Wyszukaj
Zaloguj / zarejestruj się
Jeśli masz już konto, możesz się zalogować.
Jeśli nie masz konta, zarejestruj nowe podając nazwę użytkownika, adres email i hasło.
Formularz kontaktowy
Memorizer+
Wykup dostęp
Ta funkcja jest dostępna dla użytkowników, którzy wykupili plan Memorizer+
Fiszki
Doświadczalnictwo leśne 2 test
Test w formie fiszek Ur
Ilość pytań: 18 Rozwiązywany: 2172 razy
Przy testowaniu różnic pomiędzy frakcjami (wskaźnikami struktury) hipoteza zerowa zakłada:
Równość frakcji w porównywanych grupach
Rozkład cechy w porównywanych grupach jest zbliżony
Frakcje w porównywanych grupach są różne
Celem analizy korelacji jest:
Opisanie zależności pomiędzy zmiennymi
Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi
Matematyczne opisanie relacji pomiędzy zmiennymi
Celem analizy regresji jest
Stwierdzenie występowania wzajemnego związku pomiędzy zmiennymi
Określenie siły 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 różny od zera
Współczynnik korelacji jest istotny
Wartość krytyczna współczynnika korelacji linowej Pearsona powyżej której współczynnik ten jest istotny zależy od:
Zmienności korelowanych cech
Liczebności próby/żadna odpowiedź
Istotności badanej zależności
Umiesz już?
Tak
Nie
Całkowita zmienność zmiennej niezależnej Y obliczana jest na podstawie:
Sumy kwadratów różnic pomiędzy poszczególnymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy poszczególnymi wartościami Y a wartościami średnimi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi
Zmienność zmiennej niezależnej Y niewyjaśniona przez model obliczana jest na podstawie:
Sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich
Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Sumy kwadratów wartości modelowych
Zmienność zmiennej niezależnej Y wyjaśniona przez model jest obliczana na podstawie:
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami wyznaczonymi z równania oraz poszczególnymi wartościami Y
Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi
Współczynnik determinacji informuje:
Jaka część zmienności została wyjaśniona przez model
Czy obserwowana korelacja jest dodatnia czy ujemna
Jaka część zmienności nie 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
Współczynnik determinacji oblicza się na podstawie:
Ilorazu zmienności wyjaśnionej przez model regresji (SSR) i zmienności całkowitej (SST)
Ilorazu zmienności niewyjaśnionej przez model regresji (SSE) i zmienności całkowitej (SST)
Różnicy pomiędzy zmiennością całkowitą (SST) zmiennością wyjaśnioną przez model regresji (SSR)
Wartości resztowe modeli regresyjnych oblicza się:
Na podstawie różnicy pomiędzy obserwowanymi 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 sumy kwadratów różnic pomiędzy modelowymi wartościami zmiennej zależnej Y a wartością średnią Y
Heteroskedastyczność reszt modelu regresji polega na
Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych
Jednorodności wariancji resztowych w całym zakresie wartości przewidywanych
Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych
Homoskedastyczność reszt modelu regresji polega na
Niejednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - niejednorodności wariancji
Jednorodnym rozkładzie wartości resztowych względem wartości przewidywanych - jednorodności wariancji
Braku rozkładu normalnego reszt
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 równa 0 (H0: SSR=0)
Zmienność wyjaśniona przez model (SSR) jest większa od 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
Braku istotnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Cześć!
Wykryliśmy, że blokujesz reklamy na naszej stronie.
Reklamy, jak zapewne wiesz, pozwalają na utrzymanie i rozwój serwisu. W związku z tym prosimy Cię o ich odblokowanie by móc kontynuować naukę.