A) Analiza dwóch zmiennych B) Analiza pojedynczej zmiennej C) Analiza wyłącznie zmiennych ciągłych D) Analiza wielu zmiennych jednocześnie
A) Test chi-kwadrat B) Test T C) ANOVA D) Analiza składowych głównych
A) Analiza regresji B) Analiza klastrów C) Analiza korelacji D) ANOVA
A) Aby określić współczynniki korelacji B) Aby określić, które zmienne dyskryminują dwie lub więcej grup C) Aby określić wartości odstające D) Aby określić statystyki opisowe
A) Aby zidentyfikować wartości odstające B) Aby pokazać współczynniki korelacji C) Aby określić liczbę czynników do zachowania w analizie czynnikowej D) Aby wykreślić punkty danych
A) Wykreślanie danych dwuwymiarowych B) Przeprowadzanie analizy czynnikowej C) Grupowanie podobnych obserwacji w klastry D) Testowanie różnic między grupami
A) Aby sprawdzić wartości odstające B) Aby przeprowadzić analizę czynnikową C) Zrozumienie relacji i wariancji między wieloma zmiennymi. D) Aby określić wielkość próby
A) Przewidywanie członkostwa w grupie na podstawie zmiennych predykcyjnych B) Aby znaleźć wartości odstające C) Aby przeprowadzić analizę skupień D) Aby określić korelacje
A) Aby przeprowadzić analizę regresji B) Aby znaleźć korelację między zmienną a nią samą C) Aby zbadać relacje między dwoma zestawami zmiennych D) Testowanie hipotez
A) Odchylenie standardowe zmiennych B) Znaczenie zmiennych C) Liczba czynników do zachowania D) Korelacja między zmiennymi
A) Test korelacji B) Przeprowadzenie analizy czynnikowej C) Określenie, które zmienne najlepiej przewidują członkostwo w grupie D) Identyfikacja wartości odstających w danych
A) MANOVA uwzględnia wiele zmiennych zależnych jednocześnie, podczas gdy ANOVA koncentruje się na pojedynczej zmiennej zależnej B) ANOVA wykorzystuje modele z efektem mieszanym, podczas gdy MANOVA wykorzystuje modele z efektem stałym C) ANOVA jest odpowiednia dla małych prób, podczas gdy MANOVA jest odpowiednia dla dużych prób D) MANOVA jest używana do analizy danych kategorycznych, podczas gdy ANOVA jest używana do analizy danych ciągłych
A) Określenie związku między dwoma zestawami zmiennych B) Aby określić wartości odstające C) Aby określić ładunki czynników D) Aby przeprowadzić testowanie hipotezy
A) Gdy zmienne są silnie skorelowane B) Gdy zmienne są niezależne C) Gdy występują wartości odstające D) Gdy mamy do czynienia tylko z danymi kategorycznymi
A) Różnice wyrażone w postaci statystyki chi-kwadrat. B) Różnice wyrażone w postaci odległości Manhattan. C) Różnice wyrażone w postaci odległości Mahalanobisa. D) Różnice wyrażone w postaci odległości euklidesowych.
A) Analiza danych wielowymiarowych. B) Przypisywanie obiektów do grup. C) Tworzenie zmiennych syntetycznych. D) Wykrywanie liniowych zależności między zmiennymi.
A) Regresja B) Ekstrapolacja C) Imputacja D) Interpolacja
A) Rozkład odwrotnej Wisharta B) Rozkład normalny wielowymiarowy C) Rozkład Wisharta D) Rozkład T-kwadrat Hotellinga
A) Anderson B) R.A. Fisher C) Karl Pearson D) C.R. Rao
A) Redukcja wymiarowości B) Prosta regresja liniowa C) Analiza jednowymiarowa D) Statystyka opisowa
A) DataPandit B) SPSS C) JMP D) MiniTab
A) Rozkład Wisharta B) Rozkład odwrotny do Wisharta C) Rozkład normalny wielowymiarowy D) Rozkład T-kwadrat Hotellinga
A) Statystyka opisowa. B) Prosta regresja liniowa. C) Odkrywanie ukrytych struktur. D) Analiza jednowymiarowa.
A) JMP B) MiniTab C) SPSS D) SciPy
A) Wnioskowanie predykcyjne B) Wnioskowanie klasyczne (częstotliwościowe) C) Wnioskowanie opisowe D) Wnioskowanie bayesowskie
A) JMP B) SPSS C) R D) MiniTab
A) Prosta regresja liniowa B) Grupowanie (klasteryzacja) C) Statystyka opisowa D) Analiza jednowymiarowa
A) MiniTab B) JMP C) SPSS D) SAS
A) SPSS B) MiniTab C) JMP D) MATLAB
A) Rozkład Studenta-t wielowymiarowy B) Odwrotny rozkład Wisharta C) Rozkład Wisharta D) Rozkład normalny wielowymiarowy
A) SPSS B) MiniTab C) JMP D) Eviews
A) NCSS B) MiniTab C) SPSS D) JMP
A) SPSS B) JMP C) Stata D) MiniTab
A) MiniTab B) SPSS C) STATISTICA D) JMP
A) SPSS B) JMP C) MiniTab D) SIMCA |