Мощность критерия говорит о способности теста обнаруживать альтернативную гипотезу( т.е. принимать альтернативную гипотезу, когда она верна)




2.уровень значимости – это вероятность отвергнуть верную нулевую гипотезу

3.сумма вероятностей ошибок I и II рода всегда равнв единице.

 

  1. Критические точки – это
  1. точки, отделяющие критическую область от области принятия гипотезы
  2. точки, в которых дисперсия равна нулю
  3. тоски, в которых график функции распределения пересекает критическую область.

 

  1. Критическая область – это
  1. совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают
  2. совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу принимают
  3. точки, отделяющие критическую область от области принятия гипотезы
  4. специально выработанная случайная величина, функция распределения которой известна

 

  1. При n >50, при проверке гипотезы о виде распределения применяют
  1. критерий Хи – квадрат Пирсона
  2. критерий Колмогорова – Смирнова
  3. критерий Стьюдента

 

  1. Пусть провернется гипотеза о равенстве среднего значения определенному числу, при правосторонней альтернативе, с уровнем значимости 0.05. Обьем выборки равен 11. В результате расчета по критерию Стьюдента получили 2.5. Какое заключение можно сделать.
  1. Нº отвергается, т.е. среднее значение равно предполагаемому числу.
  2. Нº отвергается, т.е. среднее значение меньше предполагаемого числа.
  3. Нº не отвергается,т.е. среднее значение равно предполагаемому числу
  4. Нº отвергается, т.е среднее значение больше предполагаемого числа

 

  1. Точка (х,у) всегда принадлежит линии регрессии.
  1. да
  2. нет

 

  1. Несет ли регрессионный анализ предикторную функцию
  1. да, на основе регрессионного анализа можно предсказывать значение одной переменной по значению другой
  2. нет, предикторная функция регрессионного анализа не существует
  3. это зависит от исследуемых данных

 

  1. Для изучения характера взаимосвязи между двумя параметрами проведен регрессионный анализ. Получены следующие результаты b¹ = 1.8, bº= 1.7, R² = 0.6. Какие выводы можно сделать.
  1. связь между параметрами отсутствует
  2. между параматрами существует прямая линейная зависимость
  3. между параметрами существует обратная линейная зависимость
  4. связь между параметрами средняя
  5. недостаточно данных

 

  1. Коэффициент корреляции измеряется в пределах.
  1. от 0 до 5
  2. от 1 до 100
  3. от -1 до +1
  4. от -5 до +5
  5. от -∞ до +∞

 

  1. Иследование 100 младших школьников показало сильную положительную корреляцию между весом и скоростью чтения. Какие заключения наиболее точно описывают результат.
  1. чем больше вес школьника, тем быстрее он читает
  2. чем быстрее школьник читает, тем больше его вес
  3. для того чтобы увеличить скорость чтения младшего школьника, его надо лучше кормить.

 

  1. Для определения рейтинга преподавателей был проведен опрос руководства и студентов. В результате получили, что коэффициент корреляции между студенческим рейтингом и рейтингом руководства r = 1.15. Из этой информации мы можем сделать следующий вывод.
  1. мнения руководства и студентов совпадают
  2. мнения руководства и студентов не совпадают
  3. существует незначительная связь между мнениями
  4. в вычислении допущена арифметическая ошибка

 

  1. Корреляционная связь является прямой и слабой, если значение коэффициента корреляции принадлежит интервалу
  1. от 0 до 0.3
  2. от -0.7 до -0.3
  3. от -0.7 до -1
  4. от -0.3 до 0
  5. от 0.7 до 1

 

  1. С помощью статистических методов можно.
  1. улучшить выборку
  2. оценить неизвестные признаки
  3. исправить ошибки в измерениях
  4. дать интепритацию результатов

 

  1. Вы хотите узнать как часто жители северных районов проводят отпуск на юге. Случайным образом выбераете 50 жителей и спрашиваете, сколько отпусков они провели на юге. Исходя из вышесказанного укажите тип данных величин, количества отпусков проведенных на юге.
  1. качественные данные
  2. дискретные данные
  3. непрерывные данные
  4. счетные данные

 

  1. Выберите верные утверждения
  1. размах выборочного распределения не может быть больше размаха распределения генеральной совокупности
  2. интерквартильный размах – это половина расстояния между нижним и верхним квартилями
  3. случайные выбросы влияют на величину размаха
  4. случайные выбросы не влияют на интерквартильный размах

 

  1. Выберите верные утверждения
  1. чем больше выборка, тем больше разброс имеет выборочное распределение
  2. разброс выборочного распределения не зависит от обьема генеральной совокупности
  3. систематическая ошибка влияет на величину математического ожидания
  4. систематическая ошибка влияет на величину дисперсии

 

  1. Найдите соответствие
  1. Хотя среди студентов всего 18% несовершеннолетних, б. Ошибка выборки

в выборке обьемом 20 оказалось пять несовершеннолетних.

2. на вопрос о своем хобби респондент специально дал в.систематическая

ложный ответ. Ошибка в ответах

3. исследователь внес ответ в неправильную позицию. а. Ошибка человека

 

  1. Ведущие популярного ток шоу в прямом эфире задали вопрос о необходимости применения вакцинации БЦЖ. 82% из 2500 ответивших с e- мail высказались за применение.Выберите правильное утверждение.
  1. обзор результатов опроса имел бы большее значение, если бы использовалась контрольная группа
  2. это была дигитимная выборка из слушателей этого ток шоу, большой обьем ответов позволяет заключить, что большинство из них за вакцинацию
  3. результат опроса не имеет особого значения так как из-за добровольности ответов наблюдатся математическая ошибка
  4. не возможно сделать правильного заключения без знания дополнительной информации.

 

  1. Интерквартильный размах считается устойчивой статистикой, потому что.
  1. добавление нового крайнего наблюдения имеет малое влияние на интерквартильный размах.
  2. интерквартильный размах равен расстоянию от нижнего квартиля до медианы, а это устойчивое измерение
  3. для вычисления этой статистики используется среднее значение
  4. добавление выбросов значительно влияетна интерквартильный размах

 

  1. Какой параметр может быть использован для категориальных (не числовых) данных
  1. среднее
  2. медиана
  3. мода
  4. выброс

 

  1. Вид распределения характеризуют коэффициенты
  1. ассиметрия
  2. эксцесс
  3. 95% доверительный интервал

 

  1. Что такое интерквартильный размах
  1. разность между максимальным и минимальным значениями
  2. разность между верхним и нижним квартилями
  3. разность между 95-й и 5-ой процентилями
  4. стандартное отклонение
  5. дисперсия

 

  1. Какие утверждения верны
  1. для нормального распределения значение медианы и моды совпадают
  2. все колоколообразные распределения являются Гауссовыми
  3. фактически вся площадь под нормальной кривой лежит внутри трех стандартных отклонений от математического ожидания

 

  1. Пусть нормальная кривая А и нормельная кривая Б имеют одно математическое ожидание. Пусть также стандартное отклонение больше, чем для Б. Какая кривая «выше» и почему.
  1. кривая А выше, т.к. у нее меньше точек перегиба
  2. кривая А выше, т.к., чем меньше стандартное отклонение, тем «шире» кривая
  3. кривая Б выше, т.к. ее медиана больше
  4. кривая Б выше, т.к., чем меньше стандартное отклонение, тем «уже» кривая
  5. кривые имеют одинаковую высоту т.к. у них одинаковые математические ожидания

 

  1. Вероятность совершить ошибку первого рода
  1. это уровень значимости
  2. это мощность критерия
  3. обозначается р
  4. обозначается Q

 

  1. Проверка гипотезы о равенстве генеральных средних включает
  1. формулирование нулевой и альтернативной гипотезы
  2. определение уровня значимости
  3. вычисление Рs
  4. вычисление S²гр и S² ост
  5. вычисление Fнабл
  6. Fкрит находится по таблицам
  7. сравнение Fнабл и Fкрит

 

  1. Если наблюдаемое значение критерия принадлежит области принятия гипотезы, то
  1. основная гипотеза отвергается
  2. основная гипотеза принимается
  3. альтернативная гипотеза принимается
  4. альтернативная гипотеза отвергается

 

Воспользуйтесь таблицей.

  1. Аудиторы заметили, что суммы выдаваемые под залог в среднем составляют 1200. Быстрая проверка 16 счетов дала в среднем 1400 со стандартным отклонением 400. В каком интервале находится ά эксп.
  1. менее 0.01
  2. от 0.01 до 0.025
  3. от 0.025 до 0.05
  4. от 0.05 до 0.1
  5. более 0.1

 

  1. Зависимость количества правонарушений за месяц от количества уличных фонарей на квартал выражается уравнением регрессии у= 2.4 – 0.2х. Используя данное уравнение интерпритируйте корректно коэффициент регрессии.
  1. эффект который производит уровень правонарушений на количество фонарей выражается коэффициентом регрессии 0.2
  2. после установки дополнительного фонаря уровень правонарушений увеличился на 2.4
  3. установка одного дополнительного фонаря уменьшила уровень правонарушений на 0.2
  4. с каждым новым правонарушением количество фонарей в квартале уменьшается на 0.2
  5. каждый новый фонарь в среднем увеличивает уровень правонарушений в 0.2 раза

 

  1. Статистическая зависимость это
  1. зависимость при которой каждому конкретному значению одной величины будет соответствовать определенное значение другой величины
  2. зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение распределения другой

 

  1. Особенностью статистической зависимости является
  1. каждому конкретному значению одной величины соответствует определенное значение другой величины
  2. изменение одной из величин изменяет среднее значение другой величины
  3. каждому значению одного признака может соответствовать некоторое количество значений другого признака, варьирующих в определенных пределах

 

  1. Коэффициент детерминации
  1. показывает как точно модель описывает диаграмму рассеивания
  2. может изменяться в пределах от 0(0%) до 1(100%)
  3. обозначается R²
  4. характеризует силу связи между величинами
  5. применяется при дисперсионном анализе

 

  1. Пусть все данные выборки принадлежат одной линии с положительным наклоном. Какой коэффициент корреляции для этой выборки.
  1. -1.0
  2. 0.99
  3. 100
  4. 1.0
  5. коэффициент корреляции такой же, как коэффициент наклона

 

  1. Любая положительная корреляция говорит о более сильной связи, чем отрицательная корреляция
  1. да
  2. нет

 

  1. Что из перечисленннго выражает наиболее сильную связь между переменными
  1. r = 0.33
  2. r = 0.28
  3. r = 0,21
  4. r² = 0.01
  5. r² = 0.23

 

  1. Для ранговой корреляции справедливо
  1. применяют для определения зависимости между параметрами, относящихся к произвольному непрерывному распределению
  2. нет принципиальных отличий в применении по сравнению с параметрическим корреляционным анализом
  3. наблюдения упорядочиваются по определенному правилу, связанному с сортировкой данных
  4. ранг данного всегда равен его порядковому номеру

 

  1. Корреляционная связь является обратной и слабой, если значение коэффициента корреляции принадлежит интервалу
  1. от 0 до 0.3
  2. от -0.7 до -0.3
  3. от -0.7 до -1
  4. от -0.3 до 0
  5. от 0.7 до 1

 

  1. Анализ зависимости между качественными признаками основан на
  1. построении функции выживаемости
  2. сравнении дисперсии двух и более параматров
  3. сравнение частоты совместного проявления различных уровней признаков, вычисленной в предположении об их незавичимости с наблюдаемой частотой

 

  1. Нулевая гипотеза в дисперсионном анализе принимается если
  1. S² гр > S²ост
  2. S²гр< S²ост
  3. S²гр> S²ост

 

  1. Остаточная дисперсия
  1. это средняя дисперсия всех групп
  2. характеризует общую дисперсию групп вне зависимости от воздействия фактора
  3. вместе с факторной дисперсией образует общую дисперсию
  4. завичит от влияния фактора

 

  1. Дисперсионный анализ применяется для
  1. определения достоверности различий между средними
  2. определения, значимо ли повлиял некий фактор на изучаемые нами выборки
  3. определения связи между признаками
  4. определения средней выживаемости в группе

 

  1. Для вычисления функции выживаемости можно использовать способы
  1. Пирсона – Фишера
  2. Катлера – Эдерера
  3. Смирнова – Колмогорова
  4. Каплана – Мейера
  1. При сравнении двух кривых выживаемости оказалось, что наблюдаемое значение критерия z =4.09, если известно, что на уровне значимости 0.05 z –критическое равно 1.96, то
  1. нет оснований отвергать основную гипотезу, следовательно выживаемость одинаковая
  2. основная гипотеза отвергается, следовательно выживаемость различна

 

Воспользуйтесь таблицей.

  1. В группе из 64 студентов был проведен тест по статистике, в среднем студенты сдали на 70 баллов. Из предыдущих лет известно, что стандартное отклонение равно 16. Постройте 95% доверительный интервал для среднего значения
  1. (66.08; 73.92)
  2. (54; 78)
  3. (68.04;71.96)
  4. (40; 100)
  5. (68; 72)

 

  1. Любой численный факт о генеральной совокупности называется
  1. статистикой
  2. выборкой
  3. параметром
  4. математическим ожиданием

 

  1. Выберите верные утверждения
  1. фактор – это признак, оказывающий влияние на другой признак
  2. фактор является независимым признаком
  3. фактор является зависимым признаком

 

  1. Выборка – это
  1. измеряемые характеристики популяции
  2. подмножество генеральной совокупности
  3. значения вычисленные из ряда данных
  4. множество индивидов имеющие общие характеристики

 

  1. Для изучения влияния музыки на сдельную работу, на одной из фабрик провели эксперимент. Одна группа слушала весь день классическую музыку, а вторая легкую рок музыку. Выберите третью группу, которая наилучшим образом подходит в качестве контрольной
  1. группа, которая утром слушает классику, а вечером рок
  2. группа, в которой случайным образом выбирается музыка для прослушивания
  3. группа, которая слушает блюз
  4. группа, которая вообще не слушает музыку
  5. группа, в которой каждый слушает свою любимую музыку, используя наушники

 

  1. При проведении эксперимента контрольная группа должна
  1. получать лечение, отличное от экспериментальной группы
  2. получать такое же лечение, как и эксперементальная группа, не зная об этом
  3. выполнить все процедуры, как и эксперементальная группа, исключая изучаемое лечение
  1. Оператор мобильной связи проводит опрос о необходимости предоставления новой услуги среди 132 человек. Выбор респондентов происходил следующим образом. Для каждой буквы алфавита выбирался список абонентов, чьи фамилии начинались на данную букву, а из них случайным образом отбирались 4 абонента. Выберите правильное утверждение
  1. каждый абонент имел одинаковую вероятность попасть в выборку
  2. каждый абонент не имел одинаковую вероятность попасть в выборку
  3. абоненты имели возможность быть дважды опрошенными, т.к. выборка была с повторениями

 

  1. Какие утверждения о гистограмме справедливы
  1. это графический способ задания выборочной функции
  2. гистограмма чаще используется для интервальных вариационных рядов
  3. гистограмма чаще используется для непрерывных вариационных рядов
  4. по оси ОХ откладываются интервалы варьирования переменной
  5. высота прямоугольников равна частотам соответствующих интервалов
  6. сумма площадей всех прямоугольников равна 1
  1. Какие параметры подвержены влиянию выбросов
  1. математическое ожидание
  2. медиана
  3. стандартное отклонение
  4. размах(разброс) выборки
  5. интерквартильный размах

 

  1. Было опрошено 6 радиослушателей об их любимой FM станции. Был получен следующий набор радиоволн (104.7; 104.7; 106.2; 104.7; 105.7; 106.2). Исходя из полученных данных, какой параметр надо использовать, чтобы выбрать наиболее популярную радиоволну и какова длинна ее волны.

1.среднее значение а. 104.7

2. медиана б. 105.7

3. мода

4. симметрия в.106.2

 

87. В какую сторону будет смещена плотность распределения, если коэффициент ассиметрии = -3.

1. влево

2. вправо

3. вверх

4. вниз

5. не будет отклоняться

 

  1. Состоятельность – это

1. сходимость по вероятности оценки к оцениваемому параметру при малом обьеме наблюдений.



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2017-12-12 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: