STATYSTYKA 3

 0    76 cartonașe    kasia719719
descarcă mp3 printează joacă Testează-te
 
Întrebare język polski Răspuns język polski
Współczynnik kontyngencji C Pearsona można stosować
începe să înveți
do tablic wielodzielnych dowolnych wymiarów i dowolnej formY
Wnioskowanie statystyczne polega na:
începe să înveți
uogólnieniu wyników z próby losowej na całą populację generalną
Współczynnik koncentracji (kurtoza) mniejszy od 3 oznacza
începe să înveți
rozkład spłaszczony (platokurtyczny)
cechy statystyczne
începe să înveți
są to własności jednostek wchodzących w skład zbiorowości statystycznej
Przyrosty względne mogą przyjmować wartości:
începe să înveți
tylko rzeczywiste dodatnie
Wskaż poprawne stwierdzenia na temat błędu prognozy w oparciu o model trendu liniowego. Wybierz jedną lub więcej:
începe să înveți
a. Zależy od odchylenia standardowego składnika resztowego. b. Tym większa jego wartość, Im dalszy jest horyzont prognozy
Funkcja kryterium Klasycznej Metody Najmniejszych Kwadratów określa następujący warunek: Wybierz jedną lub więcej:
începe să înveți
aby suma kwadratów odchyleń wartości empirycznych od wartości teoretycznych była jak najmniejsza;
Współczynnik kontyngencji C Pearsona można stosować: Wybierz jedną lub więcej:
începe să înveți
do tablic wielodzielnych dowolnych wymiarów i dowolnej formy
. Wnioskowanie statystyczne polega na: Wybierz jedną lub więcej:
începe să înveți
uogólnieniu wyników z próby losowej na całą populację generalną
. Chcąc dokonać zmiany indeksów jednopodstawowych na łańcuchowe należy: Wybierz jedną lub więcej:
începe să înveți
każdy z indeksów jednopodstawowych dla okresu "t" podzielić przez indeks jednopodstawowy dla okresu "t-1"
. Szereg prosty (inaczej szczegółowy) to: Wybierz jedną lub więcej:
începe să înveți
materiał statystyczny uporządkowany wyłącznie według wartości badanej cechy
Sprzedaż detaliczna w cenach stałych w latach 1981- 1983 charakteryzowała się następującymi łańcuchowymi indeksami dynamiki: 120%, 110%, 95%. Te wartości wskazują na to, że: Wybierz jedną lub więcej:
începe să înveți
a. poziom badanego zjawiska w roku 1983 jest wyższy niż w roku 1981, d. poziom badanego zjawiska w latach 1980-1983 wzrastał z roku na rok
Względna miara tendencji centralnej: Wybierz jedną lub więcej
începe să înveți
coś takiego nie istnieje
Jeżeli współczynnik Czuprowa pomiędzy cechami x i y wynosi 0,85 stwierdzamy
începe să înveți
Silną zależność pomiędzy cechami x i y
Które z poniższych to miary zmienności?
începe să înveți
współczynnik zmienności, odchylenie ćwiartkowe, wariancja
Moment trzeci centralny przyjmuje tylko wartości:
începe să înveți
ze zbioru liczb rzeczywistych
Parametry strukturalne modelu regresji to:
începe să înveți
wyraz wolny i współczynnik regresji
Względną miarą dyspersji jest:
începe să înveți
b. współczynnik zmienności c. pozycyjny współczynnik zmienności
Współczynnik korelacji liniowej Pearsona stosujemy, gdy empiryczny rozrzut punktów na wykresie korelacyjnym układa się:
începe să înveți
tylko w postaci linii prostej
Reszta w analizie regresji:
începe să înveți
różnica między wartością empiryczną a wartością teoretyczną
W rozkładzie umiarkowanie asymetrycznym prawostronnie zachodzi następująca relacja:
începe să înveți
modalna<mediana< średnia arytmetyczna
Narodowy Spis Powszechny jest badaniem
începe să înveți
okresowym
wariancja
începe să înveți
jest jedną z miar dyspersji
. Indeksy o podstawie stałej informują o:
începe să înveți
zmianie poziomu zjawiska w stosunku do okresu przyjętego za podstawę porównań
Cecha statystyczna to
începe să înveți
właściwość populacji generalnej
Indeks agregatowy ilości według formy Paaschego przyjmuje jako wagi
începe să înveți
b) ilości na poziomie z okresu podstawowego c) ceny na poziomie z okresu badanego d) ilości na poziomie z okresu badanego
średniookresowe tempo zmian
începe să înveți
to średnia harmoniczna z indeksów łańcuchowych, h) mówi o przeciętnej zmianie danego zjawiska w czasie i) to średnia harmoniczna z indeksów łańcuchowych
Wariancja może przyjmować wartość
începe să înveți
dodatnie
Statystyka to nauka
începe să înveți
a) zajmująca się gromadzeniem i opracowywaniem masowych danych liczbowych b) o metodach badania prawidłowości występujących w zjawiskach masowych, która kładzie nacisk na analizę w celu ułatwienia procesu decyzyjnego
W obliczeniach, której z miar stosuje się poprawkę Sheppard
începe să înveți
odchylenia standardowego
Indeksy indywidualne służą do pomiaru:
începe să înveți
zmian poziomu zjawiska w czasie
. Zaznacz własności surowych wskaźników sezonowości:
începe să înveți
w przypadku modelu addytywnego wyrażone są w wartościach bezwzględnych,d) W przypadku modelu multiplikatywnego wyrażone są w wartościach względnych (%)
Jeżeli badane zjawisko przyjmuje wartości tylko dodatnie, to indeksy proste mogą
începe să înveți
tylko rzeczywiste dodatnie
Dla szeregu prostego (szczegółowego) możemy wyliczyć
începe să înveți
miary pozycyjne i klasyczne
. Odchylenie standardowe jest to miara:
începe să înveți
dyspersji
. Współczynnik kierunkowy linii trendu interpretuje się jako:
începe să înveți
)przeciętną zmianę poziomu zjawiska z okresu na okres
. Które z wymienionych miar dyspersji są miarami bezwzględnymi
începe să înveți
odchylenie standardowe, wariancja
. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona jest miarą
începe să înveți
kierunku i siły związku prostoliniowego dwóch cech
. Składnikami szeregu czasowego mogą być:
începe să înveți
a) wahania sezonowe b) trend c) składnik losowy(resztowy) d)wahania cykliczne
korelacja cząstkowa to:
începe să înveți
. związek korelacyjny między 2 zmiennymi
. Oceniając wartość oszacowanego równania regresji zwracamy szczególną uwagę na:
începe să înveți
b) współczynnik determinacji c) współczynnik zmienności losowej d) błąd standardowy szacunku współczynnika regresji
Ochylenie standardowe składnika losowego to:
începe să înveți
b) odchylenie standardowe zmiennej y c) pierwiastek kwadratowy z wariancji resztowej
Współczynnik regresji przyjmuje wartości:
începe să înveți
z przedziału <-1,1>
Współczynnik kierunkowy regresji przyjmuje wartości:
începe să înveți
wartości ze zbioru liczb rzeczywistych
. Na co należy uważać wykorzystując w modelu regresji dane, gdzie jednostkami obserwacji jest czas (lata, kwartały miesiące)
începe să înveți
c) stwierdzane zależności są tylko pozorne, gdyż wiele zjawisk ekonomicznych i społecznych zależy od czasu (trend, zjawiska związane z inflacją)
Korelacja cząstkowa jest to współzależność:
începe să înveți
między dwoma cechami z wyłączeniem wpływu innych cech, d. między dwoma cechami
Składniki szeregu czasowego mogą być następujące
începe să înveți
trend, składnik sezonowy, wahania cykliczne, składnik losowy
Współczynnik korelacji Pearsona równa się 0,87 oznacza to:
începe să înveți
silną zależność wprost proporcjonalną
Nieliniowe funkcje regresji to
începe să înveți
a) parabola, hiperbola, wielomiany wyższych stopni, c) wielomiany wyższych stopni, funkcja potęgowa, funkcja logarytmiczna
. Która z poniższych relacji jest prawdziwa w szeregu o asymetrii lewostronnej (wybierz jedna lub więcej)
începe să înveți
Q3-Q2<Q2-Q1
Współczynnik zbieżności fi-kwadrat określa jaka część zmian wartości zmiennej objaśnianej y
începe să înveți
c) nie została wyjaśniona przez funkcję regresji d) nie zależy od zmienności zmiennych objaśniających
Pojęcie statystyka może być rozumiane jako:
începe să înveți
a. masa liczb opisująca pewne zjawiska b. "zestaw narzędzi: (parametry, wskaźniki lub współczynniki wykorzystywane do podsumowania zbiorów danych)
Współczynnik determinacji jest wykorzystywany do oceny jakości modelu regresji ma jednak tę zasadniczą wadę, że jego wielkość zależy od:
începe să înveți
b) liczby obserwacji (im większa liczebność, tym większy współczynnik)
Wskaż, które z poniższych mierników nie są przydatne do oceny jakości dopasowania funkcji regresji do danych empirycznych
începe să înveți
a) współczynnik zmienności zmiennej objaśniającej b) współczynnik zmienności zmiennych objaśniających
Dystrybuanta empiryczna to:
începe să înveți
skumulowane częstości empiryczne badanej cechy
W szeregu symetrycznym prawdziwa jest następująca relacja pomiędzy wartościami miar przeciętnych:
începe să înveți
c. dominanta=mediana=średnia
Wariancja wzrostu mierzonego w cm wyrażona jest w
începe să înveți
cm^2
Indeksy jednopodstawowe informują o:
începe să înveți
b. bezwzglęnej zmianie poziomu zjawiska w stosunku do okresu przyjętego za podstawę, d. względnej zmianie poziomu zjawiska w stosunku do okresu przyjętego za podstawę
Jeśli rozstępy w dwóch próbkach są identyczne to:
începe să înveți
odchylenia standardowe są identyczne, średnie muszą być równe
Indeksy łańcuchowe informują o:
începe să înveți
względnej zmienie poziomu zjawiska w stosunku do okresu poprzedniego, c. bezwlględnej zmienie poziomu zjawiska w stosunku do okresu poprzedniego
Do miar jakości modelu regresji liniowej zaliczamy
începe să înveți
współczynnik determinacji
. Interpretując współczynnik koncentracji nazywany kurtozą:
începe să înveți
. porównujemy go do trójki czyli do wartości jaką przyjmuje w rozkładzie normalnym
Przyczyny głownie, działające na każdej zjawisko (składnik systematyczny)
începe să înveți
a. powodują powstanie prawidłowości b. mają charakter wewnętrzny Fc. są wspólne wszystkim jednostkom badanej zbiorowości d. działają w sposób trwały i ukierunkowany
Współczynnik korelacji liniowej Pearsona jest miernikiem zależności:
începe să înveți
cech ilościowych
Agregatowy indeks cen według wartości formuły Laspeyresa przyjmuje jako wagi:
începe să înveți
b. ceny na poziomie z okresu badanego c. ilość na poziomie z okresu podstawowego d. ceny na poziomie z okresu podstawowego
Wyznaczenie dominanty w szeregu rozdzielczym punktowym wymaga
începe să înveți
aby jedna wartość pojawiała się najczęściej
Mediany nie można wyznaczyć dla szeregu:
începe să înveți
d. medianę można wyznaczyć dla każdego szeregu
Przyczyny główne, działające na każde zjawisko (składnik systematyczny):
începe să înveți
a. mają charakter wewnętrzny b. powodują powstanie prawidłowości c. są wspólne wszystkim jednostkom badanej zbiorowości d. działają w sposób trwały i ukierunkowany
Dobroć dopasowania funkcji regresji do danych empirycznych jest tym lepsza im współczynnik zbieżności (indeterminacji) jest:
începe să înveți
bliższy zeru
Wysoka wartość współczynnika determinacji jest warunkiem koniecznym, ale niewystarczającym dobroci modelu regresji. Liczą się także
începe să înveți
a) względne małe standardowe błędy szacunku,d) mała wartość współczynnika zmienności resztowej
. Średnie klasyczne (w tym średnia arytmecztyna) charakteryzują się następującymi własnościami: a. dobrze nadają się do badania ziorowości niejednorodnej
începe să înveți
są abstrakcyjne i wrażliwe na wartości skrajne
Współczynnik determinacji R^2 określa jaka część zmian wartości zmiennej objaśnianej y
începe să înveți
została wyjaśniona przez funkcję regresji
odchylenie ćwiartkowe
începe să înveți
a. nie zależy od wartośći skrajnych b. jest miarą dyspersji (zmienności)
Klasyczna metoda najmniejszych kwadratów znajduje zastosowanie do:
începe să înveți
szacowania parametrów linii trendu, szacowania parametrów linii regresji
Jeśli badane zjawisko przyjmuje tylko wartości dodatnie, to indeksy proste mogą przyjmować wartości:
începe să înveți
tylko rzeczywiste dodatnie
odchylenie standardowe składnika losowego to:
începe să înveți
b. odchylenie standardowe zmiennej y c. pierwiastek kwadratowy wariancji resztowej

Trebuie să te autentifici pentru a posta un comentariu.