Для аналитического выражения нелинейной связи между факторами используются

Обновлено: 22.12.2024

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: