Analiza współzależności

Które ze stwierdzeń jest fałszywe? Współczynnik korelacji liniowej Pearsona:

• przyjmuje wartości z przedziału <-1;1>

• jest miarą siły związku liniowego między cechami

• jest miarą siły związku między cechami

• znak współczynnika informuje o kierunku korelacji, a wartość o sile.

W przypadku, gdy wzrostowi wartości jednej zmiennej odpowiada wzrost średniej wartości drugiej zmiennej mówimy o:

• korelacji dodatniej

• korelacji ujemnej

• współzależności liniowej ujemnej

• korelacji umiarkowanej

Jeżeli dla dwóch zmiennych obliczono współczynnik korelacji liniowej oraz wyznaczono prostą regresji, to:

• współczynnik regresji jest równy współczynnikowi korelacji liniowej

• współczynnik regresji jest równy odwrotności współczynnika korelacji liniowej

• znaki współczynników korelacji i regresji są takie same

• znaki współczynników korelacji i regresji są przeciwne

Współczynnik determinacji dla regresji liniowej jest równy 0,64. Prawdą jest, że:

• a) współczynnik korelacji liniowej wynosi 0,8

• b) współczynnik zbieżności wynosi 0,36

• c) żadna z odpowiedzi nie jest poprawna

• d) odpowiedzi a) i b) są poprawne

Za pomocą prostej regresji liniowej zbadano zależność między ilością reklam pewnego produktu w mediach społecznościowych (X) a wielkością sprzedaży tego produktu (Y). Nieprawdą jest, że:

• ilość reklam to zmienna niezależna

• wielkość sprzedaży to zmienna zależna

• ilość reklam to zmienna objaśniana

• wielkość sprzedaży to zmienna objaśniana

Answer explanation

X - zmienna niezależna, objaśniająca

Y - zmienna zależna, objaśniana