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) Numerikus adatok átlagainak kiszámítása.
B) A változók közötti kapcsolat vizsgálata.
C) Az adatok vizuális ábrázolása.
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) Homoszkedaszticitás
B) Linearitás
C) A megfigyelések függetlensége
D) A maradékok normális eloszlása
- 4. Mit jelent a statisztikai modellezésben a "túlillesztés" kifejezés?
A) Amikor egy modell éppen megfelelő, és jól általánosítja a nem látott adatokra.
B) Amikor egy modell túl egyszerű és nem rendelkezik előrejelző képességgel.
C) Ha egy modell túl összetett, és az adatokban lévő zajt rögzíti.
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) Logisztikus regresszió
B) PCA
C) Döntési fa
D) ANOVA
- 6. Mi a célja a klaszterezésnek a statisztikai modellezésben?
A) Adatpontok ábrázolása kétdimenziós térben.
B) Ok-okozati összefüggések vizsgálata.
C) A hasonló adatpontok csoportosítása minták vagy jellemzők alapján.
D) Egyetlen összetett mérőszám létrehozása több változóból.
- 7. Mi a statisztikai modell validálásának általános módszere?
A) Keresztellenőrzés
B) Regressziós elemzés
C) Chi-négyzet teszt
D) Főkomponens-elemzés
- 8. Mi a célja a statisztikai modellezésben a feature engineeringnek?
A) Az összes bemeneti változó eltávolítása a legfontosabb kivételével.
B) Új bemeneti változók létrehozása meglévő adatokból a modell teljesítményének javítása érdekében.
C) A teljes modellezési folyamat automatizálása.
D) A modell pontos illesztése a képzési adatokhoz.
- 9. Mi a célja a zavarmátrixnak a statisztikai modellezésben?
A) A logisztikus regresszió illeszkedésének értékelése.
B) Egy adathalmaz eloszlásának összefoglalása.
C) Az osztályozási modell teljesítményének értékelése.
D) A regressziós modellek linearitási feltételezésének tesztelése.
|