1. Тема: « Методы сравнительной статистики »
2. Формы работы:
- Подготовка к практическим занятиям.
- Подготовка материалов по НИРС.
3. Перечень вопросов для самоподготовки по теме практического занятия:
1. Понятие нулевой гипотезы.
2. Понятие альтернативной гипотезы.
3. Параметрические методы и условия их применимости.
4. Непараметрические методы и условия их применимости.
5. Понятие зависимых выборок.
6. Понятие независимых выборок.
7. Критерий Стьюдента.
8. Критерий Фишера.
9. Критерий Манна-Уитни.
10. Критерий Вилкоксона.
11. Критерии, используемые для проверки нормальности распределения.
Знать:
- понятия нулевой и альтернативной гипотез;
- основные критерии сравнительной статистики;
- понятия зависимых и независимых совокупностей;
- основные критерии для оценки нормальности распределения;
- условия применимости параметрических критериев сравнения;
- условия применимости непараметрических критериев сравнения.
Уметь:
- определить, зависимыми или независимыми являются две предлагаемые совокупности данных;
- выбрать необходимый критерий сравнения двух совокупностей в конкретной ситуации;
- рассчитать численное значение критерия Манна-Уитни, сравнить с соответствующим табличным значением и сделать вывод о наличии или отсутствии статистически значимых различий;
- рассчитать численное значение критерия Вилкоксона, сравнить с соответствующим табличным значением и сделать вывод о наличии или отсутствии статистически значимых различий;
- рассчитать численное значение критерия Пирсона, сравнить с соответствующим табличным значением и сделать вывод о наличии или отсутствии статистически значимых различий.
Владеть:
- навыками выбора критерия сравнения совокупностей;
- навыками численного расчета непараметрических критериев сравнения совокупностей;
- навыками определения статистической значимости результатов.
4. Самоконтроль по тестовым заданиям данной темы:
1. ВЫБОР ПОДХОДЯЩЕГО МЕТОДА СРАВНЕНИЯ ВЫБОРОЧНЫХ СОВОКУПНОСТЕЙ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ
1) различиями в характеристиках сравниваемых рядов
2) длинами выборок и максимальным разбросом вариант
3) числом сопоставляемых групп, зависимостью или независимостью выборок, видом распределения признака
4) средними значениями и дисперсиями
2. НЕЗАВИСИМЫМИ ВЫБОРКАМИ ЯВЛЯЮТСЯ
1) выборки, полученные при рандомизации
2) совокупность мужей и совокупность жен
3) одни и те же объекты в разные моменты времени
4) пары близнецов
3. ЗАВИСИМЫМИ ВЫБОРКАМИ ЯВЛЯЮТСЯ
1) совокупность мужчин и совокупность женщин
2) одни и те же объекты в разные моменты времени
3) больные сахарным диабетом и больные гриппом
4) выборки, полученные при рандомизации
4. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ ОСНОВАНЫНА
1) оценке параметров распределения
2) типе распределения
3) выдвигаемых гипотезах
4) требуемой точности
5. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ ПРИМЕНИМЫ, ЕСЛИ
1) распределение ассиметрично
2) требуются достаточно грубые оценки
3) варианты выборок различны
4) численные данные подчиняются нормальному распределению
6. ПРИ АНАЛИЗЕ ДАННЫХ ВЫДВИГАЮТСЯ СЛЕДУЮЩИЕ ГИПОТЕЗЫ
1) нулевая и гипотеза однородности
2) нулевая и альтернативная гипотезы
3) нулевая гипотеза и гипотеза равенства средних
4) гипотеза однородности и гипотеза отсутствия ошибок репрезентативности
7. ЕСЛИ ВЕРОЯТНОСТЬ НУЛЕВОЙ ГИПОТЕЗЫОКАЖЕТСЯ ВЫШЕ НЕКОТОРОГО НАПЕРЕД ЗАДАННОГО УРОВНЯ ЗНАЧИМОСТИ α, ТО
1) нулевая гипотеза может быть отвергнута
2) альтернативная гипотеза может быть принята
3) нулевая гипотеза не может быть отвергнута
4) уровень значимости нулевой гипотезы возрастает
8. К ПАРАМЕТРИЧЕСКИМ КРИТЕРИЯМ ОТНОСЯТСЯ
1) критерий Стьюдента и критерий Вилкоксона
2) критерий Вилкоксона и критерий Манна-Уитни
3) критерий Фишера и критерий Манна-Уитни
4) критерий Стьюдента и критерий Фишера
9. КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА ОСНОВАН НА СРАВНЕНИИ
1) частот изучаемого признака в вариационном ряду
2) средних значений выборок
3) числа наблюдений выборок
4) выборочных дисперсий
10. КРИТЕРИЙ ФИШЕРА ОСНОВАН НА СРАВНЕНИИ
1) частот изучаемого признака в вариационном ряду
2) средних значений выборок
3) числа наблюдений выборок
4) выборочных дисперсий
11. КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА ОБОЗНАЧАЕТСЯ СИМВОЛОМ
1) t
2) U
3) Z
4) F
12. ПОЛУЧЕННОЕ ЗНАЧЕНИЕ КРИТЕРИЯ СТЬЮДЕНТА СРАВНИВАЮТ
1) с рассчитанным по формуле значением критерия Стьюдента
2) с табличным значением критерия Стьюдента
3) со стандартной ошибкой
4) с выборочным средним
13. ЕСЛИ ПОЛУЧЕННОЕ ЗНАЧЕНИЕ t-КРИТЕРИЯ ПРЕВЫШАЕТ ТАБЛИЧНОЕ ДЛЯ ВЫБРАННОГО УРОВНЯ ЗНАЧИМОСТИ 
, ЭТО ОЗНАЧАЕТ ЧТО
1) различие выборочных средних статистически значимо с вероятностью 95%
2) различие выборочных средних статистически значимо с вероятностью 5%
3) различие выборочных средних статистически незначимо
4) различие выборочных средних статистически значимо с вероятностью 0.05
14. ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ ПОЛУЧЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ НОРМАЛЬНЫМ, МОЖНО ОПРЕДЕЛИТЬ С ПОМОЩЬЮ
1) критерия Манна-Уитни
2) t-критерия
3) критерия Шапиро-Уилка
4) критерия Вилкоксона
15. ДЛЯ КОРРЕКТНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КРИТЕРИЯ ПИРСОНА ОБЪЕМ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ ДОЛЖЕН БЫТЬ
1) не менее10
2) не менее 30
3) не менее 50
4) не менее 150
16. НА МАЛЫХ ВЫБОРКАХ РАБОТАЮТ
1) параметрические критерии
2) непараметрические критерии
3) критерии согласия
4) параметрические и непараметрические критерии
17. СТЕПЕНЬ СООТВЕТСТВИЯ ЭМПИРИЧЕСКИХ И ТЕОРЕТИЧЕСКИХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ВЕРОЯТНОСТЕЙ, А ТАКЖЕ ДВУХ ЭМПИРИЧЕСКИХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ, ПОЗВОЛЯЮТ ОПРЕДЕЛИТЬ
1) непараметрические критерии
2) параметрические и непараметрические критерии
3) параметрические критерии
4) критерии согласия
18. К НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИМ КРИТЕРИЯМ ОТНОСЯТСЯ
1) критерий Стьюдента и критерий Вилкоксона
2) критерий Вилкоксона и критерий Манна-Уитни
3) критерий Фишера и критерий Манна-Уитни
4) критерий Стьюдента и критерий Фишера
19. КРИТЕРИЙ МАННА-УИТНИ ЭТО
1) ранговый критерий для сравнения независимых выборок
2) ранговый критерий для сравнения зависимых выборок
3) параметрический критерий для сравнения независимых выборок
4) параметрический критерий для сравнения зависимых выборок
20. КРИТЕРИЙ ВИЛКОКСОНА ЭТО
1) ранговый критерий для сравнения независимых выборок
2) ранговый критерий для сравнения зависимых выборок
3) параметрический критерий для сравнения независимых выборок
4) параметрический критерий для сравнения зависимых выборок
21. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ МОГУТ БЫТЬ ПРИМЕНЕНЫ
1) для данных, имеющих произвольное распределение
2) только для данных, имеющих нормальное распределение
3) только для данных, имеющих распределение Пирсона
4) только для параметров распределения
22. КРИТЕРИЙ СОГЛАСИЯ ПИРСОНА ОБОЗНАЧАЕТСЯ СИМВОЛОМ
1) U
2) t
3) 
4) Z
23. СУММАРНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ НУЛЕВОЙ 
И АЛЬТЕРНАТИВНОЙ ГИПОТЕЗ 
РАВНА
1) 0
2) 1
3) 5
4) 100
24. МЕРОЙ СХОДСТВА/РАЗЛИЧИЯ ФОРМЫСРАВНИВАЕМЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ЯВЛЯЕТСЯ КРИТЕРИЙ
1) Стьюдента
2) Вилкоксона
3) Пирсона
4) Манна-Уитни
25. К РАНГОВЫМ КРИТЕРИЯМ ОТНОСИТСЯ
1) критерий Манна-Уитни
2) критерий Стьюдента
3) критерий Фишера
4) критерий Пирсона
26. ДОПУЩЕНИЕ ОБ ОТСУТСТВИИ ТОГО ИЛИ ИНОГО ИНТЕРЕСУЮЩЕГО ИССЛЕДОВАТЕЛЯ СОБЫТИЯ, ЯВЛЕНИЯ ИЛИ ЭФФЕКТА – ЭТО
1) альтернативная гипотеза
2) нулевая гипотеза
3) дизайн исследования
4) погрешность
27. ПОД АЛЬТЕРНАТИВНОЙ ГИПОТЕЗОЙ ПОДРАЗУМЕВАЕТСЯ
1) наличие того или иного события, явления или эффекта
2) отсутствие события, явление или эффекта
3) возможность возникновения события
4) погрешность
28. ЕСЛИ ВЕРОЯТНОСТЬ НУЛЕВОЙ ГИПОТЕЗЫУВЕЛИЧИВАЕТСЯ, ТО ВЕРОЯТНОСТЬ АЛЬТЕРНАТИВНОЙ ГИПОТЕЗЫ
1) не изменяется
2) увеличивается
3) равна 1
4) снижается
29. В СЛУЧАЕ, ЕСЛИ МАКСИМАЛЬНОЕ ЗНАЧЕНИЕ ОДНОГО ИЗ СРАВНИВАЕМЫХ ВЫБОРОЧНЫХ ВАРИАЦИОННЫХ РЯДОВ ЗАВЕДОМО МЕНЬШЕ МИНИМАЛЬНОГО ЗНАЧЕНИЯ ДРУГОГО ВАРИАЦИОННОГО РЯДА, ТО
1) необходим расчет критерия Стьюдента
2) расчетов с применением критерия Стьюдента не требуется
3) необходим расчет критерия Манна-Уитни
4) необходим расчет критерия Вилкоксона
30. ЕСЛИ НАБОР ОБЪЕКТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ В КАЖДУЮ ИЗ ГРУПП ОСУЩЕСТВЛЯЛСЯ НЕЗАВИСИМО ОТ ТОГО, КАКИЕ ОБЪЕКТЫИССЛЕДОВАНИЯ ВКЛЮЧЕНЫВ ДРУГУЮ ГРУППУ, ТАКИЕ ВЫБОРКИ НАЗЫВАЮТСЯ
1) зависимыми
2) независимыми
3) случайные
4) возможные
Эталоны ответов на тестовые задания:
| вопрос | ||||||||||
| ответ | ||||||||||
| вопрос | ||||||||||
| ответ | ||||||||||
| вопрос | ||||||||||
| ответ |
5. Самоконтроль по ситуационным задачам:
Задача №1
Две независимые группы, выделенные по одному качественному признаку, нужно сравнить между собой по количественному признаку (сравнение индекса массы тела у мужчин и женщин). Какой критерий сравнения вы выберете, если
1. количественный признак имеет нормальное распределение в популяции;
2. количественный признак не имеет нормального распределения в популяции, выборки малые.
Задача №2
Нужно сравнить два повторных наблюдения количественного признака у одних и тех же пациентов (сравнение уровня триглицеридов крови в группе пациентов до и после лечения). Какой критерий сравнения вы выберете, если
1. количественный признак имеет нормальное распределение в популяции;
2. количественный признак не имеет нормального распределения в популяции, выборки малые.
Задача №3
Провести расчет критерия Манна-Уитни для сравнения двух рядов: 23 19 21 34 38 25 28 27 21 и 15 14 17 28 14 18. Табличное значение: 
для 
. Пояснить, почему в данном случае используется именно этот критерий.
Задача №4
Провести расчет критерия Вилкоксона для сравнения уровней систолического артериального давления у пациентов до и после приема лекарственного препарата. Табличное значение: 
для .
| до | ||||||||
| после |
Задача №5
Получены следующие данные для среднего значения расстояний между зубами-молярами нижней челюсти у юношей, мм: для европеоидов (n = 89) – 42,68, хакасов (n = 86) – 43,05, тувинцев (n = 99) – 44,63. Среднее квадратическое отклонение получено равным: 
, 
, 
. Табличное значение tкр=2, для уровня значимости, с которым можно отвергнуть нулевую гипотезу, р<0,05 и tкр=3 для р<0,01). Сравнить европеоидов с хакасами и европеоидов с тувинцами по расстоянию между зубами-молярами нижней челюсти.
Эталоны ответов к ситуационным задачам:
Эталон к задаче №1
1. Критерий Стьюдента для независимых выборок (двухвыборочный t-критерий) и критерий Фишера.
2. Критерий Манна-Уитни.
Эталон к задаче №2
1. Критерий Стьюдента для зависимых выборок (парный t-критерий) и критерий Фишера.
2. Критерий Вилкоксона.
Эталон к задаче №3
Ранжируем:
| № | |||||||||||||||
| x | |||||||||||||||
| R | 1.5 | 1.5 | 7.5 | 7.5 | 12.5 | 12.5 |
Получаем:
| x1 | |||||||||
| R1 | 7.5 | 12.5 | 7.5 |
| x2 | 15 | 14 | 17 | 28 | 14 | 18 |
| R2 | 3 | 1.5 | 4 | 12.5 | 1.5 | 5 |
для 
– различия статистически значимы.
Эталон к задаче №4
| до | ||||||||
| после | ||||||||
| d | -3 |
Ранжируем по модулю:
| d | -3 | ||||||
| R |
для – различия статистически значимы.
Эталон к задаче №5
Поскольку 
меньше tкр =2, то нулевую гипотезу отвергнуть нельзя, и различия не являются статистически значимыми (р>0,05).
Поскольку 
больше tкр =3, то нулевая гипотеза отвергается, и различия можно считать статистически значимыми (р<0,01).
6. Перечень практических умений по изучаемой теме:
1. Выбрать подходящий критерий сравнения совокупностей в конкретной ситуации.
2. Определить статистическую значимость результатов сравнения совокупностей.
7. Рекомендации по выполнению НИРС:
1. По данным роста студентов нескольких групп определить наличие или отсутствие статистически значимых различий.
2. Определить наличие или отсутствие статистически значимых различий данных частоты сердечных сокращений до и после физической нагрузки для группы студентов.
Занятие №6
«Методы оценки связи между переменными»
1. Тема: « Методы оценки связи между переменными »
2. Формы работы:
- Подготовка к практическим занятиям.
- Подготовка материалов по НИРС.
3. Перечень вопросов для самоподготовки по теме практического занятия:
1. Дайте определение функциональной и корреляционной связи.
2. Приведите примеры прямой и обратной корреляционной связи.
3. Укажите размеры коэффициентов корреляции при слабой, средней и сильной связи между признаками.
4. В каких случаях применяется ранговый метод вычисления коэффициента корреляции?
5. В каких случаях применяется расчет коэффициента корреляции Пирсона?
6. Каковы основные этапы вычисления коэффициента корреляции ранговым методом?
7. Дайте определение «регрессии». В чем сущность метода регрессии?
8. Охарактеризуйте формулу уравнения простой линейной регрессии.
9. Дайте определение коэффициента регрессии.
10. Какой можно сделать вывод, если коэффициент регрессии веса по росту равен 0,26кг/см?
11. Для чего используется формула уравнения регрессии?
12. Что такое коэффициент детерминации?
13. В каких случаях используется уравнение множественной регрессии.
14. Для чего применяется метод логистической регрессии?
Знать:
- понятия корреляционной и функциональной зависимостей;
- понятия прямой и обратной корреляционной связи;
- понятие коэффициента корреляции;
- методики расчета коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмэна;
- использование коэффициентов корреляции в медицине и здравоохранении.
Уметь:
- отобразить численные данные на корреляционном поле;
- оценить силу и направление связи по величине коэффициента корреляции;
- правильно выбрать метод корреляционного или регрессионного анализа для оценки имеющихся данных.
Владеть:
- методиками расчета коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмэна;
- навыками представления численных данных на корреляционном поле.
4. Тестовые задания по теме с эталонами ответов:
1. ТЕРМИН «КОРРЕЛЯЦИЯ» В СТАТИСТИКЕ ПОНИМАЮТ КАК
1) связь, зависимость
2) отношение, соотношение
3) функцию, уравнение
4) коэффициент
2. СВЯЗЬ МЕЖДУ ПРИЗНАКАМИ МОЖНО СЧИТАТЬ СРЕДНЕЙ ПРИ ЗНАЧЕНИИ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ
1) r = 0,13
2) r = 0,45
3) r = 0,71
4) r = 1,0
3. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ r = - 0,82 ГОВОРИТ О ТОМ, ЧТО КОРРЕЛЯЦИОННАЯ СВЯЗЬ
1) прямая, средней силы
2) обратная, слабая
3) прямая, сильная
4) обратная, сильная
4. ПРИ ЗНАЧЕНИИ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ В ДИАПАЗОНЕ ОТ 0 ДО 0,3 СИЛА СВЯЗИ ОЦЕНИВАЕТСЯ КАК
1) слабая
2) средняя
3) сильная
4) полная
5. СВЯЗЬ МЕЖДУ ПРИЗНАКАМИ МОЖНО СЧИТАТЬ СИЛЬНОЙ ПРИ ЗНАЧЕНИИ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ
1) r = - 0,25
2) r = 0,62
3) r = - 0,95
4) r = 0,55
6. ЗАВИСИМОСТЬ, ПРИ КОТОРОЙ УВЕЛИЧЕНИЕ ИЛИ УМЕНЬШЕНИЕ ЗНАЧЕНИЯ ОДНОГО ПРИЗНАКА ВЕДЕТ К УВЕЛИЧЕНИЮ ИЛИ УМЕНЬШЕНИЮ – ВТОРОГО, ХАРАКТЕРИЗУЕТ СЛЕДУЮЩИЙ ВИД СВЯЗИ
1) прямая
2) обратная
3) полная
4) неполная
7. ЗАВИСИМОСТЬ, ПРИ КОТОРОЙ УВЕЛИЧЕНИЕ ОДНОГО ПРИЗНАКА ДАЕТ УМЕНЬШЕНИЕ ВТОРОГО, ХАРАКТЕРИЗУЕТ СЛЕДУЮЩИЙ ВИД КОРРЕЛЯЦИОННОЙ СВЯЗИ
1) прямая
2) обратная
3) полная
4) неполная
8. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ ПИРСОНА ОПРЕДЕЛЯЕТ
1) статистическую значимость различий между переменными
2) степень разнообразия признака в совокупности
3) силу и направление связи между зависимой и независимой переменными
4) долю дисперсии результативного признака объясняемую влиянием независимых переменных
9. УСЛОВИЕМ ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ ПИРСОНА ЯВЛЯЕТСЯ
1) распределение переменных неизвестно
2) нормальное распределение по крайней мере, одной из двух переменных
3) по крайней мере, одна из двух переменных измеряется в ранговой шкале
4) отсутствует нормальное распределение переменных
10. РАНГОВЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ СПИРМЭНА РАССЧИТЫВАЕТСЯ, КОГДА
1) присутствует нормальное распределение переменных
2) необходимо оценить связь между качественными и количественными признаками
3) необходимо определить статистическую значимость различий между переменными
4) необходимо оценить степень разнообразия признака в совокупности
11. ЗАВИСИМОСТЬ, КОГДА КАЖДОМУ ЗНАЧЕНИЮ ОДНОГО ПРИЗНАКА СООТВЕТСТВУЕТ ТОЧНОЕ ЗНАЧЕНИЕ ДРУГОГО, НАЗЫВАЕТСЯ
1) прямой
2) обратной
3) корреляционной
4) функциональной
12. ЗАВИСИМОСТЬ, КОГДА ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ВЕЛИЧИНЫОДНОГО ПРИЗНАКА ИЗМЕНЯЕТСЯ ТЕНДЕНЦИЯ (ХАРАКТЕР) РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗНАЧЕНИЙ ДРУГОГО ПРИЗНАКА, НАЗЫВАЕТСЯ
1) прямой
2) обратной
3) корреляционной
4) функциональной
13. ДЛЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ЗАВИСИМОСТИ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ГРАФИК
1) линейный
2) график рассеяния точек
3) радиальный
4) динамический
14. ЕСЛИ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ РАВЕН ЕДИНИЦЕ, ТО СВЯЗЬ ЯВЛЯЕТСЯ
1) сильной, прямой
2) сильной обратной
3) средней, прямой
4) полной (функциональной), прямой
15. СВЯЗЬ МЕЖДУ Y И X МОЖНО ПРИЗНАТЬ БОЛЕЕ СУЩЕСТВЕННОЙ ПРИ СЛЕДУЮЩЕМ ЗНАЧЕНИИ ЛИНЕЙНОГО КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ
1) r = 0,35
2) r = 0,15
3) r = - 0,57
4) r = 0,46
16. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ
1) взаимосвязи явлений
2) развития явления во времени
3) структуры явлений
4) статистической значимости различий между явлениями
17. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ МОЖЕТ ПРИНИМАТЬ ЗНАЧЕНИЯ
1) от 0 до 1
2) от -1 до 0
3) от -1 до 1
4) любые положительные
18. КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ МОЖЕТ ПРИНИМАТЬ ЗНАЧЕНИЯ
1) от 0 до 1
2) от -1 до 0
3) от -1 до 1
4) любые положительные
19. В РЕЗУЛЬТАТЕ ПРОВЕДЕНИЯ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ПОЛУЧАЮТ УРАВНЕНИЕ, ОПИСЫВАЮЩЕЕ... ПОКАЗАТЕЛЕЙ
1) взаимосвязь
2) соотношение
3) структуру
4) темпы роста
20. ЛИНЕЙНАЯ СВЯЗЬ МЕЖДУ ФАКТОРАМИ ИССЛЕДУЕТСЯ С ПОМОЩЬЮ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ
1) 
2) 
3) 
4) 
21. ПАРАМЕТР b (b = 0,016) ЛИНЕЙНОГО УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ 
ПОКАЗЫВАЕТ, ЧТО
1) с увеличением признака х на 1 признак у увеличивается на 0,678
2) с увеличением признака х на 1 признак у увеличивается на 0,016
3) с увеличением признака х на 1 признак у уменьшается на 0,678
4) с увеличением признака х на 1 признак у уменьшается на 0,016
22. НЕЗАВИСИМАЯ ПЕРЕМЕННАЯ В УРАВНЕНИИ РЕГРЕССИИ НАЗЫВАЕТСЯ
1) вариантой
2) уровнем
3) предиктором
4) переменной отклика
23. ЗАВИСИМАЯ ПЕРЕМЕННАЯ В УРАВНЕНИИ РЕГРЕССИИ НАЗЫВАЕТСЯ
1) вариантой
2) уровнем
3) предиктором
4) переменной отклика
24. ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ БИНАРНЫХ ПРИЗНАКОВ ПРИМЕНЯЕТСЯ СЛЕДУЮЩИЙ ВИД РЕГРЕССИИ
1) линейная
2) экспоненциальная
3) полиноминальная
4) логистическая
25. ДЛЯ ОЦЕНКИ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ СВЯЗИ МЕЖДУ КАЧЕСТВЕННЫМИ ПРИЗНАКАМИ ПРИМЕНЯЕТСЯ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ
1) Пирсона
2) Спирмэна
3) Кендела
4) Чупрова
26. ДОЛЮ ВАРИАЦИИ ПРИЗНАКА-РЕЗУЛЬТАТА, СЛОЖИВШУЮСЯ ПОД ВЛИЯНИЕМ НЕЗАВИСИМОГО ПРИЗНАКА ОБЪЯСНЯЕТ КОЭФФИЦИЕНТ
1) корреляции Пирсона
2) корреляции Спирмэна
3) детерминации
4) вариации
27. ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗИ, В КОТОРОЙ ПРИСУТСТВУЕТ БОЛЕЕ ОДНОЙ НЕЗАВИСИМОЙ ПЕРЕМЕННОЙ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ
1) линейная регрессия
2) множественная регрессия
3) ранговая корреляция Спирмэна
4) расчет темпа прироста
28. ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ СПИРМЭНА НЕОБХОДИМО
1) расположить переменные в порядке возрастания
2) расположить переменные в порядке убывания
3) возвести переменные в квадрат
4) присвоить переменным в порядке возрастания последовательные ранги (номера 1, 2, 3,.., n)
29. ЗАВИСИМОСТЬ ВЕСА ОТ РОСТА ЧЕЛОВЕКА (РОСТО-ВЕСОВОЙ ИНДЕКС) ОПИСЫВАЕТСЯ ПРИ ПОМОЩИ
1) логистической регрессии
2) множественной регрессии
3) экспоненциальной регрессии
4) линейной регрессии
30. ЗАВИСИМОСТЬ ПОЛОЖИТЕЛЬНОГО ИЛИ ОТРИЦАТЕЛЬНОГО РЕЗУЛЬТАТА ЛЕЧЕНИЯ ОТ РЯДА ФАКТОРОВ ОПИСЫВАЕТСЯ ПРИ ПОМОЩИ
1) логистической регрессии
2) множественной регрессии
3) экспоненциальной регрессии
4) линейной регрессии
31. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ ИЗМЕРЯЕТСЯ В
1) процентах
2) тех же единицах, что и изучаемый признак
3) промилле
4) не имеет единиц измерения
32. ИЗ НИЖЕПЕРЕЧИСЛЕННЫХ ВЕЛИЧИН ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРА ОДНОГО ПРИЗНАКА ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ДРУГОГО НА ЕДИНИЦУ ИЗМЕРЕНИЯ ПРИМЕНЯЕТСЯ
1) среднеквадратическое отклонение
2) коэффициент корреляции
3) коэффициент регрессии
4) коэффициент вариации
Эталоны ответов к тестовым заданиям:
| вопрос | ||||||||||
| ответ | ||||||||||
| вопрос | ||||||||||
| ответ | ||||||||||
| вопрос | ||||||||||
| ответ | ||||||||||
| вопрос | ||||||||||
| ответ |