игра брюс 2048
Главная / Математика / Статистические методы анализа данных / Тест 4

Статистические методы анализа данных - тест 4

Упражнение 1:
Номер 1
 Переменная math измерена в количественной шкале. Результаты измерений этой переменной

Ответ:

 (1) можно представить в порядковой шкале измерений 

 (2) можно представить в номинальной шкале измерений 

 (3) нельзя представить в какой-либо другой шкале измерений 


Номер 2
 Переменная math измерена в порядковой шкале. Результаты измерений этой переменной 

Ответ:

 (1) можно представить в количественной шкале измерений 

 (2) можно представить в номинальной шкале измерений 

 (3) нельзя представить в какой-либо другой шкале измерений 


Номер 3
 Переменная math измерена в номинальной шкале. Результаты измерений этой переменной

Ответ:

 (1) можно представить в количественной шкале измерений 

 (2) можно представить в порядковой шкале измерений 

 (3) нельзя представить в какой-либо другой шкале измерений 


Упражнение 2:
Номер 1
 Переменная math измеряется в номинальной шкале и имеет 5 градаций, переменная math измеряется в номинальной шкале и имеет 2 градации. Для того чтобы выяснить, являются ли переменные math и math зависимыми, применяют критерий хи-квадрат. Какое число степеней свободы будет иметь статистика хи-квадрат в случае справедливости основной гипотезы? 

Ответ:

 (1) 10 

 (2)

 (3)

 (4)


Номер 2
 Переменная math измеряется в номинальной шкале и имеет 6 градаций, переменная math измеряется в номинальной шкале и имеет 4 градации. Для того чтобы выяснить, являются ли переменные math и math зависимыми, применяют критерий хи-квадрат. Какое число степеней свободы будет иметь статистика хи-квадрат в случае справедливости основной гипотезы? 

Ответ:

 (1) 24 

 (2) 15 

 (3) 10 

 (4) 23 


Номер 3
 Переменная math измеряется в номинальной шкале и имеет 3 градаций, переменная math измеряется в номинальной шкале и имеет 2 градации. Для того чтобы выяснить, являются ли переменные math и math зависимыми, применяют критерий хи-квадрат. Какое число степеней свободы будет иметь статистика хи-квадрат в случае справедливости основной гипотезы? 

Ответ:

 (1)

 (2)

 (3)


Упражнение 3:
Номер 1
 Для номинального признака math, имеющего 5 градаций, и номинального признака math, имеющего 4 градации, составлена таблица сопряженности  и вычислено значение статистики хи-квадрат. Значение статистики оказалось равным 23.13. Согласно таблицам, квантили распределения хи-квадрат math,  math.
Какой (какие) выводы можно сделать, опираясь на полученный результат? 

Ответ:

 (1) на уровне значимости 0.05 гипотезу о независимости признаков math и math следует отвергнуть 

 (2) на уровне значимости 0.05 гипотезу о независимости признаков math и math следует принять 

 (3) на уровне значимости 0.01 нет оснований для отклонения гипотезы о независимости признаков math и math 

 (4) на уровне значимости 0.01 гипотезу о независимости признаков math и math следует отвергнуть 


Номер 2
 Для номинального признака math, имеющего 6 градаций, и номинального признака math, имеющего 3 градации, составлена таблица сопряженности  и вычислено значение статистики хи-квадрат. Значение статистики оказалось равным 20.67. Согласно таблицам, квантили распределения хи-квадрат math,  math.
Какой (какие) выводы можно сделать, опираясь на полученный результат? 

Ответ:

 (1) на уровне значимости 0.05 гипотезу о независимости признаков math и math следует отвергнуть 

 (2) на уровне значимости 0.05 гипотезу о независимости признаков math и math следует принять 

 (3) на уровне значимости 0.01 нет оснований для отклонения гипотезы о независимости признаков math и math 

 (4) на уровне значимости 0.01 гипотезу о независимости признаков math и math следует отвергнуть 


Номер 3
 Для номинального признака math, имеющего 4 градаций, и номинального признака math, имеющего 6 градации, составлена таблица сопряженности  и вычислено значение статистики хи-квадрат. Значение статистики оказалось равным 26.07. Согласно таблицам квантили распределения хи-квадрат math,  math.
Какой (какие) выводы можно сделать, опираясь на полученный результат? 

Ответ:

 (1) на уровне значимости 0.05 гипотезу о независимости признаков math и math следует отвергнуть 

 (2) на уровне значимости 0.05 гипотезу о независимости признаков math и math следует принять 

 (3) на уровне значимости 0.01 нет оснований для отклонения гипотезы о независимости признаков math и math 

 (4) на уровне значимости 0.01 гипотезу о независимости признаков math и math следует отвергнуть 


Упражнение 4:
Номер 1
 Для признаков math и math, измеренных в номинальной шкале, составлена таблица сопряженности 2х2 и вычислен коэффициент ассоциации Юла. Этот коэффициент

Ответ:

 (1) измеряет силу односторонней несимметричной связи между признаками math и math 

 (2) измеряет силу двусторонней симметричной связи между признаками 

 (3) позволяет на заданном уровне значимости принять решение о зависимости (независимости) признаков math и math 


Номер 2
 Для признаков math и math, измеренных в номинальной шкале, составлена таблица сопряженности 2х2 и вычислен коэффициент контингенции. Этот коэффициент

Ответ:

 (1) измеряет силу односторонней несимметричной связи между признаками math и math 

 (2) измеряет силу двусторонней симметричной связи между признаками 

 (3) позволяет на заданном уровне значимости принять решение о зависимости (независимости) признаков math и math 


Номер 3
 Для признаков math и math, измеренных в номинальной шкале, составлена таблица сопряженности 2х2 и вычислена статистика хи-квадрат. Эта статистика

Ответ:

 (1) измеряет силу односторонней несимметричной связи между признаками math и math 

 (2) измеряет силу двусторонней симметричной связи между признаками 

 (3) позволяет на заданном уровне значимости принять решение о зависимости (независимости) признаков math и math 


Упражнение 5:
Номер 1
 Для признаков math и math, измеренных в номинальной шкале, составлена таблица сопряженности и вычислена мера Гутмана math. Полученное значение следует трактовать таким образом: 

Ответ:

 (1) коэффициент корреляции переменных math и math равен 0.3 

 (2) прогноз модальной (наиболее вероятной) категории признака math будет улучшен на 30%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 

 (3) прогноз любой категории признака math будет улучшен на 30%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 

 (4) прогноз модальной (наиболее вероятной) категории признака math будет улучшен на 30%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 

 (5) прогноз любой категории признака math будет улучшен на 30%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 


Номер 2
 Для признаков math и math, измеренных в номинальной шкале, составлена таблица сопряженности и вычислена мера Гутмана math.  Полученное значение следует трактовать таким образом: 

Ответ:

 (1) коэффициент корреляции переменных math и math равен 0.4 

 (2) прогноз модальной (наиболее вероятной) категории признака math будет улучшен на 40%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 

 (3) прогноз любой категории признака math будет улучшен на 40%, если при прогнозировании учтено совместное распределение признаков math и math 

 (4) прогноз модальной (наиболее вероятной) категории признака math будет улучшен на 40%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 

 (5) прогноз любой категории признака math будет улучшен на 40%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 


Номер 3
 Для признаков math и math, измеренных в номинальной шкале, составлена таблица сопряженности и вычислена мера Гутмана math. Полученное значение следует трактовать таким образом: 

Ответ:

 (1) коэффициент корреляции переменных math и math равен 0.2 

 (2) прогноз модальной (наиболее вероятной) категории признака math будет улучшен на 20%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 

 (3) прогноз любой категории признака math будет улучшен на 20%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 

 (4) прогноз модальной (наиболее вероятной) категории признака math будет улучшен на 20%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 

 (5) прогноз любой категории признака math будет улучшен на 20%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков math и math 


Упражнение 6:
Номер 1
 Для признаков math и math, измеренных в номинальной шкале, составлена таблица сопряженности и вычислен коэффициент среднеквадратической сопряженности  math. Полученный результат можно трактовать следующим образом

Ответ:

 (1) признаки math и math независимы 

 (2) признаки math и math зависимы 

 (3) этот коэффициент не позволяет сделать вывод о зависимости или независимости признаков math и math. Однако, если вычисленное значение статистики хи-квадрат попадает в критическую область, то можно сказать, что сила связи между признаками math и math слабая 


Номер 2
 Для признаков math и math, измеренных в номинальной шкале, составлена таблица сопряженности и вычислен коэффициент  Крамера  math. Полученный результат можно трактовать следующим образом

Ответ:

 (1) признаки math и math независимы 

 (2) признаки math и math зависимы 

 (3) этот коэффициент не позволяет сделать вывод о зависимости или независимости признаков math и math. Однако, если вычисленное значение статистики хи-квадрат попадает в критическую область, то можно сказать, что сила связи между признаками math и math слабая 


Номер 3
 Для признаков math и math, измеренных в номинальной шкале, составлена таблица сопряженности и вычислен коэффициент среднеквадратической сопряженности   math. Полученный результат можно трактовать следующим образом

Ответ:

 (1) признаки math и math независимы 

 (2) признаки math и math зависимы 

 (3) этот коэффициент не позволяет сделать вывод о зависимости или независимости признаков math и math. Однако, если вычисленное значение статистики хи-квадрат попадает в критическую область, то можно сказать, что сила связи между признаками math и math умеренная 

 (4) этот коэффициент не позволяет сделать вывод о зависимости или независимости признаков math и math. Однако, если вычисленное значение статистики хи-квадрат попадает в критическую область, то можно сказать, что сила связи между признаками math и math слабая 




Главная / Математика / Статистические методы анализа данных / Тест 4