Testy Fiszki Notatki
Zaloguj  

Strona 2

Wanat Egzaminy I

Przejdź na Memorizer+
W trybie testu zyskasz:
Brak reklam
Quiz powtórkowy - pozwoli Ci opanować pytania, których nie umiesz
Więcej pytań na stronie testu
Wybór pytań do ponownego rozwiązania
Trzy razy bardziej pojemną historię aktywności
Aktywuj
Pytanie 9
⦁ Krzywą ROC można wykorzystać:
do ceny i porównywania między sobą modeli klasyfikacyjnych
do ustalenia optymalnego punkt odcięcia
do oceny współliniowości zmiennych objaśniających
Pytanie 10
⦁ W uogólnionym modelu liniowym (GLM) funkcja wiążąca łączy:
predyktor liniowy z średnią zmiennej zależne
predyktor liniowy z kombinacją liniową średnich zmiennych niezależnych
predyktor liniowy z wektorem parametrów modelu , ,...,
Pytanie 11
⦁ 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
zwiększeniem dewiancji
zmniejszeniem dewiancji
Pytanie 12
⦁ Istotność parametrów modelu liniowego (każdego z osobna) sprawdzamy testem:
Durbina-Watsona
Studenta
Breuscha-Pagana
Pytanie 13
⦁ Sumę kwadratów reszt (RSS) nazywamy:
całkowitą zmiennością
zmiennością wyjaśnioną przez model
zmiennością niewyjaśnioną przez model
Pytanie 14
⦁ Element diagonalny macierzy daszkowej nazywamy:
standaryzowaną resztą modelu
wskaźnikiem wpływu (dźwignią
miarą Cooka
Pytanie 15
⦁ Średni błąd predykcji ex post (root mean square error, RMSE):
wskazuje, o ile przeciętnie wzrasta wartość zmiennej prognozowanej w porównaniu z "ostatnią" wartością rzeczywistą
mierzy, w jakim stopniu model wyjaśnia zmiany zmiennej prognozowanej w czasie
mierzy, o ile średnio odchylają się rzeczywiste realizacje zmiennej prognozowanej od obliczonych prognoz
Pytanie 16
⦁ Wartość odchylenia rzeczywistych realizacji zmiennej prognozowanej od obliczonych prognoz jest to:
miernik dopasowania modelu do danych rzeczywistych
ocena ex ante błędu prognoz
miernik ex post błędu prognoz
Następne pytania Pozostało stron: 5