Fiszki
Doświadczalnictwo leśne 2
Test w formie fiszek 2 kolos
Ilość pytań: 32
Rozwiązywany: 8310 razy
Rozkład empiryczny
To rozkład, kórego gęstość są opisane równaniami
To rozkład wyliczony na podstawie równania empirycznego
To rozkład liczebności cechy pomierzonej w rzeczywistości
To rozkład teoretyczny oprarty na równaniach empirycznych
To rozkład liczebności cechy pomierzonej w rzeczywistości
Rozkład teoretyczny
To rozkład obserwowanych wartości cechy
To różnica pomiędzy liczebnością obserwowaną a wyliczoną z równania
To rozkład, którego gęstość (częstość) i dystrybuanta (częstość skumulowana) są opisane równaniami
To rozkład liczebności cechy pomierzonej w rzeczywistości
To rozkład, którego gęstość (częstość) i dystrybuanta (częstość skumulowana) są opisane równaniami
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema populacjami testem t Studenta dla zmiennych niezależnych hipoteza zerowa zakłada, że:
Brak jest równości średnich w porównywanych populacjach
Rozkłady zmiennej w badanych populacjach są zbliżone
Różnica pomiędzy populacjami jest istotna
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema grupami testem U Manna - Whitneya hipoteza zerowa zakłada, że:
Próby pochodzą z tej samej populacji
Próby pochodzą z dwóch różnych populacji
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Brak jest równości średnich w porównywanych populacjach
Próby pochodzą z tej samej populacji
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema populacjami testem t Studenta dla zmiennych zależnych hipoteza zerowa zakłada, że:
Różnica pomiędzy populacjami jest istotna
Brak jest równości średnich w porównywanych populacjach
Różnica pomiędzy średnimi wartościami cechy w populacjach jest równa 0
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Różnica pomiędzy średnimi wartościami cechy w populacjach jest równa 0
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema populacjami testem Wilcoxona dla zmiennych zależnych hipoteza zerowa zakłada, że:
Brak jest równości średnich w porównywanych populacjach
Różnica pomiędzy populacjami jest istotna
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Średnie róźnice par wartości cechy są równe 0
Średnie róźnice par wartości cechy są równe 0
Przy testowaniu różnic pomiędzy frakcjami (wskaźnikami struktury) hipoteza zerowa zakłada:
Brak jest różnic pomiędzy średnimi wartościami cechy w grupach
Rozkład cechy w porównywanych grupach jest zbliżony
Frakcje w porównywanych grupach są różne
Równość frakcji w porównywanych grupach
Równość frakcji w porównywanych grupach
Celem analizy korelacji jest:
Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi
Opisanie zależności pomiędzy zmiennymi
Matematyczne opisanie relacji pomiędzy zmiennymi
Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi
Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi
Celem analizy regresji jest
Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi
Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi
Stwierdzenie występowania wzajemnego związku pomiędzy zmiennymi
Stwierdzenie korelacji pomiędzy zmiennymi
Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi
Przy testowaniu istotności współczynnika korelacji hipoteza zerowa zakłada, że:
Współczynnik korelacji jest równy zero
Współczynnik korelacji jest istotny
Współczynnik korelacji jest większy od zera
Współczynnik korelacji jest różny od zera
Współczynnik korelacji jest równy zero
Wartość krytyczna współczynnika korelacji linowej Pearsona powyżej której współczynnik ten jest istotny zależy od:
Istotności badanej zależności
Siły zależności pomiędzy analizowanymi zmiennymi
Zmienności korelowanych cech
Liczebności próby
Liczebności próby
Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:
Zmiennych o jednorodnych wariancjach
Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych
Zależności z dużą liczbą przypadków odstających
Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym
Zależności z dużą liczbą przypadków odstających
Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:
Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym
Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych
Zmiennych o jednorodnych wariancjach
Zależności krzywoliniowych
Zależności krzywoliniowych
Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:
Badania korelacji pomiędzy zmiennymi jakościowymi
Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych
Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym
Zmiennych o jednorodnych wariancjach
Badania korelacji pomiędzy zmiennymi jakościowymi
Całkowita zmienność zmiennej niezależnej Y obliczana jest na podstawie:
Sumy kwadratów różnic pomiędzy poszczególnymi wartościami Y a wartościami średnimi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy poszczególnymi wartościami Y a wartościami modelowymi
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
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 poszczególnych wartości Y od wartości średnich
Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Zmienność zmiennej niezależnej Y wyjaśniona przez model jest obliczana na podstawie:
Sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami wyznaczonymi z równania oraz poszczególnymi wartościami Y
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi
Współczynnik determinacji informuje:
Jaka część zmienności nie została wyjaśniona przez model
Czy obserwowana korelacja jest dodatnia czy ujemna
Jaka część zmienności została wyjaśniona przez model
Czy zmienne objaśniające są ze sobą skorelowane
Jaka część zmienności została wyjaśniona przez model
Pomiędzy zmiennością całkowitą (SST), wyjaśnioną przez modeli (SSR) i nie wyjaśnioną przez model (SSE) zachodzi relacja:
SSE=SST+SSR
SST=SSR-SSE
SSR=SST+SSE
SST=SSR+SSE
SST=SSR+SSE
Współczynnik determinacji oblicza się na podstawie:
Ilorazu zmienności wyjaśnionej przez model regresji (SSR) i zmienności całkowitej (SST)
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)