Связь между двумя переменными можно выразить графически диаграммой рассеивания полигоном частот
Вопрос посетителя
Предполагаемое объяснение связи признаков и возможностей ее практического использования называется
(*ответ*) качественным анализом
сопряжённостью
корреляционным полем
графическим анализом
При полном отсутствии связи (по типу линейной) между сопоставляемыми признаками коэффициент корреляции равен
(*ответ*) 0
+ ¥
-1
1
При сопоставлении двух переменных величин часто предполагают, что одна из них является аргументом, другая
(*ответ*) функцией
признаком
отношением
корреляцией
Приближенное аналитическое ( формульное) выражение регрессии по ряду пар значений Х и У, полученных в эксперименте, — это
(*ответ*) аппроксимация простой регрессии
сопряжённость
конвергенция
скользящая средняя
Разность между вероятностями “правильного” и “неправильного” порядка для двух наблюдений, взятых наугад при условии, что совпадающих рангов нет, — это
(*ответ*) g — Гудмена и Краскала
Q — Юла
d — Сомерса
t — Кендалла
Разность между фактическим значением У объекта и значением У, которое мы предсказываем для него, — это
(*ответ*) ошибка оценки
стандартное отклонение
дисперсия
регрессия
Распространенная форма коэффициента линейной корреляции сопоставляет сами величины признаков и в конечном счете основана на вычислении
(*ответ*) совместной дисперсии
среднеквадратического отклонения
стандартной ошибки
корреляции
Свойство корреляции, которое определяется линейностью или нелинейностью регрессий М[у/х] = φ(υ) и М[х/у] = φ(σ), — это
(*ответ*) форма
направление
теснота
направленность
Свойство корреляции, которое характеризует одностороннюю обусловленность изменения значений одной из случайных величин изменениями значений другой случайной величины, — это
(*ответ*) направленность
направление
форма
теснота
Связи между случайными явлениями вообще называются
(*ответ*) вероятностными связями
корреляцией
статистическими закономерностями
динамическими закономерностями
Связь между двумя переменными можно выразить графически
(*ответ*) диаграммой рассеивания
полигоном частот
гистограммой
кумулятой
Ответ эксперта
Предполагаемое объяснение связи признаков и возможностей ее практического использования называется
(*ответ*) качественным анализом
сопряжённостью
корреляционным полем
графическим анализом
При полном отсутствии связи (по типу линейной) между сопоставляемыми признаками коэффициент корреляции равен
(*ответ*) 0
+ ¥
-1
1
При сопоставлении двух переменных величин часто предполагают, что одна из них является аргументом, другая
(*ответ*) функцией
признаком
отношением
корреляцией
Приближенное аналитическое ( формульное) выражение регрессии по ряду пар значений Х и У, полученных в эксперименте, — это
(*ответ*) аппроксимация простой регрессии
сопряжённость
конвергенция
скользящая средняя
Разность между вероятностями “правильного” и “неправильного” порядка для двух наблюдений, взятых наугад при условии, что совпадающих рангов нет, — это
(*ответ*) g — Гудмена и Краскала
Q — Юла
d — Сомерса
t — Кендалла
Разность между фактическим значением У объекта и значением У, которое мы предсказываем для него, — это
(*ответ*) ошибка оценки
стандартное отклонение
дисперсия
регрессия
Распространенная форма коэффициента линейной корреляции сопоставляет сами величины признаков и в конечном счете основана на вычислении
(*ответ*) совместной дисперсии
среднеквадратического отклонения
стандартной ошибки
корреляции
Свойство корреляции, которое определяется линейностью или нелинейностью регрессий М[у/х] = φ(υ) и М[х/у] = φ(σ), — это
(*ответ*) форма
направление
теснота
направленность
Свойство корреляции, которое характеризует одностороннюю обусловленность изменения значений одной из случайных величин изменениями значений другой случайной величины, — это
(*ответ*) направленность
направление
форма
теснота
Связи между случайными явлениями вообще называются
(*ответ*) вероятностными связями
корреляцией
статистическими закономерностями
динамическими закономерностями
Связь между двумя переменными можно выразить графически
(*ответ*) диаграммой рассеивания
полигоном частот
гистограммой
кумулятой
