38142029
Descripción
Test por Kate Conor, actualizado hace más de 1 año
|
|
Creado por Kate Conor
hace alrededor de 2 años
|
|
Pregunta 1
Pregunta
Что показывает коэффициент корреляции?
Respuesta
-
направление корелляционной связи между двумя переменными
-
силу корелляционной связи между двумя переменными
-
отношение между двумя переменными от -1 до 0
-
варьирует от 0 до +1
-
бывает лишь положительным
Pregunta 2
Pregunta
Что показывает диаграмма рассеяния?
Respuesta
-
силу обратной связи (направление корреляционной связи)
-
отсутствие корреляционных связей между переменными
-
значение двух переменных в виде линий
-
может быть лишь отрицательной
-
не может быть положительной
Pregunta 3
Pregunta
На диаграмме рассеяния, ось Y также называется:
Respuesta
-
результат (ответ)
-
функция
-
зависимая переменная
-
эффект
-
независимая переменная
Pregunta 4
Pregunta
На диаграмме рассеяния, ось X также называется:
Respuesta
-
фактор
-
аргумент
-
независимая переменная
-
объяснительная переменная
-
функция
Pregunta 5
Pregunta
Направление корреляции между двумя переменными может быть:
Respuesta
-
прямой(положительной)
-
обратной(отрицательной)
-
значением величины коэффициента от -1 до 1
-
значением величины коэффициента от -1 до 0
-
нейтральной (нулевой)
Pregunta 6
Pregunta
Положительная корреляция между двумя переменными означает:
Respuesta
-
маленькие значения Х и Y
-
большие значения X и Y
-
снизу - вверх, слева – направо
-
высокие значения одной переменной соответствуют высоким значениям другой переменной
-
высокие значения одной переменной не соответствуют высоким значениям другой переменной
Pregunta 7
Pregunta
Отрицательная корреляция между двумя переменными означает
Respuesta
-
большие значения X и маленькие Y
-
движутся в двух разных направлениях
-
высокие значения одной переменной соответствуют низким значениям другой переменной
-
движутся в двух одинаковых направлениях
-
высокие значения одной переменной не соответствуют низким значениям другой переменной
Pregunta 8
Pregunta
Какие коэффициенты корреляции измеряют линейную зависимость между двумя количественными переменными
Respuesta
-
Пирсон
-
Спирмен
-
диаграмма рассеяния
-
положительная корреляция
-
отрицательная корреляция
Pregunta 9
Pregunta
Если малые значения X взаимосвязаны с малыми значениями Y, а высокие значения X связаны с высокими значениями Y, то корреляция является:
Respuesta
-
прямой или положительной
-
прямой или отрицательной
-
обратной или положительной
-
обратной или отрицательной
-
прямой и обратной
Pregunta 10
Pregunta
Если малые значения X взаимосвязаны с высокими значениями Y, а высокие значения X связаны с малыми значениями Y, то корреляция является:
Respuesta
-
обратная или отрицательная
-
прямая или положительная
-
прямая или отрицательная
-
обратная или положительная
-
прямой и обратной
Pregunta 11
Pregunta
Если на диаграмме рассеяния данные простираются от нижнего левого угла к верхнему правому углу, то корреляция является
Respuesta
-
прямая или положительная
-
прямая или отрицательная
-
обратная или положительная
-
обратная или отрицательная
-
прямая и обратная
Pregunta 12
Pregunta
Если на диаграмме рассеяния данные простираются от верхнего левого угла к нижнему правому углу, то корреляция является:
Respuesta
-
обратная или отрицательная
-
обратная или положительная
-
прямая или отрицательная
-
прямая или положительная
-
прямая и обратная
Pregunta 13
Pregunta
Для утверждения «чем выше потребление соли, тем выше артериальное давление» корреляция является
Respuesta
-
прямая или положительная
-
прямая или отрицательная
-
обратная или положительная
-
обратная или отрицательная
-
прямая и обратная
Pregunta 14
Pregunta
Для утверждения «чем выше потребление сигарет, тем ниже средняя продолжительность жизни» корреляция является
Respuesta
-
обратная или отрицательная
-
обратная или положительная
-
прямая или отрицательная
-
прямая или положительная
-
прямая и обратная
Pregunta 15
Pregunta
При каких условиях используют коэффициент корреляции Пирсона:
Respuesta
-
для количественных переменных, которые соблюдают Гаусовское распределение, линейная корреляция
-
для качественных переменных
-
для количественных и качественных переменных
-
для переменных,которые не соблюдают Гаусовское распределение
-
все варианты верны
¿Quieres crear tus propios Tests gratis con GoConqr? Más información.