Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...
Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначенные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...
Топ:
Оснащения врачебно-сестринской бригады.
Отражение на счетах бухгалтерского учета процесса приобретения: Процесс заготовления представляет систему экономических событий, включающих приобретение организацией у поставщиков сырья...
Интересное:
Отражение на счетах бухгалтерского учета процесса приобретения: Процесс заготовления представляет систему экономических событий, включающих приобретение организацией у поставщиков сырья...
Влияние предпринимательской среды на эффективное функционирование предприятия: Предпринимательская среда – это совокупность внешних и внутренних факторов, оказывающих влияние на функционирование фирмы...
Искусственное повышение поверхности территории: Варианты искусственного повышения поверхности территории необходимо выбирать на основе анализа следующих характеристик защищаемой территории...
Дисциплины:
2020-12-06 | 201 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
В Microsoft Excel критерий Стьюдента реализуется функцией
d. ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) |
Выборку характеризуют:
b. законом частотного распределения; средним значением; стандартным отклонением; другими характеристиками. |
вывод об эффективности лечения делают если:
c. две группы статистически значимо различаются и есть улучшение признака в исследуемой группе; |
Выберите из следующих чисел значения уровня значимости α то, которое обеспечивает максимальную точность анализа данных;
c. α = 0,001; |
Воздействуют фактором (лекарственным средством, новой методикой лечения, реабилитации пациента) на группу:
d. исследуемую; |
Для описания выборок, частотные распределения которых подчиняются закону Гаусса, достаточны следующие характеристики:
d. среднее, стандартное отклонение; |
Дисперсия характеризует:
b. степень разброса элементов выборки от среднего значения; |
Дисперсия не нашла в практике широкого применения так, как:
a. её неудобно сравнивать с исследуемым признаком; | ||
c. её размерность отличается от размерности исследуемого признака. |
Дисперсия вычисляется как:
c. сумма квадратов отклонения признаков от среднего делённая на (количество объектов в выборке минус единица); |
Если параметр Тип в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 2, то:
a. выполняется тест с равными дисперсиями; |
Нулевая гипотеза утверждает, что:
|
b. между сравниваемыми группами или видами частотных распределений отсутствуют статистически значимые различия; |
Если не известны законы частотного распределения выборок, то для выявления достоверности их различий применяют функцию:
c. ХИ2ТЕСТ(); |
Если справедлива альтернативная гипотеза (Н1), то делают вывод:
b. есть статистическое различие между группами; |
Если справедлива нулевая гипотеза, то всегда делают вывод:
c. методика неэффективна; | ||
d. нет статистически значимого различия. |
Если значение коэффициента корреляции равно 0,8, это свидетельствует о:
b. сильной связи признаков; |
Если признак является количественным и частотное распределение подчиняется закону Гаусса, то для выявления достоверности различий следует применять функцию:
c. ТТЕСТ(); |
Если параметр Тип в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 1, то:
b. выполняется парный тест (показатели каждого пациента до принятия лекарства и после); |
Если параметр Хв в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 1, это значит:
b. распределение одностороннее (1 хвост); |
Если параметр Тип в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет з
Мы ничего не знаем о пациентах и дисперсии
Количественную связь между признаками позволяет выявить:
|
Критерий Стьюдента в Microsoft Excel реализуется функцией ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип). Какое значение может принимать параметр Хв:
a. 1, 2; |
Критерий Колмогорова-Смирнова утверждает что:
c. при нормальном частотном распределении элементов выборки: на расстоянии ±σ находится 68,3% элементов выборки, на расстоянии ±2σ находится 95,5% элементов выборки, ±3σ находится 99,7% элементов выборки; |
Количественную репрезентативность понимают следующим образом:
|
d. в выборке достаточно объектов, чтобы достоверно представлять генеральную совокупность; |
Под статистической гипотезой понимают
А)всякое высказывание о генеральной савокупности, проверяемое по выборке
Различают следующие виды статистических гипотез:
a. основная и альтернативная; | ||
b. основная и конкурирующая; |
Различают следующие виды репрезентативности:
d. количественная и качественная; |
Размерность дисперсии равна
А) квадрату случайной величины
Среднее значение позволяет:
c. сравнить отдельные величины со средним; | ||
d. сравнить две выборки; | ||
e. точечно оценить генеральный параметр математического ожидания случайной величины; | ||
f. охарактеризовать выборку одним числом; | ||
g. определить тенденцию развития какого-либо явления; | ||
h. вычислить другие статистические характеристики; |
Среди параметрических критериев известны:
b. Критерий Стьюдента; |
Стандартное отклонение более широко применяется чем дисперсия потому, что:
c. его легче сравнивать с признаком, т.к. оно имеет с признаком одинаковую размерность; |
Статистические гипотезы обозначают:
b. H0 – основная, H1 – альтернативная; |
Среднее арифметическое вычисляется в программе Excel по формуле:
b. СРЗНАЧ() |
Стандартное отклонение применяется для характеристики:
a. степени разброса значений признака выборки от среднего; |
Уровень значимости (α) равен:
b. наибольшей вероятности, при которой наступление события (Н0) ещё невозможно; |
Укажите ошибочные записи формул для вычисления среднего арифметического:
b. СРЗНАЧ(А8:F10, B3:B8); | ||
d. СРЗНАЧA(А8:А20; А5); |
Функция ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) возвращает значение:
b. вероятности того, что между двумя группами отсутствует статистически значимое различие; | ||
f. вероятности того, что справедлива нулевая гипотеза (Н0); |
Функция ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) возвратила значение 0,04. Это свидетельствует о том, что справедлива:
|
b. Н1; | ||
d. альтернативная гипотеза; |
Функция ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) применяется в тех случаях, когда:
b. признак количественный и в выборке более 300 элементов; | ||
c. признак является количественным и частотное распределение является нормальным; |
Что называется выборкой?
d. Часть генеральной совокупности, выбранная для исследования; |
Чем больше уровень значимости:
a. меньше точность анализа данных; | ||
d. больше ошибка, которую мы допускаем, отвергая нулевую гипотезу принимая альтернативную; |
Б) вероятность того что справедлива(Н0)
В Microsoft Excel критерий Стьюдента реализуется функцией
d. ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) |
Выборку характеризуют:
b. законом частотного распределения; средним значением; стандартным отклонением; другими характеристиками. |
вывод об эффективности лечения делают если:
c. две группы статистически значимо различаются и есть улучшение признака в исследуемой группе; |
Выберите из следующих чисел значения уровня значимости α то, которое обеспечивает максимальную точность анализа данных;
c. α = 0,001; |
Воздействуют фактором (лекарственным средством, новой методикой лечения, реабилитации пациента) на группу:
d. исследуемую; |
Для описания выборок, частотные распределения которых подчиняются закону Гаусса, достаточны следующие характеристики:
d. среднее, стандартное отклонение; |
Дисперсия характеризует:
b. степень разброса элементов выборки от среднего значения; |
Дисперсия не нашла в практике широкого применения так, как:
a. её неудобно сравнивать с исследуемым признаком; | ||
c. её размерность отличается от размерности исследуемого признака. |
Дисперсия вычисляется как:
|
c. сумма квадратов отклонения признаков от среднего делённая на (количество объектов в выборке минус единица); |
Если параметр Тип в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 2, то:
a. выполняется тест с равными дисперсиями; |
Нулевая гипотеза утверждает, что:
b. между сравниваемыми группами или видами частотных распределений отсутствуют статистически значимые различия; |
Если не известны законы частотного распределения выборок, то для выявления достоверности их различий применяют функцию:
c. ХИ2ТЕСТ(); |
Если справедлива альтернативная гипотеза (Н1), то делают вывод:
b. есть статистическое различие между группами; |
Если справедлива нулевая гипотеза, то всегда делают вывод:
c. методика неэффективна; | ||
d. нет статистически значимого различия. |
Если значение коэффициента корреляции равно 0,8, это свидетельствует о:
b. сильной связи признаков; |
Если признак является количественным и частотное распределение подчиняется закону Гаусса, то для выявления достоверности различий следует применять функцию:
c. ТТЕСТ(); |
Если параметр Тип в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 1, то:
b. выполняется парный тест (показатели каждого пациента до принятия лекарства и после); |
Если параметр Хв в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 1, это значит:
b. распределение одностороннее (1 хвост); |
|
|
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...
Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!