Статистичне моделювання

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

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

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

3. Що з наведеного нижче є припущенням лінійної регресії?

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

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

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

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

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

6. Яка мета кластеризації у статистичному моделюванні?

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

7. Який загальний метод перевірки статистичної моделі?

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

8. У статистичному моделюванні, яка мета функціональної інженерії?

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

9. Яке призначення матриці плутанини в статистичному моделюванні?

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

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