Для аналитического выражения нелинейной связи между факторами используются
Обновлено: 06.10.2024
Между различными явлениями и их признаками выделяют два типа связей:
функциональная и жестко детерминированная
+функциональная и статистическая
стохастически детерминированная и вероятностная
Функциональной называется связь, при которой:
+каждому значению признака-фактора соответствует вполне определенное значение результативного признака
каждому значению признака-фактора соответствует распределение значений результативного признака
В зависимости от направления действия функциональные и статистические связи могут быть:
прямолинейные и криволинейные
+прямые и обратные
однофакторные и многофакторные
По аналитическому выражению функциональные и статистические связи могут быть:
+прямолинейные и криволинейные
прямые и обратные
однофакторные и многофакторные
По количеству факторов, действующих на результативный признак статистические связи могут быть:
прямолинейные и криволинейные
прямые и обратные
+однофакторные и многофакторные
Линейный коэффициент корреляции может быть:
+как положительной, так и отрицательной величиной
только положительной величиной
только отрицательной величиной
В линейном уравнении коэффициент регрессии (а) показывает:
долю дисперсии «у», зависимую от «х»
+на сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну единицу
ошибку коэффициента корреляции
на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %
С помощью корреляционного анализа можно:
+измерить тесноту связи между варьирующими признаками
установить степень влияния независимых переменных на зависимую
С помощью регрессионного анализа можно:
измерить тесноту связи между варьирующими признаками
+установить степень влияния независимых переменных на зависимую
С помощью непараметрических методов устанавливается связь между признаками:
количественными и качественными
Коэффициенты ассоциации и контингенции изменяются:
Коэффициенты взаимной сопряжённости Пирсона и Чупрова изменяются:
Коэффициенты корреляции рангов Фехнера и Спирмена изменяются:
Коэффициент эластичности показывает:
долю дисперсии «у», зависимую от «х»
на сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну единицу
ошибку коэффициента корреляции
+на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %
Коэффициент корреляциирангов Кендалла изменяется:
Тесноту связи между альтернативными признаками можно оценить
непараметрическими методами через:
+коэффициенты ассоциации и контингенции
показатели взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова
коэффициент корреляции рангов Кендалла
Для аналитического выражения нелинейной связи между факторами используется формула:
Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой корень квадратный из отношения . дисперсии(й).
средней из групповых дисперсий к общей
+межгрупповой дисперсии к общей
межгрупповой дисперсии к средней из групповых
средней из групповых дисперсий к межгрупповой
Теснота связи двух признаков при нелинейной зависимости определяется по формуле . .
+
Корреляционный анализ используется для изучения . .
развития явления во времени
Тесноту связи между двумя альтернативными признаками можно измерить с помощью коэффициентов . .
корреляции рангов Спирмена
+ассоциации и контингенции
Парный коэффициент корреляции показывает тесноту . .
+линейной зависимости между двумя признаками на фоне действия остальных, входящих в модель
линейной зависимости между двумя признаками при исключении влияния остальных, входящих в модель
связи между результативным признаком и остальными, включенными в модель
нелинейной зависимости между двумя признаками
Парный коэффициент корреляции может принимать значения . .
любые меньше нуля
Коэффициент детерминации может принимать значения . .
В результате проведения регрессионного анализа получают функцию, описывающую . показателей
Прямолинейная связь между факторами исследуется с помощью уравнения регрессии . .
+
Читайте также: