Testy Fiszki Notatki

Zaloguj

Fiszki

Doświadczalnictwo test 4,5

Test w formie fiszek Ur

Ilość pytań: 18 Rozwiązywany: 3541 razy

Hipoteza badawcza jest

Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji

Przypuszczeniem dotyczącym wielkości parametru zmiennej w populacji

Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej

Dowolnym przypuszczeniem dotyczącym populacji

Hipoteza statystyczna jest

Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej lub wiekości parametru zmiennej w populacji

Twierdzeniem wyjaśniającym przyczyny badanego zjawiska

Twierdzeniem dotyczącym przyczyn obserwowanych różnic

Przypuszczeniem dotyczącym rozkładu zmiennej lub wiekości parametru zmiennej w populacji

Przy testowaniu hipotez statystycznych możliwa jest decyzja:

Odrzucenie hipotezy zerowej

Potwierdzenie hipotezy alternatywnej

Odrzucenie hipotezy alternatywnej

Odrzucenie hipotezy zerowej

Jeżeli przy testowaniu hipotez p > ALFA to:

brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej na przyjętym poziomie istotności

odrzucamy hipotezę zerową

hipoteza zerowa jest nieistotna

brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej na przyjętym poziomie istotności

Jeżeli przy testowaniu hipotez p < lub = ALFA to:

hipotezę zerową odrzuca się na rzecz hipotezy alternatywnej

hipoteza zerowa jest prawdziwa

hipoteza alternatywna jest nieprawdziwa

hipotezę zerową odrzuca się na rzecz hipotezy alternatywnej

Rozkład empiryczny

To rozkład wyliczony na podstawie równania empirycznego

To rozkład liczebności cechy pomierzonej w rzeczywistości

To rozkład, kórego gęstość są opisane równaniami

To rozkład liczebności cechy pomierzonej w rzeczywistości

Rozkład teoretyczny

To różnica pomiędzy liczebnością obserwowaną a wyliczoną z równania

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:

Różnica pomiędzy populacjami jest istotna

Rozkłady zmiennej w badanych populacjach są zbliżone

Średnie w porównywanych populacjach są równe

Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema grupami testem U Manna - Whitneya hipoteza zerowa zakłada, że:

Próby pochodzą z dwóch różnych populacji

Średnie w porównywanych populacjach są równe

Próby pochodzą z tej samej populacji

Przy testowaniu różnic pomiędzy dwiema populacjami testem t Studenta dla zmiennych zależnych hipoteza zerowa zakłada, że:

Brak jest równości średnich w porównywanych populacjach

Różnica pomiędzy średnimi wartościami cechy w populacjach jest równa 0

Różnica pomiędzy populacjami jest istotna

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

Średnie w porównywanych populacjach są równe

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

Równość frakcji w porównywanych grupach

Frakcje w porównywanych grupach są różne

Równość frakcji w porównywanych grupach

W analizie regresji zależności nieliniowe można opisać przez

Linearyzacje modelu a następnie obliczenie parametrów modelu liniowego

Podzielenie zmienności niewyjaśnionej przez model przez zmienność całkowitą

Zastosowanie współczynnika korelacji Persona

Linearyzacje modelu a następnie obliczenie parametrów modelu liniowego

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

Wartość parametru dla którego oceniana jest istotność równa 0

Problem Heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez

Zastosowanie ważnej metody najmniejszych kwadratów WLS

Zastosowanie regresji liniowej

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów OLS

Zastosowanie ważnej metody najmniejszych kwadratów WLS

Problem heteroskedastyczności reszt w regresji nieliniowej można rozwiązać przez

Stosując przekształcenie logarytmiczne równania

Zastosowanie regresji liniowej

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów OLS

Stosując przekształcenie logarytmiczne równania

Współliniowość zmiennych w analizie regresji polega na

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmienną zależną a zmiennymi niezależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi zależnymi

Występowaniu silnej korelacji pomiędzy zmiennymi niezależnymi

Udział zmienności wyjaśnionej przez model regresji nieliniowej można opisać za pomocą

Skorygowanego współczynnika determinacji

Współczynnika korelacji Persona

Żadna odpowiedź nie jest prawdziwa

Skorygowanego współczynnika determinacji

Powiązane tematy

#doswiadczalnictwolesne #ur

Inne tryby

Nauka Test Powtórzenie