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