Тест з аналітичних методів матеріалознавства

Яка основна ціль об'яснювального моделювання?

• Зменшення дисперсії результатів

• Підвищення точності прогнозування

• Перевірка теоретичних гіпотез

• Використання асоціацій для прогнозування

Яка основна ціль прогнозного моделювання?

• Підвищення точності прогнозування

• Перевірка теоретичних гіпотез

• Зменшення дисперсії результатів

• Використання асоціацій для прогнозування

Чому не можна використовувати звичайну регресійну модель для бінарної відповіді?

• Модель не враховує асоціацій між предикторами

• Значення відповіді можуть бути будь-якими числами

• Така модель не дає точних результатів

• Модель не може бути інтерпретована

Яка функція використовується в логістичній регресії для вираження зв'язку між P та X1?

• Логіт

• Експонента

• Пробіт

• Арксинус

Яка перевага логістичної регресії над лінійною моделлю?

• Краще значення, безпристрасність та менша дисперсія

• Лінійна залежність між параметрами

• Можливість використання будь-яких числових значень

• Більша дисперсія результатів

Что измеряют вероятность и шансы?

• Вероятность, склонность или возможность конкретного исхода

• Количество успешных попыток по отношению к общему количеству попыток

• Количество успехов по сравнению с количеством неудач

• Количество неудач

Какие свойства имеют шансы в сравнении с вероятностями?

• Шансы имеют преимущества в статистике

• Шансы больше 1, успех более вероятен, чем неудача

• Когда шансы меньше 1, неудача более вероятна, чем успех

• Вероятность может варьироваться от 0 до 1

Что представляет собой отношение шансов в логистической регрессии?

• Постоянное влияние предиктора X на вероятность того, что произойдет один результат

• Мера уникального влияния каждого X на Y

• Единая суммарная оценка эффекта

• Измеряют, во сколько раз шансы одного результата для одного значения по сравнению с другим значением

Какие переменные могут обрабатывать логистическая регрессия?

• Переменные, которые имеют границу в 0 и являются дискретными

• Переменные, которые указывают количество успешных попыток из N

• Переменные, которые измеряют количество успешных испытаний из N

• Переменные, которые измеряют количество неудачных испытаний из N

Что представляет собой бинарная переменная результата для логистической регрессии?

• Переменная, которая измеряет количество успешных испытаний из N

• Переменная с двумя возможными исходами: успех или неудача

• Переменная, которая измеряет количество неудачных испытаний из N

• Переменная с N испытаниями на субъекта