Методы обработки данных - ответы на вопросы на СтудИзбе

Что характеризует сумма квадратов отклонений внутри серий (Se)?

• Общее рассеяние наблюдений
• Влияние изучаемого фактора
• Рассеяние за счет случайных погрешностей
• Взаимодействие факторов

Какой критерий используется для проверки значимости влияния фактора?

• t-критерий Стьюдента
• Критерий Дарбина-Уотсона
• Хи-квадрат критерий
• F-критерий Фишера

Какое свойство остатков должно быть аналогично свойствам помехи
измерения?

• Корреляция с входными факторами
• Линейная зависимость от времени
• Нормальное распределение и центрированность
• Постоянная дисперсия

Какой метод является альтернативой шаговой регрессии?

• Метод кластеризации
• Метод главных компонент
• Метод визуализации данных
• Классический метод с жестко заданным набором базисных функций

Как рассчитывается коэффициент множественной корреляции (R^2)?

• Qост / Q
• Qper/Q
• Q/ Qper
• Qper / Qocт

Что характеризует остаточная сумма квадратов (Qост)?

• Разброс измерений относительно общего среднего
• Отличие измеренных значений от предсказанных по модели
• Общую вариацию данных
• Влияние учтенных в модели факторов

Что означает значимое отличие дисперсии фактора от дисперсии ошибки?

• Фактор не варьируется
• Ошибки измерения отсутствуют
• Влияние фактора существенно
• Влияние фактора несущественно

Для чего предназначен метод дисперсионного анализа (ДА)?

• Для визуализации данных
• Для поиска зависимостей между откликом и качественными факторами
• Для анализа зависимостей между количественными факторами
• Для кластеризации наблюдений

Что оценивается в дисперсионном анализе, если дисперсия ошибки неизвестна?

• Дисперсия фактора и дисперсия ошибки
• Только дисперсия фактора
• Только общая дисперсия
• Корреляция между факторами

Как называется модель, связывающая отклик с уровнями фактора в ДА?

• Логистическая модель
• Модель главных компонент
• Линейная регрессионная модель
• Модель дисперсионного анализа

Что такое остаток в регрессионном анализе?

• Сумма всех значений отклика
• Среднее значение ошибок измерения
• Разность между предсказанным и реальным значением отклика
• Произведение входных факторов

Что такое матрица базисных функций?

• Матрица корреляций между факторами
• Матрица значений отклика
• Матрица остатков модели
• Матрица входных факторов и их степеней

Какой метод чаще всего используется для расчета оценок параметров в линейной регрессии?

• Метод максимального правдоподобия
• Метод к-ближайших соседей
• Метод главных компонент
• Метод наименьших квадратов (МНК)

Какой закон распределения предполагается в параметрических методах анализа?

• Равномерное
• Любое
• Нормальное
• Экспоненциальное

Какой метод кластерного анализа использует матрицу расстояний?

• Метод k-средних
• Метод ближайшего соседа
• Метод главных компонент
• Метод дисперсионного анализа

Какой метод НЕ используется для визуализации резко выделяющихся наблюдений?

• Линейные графики
• Диаграммы рассеивания
• Критерий Кохрена
• Гистограммы

Какая шкала подходит для измерения количества людей в комнате?

• Шкала отношений
• Абсолютная
• Интервальная
• Порядковая

Какой стандарт описывает жизненный цикл исследования данных?

• Six Sigma
  
• CRISP-DM
• ISO 9001
• Agile

Какой критерий используется для проверки автокорреляции остатков?

• Критерий Дарбина-Уотсона
• t-критерий Стьюдента
• F-критерий
• Хи-квадрат критерий

Какой показатель используется для оценки значимости вклада регрессора в алгоритме
включения?

• Информационная матрица Фишера
• Остаточная сумма квадратов
• Множественный коэффициент корреляции (R^2)
• Общая сумма квадратов

Какой метод является частным случаем проверки однородности?

• Проверка равенства математических ожиданий
• Регрессионный анализ
• Кластерный анализ
• Факторный анализ

Что может свидетельствовать о коррелированности остатков?

• Линейная зависимость остатков от времени
• Горизонтальная полоса на графике
• Постоянная дисперсия
• Нормальное распределение остатков

Какой график остатков позволяет выявить непостоянство дисперсии?

• Гистограмма остатков
• График остатков от номера измерения
• График остатков от входного фактора с расширяющейся областью
• График остатков от предсказанных значений отклика

Какой алгоритм является наиболее гибким и эффективным для построения регрессионной
модели?

• Схема Эфроимсона
• Алгоритм исключения
• Метод наименьших квадратов
• Алгоритм включения

Какой показатель используется для оценки близости признаков в кластерном анализе?

• Коэффициент корреляции
• Медиана
• Дисперсия
• Среднее арифметическое

Какой метод кластерного анализа позволяет объекту принадлежать нескольким кластерам?

• Агломеративный метод
• Дивизимный метод
• Метод k-средних
• Метод ближайшего соседа

Какой критерий используется для проверки однородности дисперсий?

• Критерий Хи-квадрат
• Критерий Стьюдента
• Критерий Манна-Уитни
• Критерий Левена

Какой метод НЕ используется для обработки аномальных измерений?

• Увеличение количества измерений
• Замена значением из аппроксимирующей функции
• Локальная замена полусуммой соседних измерений
• Использование метода прецедента

Какой объект называется статическим?

• Объект, состояние которого не зависит от времени
• Объект, состояние которого зависит от времени
• Объект, работающий в переходном режиме
• Объект с неконтролируемыми факторами

Рассмотрим уровень шума в трёх разных помещениях и субъективную оценку дискомфорта по 10-
балльной шкале. Данные собраны для трёх групп (по 4 измерения в каждой).

Уровень шума (U) Оценка дискомфорта (Y)
50 дБ - 3.5, 3.6, 3.4, 3.7
55 дБ - 3.6, 3.8, 3.5,3.7
60 дБ - 3.7, 3.9, 3.8, 3.6

Оказывает ли уровень шума (U) статистически значимое влияние на оценку дискомфорта (Y)? Для
решения задачи используйте однофакторный дисперсионный анализ.

Шаг 8. Отвергается ли нулевая гипотеза?

• Да
• Нет

Рассмотрим уровень шума в трёх разных помещениях и субъективную оценку дискомфорта по 10-
балльной шкале. Данные собраны для трёх групп (по 4 измерения в каждой).

Уровень шума (U) Оценка дискомфорта (Y)
50 дБ - 3.5, 3.6, 3.4, 3.7
55 дБ - 3.6, 3.8, 3.5, 3.7
60 дБ - 3.7,3.9, 3.8, 3.6

Оказывает ли уровень шума (U) статистически значимое влияние на оценку дискомфорта (Y)? Для
решения задачи используйте однофакторный дисперсионный анализ.

Шаг 7. Табличное значение F-статистики (таблийа 3.1, Приложение) (округлить до сотых, ввод через
точку):

Рассмотрим уровень шума в трёх разных помещениях и субъективную оценку дискомфорта по 10-
балльной шкале. Данные собраны для трёх групп (по 4 измерения в каждой).

Уровень шума (U) Оценка дискомфорта (Y)
50 дБ - 3.5, 3.6, 3.4, 3.7
55 дБ - 3.6, 3.8, 3.5, 3.7
60 дБ - 3.7, 3.9, 3.8, 3.6

Оказывает ли уровень шума (U) статистически значимое влияние на оценку дискомфорта (Y)? Для
решения задачи используйте однофакторный дисперсионный анализ.

Шаг 6. Рассчитайте выборочное значение F-статистики (округлить до десятых, ввод через точку):

Рассмотрим уровень шума в трёх разных помещениях и субъективную оценку дискомфорта по 10-
балльной шкале. Данные собраны для трёх групп (по 4 измерения в каждой).

Уровень шума (U) Оценка дискомфорта (Y)
50 дБ - 3.5, 3.6, 3.4, 3.7
55 дБ - 3.6, 3.8, 3.5, 3.7
60 дБ - 3.7, 3.9, 3.8, 3.6

Оказывает ли уровень шума (U) статистически значимое влияние на оценку дискомфорта (Y)? Для
решения задачи используйте однофакторный дисперсионный анализ.

Шаг 5. Оценки дисперсий:
oo^2
oe^2
ox^2

Рассмотрим уровень шума в трёх разных помещениях и субъективную оценку дискомфорта по 10-
балльной шкале. Данные собраны для трёх групп (по 4 измерения в каждой).

Уровень шума (U) Оценка дискомфорта (Y)
50 дБ - 3.5, 3.6, 3.4, 3.7
55 дБ - 3.6, 3.8, 3.5, 3.7
60 дБ - 3.7, 3.9, 3.8, 3.6

Оказывает ли уровень шума (U) статистически значимое влияние на оценку дискомфорта (Y)? Для
решения задачи используйте однофакторный дисперсионный анализ.

Шаг 4. Число степеней свободы:
ve
VX
vO

Рассмотрим уровень шума в трёх разных помещениях и субъективную оценку дискомфорта по 10-
балльной шкале. Данные собраны для трёх групп (по 4 измерения в каждой).

Уровень шума (U) Оценка дискомфорта (Y)
50 дБ - 3.5, 3.6, 3.4, 3.7
55 дБ - 3.6, 3.8, 3.5, 3.7
60 дБ - 3.7, 3.9, 3.8, 3.6

Оказывает ли уровень шума (U) статистически значимое влияние на оценку дискомфорта (Y)? Для
решения задачи используйте однофакторный дисперсионный анализ.

Шаг 3. Вычисление сумм квадратов:
Se
Sx
SO

Сопоставьте методы с их применением:

1. t-критерий
2. F-критерий
3. Хи-квадрат критерий

• Сравнение средних двух групп
• Проверка значимости фактора
• Проверка нормальности распределения

Сопоставьте дисперсии с их источниками:

1. oo^2
2. ox^2
3. oe^2

• Влияние фактора х
• Случайные погрешности
• Совместное влияние факторов

Сопоставьте свойства остатков с их интерпретацией:

1. Коррелированность
2. Непостоянство дисперсии
3. Нормальное распределение

• Соответствие предпосылкам регрессии
• Гетероскедастичность
• Ошибка в структуре модели

Сопоставьте статистические показатели с их ролью:

1. р(r)
2. DW = 2
3. оe

• Стандартное отклонение остатков
• Коэффициент сериальной корреляции на г шагов
• Отсутствие автокорреляции

Какой статистический тест проверяет гипотезу о равенстве нулю математического ожидания
остатков?

• Проверка корреляции
• Проверка дисперсии
• Проверка нормальности распределения
• Проверка среднего значения

Сопоставьте элементы модели с их ролью:

1. Beктop Y
2. Beктoр В
3. Матрица Х

• Входные факторы
• Отклик
• Параметры модели

Сопоставьте термины с их математическими выражениями:

1. Коэффициент множественной корреляции
2. Остаточная сумма квадратов
3. Оценка параметров

Сопоставьте показатели с их ролью в анализе:

1. Qост
2. R^2
3. Qper

• Сумма квадратов, связанная с регрессией
• Коэффициент множественной корреляции
• Остаточная сумма квадратов

Сопоставьте действия алгоритма исключения с их результатами:

1. Проверка параметров
2. Пересчет модели
3. Анализ вкладов

• Удаление регрессоров, не увеличивающих Qper
• Исключение незначимых регрессоров
• После исключения регрессоров
• 
  

Сопоставьте методы с их характеристиками:

1. Схема Эфроимсона
2. Алгоритм включения
3. Алгоритм исключения

• Начинается с полной модели
• Динамическое изменение модели
• Начинается с пустой модели

Сопоставьте критерии с их табличными значениями:

1. Критерий Манна-Уитни
2. Критерий Вальда-Вольфовица

• Критические значения U
• Критическое количество серий

Сопоставьте методы с их приближениями:

1. Приближенное t-распределение
2. t-критерий при больших выборках

• Стандартное нормальное распределение
• Распределение с нецелым числом степеней свободы

Сопоставьте методы с их использованием:

1. Непараметрические методы
2. Параметрические метод

• Для данных, не соответствующих нормальному распределению
• Для нормально распределенных данных

Сопоставьте методы с их сложностью:

1. t-критерий
2. F-критерий

• Сложный метод, требующий выполнения предпосылок
• Простой метод

Какой параметр НЕ проверяется при анализе однородности?

• Коэффициент детерминации
• Дисперсия
• Математическое ожидание
• Медиана

Сопоставьте примеры с типами шкал:

Как называется эксперимент, если хотя бы один входной фактор не поддается управлению?

• Пассивный
• Активный
• Статический
• Активно-пассивный

Сопоставьте группы факторов с их описаниями:

Рассмотрим уровень шума в трёх разных помещениях и субъективную оценку дискомфорта по 10-
балльной шкале. Данные собраны для трёх групп (по 4 измерения в каждой).

Уровень шума (U) Оценка дискомфорта (Y)
50 дБ - 3.5, 3.6, 3.4, 3.7
55 дБ - 3.6, 3.8, 3.5, 3.7
60 дБ - 3.7,3.9, 3.8, 3.6
Оказывает ли уровень шума (U) статистически значимое влияние на оценку дискомфорта (Y)? Для
решения задачи используйте однофакторный дисперсионный анализ.

Шаг 2. Вычисление общего среднего (округлить до сотых, ввод через точку):

Рассмотрим уровень шума в трех разных помещениях и субъективную оценку дискомфорта по 10-
балльной шкале. Данные собраны для трёх групп (по 4 измерения в каждой).

Уровень шума (U) Оценка дискомфорта (Y)
50 дБ - 3.5, 3.6, 3.4, 3.7
55 дБ - 3.6, 3.8, 3.5, 3.7
60 дБ - 3.7,3.9, 3.8, 3.6

Оказывает ли уровень шума (U) статистически значимое влияние на оценку дискомфорта (Y)? Для
решения задачи используйте однофакторный дисперсионный анализ.

Шаг 1. Вычисление средних значений по группам:
Среднее для 55 дБ:
Среднее для 60 дБ:
Среднее для 50 дБ:

Какой критерий используется для сравнения средних значений двух групп?

• Критерий Дарбина-Уотсона
• Хи-квадрат критерий
• t-критерий Стьюдента
• F-критерий

Сопоставьте виды дисперсионного анализа с их описанием:

1. Однофакторный
2. С повторными измерениями
3. Многофакторный

• Анализ одного входного фактора
• Отклик измеряется несколько раз при неизменных условиях
• Анализ нескольких факторов и их взаимодействий

Сопоставьте методы с их применением:

1. F-критерий
2. t-критерий
3. Критерий Дарбина-Уотсона

• Сравнение дисперсий в ДА
• Сравнение средних двух групп
• Проверка автокорреляции остатков

Какой показатель используется для сравнения влияния фактора и случайной ошибки?

• Коэффициент корреляции
• Медиана
• Дисперсия
• Среднее арифметическое

Сопоставьте результаты анализа с их интерпретацией:

1. Незначимое влияние
2. Значимое влияние фактора
3. Взаимодействие факторов

• Принятие нулевой гипотезы
• Отклонение нулевой гипотезы
• Совместный эффект факторов

Как называется дисперсия, связанная с влиянием фактора?

• Дисперсия ошибки
• Дисперсия фактора
• Общая дисперсия
• Остаточная дисперсия

Сопоставьте гипотезы с их проверкой:

1. Нулевая гипотеза
2. Альтернативная гипотеза
3. Проверка

• Наличие влияния фактора
• Отсутствие влияния фактора
• Сравнение дисперсий с использованием F-критерия

Может ли F-статистика принимать отрицательные значения?

• Да
• Нет, поскольку F-статистика рассчитывается на основе разностей наблюдений с некоторыми другими статистиками, возведёнными в квадрат
• Нет, поскольку F-статистика рассчитывается на основе абсолютных значений наблюдений

Как рассчитывается оценка дисперсии фактора (0^2)?

• Sx / (u-1)
• Se/(u(m -1))
• (Sx - Se) /m
• S0/ (um - 1)

Что означает значимое превышение F-статистики над критическим значением?

• Ошибки измерения отсутствуют
• Влияние фактора несущественно
• Влияние фактора существенно
• Дисперсии всех групп равны

Какую гипотезу проверяют в однофакторном дисперсионном анализе?

• Нормальность распределения отклика
• Равенство средних всех групп
• Линейность связи между факторами
• Равенство дисперсий всех групп

Сопоставьте результаты проверки гипотезы с выводами:

1. F < Fкрит
2. F > Fкрит

• Влияние фактора несущественно
• Влияние фактора существенно

Сопоставьте методы с их ограничениями:

1. t-критерий
2. F-критерий

• Требует равенства дисперсий
• Требует нормальности распределения

Сопоставьте методы с их сложностью:

1. t-критерий
2. F-критерий

• Сложный метод, требующий выполнения предпосылок
• Простой метод

Сопоставьте методы с их условиями применения:

1. t-критерий
2. U-статистика

• Неизвестные, но равные дисперсии
• Известные дисперсии

Сопоставьте методы с их применением:

1. U-статистика
2. Приближенное t-распределение
3. t-критерий

• Неизвестные и неравные дисперсии
• Известные дисперсии
• Неизвестные, но равные дисперсии

Какой метод используется при неравных дисперсиях и небольших объемах выборок?

• Критерий Колмогорова-Смирнова
• Приближенное t-распределение
• U-статистика
• F-критерий

Какой метод используется для проверки равенства математических ожиданий при известных дисперсиях?

• t-критерий
• U-статистика
• Критерий Колмогорова-Смирнова
• F-критерий

Какой критерий применяется для проверки равенства математических ожиданий при неизвестных, но равных
дисперсиях?

• Критерий Манна-Уитни
• t-критерий Стьюдента
• U-статистика
• F-критерий Фишера

Сопоставьте гипотезы с их содержанием:

1. Гипотеза о равенстве дисперсий
2. Гипотеза о равенстве законов распределения
3. Гипотеза о равенстве математических ожиданий

• Частный случай проверки однородности
• Общий случай проверки однородности
• Проверка параметра положения

Как называется гипотеза, которая проверяется при анализе однородности дисперсий?

• Гипотеза о независимости выборок
• Гипотеза о равенстве медиан
• Гипотеза о равенстве дисперсий
• Гипотеза о нормальности распределения

Сопоставьте параметры с их проверяемыми характеристиками:

1. Математическое ожидание
2. Дисперсия

• Параметр положения
• Параметр рассеяния

Какой метод используется для проверки однородности дисперсий двух генеральных совокупностей?

• t-критерий Стьюдента
• F-критерий Фишера
• Критерий Краскела-Уоллиса
• Критерий Уилкоксона

Какой метод НЕ подходит для проверки однородности на этапе первичного анализа?

• Критерий Стьюдента
• Критерий Манна-Уитни
• Дисперсионный анализ
• Критерий Колмогорова-Смирнова

Какой критерий использует статистику omega^2?

• Критерий Мизеса
• Критерий Колмогорова-Смирнова
• Критерий Лиллиефорса
• Критерий Пирсона

Сопоставьте критерии с их альтернативами:

1. Критерий Манна-Уитни
2. Критерий Вальда-Вольфовица

• t-критерий для независимых выборок
• Нет параметрического аналога

Сопоставьте критерии с их использованием при связанных рангах:

1. Критерий Манна-Уитни
2. Критерий Вальда-Вольфовица

• Использует дробные ранги
• Требует уникальных значений

Сопоставьте критерии с их статистиками:

1. Критерий Манна-Уитни
2. Критерий Вальда-Вольфовица

• Минимальное значение U-статистики
• Количество серий

Какой критерий использует средний квадрат отклонений между теоретической и эмпирической функциями
распределения?

• Критерий Стьюдента
• Критерий Лиллиефорса
• Критерий Мизеса
• Критерий Колмогорова-Смирнова

Сопоставьте критерии с их интерпретацией результатов:

1. Критерий Вальда-Вольфовица
2. Критерий Манна-Уитни

• Отклонение при r < rкp
• Отклонение при U < Ukp

Сопоставьте критерии с их предпосылками:

1. Критерий Вальда-Вольфовица
2. Критерий Манна-Уитни

• Непрерывность данных
• Независимость наблюдений

Сопоставьте понятия с их определениями:

1. Q
2. Qост
3. Qpeг

• Остаточная сумма квадратов
• Остаточная сумма квадратов
• Сумма квадратов, связанная с регрессией

Какой показатель учитывает соотношение между количеством
наблюдений и количеством параметров?

• Остаточная сумма квадратов
• Коэффициент множественной корреляции (R^2)
• Информационная матрица Фишера
• Скорректированный коэффициент множественной корреляции

Сопоставьте решение и предпосылку:

1. Исключение регрессора
2. Включение регрессора

• Если влияние незначимо
• Если влияние значимо

Что означает значение статистики Дарбина-Уотсона в диапазоне 1.5-2.5?

• Непостоянство дисперсии
• Нелинейная зависимость остатков
• Сильная автокорреляция
• Автокорреляция отсутствует

Сопоставьте термины с их определениями:

1. Остаток
2. Автокорреляция
3. Помеха

• Зависимость остатков от предыдущих значений
• Разность между реальным и предсказанным значением
• Случайная ошибка измерения

Сопоставьте проблемы модели с их признаками:

1. Неадекватность модели
2. Гетероскедастичность
3. Автокорреляция

• Зависимость остатков от времени
• Расширяющаяся область остатков
• Линейная зависимость остатков от фактора

Сопоставьте этапы работы алгоритма включения с их действиями:

1. Включение в модель
2. Выбор регрессора
3. Проверка значимости

• Анализ увеличения Qpeг
• Максимальный вклад или корреляция с откликом
• Если регрессор значим

Какой критерий используется для проверки значимости регрессора в
алгоритме исключения?

• t-критерий Стьюдента
• Хи-квадрат критерий
• Z-критерий
• F-критерий

Что проверяется при использовании алгоритма включения регрессоров?

• Корреляция между регрессорами
• Изменение общего среднего
• Уменьшение остаточной суммы квадратов
• Увеличение суммы квадратов, связанной с регрессией

Сопоставьте типы графиков остатков с их назначением:

1. Гистограмма
2. График остатков от значений входного фактора
3. График от номера измерения

• Выявление временной зависимости
• Проверка адекватности модели
• Анализ распределения остатков

Сопоставьте методы проверки с их применением:

1. Проверка среднего
2. Критерий Дарбина-Уотсона
3. Графический анализ

• Проверка автокорреляции
• Анализ центрированности остатков
• Визуальная оценка свойств остатков

Что проверяет нулевая гипотеза при анализе значимости регрессора?

• Регрессор сильно влияет на отклик
• Регрессор является избыточным
• Регрессор не влияет на отклик
• Регрессор коррелирует с другими факторами

Сопоставьте алгоритмы шаговой регрессии с их описанием:

1. Алгоритм исключения
2. Алгоритм включения
3. Схема Эфроимсона

• Комбинация включения и исключения
• Регрессоры удаляются, если незначимы
• Регрессоры добавляются поочередно

Какой критерий используется для проверки гипотезы о нормальном распределении с
неизвестными параметрами?

• Критерий Фишера
• Критерий Лиллиефорса
• Критерий Колмогорова-Смирнова
• Критерий Мизеса