Ucz się szybciej
Testy Fiszki Notatki
Wyszukaj
Zaloguj / zarejestruj się
Jeśli masz już konto, możesz się zalogować.
Przejdź do logowania
Jeśli nie masz konta, zarejestruj nowe podając nazwę użytkownika, adres email i hasło.
Przejdź do rejestracji
Zaloguj  
Formularz kontaktowy
Memorizer+

Wykup dostęp

Ta funkcja jest dostępna dla użytkowników, którzy wykupili plan Memorizer+

Kup dostęp

Pytania i odpowiedzi

Wanat Egzaminy I

Zebrane pytania i odpowiedzi do zestawu. Modelowanie II
Ilość pytań: 54 Rozwiązywany: 960 razy
Pytanie 41
Sumę kwadratów reszt (RSS) nazywamy:
zmiennością niewyjaśnioną przez model
Pytanie 42
Średni błąd predykcji ex post (root mean square error, RMSE):
mierzy, o ile średnio odchylają się rzeczywiste realizacje zmiennej prognozowanej od obliczonych prognoz
Pytanie 43
Liniowy modelu regresji może być estymowany za pomocą:
metoda najmniejszych kwadratów
Pytanie 44
Dokonując wstępnego wyboru narzędzi modelowania predykcyjnego należy uwzględnić (między innymi) następujące czynniki:
specyfikę zadania predykcyjnego
Pytanie 45
Narzędzia wykrycia zależności pomiędzy zmiennymi opisującymi badane obiekty a prawdopodobieństwem zaistnienia lub poziomem pewnej zmiennej służą do:
modelowania predykcyjnego
Pytanie 46
Określenie wymagania co do dopuszczalności i horyzontu prognozy zaliczamy do następującego etapu budowy modelu predykcyjnego:
sformułowania zadania prognostycznego
Pytanie 47
Dodanie do uogólnionego modelu liniowego (GLM) kolejnej zmiennej zależnej (regresora) skutkuje:
zmniejszeniem lub zwiększeniem dewiancji (w zależności od tego, czy dodajemy zmienną jakościową, czy ilościową)
Pytanie 48
. Krzywą ROC można wykorzystać:
do ustalenia optymalnego punkt odcięcia
do ceny i porównywania między sobą modeli klasyfikacyjnych

Na podstawie krzywej ROC można ustalić optymalny

punkt odcięcia. Przyjmując równe koszty błędnych

klasyfikacji, optymalnym punktem odcięcia jest punkt na

krzywej ROC znajdujący się najbliżej punktu o

współrzędnych (0.1).

 Krzywą ROC wykorzystuje się także do oceny i

porównywania między sobą modeli klasyfikacyjnych. Jako

miarę dobroci i trafności danego modelu przyjmuje się

pole pod wykresem krzywej ROC, oznaczane jako AUC.

Miernik AUC przyjmuje wartości z przedziału 0, 1 . Im

wartość tego miernika jest większy, tym model jest lepszy.

Pytanie 49
W uogólnionym modelu liniowym (GLM) funkcja wiążąca łączy:
predyktor liniowy z średnią zmiennej zależnej
Pytanie 50
Modelem zerowym nazywamy uogólniony model liniowy (GLM),
w którym nie uwzględnia się zmiennych objaśniających (regresorów)
Pytanie 51
W uogólnionym modelu liniowym (GLM)
wariancja zmiennej zależnej może być funkcją jej średniej
Pytanie 52
Sumę kwadratów reszt (RSS) nazywamy:
zmiennością niewyjaśnioną przez model
Pytanie 53
Jakościowa zmienna objaśniająca przyjmująca wartości ze zbioru pięciu kategorii w liniowym modelu regresji jest kodowana za pomocą:
czterech zmiennych zero-jedynkowych
Pytanie 54
⦁ Dokonując wstępnego wyboru narzędzi modelowania predykcyjnego należy uwzględnić (między innymi) następujące czynniki:
rodzaj i zakres dostępnych danych statystycznych
właściwości różnych narzędzi modelowania predykcyjnego
specyfikę zadania predykcyjnego

Wybór klasy modelu. Na podstawie wiedzy zebranej

we wcześniejszych etapach analityk musi wybrać

odpowiednią klasę modelu, która jest w stanie rozwiązać

postawiony problem. Wybór zależy m.in. od:

 specyfiki zadania predykcyjnego,

 charakteru modelowanej zmiennej,

 właściwości różnych narzędzi modelowania predykcyjnego,

 rodzaju i zakresu dostępnych danych statystycznych,

 kosztów zastosowania określonych metod,

 rodzaju konstruowanych prognoz

Początek Pokaż poprzednie pytania

Powiązane tematy

#modelowanieii

Inne tryby

NaukaTestFiszkiPobierz PDF