Онлайн тесты на тему "Анализ данных"

Тестовое задание на тему: Анализ данных. Было выполнено на зачёт. После оплаты вы сможете скачать готовые ответы по тесту . Так же могу выполнять данную работу индивидуально. Делайте индивидуальный заказ

Описание работы

1. Значению признака, приходящего на середину вариационного (ранжированного) ряда наблюдений, соответствует следующая числовая характеристика: .

2. зависимость – это зависимость, при которой каждому значению величины X соответствует единственное значение величины Y и наоборот.

•

3. Выявление аномальности k наибольших наблюдений предусматривает проверку на типичность:

• одновременно всех k наибольших наблюдений с помощью теста Титьена — Мура
• k наблюдений последовательно в порядке уменьшения, начиная с максимального, с помощью теста Диксона
• k наблюдений последовательно в порядке уменьшения, начиная с максимального, с помощью теста Смирнова — Граббса
• (N – k)-го наблюдения в ряду упорядоченных по возрастанию наблюдений

4. Термин «регрессия» (от лат. regression — отступление, возврат к чемулибо) введен английским психологом и антропологом .

5. анализ — один из методов многомерного анализа, целью которого является классификация объектов, т.е. отнесение объекта к одной из известных групп некоторым оптимальным способом (например, разбиение совокупности предприятий на несколько однородных групп по значениям каких-либо показателей производственно-хозяйственной деятельности).

•

6. Переменные, непосредственно не наблюдаемые, часто называют

• летальными
• явными
• Скрытыми
• Латентными

7. ядро функции, обеспечивающее минимальное среднее квадратическое отклонение при непараметрической оценке плотности распределения, — это ядро:

•

8. С помощью гистограммы можно изобразить графически данные:

• только категориальные
• количественные и категориальные
• только количественные
• временные

9. В матричной форме линейная модель имеет вид

• Y = X? + ?
• [Y] = [X]? + ?
• {y} = {х}? + ?
• y = х? + ?

10. называют колебания, в случае если их период не превышает одного года.

•

11. Для оценки коэффициентов регрессии, на которые оказывают влияние сопутствующие переменные, в регрессионную модель вводят так называемые фиктивные переменные, принимающие только два значения:

• –1 или 0
• 0 или 1
• 1 или 2
• –1 или 1

12. К числу эвристических методов снижения размерности относят:

• метод наименьших квадратов
• метод экстремальной группировки признаков
• метод скользящей средней
• метод корреляционных плеяд

13. К. Спирмен в 1904 г. предложил показатель, который впоследствии был назван ранговым коэффициентом корреляции Спирмена:

• ??=1?2??d2n(n2?1)?^=1?2??d2n(n2?1)
• ??=1+2??d2n(n2?1)?^=1+2??d2n(n2?1)
• ??=1+6??d2n(n2?1)?^=1+6??d2n(n2?1)
• ??=1?6??d2n(n2?1)

14. выборки - адекватность представления свойств анализируемой генеральной совокупности. Это достигается случайностью отбора, когда каждый элемент генеральной совокупности имеет одинаковую вероятность быть отобранным.

•

15. Решение задачи многомерного шкалирования позволяет перейти от формы исходных данных типа « » к более распространенной и удобной для статистической обработки форме исходных данных типа « » с одновременным сокращением объема исходных данных.

16. Сопоставьте показатели динамики временных рядов и формулы для расчета темпов прироста.

• Базисный -
• Средний -
• Цепной -

17. Каноническая зависимость определяется при помощи аргументов — канонических величин, вычисленных как линейные комбинации исходных признаков.

18. Факторный анализ со статистической точки зрения связан с поиском признаков, характеризующих объекты наблюдения на основе имеющейся информации, которая содержится в измеренных значениях k исходных признаков (x1,x2 , ..., xk )T

19. то приведено на рисунке?

• Сечение плотности вероятности двумерного нормального распределения главных компонент
• Сечение плотности вероятности двумерного нормального распределения стандартизованных коррелированных признаков
• Сечение плотности вероятности двумерного одномерного нормального распределения стандартизованных коррелированных признаков
• Сечение плотности вероятности двумерного нормального распределения вспомогательных компонент

20. Модель экспоненциального сглаживания описывается рекуррентной формулой

• St=?yt??St?1 St=?yt??St?1
• St=?y2t??St?1 St=?yt2??St?1
• St=?y2t+?St?1 St=?yt2+?St?1
• St=?yt+?St?1

21. Подход к построению модели ARIMA ее авторы представили в виде трехступенчатой итеративной процедуры, включающей следующие этапы (ступени):

•
•
•

22. Сопоставьте понятия с их описанием.

• Статистическим критерием -
• Основной принцип проверки гипотезы -
• Статистической гипотезой -
• Мощностью критерия -