База ответов ИНТУИТ

Статистические методы анализа данных

<<- Назад к вопросам

Переменная X измерена в порядковой шкале. Результаты измерений этой переменной

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
можно представить в номинальной шкале измерений(Верный ответ)
нельзя представить в какой-либо другой шкале измерений
можно представить в количественной шкале измерений
Похожие вопросы
Переменная X измерена в номинальной шкале. Результаты измерений этой переменной
Переменная X измерена в количественной шкале. Результаты измерений этой переменной
Переменная X измерена в номинальной шкале, а переменная Y- в количественной шкале. Требуется выяснить, являются ли эти переменные независимыми. Для того чтобы решить эту задачу, можно
Переменная А измеряется в номинальной шкале и имеет 5 градаций, переменная В измеряется в номинальной шкале и имеет 2 градации. Для того чтобы выяснить, являются ли переменные А и В зависимыми, применяют критерий хи-квадрат. Какое число степеней свободы будет иметь статистика хи-квадрат в случае справедливости основной гипотезы?
Переменная А измеряется в номинальной шкале и имеет 6 градаций, переменная В измеряется в номинальной шкале и имеет 4 градации. Для того чтобы выяснить, являются ли переменные А и В зависимыми, применяют критерий хи-квадрат. Какое число степеней свободы будет иметь статистика хи-квадрат в случае справедливости основной гипотезы?
Переменная А измеряется в номинальной шкале и имеет 3 градаций, переменная В измеряется в номинальной шкале и имеет 2 градации. Для того чтобы выяснить, являются ли переменные А и В зависимыми, применяют критерий хи-квадрат. Какое число степеней свободы будет иметь статистика хи-квадрат в случае справедливости основной гипотезы?
Рассматривается модель следующего вида $Y=f(X)+\varepsilon$, в которой Y и X – наблюдаемые случайные величины, а \varepsilon - ненаблюдаемая случайная помеха с нулевым математическим ожиданием. Предполагается, что случайные величины X и $\varepsilon$ независимы. Корреляционным отношением переменной Y по X называют
Наблюдения $X_{ij},j=1,2,3;i=1,...,n_{j}$ описываются моделью следующего вида $X_{ij}=\mu+\tau_{j}+\varepsilon_{ij}$, где$\mu$ -неизвестное общее среднее, $\tau_{j}$ -отклонение от среднего, вызванное изменением уровня факторной переменной, $\varepsilon_{ij}$ - погрешности с нулевым математическим ожиданием.Контраст $\theta$ параметров $\tau$ в этой модели задан следующим образом $\theta=\sum\limits_{j=1}^3 c_{j}\tau_{j}$, где $c_{1}=1,c_{2}=0,c_{3}=-1$.Определенный таким образом контраст характеризует
Наблюдения $X_{ij},j=1,2,3;i=1,...,n_{j}$ описываются моделью следующего вида $X_{ij}=\mu+\tau_{j}+\varepsilon_{ij}$, где$\mu$ -неизвестное общее среднее, $\tau_{j}$ -отклонение от среднего, вызванное изменением уровня факторной переменной, $\varepsilon_{ij}$ - погрешности с нулевым математическим ожиданием.Контраст $\theta$ параметров $\tau$ в этой модели задан следующим образом $\theta=\sum\limits_{j=1}^3 c_{j}\tau_{j}$, где $c_{1}=0,c_{2}=1,c_{3}=-1$.Определенный таким образом контраст характеризует
Наблюдения $X_{ij},j=1,2,3;i=1,...,n_{j}$ описываются моделью следующего вида $X_{ij}=\mu+\tau_{j}+\varepsilon_{ij}$, где$\mu$ -неизвестное общее среднее, $\tau_{j}$ -отклонение от среднего, вызванное изменением уровня факторной переменной, $\varepsilon_{ij}$ - погрешности с нулевым математическим ожиданием.Контраст $\theta$ параметров $\tau$ в этой модели задан следующим образом $\theta=\sum\limits_{j=1}^3 c_{j}\tau_{j}$, где $c_{1}=1,c_{2}=-1,c_{3}=0$.Определенный таким образом контраст характеризует