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