 |
Что необходимо знать для применения метода группировок?
|
|
|
|
1. Точку максимальной тесноты взаимосвязи.
2. Точку центра массива экспериментальных данных: Хср . и Уср ..
3. Точку минимальной тесноты взаимосвязи.
4. Н а чало координат.
Что в начале определяют при методе группировок?
1. Коэффициенты конкордации и корреляции.
2. Коэффициенты корреляции и вариации.
3. Только угловой коэффициент.
4. Свободные члены уравнений прямой и обратной регрессии.
Величина коэффициента корреляции при методе группировок?
1. 1,0. 2. 0,0. 3. < 1,0. 4. > 1,0.
Как при методе группировок делят массив данных?
1. На две разные группы. 2. На две примерно равные группы.
3. На четыре примерно равные группы. 4. На три примерно равные группы.
Как при методе группировок определяется величина противолежащего катета?
1. Делением суммы значений абсцисс точек, находящихся в верхней части графика, и суммы значений абсцисс точек, находящихся в нижней части графика.
2. Вычитанием из суммы значений абсцисс точек, находящихся в верхней части графика, суммы значений абсцисс точек, находящихся в нижней части графика.
3. Делением суммы значений ординат точек, находящихся в верхней части графика, и суммы значений ординат точек, находящихся в нижней части графика.
4. Вычитанием из суммы значений ординат точек, находящихся в верхней части графика, суммы значений ординат точек, находящихся в нижней части графика.
Как при методе группировок определяется величина прилежащего катета?
1. Вычитанием из суммы значений ординат точек, находящихся в верхней части графика, суммы значений ординат точек, находящихся в нижней части графика.
2. Вычитанием из суммы значений абсцисс точек, находящихся в верхней части графика, суммы значений абсцисс точек, находящихся в нижней части графика. 3. Делением суммы значений ординат точек, находящихся в верхней части графика, и суммы значений ординат точек, находящихся в нижней части графика.
|
|
|
4. Делением суммы значений абсцисс точек, находящихся в верхней части графика, и суммы значений абсцисс точек, находящихся в нижней части графика.
Метод средних?
1. Наиболее простой, определяется только угловой коэффициент.
2. Наиболее простой, определяется только свободный член уравнения регрессии.
3. Метод состоит в том, что параметры эмпирической формулы определяются из условия равенства нулю суммы всех отклонений наблюдаемой величины от среднего значения.
4. Метод состоит в том, что параметры эмпирической формулы определяются из условия равенства единице суммы всех отклонений наблюдаемой величины от среднего значения.
Как при методе средних делят массив данных?
1. На две примерно равные группы. 2. Три примерно равные группы.
3. Четыре примерно равные группы. 4. Две разные группы.
Сколько групп уравнений получают при методе средних?
1. Три. 2. Две. 3. Четыре. 4. Одну.
Какие точки, расположенные на расчетной прямой, получают
При методах группировок и средних?
1. Свободные члены уравнений прямой и обратной регрессий.
2. Центр массива, угловые члены уравнений прямой и обратной регрессий.
3. Центр массива, свободные и угловые члены уравнений прямой и обратной регрессий.
4. Центр массива, свободные члены уравнений прямой и обратной регрессий.
Линия какой регрессии расположена круче (ближе к оси ординат)?
1. Ортогональной. 2. Прямой. 3. Обратной. 4. Биссекторной.
С каким знаком совпадает знак коэффициента корреляции?
1. С угловым коэффициентом регрессии. 2. Со свободным коэффициентом регрессии.
3. С центром массива данных. 4. С коэффициентом конкордации.
|
|
|
Задача линейного регрессионного анализа при помощи МНК?
1. Состоит в том, что, зная положение экспериментальных точек на плоскости, нужно так привести линию регрессии, чтобы сумма квадратов отклонений вдоль выбранной оси координат от этих точек до проведенной линии регрессии была бы минимальной.
2. Состоит в том, что, зная положение экспериментальных точек на плоскости, нужно так привести линию регрессии, чтобы сумма абсолютных отклонений вдоль выбранной оси координат от этих точек до проведенной линии регрессии была бы минимальной.
3. Состоит в том, что, зная положение экспериментальных точек на плоскости, нужно так привести линию регрессии, чтобы разность квадратов отклонений вдоль выбранной оси координат от этих точек до проведенной линии регрессии была бы минимальной.
4. Состоит в том, что, зная положение экспериментальных точек на плоскости, нужно так привести линию регрессии, чтобы разность абсолютных отклонений вдоль выбранной оси координат от этих точек до проведенной линии регрессии была бы минимальной.
Требование для проведения регрессионного анализа по МНК?
1. Уравнение должно быть однопараметрическим.
2. Уравнение должно быть не линейным по параметрам и не допускать возможность линеаризации – спрямления.
3. Уравнение должно быть линейным по параметрам или допускать возможность линеаризации – спрямления.
4. Уравнение должно быть не параметрическим.
Корреляция?
1. Если две какие-либо характеристики (оценки), полученные для одного и того же объекта, имеют тенденцию изменяться не совместно, так что создается возможность предсказать величину одной из них по значению другой величины.
2. Если две какие-либо характеристики (оценки), полученные для одного и того же объекта, имеют тенденцию изменяться совместно, так что создается возможность предсказать величину одной из них по значению другой величины.
3. Если две какие-либо характеристики (оценки), полученные для одного и того же объекта, имеют тенденцию изменяться совместно, так что не создается возможность предсказать величину одной из них по значению другой величины.
4. Если две какие-либо характеристики (оценки), полученные для одного и того же объекта, имеют тенденцию изменяться не совместно, так что не создается возможность предсказать величину одной из них по значению другой величины.
|
|
|
|
|
|
