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