Strona 2
Doświadczalnictwo leśne 2
Pytanie 9
Celem analizy regresji jest
Stwierdzenie występowania wzajemnego związku pomiędzy zmiennymi
Określenie siły związku pomiędzy zmiennymi
Opracowanie modelu opisującego relacje pomiędzy analizowanymi zmiennymi
Stwierdzenie korelacji pomiędzy zmiennymi
Pytanie 10
Przy testowaniu istotności współczynnika korelacji hipoteza zerowa zakłada, że:
Współczynnik korelacji jest różny od zera
Współczynnik korelacji jest większy od zera
Współczynnik korelacji jest równy zero
Współczynnik korelacji jest istotny
Pytanie 11
Wartość krytyczna współczynnika korelacji linowej Pearsona powyżej której współczynnik ten jest istotny zależy od:
Liczebności próby
Zmienności korelowanych cech
Istotności badanej zależności
Siły zależności pomiędzy analizowanymi zmiennymi
Pytanie 12
Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:
Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych
Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym
Zależności z dużą liczbą przypadków odstających
Zmiennych o jednorodnych wariancjach
Pytanie 13
Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:
Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym
Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych
Zmiennych o jednorodnych wariancjach
Zależności krzywoliniowych
Pytanie 14
Współczynnik korelacji rang Spearmana stosuje się w przypadku:
Badania korelacji pomiędzy zmiennymi jakościowymi
Badania zależności więcej niż dwóch zmiennych ciągłych
Zmiennych o jednorodnych wariancjach
Zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym
Pytanie 15
Całkowita zmienność zmiennej niezależnej Y obliczana jest na podstawie:
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami wyznaczonymi z równania oraz poszczególnymi wartościami Y
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
Pytanie 16
Zmienność zmiennej niezależnej Y niewyjaśniona przez model obliczana jest na podstawie:
Sumy kwadratów różnic pomiędzy obserwowanymi wartościami Y a wartościami modelowymi
Sumy kwadratów różnic poszczególnych wartości Y od wartości średnich
Sumy kwadratów wartości modelowych
Sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami średnimi i modelowymi