Fiszki
Doświadczalnictwo leśne 2 test
Test w formie fiszek Ur
Ilość pytań: 18
Rozwiązywany: 1794 razy
Przy testowaniu różnic pomiędzy frakcjami (wskaźnikami struktury) hipoteza zerowa zakłada:
Frakcje w porównywanych grupach są różne
Równość frakcji w porównywanych grupach
Rozkład cechy w porównywanych grupach jest zbliżony
Równość frakcji w porównywanych grupach
Celem analizy korelacji jest:
Matematyczne opisanie relacji pomiędzy zmiennymi
Opisanie zależności pomiędzy zmiennymi
Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi
Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi
Celem analizy regresji jest
Stwierdzenie występowania wzajemnego związku pomiędzy zmiennymi
Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi
Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi
Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi
Przy testowaniu istotności współczynnika korelacji hipoteza zerowa zakłada, że:
Współczynnik korelacji jest istotny
Współczynnik korelacji jest równy zero
Współczynnik korelacji jest różny od zera
Współczynnik korelacji jest równy zero
Wartość krytyczna współczynnika korelacji linowej Pearsona powyżej której współczynnik ten jest istotny zależy od:
Istotności badanej zależności
Liczebności próby/żadna odpowiedź
Zmienności korelowanych cech
Liczebności próby/żadna odpowiedź
Umiesz już?
Tak
Nie
Tak
Całkowita zmienność zmiennej niezależnej Y obliczana jest na podstawie:
Sumy kwadratów różnic pomiędzy poszczególnymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy poszczególnymi wartościami Y a wartościami średnimi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy poszczególnymi wartościami Y a wartościami średnimi
Zmienność zmiennej niezależnej Y niewyjaśniona przez model obliczana jest na podstawie:
Sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich
Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Sumy kwadratów wartości modelowych
Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Zmienność zmiennej niezależnej Y wyjaśniona przez model jest obliczana na podstawie:
Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami wyznaczonymi z równania oraz poszczególnymi wartościami Y
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi
Współczynnik determinacji informuje:
Jaka część zmienności została wyjaśniona przez model
Czy obserwowana korelacja jest dodatnia czy ujemna
Jaka część zmienności nie została wyjaśniona przez model
Jaka część zmienności została wyjaśniona przez model
Pomiędzy zmiennością całkowitą (SST), wyjaśnioną przez modeli (SSR) i nie wyjaśnioną przez model (SSE) zachodzi relacja:
SST=SSR-SSE
SST=SSR+SSE
SSR=SST+SSE
SST=SSR+SSE
Współczynnik determinacji oblicza się na podstawie:
Różnicy pomiędzy zmiennością całkowitą (SST) zmiennością wyjaśnioną przez model regresji (SSR)
Ilorazu zmienności niewyjaśnionej przez model regresji (SSE) i zmienności całkowitej (SST)
Ilorazu zmienności wyjaśnionej przez model regresji (SSR) i zmienności całkowitej (SST)
Ilorazu zmienności wyjaśnionej przez model regresji (SSR) i zmienności całkowitej (SST)
Wartości resztowe modeli regresyjnych oblicza się:
Na podstawie różnicy pomiędzy obserwowanymi wartościami zmiennej zależnej Y a wartością średnią Y
Na podstawie sumy kwadratów różnic pomiędzy modelowymi wartościami zmiennej zależnej Y a wartością średnią Y
Na podstawie różnicy wartości obserwowanych zmiennej zależnej Y i wartości tej zmiennej wyznaczonych przez model
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
Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych
Homoskedastyczność reszt modelu regresji polega na
Braku rozkładu normalnego reszt
Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - jednorodności wariancji
Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - niejednorodności wariancji
Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - jednorodności wariancji
Przy testowaniu istotności modelu regresji testowana jest hipoteza zerowa zakładająca, że:
Zmienność niewyjaśniona przez model (SSE) jest równa 0 (H0: SSE=0)
Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest równa 0 (H0: SSR=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 równa 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest większa od 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest różna od 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest równa 0
Nadmiarowość zmiennych w analizie regresji polega na
Braku istotnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi