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 test 4,5
Test w formie fiszek Ur
Ilość pytań: 18 Rozwiązywany: 3992 razy
Hipoteza badawcza jest
Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej
Przypuszczeniem dotyczącym wielkości parametru zmiennej w populacji
Hipoteza statystyczna jest
Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej lub wiekości parametru zmiennej w populacji
Twierdzeniem dotyczącym przyczyn obserwowanych różnic
Twierdzeniem wyjaśniającym przyczyny badanego zjawiska
Przy testowaniu hipotez statystycznych możliwa jest decyzja:
Odrzucenie hipotezy zerowej
Odrzucenie hipotezy alternatywnej
Potwierdzenie hipotezy alternatywnej
Jeżeli przy testowaniu hipotez p > ALFA to:
brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej na przyjętym poziomie istotności
hipoteza zerowa jest nieistotna
odrzucamy hipotezę zerową
Jeżeli przy testowaniu hipotez p < lub = ALFA to:
hipotezę zerową odrzuca się na rzecz hipotezy alternatywnej
hipoteza zerowa jest prawdziwa
hipoteza alternatywna jest nieprawdziwa
Rozkład empiryczny
To rozkład wyliczony na podstawie równania empirycznego
To rozkład, kórego gęstość są opisane równaniami
To rozkład liczebności cechy pomierzonej w rzeczywistości
Rozkład teoretyczny
To rozkład, którego gęstość (częstość) i dystrybuanta (częstość skumulowana) są opisane równaniami
To różnica pomiędzy liczebnością obserwowaną a wyliczoną z równania
To rozkład liczebności cechy pomierzonej w rzeczywistości
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema populacjami testem t Studenta dla zmiennych niezależnych hipoteza zerowa zakłada, że:
Różnica pomiędzy populacjami jest istotna
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Rozkłady zmiennej w badanych populacjach są zbliżone
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema grupami testem U Manna - Whitneya hipoteza zerowa zakłada, że:
Próby pochodzą z tej samej populacji
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Próby pochodzą z dwóch różnych populacji
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema populacjami testem t Studenta dla zmiennych zależnych hipoteza zerowa zakłada, że:
Różnica pomiędzy populacjami jest istotna
Różnica pomiędzy średnimi wartościami cechy w populacjach jest równa 0
Brak jest równości średnich w porównywanych populacjach
Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema populacjami testem Wilcoxona dla zmiennych zależnych hipoteza zerowa zakłada, że:
Średnie róźnice par wartości cechy są równe 0
Średnie w porównywanych populacjach są równe
Brak jest równości średnich w porównywanych populacjach
Przy testowaniu różnic pomiędzy frakcjami (wskaźnikami struktury) hipoteza zerowa zakłada:
Frakcje w porównywanych grupach są różne
Równość frakcji w porównywanych grupach
Brak jest różnic pomiędzy średnimi wartościami cechy w grupach
W analizie regresji zależności nieliniowe można opisać przez
Podzielenie zmienności niewyjaśnionej przez model przez zmienność całkowitą
Linearyzacje modelu a następnie obliczenie parametrów modelu liniowego
Zastosowanie współczynnika korelacji Persona
Przy testowaniu istotności parametrów równania regresji testowana jest hipoteza zerowa zakładająca że
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność równa 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest większa od 0
Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność jest różna od 0
Problem Heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez
Zastosowanie ważnej metody najmniejszych kwadratów WLS
Zastosowanie regresji liniowej
Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów OLS
Problem heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez
Zastosowanie regresji liniowej
Stosując przekształcenie logarytmiczne równania
Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów OLS
Współliniowość zmiennych w analizie regresji polega na
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi
Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi
Udział zmienności wyjaśnionej przez model regresji nieliniowej można opisać za pomocą
Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa
Współczynnika korelacji Persona
Skorygowanego współczynnika determinacji
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.