Podsumowanie: Test 3 doświadczalnictwo

Pytanie 1

Celem analizy korelacji jest:

Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi

Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi

Opisanie zależności pomiędzy zmiennymi za pomocą równania matematycznego

Matematyczne opisanie relacji pomiędzy zmiennymi

Pytanie 2

Celem analizy korelacji jest:

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi

Matematyczne opisanie relacji pomiędzy zmiennymi

Opisanie zależności pomiędzy zmiennymi za pomocą równania matematycznego

Pytanie 3

Celem analizy regresji jest

Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi

Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi

Stwierdzenie występowania wzajemnego związku pomiędzy zmiennymi

Stwierdzenie korelacji pomiędzy zmiennymi

Pytanie 4

Celem analizy regresji jest

Stwierdzenie korelacji pomiędzy zmiennymi

Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Stwierdzenie występowania wzajemnego związku pomiędzy zmiennymi

Pytanie 5

Przy testowaniu istotności współczynnika korelacji hipoteza zerowa zakłada, że:

Współczynnik korelacji jest różny od zera

Współczynnik korelacji jest większy od zera

Współczynnik korelacji jest istotny

Współczynnik korelacji jest równy zero

Pytanie 6

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

Istotności badanej zależności

Liczebności próby

Zmienności korelowanych cech

Siły zależności pomiędzy analizowanymi zmiennymi

Pytanie 7

Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:

Zmiennych o jednorodnych wariancjach

Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym

Zależności z dużą liczbą przypadków odstających

Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych

Pytanie 8

Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:

Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym

Zmiennych o jednorodnych wariancjach

Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych

Zależności krzywoliniowych

Pytanie 9

Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:

Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych

Zmiennych o jednorodnych wariancjach

Zależności nieliniowych

Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym

Pytanie 10

Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:

Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych

Zmiennych o jednorodnych wariancjach

Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym

Badania korelacji pomiędzy zmiennymi jakościowymi

Pytanie 11

Całkowita zmienność zmiennej niezależnej Y obliczana jest na podstawie:

Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi

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 poszczególnymi wartościami Y a wartościami modelowymi

Pytanie 12

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

Sumy kwadratów wartości modelowych

Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi

Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi

Sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich

Pytanie 13

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

Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi

Sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich

Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi

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

Pytanie 14

Współczynnik determinacji informuje:

Jaka część zmienności nie została wyjaśniona przez model

Czy zmienne objaśniające są ze sobą skorelowane

Jaka część zmienności została wyjaśniona przez model

Czy obserwowana korelacja jest dodatnia czy ujemna

Pytanie 15

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

SSE=SST+SSR

Pytanie 16

Współczynnik determinacji oblicza się na podstawie:

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

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

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

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

Pytanie 17

Wartości resztowe modeli regresyjnych oblicza się:

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 pomiędzy modelowymi 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

Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych

Symetryczności rozkładu wartości resztowych względem przewidywanych

Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych

Jednorodności wariancji resztowych w całym zakresie wartości przewidywanych

Pytanie 19

Homoskedastyczność reszt modelu regresji polega na

Asymetryczności rozkładu wartości resztowych względem przewidywanych

Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych – niejednorodności wariancji

Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - jednorodności

Braku rozkładu normalnego reszt

Pytanie 20

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

Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest równa 0 (H0: SSR=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 niewyjaśniona przez model (SSE) jest równa 0 (H0: SSE=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 większa od 0

Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest równa 0

Testowany parametr jest istotnie większy od 0

Pytanie 22

Współliniowość zmiennych w analizie regresji polega na

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi

Braku nadmiarowości zmiennych

Pytanie 23

Nadmiarowość zmiennych w analizie regresji polega na

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi

Braku istotnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi

Braku istotnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Pytanie 24

W analizie regresji zależności nieliniowe można opisać przez

Zastosowanie współczynnika korelacji Pearsona

Przez zastosowanie regresji liniowej z odpowiednimi poprawkami

Podzielenie zmienności niewyjaśnionej przez model przez zmienność całkowitą

Linearyzację modelu a następnie obliczenie parametrów modelu liniowego

Pytanie 25

W analizie regresji zależności nieliniowe można opisać przez

Przez zastosowanie regresji liniowej z odpowiednimi poprawkami

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Zastosowanie regresji liniowej

Zastosowanie współczynnika korelacji liniowej Pearsona

Pytanie 26

Problem heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez

Zastosowanie regresji liniowej

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów (OLS)

Zastosowanie ważonej metody najmniejszych kwadratów (WLS)

Przez zastosowanie regresji liniowej z odpowiednimi poprawkami

Pytanie 27

Problem heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez

Stosując przekształcenie logarytmiczne równania

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów (OLS)

Przez zastosowanie regresji liniowej z odpowiednimi poprawkami

Zastosowanie regresji liniowej

Pytanie 28

Problem heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez

Zastosowanie regresji liniowej

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów (OLS)

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów (OLS)

Pytanie 29

Udział zmienności wyjaśnionej przez model regresji nieliniowej można opisać za pomocą

Zmienność ogólna, zmienność resztowa i zmienność niewyjaśniona przez model ANOVA

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

Skorygowanego współczynnika determinacji

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Współczynnika korelacji Pearsona

Twój wynik: Test 3 doświadczalnictwo

Twój wynik