тест №3 Статистика, часть 2 - МЭИ
Если общая сумма ваших покупок у продавца po1c2 больше чем:
- 9837 ₽ скидка составит 20%
- 4918 ₽ скидка составит 10%
- 2951 ₽ скидка составит 7%
- 1967 ₽ скидка составит 5%
- 984 ₽ скидка составит 3%
Всего продано 27
Возвратов 0
Хороших отзывов 0
Плохих отзывов 0
Задача № 1
Условия: Многофакторная степенная регрессионная модель записывается как:
Ответ учащегося:
------
Задача № 2
Условия: Формула является:
Ответ учащегося: многофакторной параболической регрессионной моделью
многофакторной степенной регрессионной моделью
многофакторной линейной регрессионной моделью
однофакторной регрессионной моделью
однофакторной параболической моделью
Задача № 3
Условия: Многофакторная гиперболическая регрессионная модель имеет формулу:
Ответ учащегося:
------
Задача № 4
Условия: Формула является:
Ответ учащегося: многофакторной параболической регрессионной моделью
многофакторной степенной регрессионной моделью
многофакторной линейной регрессионной моделью
однофакторной регрессионной моделью
однофакторной параболической моделью
Задача № 5
Условия: Многофакторная показательная регрессионная модель записывается как:
Ответ учащегося:
------
Задача № 6
Условия: Метод экспертных оценок - это:
Ответ учащегося: последовательное включение факторов в уравнение регрессии в модель и последующая проверка их значимости
включение факторов в модель регрессии на основе учета мнений ведущих специалистов отрасли, интуитивно-логических предпосылок и содержательно-качественного анализа
проверка тесноты зависимости между признаками, включенными в модель
измерение тесноты и направленности связи между факторным и результативным признаками
построение линейной регрессии
Задача № 7
Условия: Шаговый регрессионный анализ - это:
Ответ учащегося: последовательное включение факторов в уравнение регрессии в модель и последующая проверка их значимости
включение факторов в модель регрессии на основе учета мнений ведущих специалистов отрасли, интуитивно-логических предпосылок и содержательно-качественного анализа
проверка тесноты зависимости между признаками, включенными в модель
измерение тесноты и направленности связи между факторным и результативным признаками
построение линейной регрессии
Задача № 8
Условия: Анализ на мультиколлинеарность - это:
Ответ учащегося: последовательное включение факторов в уравнение регрессии в модель и последующая проверка их значимости
включение факторов в модель регрессии на основе учета мнений ведущих специалистов отрасли, интуитивно-логических предпосылок и содержательно-качественного анализа
проверка тесноты зависимости между признаками, включенными в модель
измерение тесноты и направленности связи между факторным и результативным признаками
построение линейной регрессии
Задача № 9
Условия: Вставьте пропущенные слова в соответствующей последовательности: «Индикатором возникновения ... между признаками является превышение парным коэффициентом ... величины 0.8»
Ответ учащегося: регрессии, мультиколлинеарности
корреляции, мультиколлинеарности
мультиколлинеарности, корреляции
корреляции, регрессии
дисперсии, корреляции
Задача № 10
Условия: Уравнение множественной линейной регрессии в стандартизованном масштабе имеет вид:
Ответ учащегося:
--------
Задача № 11
Условия: Рассчитайте, чему равно i-ое значение признака Х = 22 ( ) в стандартизованном масштабе, если известно, что среднее значение этого признака ( ) равно 20, а среднее квадратическое отклонение
Ответ учащегося: 0.2
0.4
1.04
0.6
0.8
Условия: Многофакторная степенная регрессионная модель записывается как:
Ответ учащегося:
------
Задача № 2
Условия: Формула является:
Ответ учащегося: многофакторной параболической регрессионной моделью
многофакторной степенной регрессионной моделью
многофакторной линейной регрессионной моделью
однофакторной регрессионной моделью
однофакторной параболической моделью
Задача № 3
Условия: Многофакторная гиперболическая регрессионная модель имеет формулу:
Ответ учащегося:
------
Задача № 4
Условия: Формула является:
Ответ учащегося: многофакторной параболической регрессионной моделью
многофакторной степенной регрессионной моделью
многофакторной линейной регрессионной моделью
однофакторной регрессионной моделью
однофакторной параболической моделью
Задача № 5
Условия: Многофакторная показательная регрессионная модель записывается как:
Ответ учащегося:
------
Задача № 6
Условия: Метод экспертных оценок - это:
Ответ учащегося: последовательное включение факторов в уравнение регрессии в модель и последующая проверка их значимости
включение факторов в модель регрессии на основе учета мнений ведущих специалистов отрасли, интуитивно-логических предпосылок и содержательно-качественного анализа
проверка тесноты зависимости между признаками, включенными в модель
измерение тесноты и направленности связи между факторным и результативным признаками
построение линейной регрессии
Задача № 7
Условия: Шаговый регрессионный анализ - это:
Ответ учащегося: последовательное включение факторов в уравнение регрессии в модель и последующая проверка их значимости
включение факторов в модель регрессии на основе учета мнений ведущих специалистов отрасли, интуитивно-логических предпосылок и содержательно-качественного анализа
проверка тесноты зависимости между признаками, включенными в модель
измерение тесноты и направленности связи между факторным и результативным признаками
построение линейной регрессии
Задача № 8
Условия: Анализ на мультиколлинеарность - это:
Ответ учащегося: последовательное включение факторов в уравнение регрессии в модель и последующая проверка их значимости
включение факторов в модель регрессии на основе учета мнений ведущих специалистов отрасли, интуитивно-логических предпосылок и содержательно-качественного анализа
проверка тесноты зависимости между признаками, включенными в модель
измерение тесноты и направленности связи между факторным и результативным признаками
построение линейной регрессии
Задача № 9
Условия: Вставьте пропущенные слова в соответствующей последовательности: «Индикатором возникновения ... между признаками является превышение парным коэффициентом ... величины 0.8»
Ответ учащегося: регрессии, мультиколлинеарности
корреляции, мультиколлинеарности
мультиколлинеарности, корреляции
корреляции, регрессии
дисперсии, корреляции
Задача № 10
Условия: Уравнение множественной линейной регрессии в стандартизованном масштабе имеет вид:
Ответ учащегося:
--------
Задача № 11
Условия: Рассчитайте, чему равно i-ое значение признака Х = 22 ( ) в стандартизованном масштабе, если известно, что среднее значение этого признака ( ) равно 20, а среднее квадратическое отклонение
Ответ учащегося: 0.2
0.4
1.04
0.6
0.8
тест №3 Статистика, часть 2, 68 заданий, сдвалась в МЭИ