Fiszki
Doświadczalnictwo leśne 2
Test w formie fiszek 2 kolos
Ilość pytań: 32
Rozwiązywany: 8329 razy
Wartości resztowe modeli regresyjnych oblicza się:
Na podstawie różnicy wartości obserwowanych zmiennej zależnej Y i wartości tej zmiennej wyznaczonych przez model
Na podstawie sumy kwadratów różnic pomiędzy modelowymi wartościami zmiennej zależnej Y a wartością średnią Y
Na podstawie sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich
Na podstawie różnicy pomiędzy obserwowanymi wartościami zmiennej zależnej Y a wartością średnią Y
Na podstawie różnicy wartości obserwowanych zmiennej zależnej Y i wartości tej zmiennej wyznaczonych przez model
Heteroskedastyczność reszt modelu regresji polega na
Jednorodności wariancji resztowych w całym zakresie wartości przewidywanych
Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych
Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych
Symetryczności rozkładu wartości resztowych względem przewidywanych
Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych
Homoskedastyczność reszt modelu regresji polega na
Asymetryczności rozkładu wartości resztowych względem przewidywanych
Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - jednorodności wariancji
Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - niejednorodności wariancji
Braku rozkładu normalnego reszt
Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - jednorodności wariancji
Przy testowaniu istotności modelu regresji testowana jest hipoteza zerowa zakładająca, że:
Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest równa 0 (H0: SSR=0)
Zmienność niewyjaśniona przez model (SSE) jest równa 0 (H0: SSE=0)
Zmienność niewyjaśniona przez model (SSE) jest większa od 0 (H0: SSE>0)
Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest większa od 0 (H0: SSR>0)
Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest równa 0 (H0: SSR=0)
Przy testowaniu istotności parametrów równania regresji testowana jest hipoteza zerowa zakładająca, że:
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest większa od 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest równa 0
Testowany parametr jest istotnie większy od 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest różna od 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest równa 0
Współliniowość zmiennych w analizie regresji polega na
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi
Braku nadmiarowości zmiennych
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Nadmiarowość zmiennych w analizie regresji polega na
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Braku istotnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Braku istotnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Jeżeli przy testowaniu hipotez p ≤ α to:
hipotezę zerową odrzuca się na rzecz hipotezy alternatywnej
hipoteza alternatywna jest nieprawdziwa
nie odrzucamy hipotezy zerowej
hipoteza zerowa jest prawdziwa
hipotezę zerową odrzuca się na rzecz hipotezy alternatywnej
Jeżeli przy testowaniu hipotez p > α to:
odrzucamy hipotezę zerową
brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej na przyjętym poziomie istotności
hipoteza zerowa jest nieistotna
hipoteza zerowa jest nieprawdziwa
brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej na przyjętym poziomie istotności
Przy testowaniu hipotez statystycznych możliwa jest decyzja:
Potwierdzenie hipotezy alternatywnej
Odrzucenie hipotezy alternatywnej
Odrzucenie hipotezy zerowej
Potwierdzenie hipotezy zerowej
Odrzucenie hipotezy zerowej
Hipoteza statystyczna jest
Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej lub wiekości parametru zmiennej w populacji
Twierdzeniem wyjaśniającym przyczyny badanego zjawiska
Twierdzeniem dotyczącym przyczyn obserwowanych różnic
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej lub wiekości parametru zmiennej w populacji
Hipoteza badawcza jest
Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji
Przypuszczeniem dotyczącym braku różnic pomiędzy wartościami średnimi
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej
Przypuszczeniem dotyczącym wielkości parametru zmiennej w populacji
Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji