Testy Fiszki Notatki

Zaloguj

Fiszki

Doświadczalnictwo leśne 2 test

Test w formie fiszek Ur

Ilość pytań: 18 Rozwiązywany: 2001 razy

Przy testowaniu różnic pomiędzy frakcjami (wskaźnikami struktury) hipoteza zerowa zakłada:

Rozkład cechy w porównywanych grupach jest zbliżony

Frakcje w porównywanych grupach są różne

Równość frakcji w porównywanych grupach

Celem analizy korelacji jest:

Matematyczne opisanie relacji pomiędzy zmiennymi

Opisanie zależności pomiędzy zmiennymi

Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi

Celem analizy regresji jest

Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi

Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi

Stwierdzenie występowania wzajemnego związku 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 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

Liczebności próby/żadna odpowiedź

Zmienności korelowanych cech

Liczebności próby/żadna odpowiedź

Umiesz już?

Tak

Nie

Tak

Całkowita zmienność zmiennej niezależnej Y obliczana jest na podstawie:

Sumy kwadratów różnic pomiędzy poszczególnymi wartościami Y a wartościami modelowymi

Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi

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 poszczególnych wartości Y od wartości średnich

Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi

Zmienność zmiennej niezależnej Y wyjaśniona przez model jest obliczana na podstawie:

Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi

Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi

Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami wyznaczonymi z równania oraz poszczególnymi wartościami Y

Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi

Współczynnik determinacji informuje:

Jaka część zmienności nie została wyjaśniona przez model

Jaka część zmienności została wyjaśniona przez model

Czy obserwowana korelacja jest dodatnia czy ujemna

Jaka część zmienności została wyjaśniona przez model

Pomiędzy zmiennością całkowitą (SST), wyjaśnioną przez modeli (SSR) i nie wyjaśnioną przez model (SSE) zachodzi relacja:

SST=SSR+SSE

SST=SSR-SSE

SSR=SST+SSE

SST=SSR+SSE

Współczynnik determinacji oblicza się na podstawie:

Ilorazu zmienności niewyjaśnionej przez model regresji (SSE) i zmienności całkowitej (SST)

Różnicy pomiędzy zmiennością całkowitą (SST) zmiennością wyjaśnioną przez model regresji (SSR)

Ilorazu zmienności wyjaśnionej przez model regresji (SSR) i zmienności całkowitej (SST)

Wartości resztowe modeli regresyjnych oblicza się:

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

Heteroskedastyczność reszt modelu regresji polega na

Jednorodności wariancji resztowych w całym zakresie wartości przewidywanych

Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych

Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych

Homoskedastyczność reszt modelu regresji polega na

Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - niejednorodności wariancji

Braku rozkładu normalnego reszt

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 równa 0 (H0: SSE=0)

Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest większa od 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:

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

Nadmiarowość zmiennych w analizie regresji polega na

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Braku istotnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Powiązane tematy

#ur

Inne tryby

Nauka Test Powtórzenie