A) Аналіз однієї змінної B) Аналіз декількох змінних одночасно C) Аналіз лише неперервних змінних D) Аналіз двох змінних
A) Аналіз головних компонент B) ANOVA C) Т-тест D) Тест хі-квадрат
A) Кластерний аналіз B) ANOVA C) Кореляційний аналіз D) Регресійний аналіз
A) Щоб визначити викиди B) Визначити, які змінні дискримінують дві або більше груп C) Для визначення описової статистики D) Для визначення коефіцієнтів кореляції
A) Виявлення винятків B) Щоб побудувати точки даних C) Показати коефіцієнти кореляції D) Визначення кількості факторів, які слід залишити у факторному аналізі
A) Для проведення регресійного аналізу B) Вивчення взаємозв'язків між двома наборами змінних C) Знайти кореляцію між змінною та самою змінною D) Для перевірки гіпотез
A) Коли маєте справу лише з категорійними даними B) Коли змінні сильно корелюють C) Коли присутні відхилення від норми D) Коли змінні є незалежними
A) ANOVA підходить для малих обсягів вибірки, тоді як MANOVA - для великих обсягів вибірки B) MANOVA використовується для аналізу категоріальних даних, а ANOVA - для аналізу неперервних даних C) MANOVA розглядає декілька залежних змінних одночасно, в той час як ANOVA фокусується на одній залежній змінній D) ANOVA використовує моделі зі змішаними ефектами, а MANOVA - моделі з фіксованими ефектами
A) Кількість факторів, які потрібно зберегти B) Стандартне відхилення змінних C) Кореляція між змінними D) Значущість змінних
A) Проведення факторного аналізу B) Тест на кореляції C) Визначте викиди в даних D) Визначте, які змінні найкраще прогнозують членство в групі
A) Для проведення факторного аналізу B) Щоб визначити розмір вибірки C) Розуміти взаємозв'язки та відмінності між кількома змінними D) Перевірка на наявність викидів
A) Щоб знайти винятки B) Для проведення кластерного аналізу C) Прогнозування членства в групі на основі предикторних змінних D) Для визначення кореляцій
A) Визначення зв'язку між двома наборами змінних B) Щоб визначити викиди C) Провести перевірку гіпотез D) Для визначення факторних навантажень
A) Тестування на наявність відмінностей між групами B) Групування схожих спостережень у кластери C) Проведення факторного аналізу D) Побудова графіків двовимірних даних
A) Подібності, обчислені за допомогою манхеттенської відстані. B) Подібності, обчислені за допомогою відстані Махаланобіса. C) Подібності, обчислені за допомогою евклідової відстані. D) Подібності, обчислені за допомогою критерію хі-квадрат.
A) Виявлення лінійних залежностей між змінними. B) Розподіл об'єктів на групи. C) Створення синтетичних змінних. D) Дослідження багатовимірних даних.
A) Імпутація B) Інтерполяція C) Регресія D) Екстраполяція
A) Розподіл Вішарта B) Розподіл T-квадрат Готеллінга C) Інверсований розподіл Вішарта D) Багатовимірний нормальний розподіл
A) К.Р. Рао B) Р.А. Фішер C) Андерсон D) Карл Пірсон
A) Зменшення розмірності B) Проста лінійна регресія C) Описова статистика D) Уніваріантний аналіз
A) DataPandit B) MiniTab C) SPSS D) JMP
A) Зворотний розподіл Вішарта B) Розподіл Вішарта C) Розподіл T-квадрат Хотеллінга D) Багатовимірний нормальний розподіл
A) Простий лінійний регресійний аналіз B) Виявлення прихованих структур C) Уніваріантний аналіз D) Описова статистика
A) MiniTab B) JMP C) SPSS D) SciPy
A) Прогностичний аналіз B) Описовий аналіз C) Байєсівський аналіз D) Частотний аналіз
A) SPSS B) R C) MiniTab D) JMP
A) Проста лінійна регресія B) Уніваріантний аналіз C) Кластеризація D) Описова статистика
A) SPSS B) JMP C) MiniTab D) SAS
A) JMP B) MATLAB C) MiniTab D) SPSS
A) Розподіл Вішарта B) Багатовимірний t-розподіл Стьюдента C) Зворотний розподіл Вішарта D) Багатовимірний нормальний розподіл
A) JMP B) Eviews C) SPSS D) MiniTab
A) MiniTab B) NCSS C) JMP D) SPSS
A) MiniTab B) JMP C) SPSS D) Stata
A) JMP B) STATISTICA C) SPSS D) MiniTab
A) MiniTab B) SPSS C) SIMCA D) JMP |