Podsumowanie: Test 3 doświadczalnictwo

Pytanie 1

Celem analizy korelacji jest:

Matematyczne opisanie relacji pomiędzy zmiennymi

Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi

Opisanie zależności pomiędzy zmiennymi za pomocą równania matematycznego

Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi

Pytanie 2

Celem analizy korelacji jest:

Matematyczne opisanie relacji pomiędzy zmiennymi

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Opisanie zależności pomiędzy zmiennymi za pomocą równania matematycznego

Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi

Pytanie 3

Celem analizy regresji jest

Stwierdzenie korelacji pomiędzy zmiennymi

Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi

Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi

Stwierdzenie występowania wzajemnego związku pomiędzy zmiennymi

Pytanie 4

Celem analizy regresji jest

Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Stwierdzenie korelacji pomiędzy zmiennymi

Stwierdzenie występowania wzajemnego związku pomiędzy zmiennymi

Pytanie 5

Przy testowaniu istotności współczynnika korelacji hipoteza zerowa zakłada, że:

Współczynnik korelacji jest większy od zera

Współczynnik korelacji jest równy zero

Współczynnik korelacji jest istotny

Współczynnik korelacji jest różny od zera

Pytanie 6

Wartość krytyczna współczynnika korelacji linowej Pearsona powyżej której współczynnik ten jest istotny zależy od:

Zmienności korelowanych cech

Siły zależności pomiędzy analizowanymi zmiennymi

Istotności badanej zależności

Liczebności próby

Pytanie 7

Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:

Zmiennych o jednorodnych wariancjach

Zależności z dużą liczbą przypadków odstających

Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych

Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym

Pytanie 8

Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:

Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych

Zmiennych o jednorodnych wariancjach

Zależności krzywoliniowych

Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym

Pytanie 9

Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:

Zmiennych o jednorodnych wariancjach

Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym

Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych

Zależności nieliniowych

Pytanie 10

Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:

Badania korelacji pomiędzy zmiennymi jakościowymi

Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych

Zmiennych o jednorodnych wariancjach

Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym

Pytanie 11

Całkowita zmienność zmiennej niezależnej Y obliczana jest na podstawie:

Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami wyznaczonymi z równania oraz poszczególnymi wartościami Y

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 modelowymi

Pytanie 12

Zmienność zmiennej niezależnej Y niewyjaśniona przez model obliczana jest na podstawie:

Sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich

Sumy kwadratów wartości modelowych

Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi

Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi

Pytanie 13

Zmienność zmiennej niezależnej Y wyjaśniona przez model jest obliczana na podstawie:

Sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich

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

Pytanie 14

Współczynnik determinacji informuje:

Jaka część zmienności nie została wyjaśniona przez model

Czy obserwowana korelacja jest dodatnia czy ujemna

Czy zmienne objaśniające są ze sobą skorelowane

Jaka część zmienności została wyjaśniona przez model

Pytanie 15

Pomiędzy zmiennością całkowitą (SST), wyjaśnioną przez modeli (SSR) i nie wyjaśnioną przez model (SSE) zachodzi relacja:

SSE=SST+SSR

SST=SSR-SSE

SST=SSR+SSE

SSR=SST+SSE

Pytanie 16

Współczynnik determinacji oblicza się na podstawie:

Ilorazu zmienności wyjaśnionej przez model regresji (SSR) i zmienności całkowitej (SST)

Ilorazu zmienności niewyjaśnionej przez model regresji (SSE) i zmienności całkowitej (SST)

Sumy zmienności wyjaśnionej przez model regresji (SSR) i zmienności niewyjaśnionej przez model regresji (SSE)

Różnicy pomiędzy zmiennością całkowitą (SST) zmiennością wyjaśnioną przez model regresji (SSR)

Pytanie 17

Wartości resztowe modeli regresyjnych oblicza się:

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 pomiędzy obserwowanymi wartościami zmiennej zależnej Y a wartością średnią Y

Na podstawie sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich

Pytanie 18

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

Pytanie 19

Homoskedastyczność reszt modelu regresji polega na

Braku rozkładu normalnego reszt

Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych – niejednorodności wariancji

Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - jednorodności

Asymetryczności rozkładu wartości resztowych względem przewidywanych

Pytanie 20

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 większa od 0 (H0: SSR>0)

Zmienność niewyjaśniona przez model (SSE) jest większa od 0 (H0: SSE>0)

Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest równa 0 (H0: SSR=0)

Pytanie 21

Przy testowaniu istotności parametrów równania regresji testowana jest hipoteza zerowa zakładająca, że:

Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest różna 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 większa od 0

Pytanie 22

Współliniowość zmiennych w analizie regresji polega na

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi

Braku nadmiarowości zmiennych

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi

Pytanie 23

Nadmiarowość zmiennych w analizie regresji polega na

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi

Braku istotnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Braku istotnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Pytanie 24

W analizie regresji zależności nieliniowe można opisać przez

Przez zastosowanie regresji liniowej z odpowiednimi poprawkami

Podzielenie zmienności niewyjaśnionej przez model przez zmienność całkowitą

Linearyzację modelu a następnie obliczenie parametrów modelu liniowego

Zastosowanie współczynnika korelacji Pearsona

Pytanie 25

W analizie regresji zależności nieliniowe można opisać przez

Przez zastosowanie regresji liniowej z odpowiednimi poprawkami

Zastosowanie regresji liniowej

Zastosowanie współczynnika korelacji liniowej Pearsona

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Pytanie 26

Problem heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez

Zastosowanie regresji liniowej

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów (OLS)

Przez zastosowanie regresji liniowej z odpowiednimi poprawkami

Zastosowanie ważonej metody najmniejszych kwadratów (WLS)

Pytanie 27

Problem heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów (OLS)

Zastosowanie regresji liniowej

Przez zastosowanie regresji liniowej z odpowiednimi poprawkami

Stosując przekształcenie logarytmiczne równania

Pytanie 28

Problem heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów (OLS)

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Zastosowanie regresji liniowej

Pytanie 29

Udział zmienności wyjaśnionej przez model regresji nieliniowej można opisać za pomocą

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Współczynnika korelacji Pearsona

Skorygowanego współczynnika determinacji

Zmienność ogólna, zmienność resztowa i zmienność niewyjaśniona przez model ANOVA

Ilorazu zmienności wyjaśnionej przez model regresji (SSR) i zmienności niewyjaśnionej przez model reg

Twój wynik: Test 3 doświadczalnictwo

Analiza