Fiszki
Doświadczalnictwo leśne 2
Test w formie fiszek 2 kolos
Ilość pytań: 32
Rozwiązywany: 8303 razy
Wartości resztowe modeli regresyjnych oblicza się:
Na podstawie sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich
Na podstawie różnicy pomiędzy obserwowanymi wartościami zmiennej zależnej Y a wartością średnią Y
Na podstawie sumy kwadratów różnic pomiędzy modelowymi wartościami zmiennej zależnej Y a wartością średnią Y
Na podstawie różnicy wartości obserwowanych zmiennej zależnej Y i wartości tej zmiennej wyznaczonych przez model
Na podstawie różnicy wartości obserwowanych zmiennej zależnej Y i wartości tej zmiennej wyznaczonych przez model
Heteroskedastyczność reszt modelu regresji polega na
Symetryczności rozkładu wartości resztowych względem przewidywanych
Jednorodności wariancji resztowych w całym zakresie wartości przewidywanych
Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych
Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych
Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych
Homoskedastyczność reszt modelu regresji polega na
Braku rozkładu normalnego reszt
Asymetryczności rozkładu wartości resztowych względem przewidywanych
Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - jednorodności wariancji
Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - niejednorodności wariancji
Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - jednorodności wariancji
Przy testowaniu istotności modelu regresji testowana jest hipoteza zerowa zakładająca, że:
Zmienność niewyjaśniona przez model (SSE) jest większa od 0 (H0: SSE>0)
Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest większa od 0 (H0: SSR>0)
Zmienność niewyjaśniona przez model (SSE) jest równa 0 (H0: SSE=0)
Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest równa 0 (H0: SSR=0)
Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest równa 0 (H0: SSR=0)
Przy testowaniu istotności parametrów równania regresji testowana jest hipoteza zerowa zakładająca, że:
Testowany parametr jest istotnie większy od 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest różna od 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest większa od 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest równa 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest równa 0
Współliniowość zmiennych w analizie regresji polega na
Braku nadmiarowości zmiennych
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Nadmiarowość zmiennych w analizie regresji polega na
Braku istotnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Braku istotnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Jeżeli przy testowaniu hipotez p ≤ α to:
nie odrzucamy hipotezy zerowej
hipoteza zerowa jest prawdziwa
hipoteza alternatywna jest nieprawdziwa
hipotezę zerową odrzuca się na rzecz hipotezy alternatywnej
hipotezę zerową odrzuca się na rzecz hipotezy alternatywnej
Jeżeli przy testowaniu hipotez p > α to:
brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej na przyjętym poziomie istotności
hipoteza zerowa jest nieistotna
hipoteza zerowa jest nieprawdziwa
odrzucamy hipotezę zerową
brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej na przyjętym poziomie istotności
Przy testowaniu hipotez statystycznych możliwa jest decyzja:
Odrzucenie hipotezy zerowej
Odrzucenie hipotezy alternatywnej
Potwierdzenie hipotezy alternatywnej
Potwierdzenie hipotezy zerowej
Odrzucenie hipotezy zerowej
Hipoteza statystyczna jest
Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji
Twierdzeniem dotyczącym przyczyn obserwowanych różnic
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej lub wiekości parametru zmiennej w populacji
Twierdzeniem wyjaśniającym przyczyny badanego zjawiska
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej lub wiekości parametru zmiennej w populacji
Hipoteza badawcza jest
Przypuszczeniem dotyczącym wielkości parametru zmiennej w populacji
Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji
Przypuszczeniem dotyczącym braku różnic pomiędzy wartościami średnimi
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej
Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji