Stat-II-kérdések - Statisztika II Teszt kérdések PDF

Preview

Summary

1 A variancia-analízisben hogyan teszteli a mintán belüli varianciák azonosságát. Levene-teszttel. F-teszttel. Korreláció analízissel. t-próbával. 2 Mivel teszteljük két csoport varianciájának egyenlőségét? LSD-teszttel. t-próbával. khi-négyzet próbával. F-próbával. 3 A variancia-analízisben a függő...

Description

1

A variancia-analízisben hogyan teszteli a mintán belüli varianciák azonosságát. Levene-teszttel. F-teszttel. Korreláció analízissel. t-próbával. 2 Mivel teszteljük két csoport varianciájának egyenlőségét? LSD-teszttel. t-próbával. khi-négyzet próbával. F-próbával. 3 A variancia-analízisben a függő változó heterogenitását… két részre bontjuk. egy részre bontjuk. három részre bontjuk. négy részre bontjuk. 4 Mikor kell egymintás z-próbát alkalmazni? Ismeretlen szórású minta középértékének összehasonlítása egy értékkel. Ismert szórású minta középértékének összehasonlítása egy értékkel. Ismeretlen szórású minta mediánjának összehasonlítása egy értékkel. Ismert szórású minta szórásának összehasonlítása egy értékkel. 5 Mit nevezünk „regresszió törő” megfigyelésnek? Amelyeknek a legkisebb a varianciájuk. A tengelymetszet előtti megfigyeléseket, amelyek kétfelé törik a regressziós egyenest. Amivel nem lehet regressziót számítani. Aminek a maradéka szignifikánsan eltér a többi megfigyelés maradékától. 6 Két változó között mikor függvényszerű a kapcsolat? Amikor az egyik változó egyértelműen meghatározza a másikat. Amikor a két változó közötti kapcsolat nem lineáris. Amikor a két változó közötti kapcsolatot véletlenszerű események zavarják. Amikor a két változó közötti kapcsolatot jellemző korrelációs együttható értéke legalább 0,5. 7 Milyen mutatószámmal jellemezük a szélsőséges eseteket? Shapiro-Wilk teszttel. Cook-távolsággal. Gauss-távolsággal. Mahalanobis-féle távolsággal. 8 Mikor alkalmazható a Spearman-féle rangkorreláció? Csak akkor, ha mindkét változó ordinális típusú. Csak akkor, ha mindkét változó skála típusú. Amikor legalább az egyik változó ordinális típusú. Nominális típusú adatok összefüggés vizsgálatakor. 9 A regresszió-analízisben a magyarázó változók… sztochasztikus változók. nem sztochasztikus változók. nominális változók ordinális változók. 10 Több-szempontos variancia-analízis. Olyan analízis, amelyben kettő vagy több faktor van. ANOVA technika, amely egy függő változót használ. Olyan analízis, amelyben csak egy faktor van. Olyan analízis, amely kettő vagy több függő változót elemez. 11 A regresszió-analízisben, ha az együttható konfidencia határa előjelet vált… akkor szignifikánsan eltér nullától. akkor a magyarázó változó egységnyi növekedése egy egységgel növeli a függő változó értékét. akkor a vizsgált paraméter nagyobb, mint a tengelymetszet értéke. akkor nullával egyenlő.

12 Mire nem alkalmas a Kolmogorov-Smirnov próba? Két középérték különbségének tesztelésére. A minta normális eloszlásának vizsgálatára. A minta t-eloszlásának igazolására. A minta F-eloszlásának igazolására. 13 Mit jelent a regresszió-analízisben a becslés standard hibája? A maradékok terjedelme. A maradékok szórása. A maradékok varianciája. A becsült értékek szórása. 14 Milyen próbát kell alkalmazni, ha az egyedeken két különböző időpontban mérünk egy tulajdonságot? Független kétmintás z-próbát. Welch-próbát Párosított t-próbát. Független kétmintás t-próbát. 15 Hogyan függ a variancia-analízis ereje az elsőfajú hiba valószínűségétől? Minél kisebb az elsőfajú hiba valószínűsége, annál nagyobb a próba ereje. Nem lineáris az összefüggés, néha növeli, egyes esetekben csökkenti. Minél nagyobb az elsőfajú hiba valószínűsége, annál kisebb a próba ereje. Minél nagyobb az elsőfajú hiba valószínűsége, annál nagyobb a próba ereje. 16 A regresszió-analízisben mit nevezünk extrtapolációnak? Amikor a magyarázó változó terjedelmén belül becsülünk. Amikor a magyarázó változó egy szórásnyi távolságán belül becsülünk. Amikor a magyarázó változó terjedelmén kívül becsülünk. Amikor a magyarázó változó 95%-os konfidencia intervallumán belül becsülünk. 17 Mit jelent a homoszkedasztikusság fogalma? A hiba varianciája állandó a becsült értékek függvényében. A hiba varianciája függ a becsült értékektől. A hiba varianciája állandó a független változók függvényében. A hiba varianciája állandó a függő változók függvényében. 18 A regresszió-analízisben mit jelent a magyarázó változó együtthatója? A regressziós egyenes meredekségét. A regressziós egyenes hibáját. A regressziós egyenes konfidencia intervallumát. A regressziós egyenes tengelymetszetét. 19 Mi az F-próba nullhipotézise? A két variancia megegyezik, a hányadosuk várható értéke 1. A két variancia megegyezik, a különbségük várható értéke 1. A két variancia megegyezik, a különbségük várható értéke 0. A két variancia megegyezik, a hányadosuk várható értéke 0. 20 Melyik állítás igaz? A Pearson-féle korrelációs együttható csak a kovarianciából határozható meg. A Pearson-féle korrelációs együttható meghatározható a változók standardizált értékeinek mátrix szorzatával is. A Pearson-féle korrelációs együttható meghatározható a változók standardizált értékeinek skaláris szorzatával is. A Pearson-féle korrelációs együttható mértékegysége megegyezik a változók mértékegységének szorzatával. 1 Mit jelent a regressziós egyenes konfidencia-intervalluma? Ez az intervallum tartalmazza a megfigyelések 95%-t. Az adatok elhelyezkedését adott valószínűség mellett. Ez az intervallum tartalmazza a megfigyelések 50%-t. Ez az intervallum tartalmazza a sokaság valódi regressziós egyenesét. 2 Az Excelben a variancia-analízisben mit jelent az Összesen SS értéke? A függő változó eltérés-négyzetösszegét. A függő változó varianciáját. A kezelések okozta eltérés-négyzetösszeget. A maradékok eltérés-négyzetösszegét.

8

Mi a Durbin-Watson teszt alternatív hipotézise? A hibatagok függetlenek a magyarázó változótól. A hibatagok között nincs autokorreláció. A hibatagok autokorrelálnak. A hibatagok függetlenek a becsült értékektől. 10 A legkisebb négyzetek módszere… becsült értékek négyzetösszegét minimalizálja. a mért és becsült értékek különbségének négyzetösszegét minimalizálja. a becsült értékek szórását minimalizálja. a becsült értékek varianciáját minimalizálja. 11 Mi az LSD? Az a különbség, amit a véletlen ingadozás okoz. Az L változó szórása (standard deviation). Az a legkisebb szignifikáns differencia két csoport között, ami a kezelésnek tudható be. A legkisebb négyzetes eltérése a D változónak. 12 Amikor a korrelációs együttható szignifikáns, … egyáltalán nincs kapcsolat a két változó között. a két változó között nagyon szoros függvényszerű kapcsolat van. mindig szorosan vett ok és okozati kapcsolat van a két változó között. legtöbbször csak a két változó azonosan ingadozik, nincs szorosan vett ok és okozati kapcsolat közöttük. 14 Mi a parciális autokorreláció? Idősoroknál egy változó saját értékeivel vett lineáris összefüggése, amikor kiszűrjük a többi változó befolyásoló hatását. Idősoroknál egy változó saját késleltetett értékeivel vett lineáris összefüggése, amikor kiszűrjük az előző időpontok befolyásoló hatását. Idősoroknál egy változó saját késleltetett értékeivel vett lineáris összefüggése, amikor kiszűrjük a többi változó befolyásoló hatását. Idősoroknál egy változó saját értékeivel vett lineáris összefüggése, amikor kiszűrjük az előző időpontok befolyásoló hatását. 15 A regresszió-analízisben mit jelent a tengelymetszet? Ennyivel változik a függő változó értéke a magyarázó változó egységnyi növekedésével. A magyarázó változó egy szórásnyi értékénél ennyi a függő változó értéke. Ennyivel nő a függő változó értéke a magyarázó változó egységnyi növekedésével. A magyarázó változó nulla értékénél ennyi a függő változó értéke. 19 Mit jelent, ha egy modell heteroszkedasztikus? A modell maradékainak szórása állandó. A modell maradékainak szórása nem állandó. A becsült értékek szórása megegyezik a maradékok szórásával. A becsült értékek szórása állandó. 3 A regresszió-analízisben mivel teszteljük a modell paramétereit? Khi-négyzet próbával. Korrelációs koefficienssel. t-próbával. F-próbával. 8 Kétváltozós regresszió-analízisben az x-tengelyen … a kiugró értékek szerepelnek. a független változó szerepel. a függő változó szerepel. akár a független, akár a függő változó is szerepelhet. 11 Mit jelent a variancia-analízisben, ha az F-próba szignifikáns? A kezelésátlagok megegyeznek. Minden kezelésátlag páronként különbözik egymástól. Legalább három kezelésátlag szignifikánsan különbözik egymástól. Létezik legalább egy szignifikáns kontraszt a csoportok között.

20 Mit jelent a t-próba ereje? A másodfajú hiba elkövetésének valószínűségét. 1-alfát. A valódi delta különbség kimutatásának valószínűségét. A nullhipotézis igazolásának valószínűségét. 8 Miért hívják a variancia-analízist lineáris modellnek? Azért mert a kezelés hatások összeszorzódnak, és multiplikatívan alakítják a függő változó értékét. Azért mert a kezelés hatások és a függő változó között pozitív lineáris kapcsolatot van. Azért mert a kezelés hatások összeadódnak, és additíven alakítják a függő változó értékét. Azért mert a kezelés hatások és a függő változó között lineáris kapcsolatot feltételezünk. 15 Mi a törölt maradék fogalma? Az a maradék, amikor az adott megfigyelés nem vesz részt az egyenes becslésében. Az a maradék, amikor az összes megfigyelést töröljük az egyenes becslésekor. Az a maradék, amikor a megfigyelések fele nem vesz részt az egyenes becslésében. Az a maradék, amikor a megfigyelések 95%-a vesz részt az egyenes becslésében. 9 Mi a Kolmogorov-Smirnov teszt alternatív hipotézise? A minta nem tér el szignifikánsan a normális eloszlástól. A minta normális eloszlású. A normális eloszlás és a minta közötti korreláció egy. A minta nem normális eloszlású. 11 Kétmintás z-próbánál a szabadságfok… n1+n2+2. n1+n2. n1+n2-2. n1+n2-1. 18 Mikor számítjuk ki a Kendall-féle rangkorrelációt? Csak akkor, ha mindkét változó ordinális típusú. Csak akkor, ha mindkét változó skála típusú. Amikor legalább az egyik változó ordinális típusú. Nominális típusú adatok összefüggés vizsgálatakor. 10 Hogyan függ a variancia-analízis ereje az egy csoporton belüli megfigyelések számától? Minél több a megfigyelések száma, annál nagyobb a próba ereje. A megfigyelések száma nem befolyásolja a próba erejét. Minél több a megfigyelések száma, annál kisebb a próba ereje. Nem lineáris az összefüggés, néha növeli, egyes esetekben csökkenti....