Statisztikai modellezés

Statisztikai modellezés - Vizsga

1. A statisztikai modellezés hatékony eszköz, amelyet különböző területeken, például a közgazdaságtanban, a biológiában, a pszichológiában és más területeken használnak az adatok elemzésére és értelmezésére. Matematikai modelleket használnak a változók közötti kapcsolatok ábrázolására és a megfigyelt adatokon alapuló előrejelzések vagy döntések meghozatalára. A statisztikai technikák alkalmazásával a kutatók mintákat, trendeket és függőségeket fedezhetnek fel az adatokban, ami értékes meglátásokhoz és megalapozott döntéshozatalhoz vezet. A modellépítés, tesztelés és finomítás folyamatán keresztül a statisztikai modellezés lehetővé teszi számszerűsíteni a bizonytalanságot, érvényesíteni a hipotéziseket, és értelmes következtetéseket levonni az összetett adathalmazokból. Összességében a statisztikai modellezés kulcsfontosságú szerepet játszik a tudás és a megértés előmozdításában számos tudományágban azáltal, hogy szisztematikus keretet biztosít az adatok elemzéséhez és a megbízható következtetések levonásához.

Mi a regresszióelemzés célja a statisztikai modellezésben?

A) A változók közötti kapcsolat vizsgálata.
B) Az adatok vizuális ábrázolása.
C) Numerikus adatok átlagainak kiszámítása.
D) Kategorikus adatok összegzése.

2. Mit jelent a "jó illeszkedés" kifejezés a statisztikai modellezésben?

A) Az adatállomány mérete.
B) A modellben szereplő változók száma.
C) Az alkalmazott statisztikai teszt típusa.
D) Mennyire jól illeszkedik a modell a megfigyelt adatokhoz.

3. Az alábbiak közül melyik a lineáris regresszió egyik feltételezése?

A) A maradékok normális eloszlása
B) Homoszkedaszticitás
C) A megfigyelések függetlensége
D) Linearitás

4. Mit jelent a statisztikai modellezésben a "túlillesztés" kifejezés?

A) Ha egy modell túl összetett, és az adatokban lévő zajt rögzíti.
B) Amikor egy modell túl egyszerű és nem rendelkezik előrejelző képességgel.
C) Amikor egy modell éppen megfelelő, és jól általánosítja a nem látott adatokra.
D) Amikor egy modell tökéletesen illeszkedik a képzési adatokhoz, de az új adatokon nem működik.

5. Melyik típusú statisztikai modell alkalmas bináris eredmények előrejelzésére?

A) Döntési fa
B) PCA
C) ANOVA
D) Logisztikus regresszió

6. Mi a célja a klaszterezésnek a statisztikai modellezésben?

A) Egyetlen összetett mérőszám létrehozása több változóból.
B) A hasonló adatpontok csoportosítása minták vagy jellemzők alapján.
C) Adatpontok ábrázolása kétdimenziós térben.
D) Ok-okozati összefüggések vizsgálata.

7. Mi a statisztikai modell validálásának általános módszere?

A) Keresztellenőrzés
B) Chi-négyzet teszt
C) Regressziós elemzés
D) Főkomponens-elemzés

8. Mi a célja a statisztikai modellezésben a feature engineeringnek?

A) Új bemeneti változók létrehozása meglévő adatokból a modell teljesítményének javítása érdekében.
B) A modell pontos illesztése a képzési adatokhoz.
C) Az összes bemeneti változó eltávolítása a legfontosabb kivételével.
D) A teljes modellezési folyamat automatizálása.

9. Mi a célja a zavarmátrixnak a statisztikai modellezésben?

A) Az osztályozási modell teljesítményének értékelése.
B) Egy adathalmaz eloszlásának összefoglalása.
C) A regressziós modellek linearitási feltételezésének tesztelése.
D) A logisztikus regresszió illeszkedésének értékelése.

Létrehozva That Quiz — ahol a matematikai gyakorlás mindig egy kattintásnyira van.