Fiszki
Doświadczalnictwo test 4,5
Test w formie fiszek Ur
Ilość pytań: 18
Rozwiązywany: 3219 razy
Hipoteza badawcza jest
Przypuszczeniem dotyczącym wielkości parametru zmiennej w populacji
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej
Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji
Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji
Hipoteza statystyczna jest
Twierdzeniem wyjaśniającym przyczyny badanego zjawiska
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej lub wiekości parametru zmiennej w populacji
Twierdzeniem dotyczącym przyczyn obserwowanych różnic
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej lub wiekości parametru zmiennej w populacji
Przy testowaniu hipotez statystycznych możliwa jest decyzja:
Odrzucenie hipotezy zerowej
Potwierdzenie hipotezy alternatywnej
Odrzucenie hipotezy alternatywnej
Odrzucenie hipotezy zerowej
Jeżeli przy testowaniu hipotez p > ALFA to:
odrzucamy hipotezę zerową
brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej na przyjętym poziomie istotności
hipoteza zerowa jest nieistotna
brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej na przyjętym poziomie istotności
Jeżeli przy testowaniu hipotez p < lub = ALFA to:
hipotezę zerową odrzuca się na rzecz hipotezy alternatywnej
hipoteza zerowa jest prawdziwa
hipoteza alternatywna jest nieprawdziwa
hipotezę zerową odrzuca się na rzecz hipotezy alternatywnej
Rozkład empiryczny
To rozkład, kórego gęstość są opisane równaniami
To rozkład wyliczony na podstawie równania empirycznego
To rozkład liczebności cechy pomierzonej w rzeczywistości
To rozkład liczebności cechy pomierzonej w rzeczywistości
Rozkład teoretyczny
To rozkład, którego gęstość (częstość) i dystrybuanta (częstość skumulowana) są opisane równaniami
To różnica pomiędzy liczebnością obserwowaną a wyliczoną z równania
To rozkład liczebności cechy pomierzonej w rzeczywistości
To rozkład, którego gęstość (częstość) i dystrybuanta (częstość skumulowana) są opisane równaniami
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema populacjami testem t Studenta dla zmiennych niezależnych hipoteza zerowa zakłada, że:
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Różnica pomiędzy populacjami jest istotna
Rozkłady zmiennej w badanych populacjach są zbliżone
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema grupami testem U Manna - Whitneya hipoteza zerowa zakłada, że:
Próby pochodzą z dwóch różnych populacji
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Próby pochodzą z tej samej populacji
Próby pochodzą z tej samej populacji
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema populacjami testem t Studenta dla zmiennych zależnych hipoteza zerowa zakłada, że:
Różnica pomiędzy populacjami jest istotna
Brak jest równości średnich w porównywanych populacjach
Różnica pomiędzy średnimi wartościami cechy w populacjach jest równa 0
Różnica pomiędzy średnimi wartościami cechy w populacjach jest równa 0
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema populacjami testem Wilcoxona dla zmiennych zależnych hipoteza zerowa zakłada, że:
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Brak jest równości średnich w porównywanych populacjach
Średnie róźnice par wartości cechy są równe 0
Średnie róźnice par wartości cechy są równe 0
Przy testowaniu różnic pomiędzy frakcjami (wskaźnikami struktury) hipoteza zerowa zakłada:
Równość frakcji w porównywanych grupach
Frakcje w porównywanych grupach są różne
Brak jest różnic pomiędzy średnimi wartościami cechy w grupach
Równość frakcji w porównywanych grupach
W analizie regresji zależności nieliniowe można opisać przez
Zastosowanie współczynnika korelacji Persona
Podzielenie zmienności niewyjaśnionej przez model przez zmienność całkowitą
Linearyzacje modelu a następnie obliczenie parametrów modelu liniowego
Linearyzacje modelu a następnie obliczenie parametrów modelu liniowego
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 równa 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest różna od 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność równa 0
Problem Heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez
Zastosowanie ważnej metody najmniejszych kwadratów WLS
Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów OLS
Zastosowanie regresji liniowej
Zastosowanie ważnej metody najmniejszych kwadratów WLS
Problem heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez
Stosując przekształcenie logarytmiczne równania
Zastosowanie regresji liniowej
Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów OLS
Stosując przekształcenie logarytmiczne równania
Współliniowość zmiennych w analizie regresji polega na
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Udział zmienności wyjaśnionej przez model regresji nieliniowej można opisać za pomocą
Współczynnika korelacji Persona
Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa
Skorygowanego współczynnika determinacji
Skorygowanego współczynnika determinacji