NEW
Font size
Worksheets200-251
Total questions: 51
Worksheet time: 26mins
1. Значение коэффициента корреляции +1,00 означает, что переменные имеют строгую
положительную корреляцию
отрицательная корреляция
Корреляция в ненормальных группах в неоднородных группах.
нелинейная корреляция
2.Учитывая число наблюдаемых случаев можно установить, что если r = 0,00, то связь
отсутствует
слабая
очень сильный
умеренно слабая
3.1. Учитывая число наблюдаемых случаев можно установить, что если 0,3< r <0,5, то .
связь выражена умеренно слабо
слабая связь
очень сильная
значительно
4. 1. Корреляционная связь очень сильно выражена, если
-r>0,9
р <0,3
- 0,5 < r< 0,7
- 0,7 < r< 0,9
1. Корреляционная связь сильно выражена, если.
- 0,7 < r < 0,99
- р <0,3
- 0,3< г <0,5
- 0,5 < г < 0,7
205. Корреляционная связь средняя, если .
-0,3
-0,3< r <0,5.
- 0,5 < г < 0,7.
- 0,7 < г < 0,9.
206.1. Корреляционная связь выражена слабо, если .
0,3< r <0,5 (r<0,3)
0,5 < r< 0,7
0,7 < r < 0,9
r>0,9
207.Случайные величины независимые, если коэффициент корреляции:
0
1
3
5
208.1. Между случайными величинами обратно пропорциональная связь, если коэффициент корреляции:
меньше 0 r<0 отрицательная
больше 0 r<0 положительная
0
0>0 нейтральная
209. 1. Чему равен коэффициент корреляции двух независимых величин?
r=0
r=1
r=10
r= -0
1. Корреляция сильная, если коэффициент корреляции .
по модулю больше или равен 0,7
по модулю больше 0,7
больше или равно 0,7 по модулю
близко к нулю
210.1. Корреляция слабая, если коэффициент корреляции
близок к нулю, (по модулю меньше 0,3)
больше или равно 0,7 по модулю
близко к нулю (по модулю больше 0,3)
меньше -1
212.1. Если коэффициент корреляции близок к 1, но р>0,05, это означает:
связь между признаками сильная, но результат не является закономерным
Разница между количествами достоверна
разница не является статистически значимой
-разница между количествами недостоверна
213.1. Корреляционная связь признаков прямая, если
с увеличением (уменьшением) значений одного признака, увеличиваются (уменьшаются) значения другого r>0
если знаки в порядке
при увеличении (уменьшении) значения одного признака значение другого признака уменьшается (увеличивается)
если вывески хорошего качества
1. Корреляционная связь признаков обратная, если
с уменьшением значений одного признака, увеличиваются значения другого r<0.
при уменьшении значения одного признака значение следующего признака увеличивается
если знаки в порядке
с увеличением (уменьшением) величины одного признака увеличивается (уменьшается) и величина другого
215.1. Линейная корреляция Пирсона применяется для определения
связи двух рядов количественных признаков с нормальным распределением.
связи двух рядов качественных признаков с нормальным распределением.
связи двух рядов количественных признаков с неправом распределением.
216.1. Ранговая корреляция Спирмена используется для определения
парных связей порядковых признаков
связь между двумя нормально распределенными числовыми рядами
разница статистической значимости качественных признаков
публичное сравнение
217.Мерой степени тесноты связи для нелинейной формы зависимости является
корреляционное отношение
количественное отношение
качественное отношение
коэффициент регрессии
218. Коэффициент корреляции рангов Спирмена можно применить для оценки тесноты связи между признаками
качественными признаками, проявления (значения) которых можно упорядочить.
количественными признаками, проявления (значения) которых можно упорядочить.
219.1. Разработчик основ множественной регрессии, теории сопряженности признаков, а также основ нелинейной корреляции и регрессии.
Карл (украл у Клары кораллы) Пирсон
М.Фриман
Фишер
Спирман
220.1. Для того, чтобы оценить зависимость (связь) между двумя переменными, обычно вычисляют коэффициент
корреляции Пирсона
корреляции Спирмана
221. Метод оценки параметров в регрессионном анализе
метод наименьших квадрантов
метод наибольших квадрантов
метод наблюдения и ошибок
корреляционная таблица
222.1. Вид уравнения, характеризующего корреляционную связь, можно обосновать с использованием .
регрессионного анализа
регрессионного коэффициента
регрессионного метода
коэффициент детермин
224.Для оценки параметров уравнения регрессии можно применить методы:
метод наименьших квадратов
корреляционная таблица
дифференциальные и интегральные расчеты
компиляция индекса
225.1. Коэффициент корреляции Пирсона (r) в квадрате представляет собой
коэффициент детерминации
коэффициент регрессии
коэффициент согласования
сопутствующий коэффициент
1. В уравнении регрессии y=b0+b1*x, х является
независимой переменной
зависимая переменная
коэффициент регрессии
свободный признак
В уравнении регрессии y=b0+b1*x, y является
зависимой переменной
независимой переменной
коэффициент регрессии
свободный признак
1. В уравнении регрессии y=b0+b1*x, b1 является
коэффициентом регрессии
свободный переменный
зависимый переменный
незач
1. В уравнении регрессии y=b0+b1*x, b0 является
свободным признаком
несвободным признаком
1. Если при точно определенном изменении возраста не наблюдается строго определенного изменение артериального давления, то говорят о
корреляционной связи
метод Фишера
тест Уилкоксона
Критерий Пирсона
Критерий Стьюдента для зависимых выборок
230.1. Было проведено исследование о наличии взаимосвязи между двумя параметрами. возрастом (в годах) и площадью поражения артерий таза (в %) и построено уравнение регрессии. В данном случае площадь поражения артерий таза является
зависимой переменной.
независимой переменной.
коэффициент корреляции.
качественный п
1. Прямую, построенную методом наименьших квадратов, называют
прямой регрессии
непрямой регрессии.
кривой регрессии.
корреляционная коррекция
232.Регрессионный анализ позволяет
дать количественную оценку взаимосвязи между признаками
дать количественную оценку взаимосвязи между переменными
233.1. Параметры (например, наклон и пересечение в парной регрессии), которые описывают уравнение регрессии, коэффициенты: .
коэффициенты регрессии
корреляционная коррекция
корреляционная кривая
сопутствующая коррекция
234.Для вычисления коэффициентов в уравнении регрессии используется метод
наименьших квадратов
наибольших квадратов
наименьших треугольников
наибольших квадратов
235.1. При уровне значимости p = 0,05, проверка предположения о значимости коэффициента корреляции r = 0,96. Расчетное значение критерия Стьюдента больше критического значения сделайте вывод:
есть важная связь (или статистически значим)
недостаточно информации
нет важности
статистически не значима
236.1. Уровень значимости р=0,05, если tвыч>tкрит, проверьте гипотезу о значимости коэффициента корреляций и сделайте вывод:
есть важная связь.
Логично, что дисперсии наборов головок должны быть уравнены.
Существенной корреляции между параметрами нет.
Два средних, принадлежащие бесконечным выборкам, принадлежат только одной совокупности.
237.1. Уровень значимости р=0,05, если tесеп<tсыни , проверьте гипотезу о значимости коэффициента корреляций и сделайте вывод:
нет важной связи
есть важная связь
есть слабая связь
нет сильной связи
238.Чему равен угловой коэффициент линий регрессий описанной уравнением y=3-6x?
6
3
-6
-3
239.1. Коэффициент определяющий качество уравнения регрессий:
коэффициент детерминации
коэффициент корреляции
коэффициент регрессии
коэффициент С
240.1. Какое уравнение регрессии определяет линейную зависимость?
y=2-1/x=4x^2.
y=2-1/y=4x^10
241.1. На практике линия регрессии чаще всего ищется в виде линейной функции. Это возможно с помощью метода
наименьших квадратов
Спирмана
наибольших квадратов
Пирсона
242.1. Связь между степенью тяжести послеоперационного осложнения и временем восстановительного периода в группе оперированных можно найти с помощью
корреляции Спирмена
коэффициент корреляции
Фишера
Коэффициент корреляции между количеством глюкозы в крови и уровнем инсулина равен минус 0,6. Какой процент от количества глюкозы объясняется изменениями инсулина:
60%
100%
1%
6%
244.1. Коэффициент корреляции между количеством глюкозы в крови и уровнем инсулина равен минус 0,7. Какой процент от количества глюкозы объясняется изменениями инсулина:
70%
7%
0.7%
100%
245.1. По данным регрессионного анализа вычислите коэффициент b0: Среднее значение переменной Х=30, Среднее значение переменной Y=172, b1=0,17:
169
172
17
30
246.Дано уравнение линейной регрессий y=57,239·x – 7,0034. Чему равен коэффициент b1:
57,239
7,0034
х
1
247.1. Определить ЧСС (уд/мин) при физической нагрузке 8 Вт/кг: Физическая нагрузка 8 Вт/кг; коэффициент регрессии b1=1,5, коэффициент b0=77.
89
77
1,5
8
248.1. Критерий хи-квадрат нельзя применять, если
ожидаемое число в ячейке таблицы сопряженности меньше 5
ожидаемое число в ячейке таблицы сопряженности больше 5.
249.1. Критерий Мак-Немара применяется для
сравнения повторных измерений качественных признаков
сравнения повторных измерений количественных признаков
250.Формула:
Критерий хи-квадрат Пирсона.
Критерий хи-квадрат Спирмана.
Критерий хи-квадрат Мак-Немара.
