Файл: 1 Номинальные признаки.pdf

1) Номинальные признаки - это количественные признаки, значения которых могут отличаться на любую сколь угодно малую величину количественные признаки, значения которых отличаются не менее чем на единицу измерения признака количественные признаки, которые принимают любое значение из конечного числа заведомо известных значений качественные признаки, которые можно упорядочить качественные признаки, которые принимают одно значение из конечного числа заведомо установленных градаций, которые невозможно упорядочить
2) Для расчета отношения шансов (OR) результативные и факторные показатели должны быть измерены в абсолютной шкале интервальной шкале номинальной шкале порядковой шкале шкале отношений
3) К какому критерию относиться данная формула.
????
2
=
(????∗????−????∗????)
2
∗????
(????+????)∗(????+????)∗(????+????)∗(????+????)
χ
2
Пирсона с поправкой Йетса
χ
2
Мак-Немара
V Крамера
Стьюдента
χ
2
Пирсона
4) К какому критерию относиться данная формула.
)
)(
)(
)(
(
)
2
(
2 2
d
b
c
a
d
c
b
a
n
n
bc
ad









χ
2
Пирсона с поправкой Йетса
χ
2
Пирсона
χ
2
Мак-Немара
V Крамера
Стьюдента
5) К какому критерию относиться данная формула.
????
2
=
(|????−????|−1)
2
(????+????)
χ
2
Пирсона
χ
2
Йетса
χ
2
Мак-Немара

V Крамера
Стьюдента
6) Чему равно количество степеней свободы критического значения χ
2

Пирсона для таблицы 2*2?
0 2
3 1
4 7) Чему равно количество степеней свободы критического значения χ
2

Пирсона для таблицы 3*3?
0 2
3 7
4 8) для проверки гипотезы о наличии связи между независимыми признаками на основе таблицы сопряженности является критерий
Вальда-Вольфовица критерий Фишера критерий Хи-квадрат критерий Уилкоксона критерий Манна-Уитни
9) при условии когда ожидаемые значения в любой из клеток меньше 5 применяется. критерий Хи-квадрат критерий Фишера точный критерий Фишера критерий Уилкоксона критерий Макнемера
10) для проверки гипотезы о наличии связи между зависимыми признаками на основе таблицы сопряженности 2*2 является критерий Вальда-Вольфовица критерий Фишера критерий Уилкоксона критерий Макнемера критерий Манна-Уитни

11) для вычисления меры связи между двумя качественными признаками используется коэффициент корреляции Пирсона коэффициент корреляции Спирмена коэффициент ассоциации Юла коэффициент детерминации коэффициент уравнения регрессии
12)
Отношение вероятности того, что событие произойдет, к вероятности того что событие не произойдет риск чувствительность шанс специфичность распространённость
13) вероятность возникновения неблагоприятного исхода шанс риск чувствительность специфичность распространённость
14)
Доля действительно болеющих людей в обследованной популяции, которые по результатам теста выявляются как больные риск шанс специфичность чувствительность распространённость
15)
Доля тех, у кого тест отрицателен, среди всех людей, не имеющих болезни (состояния) риск шанс чувствительность распространённость специфичность
16)

Кто впервые предложил дисперсионный анализ?
Гаусс;
Стьюдент;
Уилкоксон;
Фишер;

Колмогоров;
17)
Признаки, изменяющиеся под воздействием тех или иных причин, называются результативными. организованные неорганизованные контролируемые неконтролируемые
18)
Действующие на результативные признаки причины принято называть признаками градациями группами множеством факторами.
19)
Дисперсионный анализ, в котором учитывается действие только одного организованного фактора, называется двухфакторным многофакторным корреляционным регрессионным однофакторным
20)
Цель однофакторного дисперсионного анализа
Исследование множества непараметрических переменных на числовых переменных.
Исследование влияния нескольких номинальных переменных на числовые переменные.
Исследование влияния случайной выборки на числовые характеристики.
Исследование влияния случайных величин на несколько качественных переменных.
Исследование влияния нескольких параметрических переменных на количественные характеристики.
21)
Обозначение числа градаций для однофакторного дисперсионного анализа q a m n l

22)
Обозначение числа испытаний для однофакторного дисперсионного анализа l a k q n
23)
Дисперсионный анализ, в котором учитываются действия двух факторов, называется
Однофакторным
Многофакторным
Двухфакторным
Мультифакторным
Парным
24)
Критерий Фишера-Снедекора является: непараметрические тригонометрический логарифмический систематический параметрический
25)
Условие, НЕ используемое в дисперсионном анализе.
Каждая выборка независима от других выборок.
Каждая выборка получена случайным образом из исследуемого генеральной совокупности.
Генеральные дисперсии групп не равны.
Генеральная совокупность нормально распределена.
Генеральные дисперсии групп одинаковы.
26)
Если F
эксп
>F
крит при уровне значимости р=0,05 методом дисперсионного анализа следует вывод: нет влияние фактора о равенстве генеральных дисперсии средние значения бесконечных выборок принадлежит к одной и той же генеральной совокупности о существенном влияния фактора оба средних принадлежит к одной и той же генеральной совокупности
27)
Если F
эксп
крит при уровне значимости р=0,05 методом дисперсионного анализа следует вывод: нет влияние фактора оба средних не принадлежит к одной и той же генеральной совокупности

средние значения бесконечных выборок не принадлежит к одной и той же генеральной совокупности генеральные дисперсии не равны факторная дисперсия меньше остаточной
28)
Группу статистических методов предназначенных для исследования двух и более выборок путем сравнения выборочных дисперсий называют дисперсионным анализом корреляционным анализом критерием значимости регрессионным анализом критерием Стьюдента
29)
Дисперсионные анализы различаются на однофакторный и многофакторный в зависимости от количества наблюдаемых групп статистических гипотез применяемых критериев при расчетах уровней фактора изучаемых факторов
30)
Непараметрический аналог критерия Фишера для однофакторного дисперсионного анализа. критерий Манна-Уитни критерий Пирсона критерий Краскела-Уоллиса критерий Спирмена критерий Мак-Немара
31)
В каких случаях для определения взаимосвязи между случайными величинами используется коэффициент корреляции
Пирсона для ординальных признаков для номинальных признаков для качественных признаков для нормально распределенных признаков для независимых признаков
32)
Наиболее часто как меру взаимозависимости переменных используют коэффициент корреляции, предложенный
Колмагоровым-Смирновым
Манном-Уитни
Уилкоксоном

Фишером
Пирсоном
33)
В каких случаях для определения взаимосвязи между случайными величинами используется коэффициент корреляции
Пирсона для качественных признаков+ для ординальных признаков для номинальных признаков для количественных признаков для независимых признаков
34)
Линейная корреляция Пирсона применяется для определения связи двух рядов количественных признаков с нормальным распределением+ для определения статистической значимости различия качественных признаков для определения парных связей порядковых признаков для множественного сравнения для непараметрических данных
35)
Параметр, характеризующий степень линейной взаимосвязи между двумя выборками, называется дисперсия коэффициент регрессии коэффициент Q коэффициент корреляции+ коэффициент пропорциональности
36)
Выберите отрезок, на котором лежат значения коэффициента корреляции
(0;1)
(-1;0)
(-∞;+∞)
(0;+∞)
(-1;1)+
37)
Выборочный коэффициент линейной корреляции r=0,99. Характер и сила связи корреляции: прямая, слабая обратная, слабая прямая, средняя сильная прямая, сильная+

38)
В каких случаях для определения взаимосвязи между случайными величинами используется коэффициент корреляции
Спирмена для количественных признаков для независимых признаков для качественных признаков+ для независимых выборок для нормально распределенных выборок
39)
Ранговая корреляция Спирмена используется для определения парных связей порядковых признаков + для определения парной связи количественных признаков с нормальным распределением для определения статистической значимости различия качественных признаков для множественного сравнения для непараметрических данных
40)
Какая существует связь между параметрами, если коэффициента корреляции рангов Спирмена равен 1? существует обратная зависимость существует прямая зависимость+ существует криволинейная зависимость существует степенная зависимость существует полная зависимость
41)
Какая существует связь между параметрами, если коэффициента корреляции рангов Спирмена равен 0? отсутствует зависимость+ существует полная зависимость существует обратная зависимость существует прямая зависимость существует криволинейная зависимость
42)
Какое выполняется условие для коэффициента корреляции рангов Спирмена при обратной зависимости? q |=1
|q |=0 q=0,23 q=0,75 + q= - 0,55 43)
Какое выполняется условие для коэффициента корреляции рангов Спирмена при прямой зависимости? q= 0,55+ q|=1

| q|=0 q= - 0,23 q= - 0,75 44)
Отношение коэффициента корреляции к средней ошибке коэффициента корреляции называется коэффициентом Стьюдента.+ коэффициентом корреляции. постоянной корреляции. средней ошибкой коэффициента корреляции. критерием достоверности.
45) наличие и направление связи между коррелируемыми признаками можно представить с помощью диаграмм рассеяния+ таблиц коэффициента корреляции коэффициента регрессии свободного члена регрессии
46)
Какой анализ предназначен для изучения зависимости между одной зависимой и одной или несколькими независимыми переменными? регрессионный анализ. + дискриминантный анализ. факторный анализ. кластерный анализ. анализ временных рядов
47)
Какой из перечисленных методов можно использовать в задачах прогнозирования однофакторный анализ. регрессионный анализ.+ четырехфакторный анализ. корреляционный анализ. дисперсионный анализ
48)
В уравнении регрессии (y = b
0
+b
1
x) чем является х независимой переменной. + зависимой переменной. коэффициентом регрессии функцией. табличным значением

49)
Коэффициенты регрессии (а, b) в выборочном уравнении регрессии определяются методом … взвешенных наименьших квадратов. моментов. градиентными наименьших квадратов.+ переменными
50)
Коэффициент регрессии b показывает … на сколько единиц в среднем изменяется переменная y при увеличении независимой переменной x на единицу. + прогнозируемое значение зависимой переменной при x = 0. прогнозируемое значение зависимой переменной при x > 0. прогнозируемое значение зависимой переменной при x < 0. на сколько единиц увеличивается переменная y при увеличении независимой переменной x на единицу.
51)
Некоррелированность случайных величин означает … отсутствие любой связи между ними. их независимость. отсутствие нелинейной связи между ними. отсутствие линейной связи между ними.+ их зависимость
52)
В модели парной линейной регрессии величина У является … неслучайной. постоянной. случайной.+ положительной. отрицательной
53)
Регрессионный анализ оценивает значение зависимой переменной при x = 0.. их независимость. отсутствие нелинейной связи между ними. их зависимость форму и воздействие одних факторов на другие.+
54)
Графическое выражение регрессионного уравнения называют… линией регрессии. + диаграммой рассеяния. гистограммой. функцией. прямой связью.

55)
Дополните слово. Линии регрессии …………в точке O(x,y), с координатами, соответствующими средним арифметическим значениям корреляционно связанных между собой переменных X и Y. прямые. не пересекаются. кривые. пересекаются.+ обратные
56)
Функция, позволяющая по величине одного признака (Х) находить среднее значение другого признака (
х
У
), связанного с Х корреляционно называется.
Регрессией. +
Корреляцией.
Детерминацией.
Переменной.
Постоянной
57)
Ряд групповых средних
х
У
или
у
Х
, показывающий динамику признака У(или Х) в зависимости от изменения значений признака
Х(или У) называется. прямой связью. обратной связью. коэффициентом корреляции. линией регрессии.+ детерминацией
58)
По графику регрессии…… судят о характере корреляционной связи между варьирующими признаками. судят о возможности изменения одного признака на основе известных изменений другого судят о величине среднего значения другого признака. судят о множественной связи между переменными. судят о стандартной ошибке коэффициента регрессии
59)
Существуют различные регрессионные модели, определяемые выбором функции f(Х
1
, Х
2
,…Х
n)
:
Простая линейная регрессия.
Множественная регрессия.
Полиноминальная регрессия.
Регрессионная модель общего вида

60)
Уравнение линейной регрессии в общем виде выглядит как уравнение прямой линии ???? = ???? + ???????? + ????, где Х это -.... значение независимой переменной. + значение зависимой переменной. случайная ошибка модели. групповая средняя арифметическая, соответствующая значению переменной Х. параметры уравнения
61)
При сравнении интенсивных показателей в неоднородных совокупностях с целью выявления влияния каких-либо факторов применяется метод наименьших квадратов+ метод корреляции метод стандартизации метод выживаемости метод ранговой корреляции
62)
Для оценки распространенности какого-либо явления или признака используется мода размах выборки показатель соотношения+ средняя арифметическая величина интенсивный показатель
63)
Метод вычисления стандартизованного показателя дробный симметричный+ ассиметричный экспоненциальный прямой
64)
Стандартизованные показатели вычисляют, если: сравниваемые группы одинаковы+ сравниваемые группы идентичны сравниваемые группы существенно различаются сравниваемые группы не различаются сравниваемые группы равны
65)
Показатель, отражающий отношение между любыми двумя статистическими совокупностями, не связанными между собой. показатель соотношения+ экстенсивный показатель

наглядный показатель интенсивный показатель средний показатель
66)
Статистический метод, позволяющий получить показатели, пригодные для сравнения в двух совокупностях, неоднородных по своему составу корреляционный анализ параметрический метод непараметрический метод регрессионный анализ метод стандартизации+
67)
Показатели, которые могли бы быть при условии одинакового состава среды (населения, состава больных) являются
Стандартизованными+ ранжированными выборочными репрезентативными фактическими
68)
Показатели, которые не отменяют фактические показатели и отдельно не используются, а являются лишь дополнением к фактическим показателям для их более глубокого анализа ранжированные показатели+ выборочные показатели стандартизованные показатели репрезентативные показатели интенсивные показатели
69)
Под термином «выживаемость» понимается вероятность пережить любой из моментов времени после некоторого начального события+ число выживших больных после некоторого начального события число умерших больных после некоторого начального события вероятность выжить после поступления в больницу отношение числа выживших к числу умерших после некоторого начального события
70)
Время жизни - это время появления некоторого события время появления неопределенного события время ожидаемого неопределенного события время до появления заранее определенного события+ время от начало появления и конец неопределенного события