Статистичне моделювання

Статистичне моделювання - Quiz

1. Статистичне моделювання - це потужний інструмент, який використовується в різних галузях, таких як економіка, біологія, психологія тощо, для аналізу та інтерпретації даних. Воно передбачає використання математичних моделей для представлення взаємозв'язків між змінними і прийняття прогнозів або рішень на основі спостережуваних даних. Застосовуючи статистичні методи, дослідники можуть виявити закономірності, тенденції та залежності в даних, що призводить до цінних висновків і прийняття обґрунтованих рішень. Через процес побудови, тестування та уточнення моделей статистичне моделювання дозволяє нам кількісно оцінити невизначеність, перевірити гіпотези та зробити значущі висновки зі складних наборів даних. Загалом, статистичне моделювання відіграє вирішальну роль у поглибленні знань і розумінні багатьох дисциплін, забезпечуючи систематичну основу для аналізу даних і отримання надійних висновків.

Для чого потрібен регресійний аналіз у статистичному моделюванні?

A) Дослідити взаємозв'язок між змінними.
B) Підсумувати категоріальні дані.
C) Обчислювати середні значення числових даних.
D) Створювати візуальні представлення даних.

2. Що означає термін "хороша відповідність" у статистичному моделюванні?

A) Наскільки добре модель відповідає спостережуваним даним.
B) Тип використаного статистичного тесту.
C) Кількість змінних у моделі.
D) Розмір набору даних.

3. Що з наведеного нижче є припущенням лінійної регресії?

A) Незалежність спостережень
B) Гомоскедастичність
C) Нормальний розподіл залишків
D) Лінійність

4. Який загальний метод перевірки статистичної моделі?

A) Перехресна перевірка
B) Тест хі-квадрат
C) Регресійний аналіз
D) Аналіз головних компонент

5. Який тип статистичної моделі підходить для прогнозування бінарних результатів?

A) Дерево рішень
B) Логістична регресія
C) PCA
D) ANOVA

6. У статистичному моделюванні, яка мета функціональної інженерії?

A) Точно підігнати модель під навчальні дані.
B) Створення нових вхідних змінних на основі існуючих даних для покращення продуктивності моделі.
C) Автоматизувати весь процес моделювання.
D) Видалити всі вхідні змінні, крім найважливішої.

7. Що в статистичному моделюванні означає термін "надмірна пристосованість"?

A) Коли модель занадто проста і не має достатньої прогностичної сили.
B) Коли модель занадто складна і вносить шум у дані.
C) Коли модель ідеально підходить для навчальних даних, але дає збій на нових даних.
D) Коли модель є правильною і добре узагальнює невидимі дані.

8. Яке призначення матриці плутанини в статистичному моделюванні?

A) Підсумувати розподіл набору даних.
B) Оцінити відповідність у логістичній регресії.
C) Оцінити продуктивність моделі класифікації.
D) Перевірка припущення про лінійність у регресійних моделях.

9. Яка мета кластеризації у статистичному моделюванні?

A) Побудувати графік точок даних у двовимірному просторі.
B) Створити єдиний складений показник з декількох змінних.
C) Дослідити причинно-наслідкові зв'язки.
D) Групування схожих даних на основі шаблонів або ознак.

Створено з That Quiz — де тест з математики виконуються одним клацанням миші.