STATYSTYKA 3

 0    76 flashcards    kasia719719
download mp3 print play test yourself
 
Question język polski Answer język polski
Współczynnik kontyngencji C Pearsona można stosować
start learning
do tablic wielodzielnych dowolnych wymiarów i dowolnej formY
Wnioskowanie statystyczne polega na:
start learning
uogólnieniu wyników z próby losowej na całą populację generalną
Współczynnik koncentracji (kurtoza) mniejszy od 3 oznacza
start learning
rozkład spłaszczony (platokurtyczny)
cechy statystyczne
start learning
są to własności jednostek wchodzących w skład zbiorowości statystycznej
Przyrosty względne mogą przyjmować wartości:
start learning
tylko rzeczywiste dodatnie
Wskaż poprawne stwierdzenia na temat błędu prognozy w oparciu o model trendu liniowego. Wybierz jedną lub więcej:
start learning
a. Zależy od odchylenia standardowego składnika resztowego. b. Tym większa jego wartość, Im dalszy jest horyzont prognozy
Funkcja kryterium Klasycznej Metody Najmniejszych Kwadratów określa następujący warunek: Wybierz jedną lub więcej:
start learning
aby suma kwadratów odchyleń wartości empirycznych od wartości teoretycznych była jak najmniejsza;
Współczynnik kontyngencji C Pearsona można stosować: Wybierz jedną lub więcej:
start learning
do tablic wielodzielnych dowolnych wymiarów i dowolnej formy
. Wnioskowanie statystyczne polega na: Wybierz jedną lub więcej:
start learning
uogólnieniu wyników z próby losowej na całą populację generalną
. Chcąc dokonać zmiany indeksów jednopodstawowych na łańcuchowe należy: Wybierz jedną lub więcej:
start learning
każdy z indeksów jednopodstawowych dla okresu "t" podzielić przez indeks jednopodstawowy dla okresu "t-1"
. Szereg prosty (inaczej szczegółowy) to: Wybierz jedną lub więcej:
start learning
materiał statystyczny uporządkowany wyłącznie według wartości badanej cechy
Sprzedaż detaliczna w cenach stałych w latach 1981- 1983 charakteryzowała się następującymi łańcuchowymi indeksami dynamiki: 120%, 110%, 95%. Te wartości wskazują na to, że: Wybierz jedną lub więcej:
start learning
a. poziom badanego zjawiska w roku 1983 jest wyższy niż w roku 1981, d. poziom badanego zjawiska w latach 1980-1983 wzrastał z roku na rok
Względna miara tendencji centralnej: Wybierz jedną lub więcej
start learning
coś takiego nie istnieje
Jeżeli współczynnik Czuprowa pomiędzy cechami x i y wynosi 0,85 stwierdzamy
start learning
Silną zależność pomiędzy cechami x i y
Które z poniższych to miary zmienności?
start learning
współczynnik zmienności, odchylenie ćwiartkowe, wariancja
Moment trzeci centralny przyjmuje tylko wartości:
start learning
ze zbioru liczb rzeczywistych
Parametry strukturalne modelu regresji to:
start learning
wyraz wolny i współczynnik regresji
Względną miarą dyspersji jest:
start learning
b. współczynnik zmienności c. pozycyjny współczynnik zmienności
Współczynnik korelacji liniowej Pearsona stosujemy, gdy empiryczny rozrzut punktów na wykresie korelacyjnym układa się:
start learning
tylko w postaci linii prostej
Reszta w analizie regresji:
start learning
różnica między wartością empiryczną a wartością teoretyczną
W rozkładzie umiarkowanie asymetrycznym prawostronnie zachodzi następująca relacja:
start learning
modalna<mediana< średnia arytmetyczna
Narodowy Spis Powszechny jest badaniem
start learning
okresowym
wariancja
start learning
jest jedną z miar dyspersji
. Indeksy o podstawie stałej informują o:
start learning
zmianie poziomu zjawiska w stosunku do okresu przyjętego za podstawę porównań
Cecha statystyczna to
start learning
właściwość populacji generalnej
Indeks agregatowy ilości według formy Paaschego przyjmuje jako wagi
start learning
b) ilości na poziomie z okresu podstawowego c) ceny na poziomie z okresu badanego d) ilości na poziomie z okresu badanego
średniookresowe tempo zmian
start learning
to średnia harmoniczna z indeksów łańcuchowych, h) mówi o przeciętnej zmianie danego zjawiska w czasie i) to średnia harmoniczna z indeksów łańcuchowych
Wariancja może przyjmować wartość
start learning
dodatnie
Statystyka to nauka
start learning
a) zajmująca się gromadzeniem i opracowywaniem masowych danych liczbowych b) o metodach badania prawidłowości występujących w zjawiskach masowych, która kładzie nacisk na analizę w celu ułatwienia procesu decyzyjnego
W obliczeniach, której z miar stosuje się poprawkę Sheppard
start learning
odchylenia standardowego
Indeksy indywidualne służą do pomiaru:
start learning
zmian poziomu zjawiska w czasie
. Zaznacz własności surowych wskaźników sezonowości:
start learning
w przypadku modelu addytywnego wyrażone są w wartościach bezwzględnych,d) W przypadku modelu multiplikatywnego wyrażone są w wartościach względnych (%)
Jeżeli badane zjawisko przyjmuje wartości tylko dodatnie, to indeksy proste mogą
start learning
tylko rzeczywiste dodatnie
Dla szeregu prostego (szczegółowego) możemy wyliczyć
start learning
miary pozycyjne i klasyczne
. Odchylenie standardowe jest to miara:
start learning
dyspersji
. Współczynnik kierunkowy linii trendu interpretuje się jako:
start learning
)przeciętną zmianę poziomu zjawiska z okresu na okres
. Które z wymienionych miar dyspersji są miarami bezwzględnymi
start learning
odchylenie standardowe, wariancja
. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona jest miarą
start learning
kierunku i siły związku prostoliniowego dwóch cech
. Składnikami szeregu czasowego mogą być:
start learning
a) wahania sezonowe b) trend c) składnik losowy(resztowy) d)wahania cykliczne
korelacja cząstkowa to:
start learning
. związek korelacyjny między 2 zmiennymi
. Oceniając wartość oszacowanego równania regresji zwracamy szczególną uwagę na:
start learning
b) współczynnik determinacji c) współczynnik zmienności losowej d) błąd standardowy szacunku współczynnika regresji
Ochylenie standardowe składnika losowego to:
start learning
b) odchylenie standardowe zmiennej y c) pierwiastek kwadratowy z wariancji resztowej
Współczynnik regresji przyjmuje wartości:
start learning
z przedziału <-1,1>
Współczynnik kierunkowy regresji przyjmuje wartości:
start learning
wartości ze zbioru liczb rzeczywistych
. Na co należy uważać wykorzystując w modelu regresji dane, gdzie jednostkami obserwacji jest czas (lata, kwartały miesiące)
start learning
c) stwierdzane zależności są tylko pozorne, gdyż wiele zjawisk ekonomicznych i społecznych zależy od czasu (trend, zjawiska związane z inflacją)
Korelacja cząstkowa jest to współzależność:
start learning
między dwoma cechami z wyłączeniem wpływu innych cech, d. między dwoma cechami
Składniki szeregu czasowego mogą być następujące
start learning
trend, składnik sezonowy, wahania cykliczne, składnik losowy
Współczynnik korelacji Pearsona równa się 0,87 oznacza to:
start learning
silną zależność wprost proporcjonalną
Nieliniowe funkcje regresji to
start learning
a) parabola, hiperbola, wielomiany wyższych stopni, c) wielomiany wyższych stopni, funkcja potęgowa, funkcja logarytmiczna
. Która z poniższych relacji jest prawdziwa w szeregu o asymetrii lewostronnej (wybierz jedna lub więcej)
start learning
Q3-Q2<Q2-Q1
Współczynnik zbieżności fi-kwadrat określa jaka część zmian wartości zmiennej objaśnianej y
start learning
c) nie została wyjaśniona przez funkcję regresji d) nie zależy od zmienności zmiennych objaśniających
Pojęcie statystyka może być rozumiane jako:
start learning
a. masa liczb opisująca pewne zjawiska b. "zestaw narzędzi: (parametry, wskaźniki lub współczynniki wykorzystywane do podsumowania zbiorów danych)
Współczynnik determinacji jest wykorzystywany do oceny jakości modelu regresji ma jednak tę zasadniczą wadę, że jego wielkość zależy od:
start learning
b) liczby obserwacji (im większa liczebność, tym większy współczynnik)
Wskaż, które z poniższych mierników nie są przydatne do oceny jakości dopasowania funkcji regresji do danych empirycznych
start learning
a) współczynnik zmienności zmiennej objaśniającej b) współczynnik zmienności zmiennych objaśniających
Dystrybuanta empiryczna to:
start learning
skumulowane częstości empiryczne badanej cechy
W szeregu symetrycznym prawdziwa jest następująca relacja pomiędzy wartościami miar przeciętnych:
start learning
c. dominanta=mediana=średnia
Wariancja wzrostu mierzonego w cm wyrażona jest w
start learning
cm^2
Indeksy jednopodstawowe informują o:
start learning
b. bezwzglęnej zmianie poziomu zjawiska w stosunku do okresu przyjętego za podstawę, d. względnej zmianie poziomu zjawiska w stosunku do okresu przyjętego za podstawę
Jeśli rozstępy w dwóch próbkach są identyczne to:
start learning
odchylenia standardowe są identyczne, średnie muszą być równe
Indeksy łańcuchowe informują o:
start learning
względnej zmienie poziomu zjawiska w stosunku do okresu poprzedniego, c. bezwlględnej zmienie poziomu zjawiska w stosunku do okresu poprzedniego
Do miar jakości modelu regresji liniowej zaliczamy
start learning
współczynnik determinacji
. Interpretując współczynnik koncentracji nazywany kurtozą:
start learning
. porównujemy go do trójki czyli do wartości jaką przyjmuje w rozkładzie normalnym
Przyczyny głownie, działające na każdej zjawisko (składnik systematyczny)
start learning
a. powodują powstanie prawidłowości b. mają charakter wewnętrzny Fc. są wspólne wszystkim jednostkom badanej zbiorowości d. działają w sposób trwały i ukierunkowany
Współczynnik korelacji liniowej Pearsona jest miernikiem zależności:
start learning
cech ilościowych
Agregatowy indeks cen według wartości formuły Laspeyresa przyjmuje jako wagi:
start learning
b. ceny na poziomie z okresu badanego c. ilość na poziomie z okresu podstawowego d. ceny na poziomie z okresu podstawowego
Wyznaczenie dominanty w szeregu rozdzielczym punktowym wymaga
start learning
aby jedna wartość pojawiała się najczęściej
Mediany nie można wyznaczyć dla szeregu:
start learning
d. medianę można wyznaczyć dla każdego szeregu
Przyczyny główne, działające na każde zjawisko (składnik systematyczny):
start learning
a. mają charakter wewnętrzny b. powodują powstanie prawidłowości c. są wspólne wszystkim jednostkom badanej zbiorowości d. działają w sposób trwały i ukierunkowany
Dobroć dopasowania funkcji regresji do danych empirycznych jest tym lepsza im współczynnik zbieżności (indeterminacji) jest:
start learning
bliższy zeru
Wysoka wartość współczynnika determinacji jest warunkiem koniecznym, ale niewystarczającym dobroci modelu regresji. Liczą się także
start learning
a) względne małe standardowe błędy szacunku,d) mała wartość współczynnika zmienności resztowej
. Średnie klasyczne (w tym średnia arytmecztyna) charakteryzują się następującymi własnościami: a. dobrze nadają się do badania ziorowości niejednorodnej
start learning
są abstrakcyjne i wrażliwe na wartości skrajne
Współczynnik determinacji R^2 określa jaka część zmian wartości zmiennej objaśnianej y
start learning
została wyjaśniona przez funkcję regresji
odchylenie ćwiartkowe
start learning
a. nie zależy od wartośći skrajnych b. jest miarą dyspersji (zmienności)
Klasyczna metoda najmniejszych kwadratów znajduje zastosowanie do:
start learning
szacowania parametrów linii trendu, szacowania parametrów linii regresji
Jeśli badane zjawisko przyjmuje tylko wartości dodatnie, to indeksy proste mogą przyjmować wartości:
start learning
tylko rzeczywiste dodatnie
odchylenie standardowe składnika losowego to:
start learning
b. odchylenie standardowe zmiennej y c. pierwiastek kwadratowy wariancji resztowej

You must sign in to write a comment