будет наклон линии регрессии
- -0,57
- +0,57
43. любая «+» корреляция говорит о более сильной связи, чем «-» корреляция
- да
- нет
Что из нижеперечисленного выражает более сильную связь между переменными
- r= -0.35
- r= -0.28
- r= 0.21
- r2= 0.01
- r2= 0.23
Для ранговой корреляции справедливо
- Применяется для определения взаимосвязи между параметрами, относящимися к произвольному непрерывному распределению
- Нет принципиальных отличий в применении по сравнению с параметрическим корреляционным анализом
- Наблюдения упорядочиваются по определенному параметру, связанному с сортировкой данных
- Ранг данного всегда равен его порядковому номеру
Анализ зависимости между качественными признаками основан на
- Построение функции выживаемости
- Сравнение дисперсий двух и более параметров
- Сравнение частоты совместного проявления различных уровней признаков, вычисленной в предположении об их независимости, с наблюдаемой частотой
Нулевая гипотеза в дисперсионном анализе принимается, если
- S2 гр > S2 ост
- S2 гр ≤ S2 ост
- S2 гр ≥ S2 ост
Дисперсионный анализ применяется для
- Определения достоверности различий между признаками
- Определения, значимо ли повлиял некий фактор на изучаемые нами выборки
- Определении связи между признаками
- Определения средней выживаемости в группе
Для вычисления функции выживаемости можно использовать критерий
- Пирсона-Фишера
- Катлера-Эдерера
- Смирнова-Колмогорова
- Каплана-Мейера
50. При сравнении двух кривых выживаемости оказалось, что наблюдаемое значение критерия z = 4,09, если известно, что на уровне значимости 0,05 z критическое значение равно 1,96, то
- Нет оснований отвергать основную гипотезу, следовательно, выживаемость одинакова
- Основная гипотеза отвергается, следовательно, выживаемость различна
51. В группе 64 студентов был проведен тест по статистике, в среднем студенты сдали на 70 баллов. Из предыдущих лет известно, что стандартное отклонение равно 16. Постройте 95% доверительный интервал для среднего значения
- (66,08, 73,92)
- (54, 78)
- (68,04, 71,96)
- (40, 100)
- (68, 72)
При выполнении эксперимента получены следующие результаты
| Continue… | Chi - square | df | p |
| Pearach Chi - square | 7.288003 | df = 2 | p =.02616 |
| M-L Chi - square | 7.785147 | df = 2 | p =.02040 |
| Phi | .2877815 | ||
| Contingency coefficient | .2765573 | ||
| Cramer’s V | .2877815 | ||
| Kendall’s tau b & c | b= -.025623 | c = -.026860 | |
| Gamma | -.048689 |
