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
Количество страниц: 7
Демо работы
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 -