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