База ответов ИНТУИТ

Статистические методы анализа данных

<<- Назад к вопросам

Коэффициент согласованности Кендалла $\tau$ для двух выборок может принимать значения

(Отметьте один правильный вариант ответа.)
Варианты ответа
$\tau\in[0,\propto]$
$\tau\in[-1,1]$ (Верный ответ)
$\tau\in[0,1]$
Похожие вопросы
Коэффициент конкордации Кендалла $W(m)$, где $m\geqslant 3$ , может принимать значения
Для группы из $m\geqslant 3$ экспертов вычислен коэффициент конкордации Кендалла $W(m)$. Значение $W(m)$ близкое к единице нужно трактовать следующим образом:
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 $c_{1}=1,c_{2}=-1,c_{3}=0$.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
Для двумерной гауссовской выборки $(X_{1},Y_{1}),...,(X_{14},Y_{14})$ вычислен выборочный коэффициент корреляции $\rho_{xy}$ . Какое распределение имеет статистика $\frac{\rho_{xy}}{\sqrt{1-\rho_{xy}^2}}\cdot \sqrt{12}$ в том случае, когда случайные величины X и Y независимы?
Для двумерной гауссовской выборки $(X_{1},Y_{1}),...,(X_{12},Y_{12})$ вычислен выборочный коэффициент корреляции $\rho_{xy}$ . Какое распределение имеет статистика $\frac{\rho_{xy}}{\sqrt{1-\rho_{xy}^2}}\cdot \sqrt{10}$ в том случае, когда случайные величины X и Y независимы?
Для двумерной гауссовской выборки $(X_{1},Y_{1}),...,(X_{15},Y_{15})$ вычислен выборочный коэффициент корреляции $\rho_{xy}$ . Какое распределение имеет статистика $\frac{\rho_{xy}}{\sqrt{1-\rho_{xy}^2}}\cdot \sqrt{13}$ в том случае, когда случайные величины X и Y независимы?
Вектор показателей $X=(X_1,…,X_k)^T$ представлен в виде $\check X=A\cdot F+\varepsilon$,где F- вектор общих факторов размерности $m < k$, $\varepsilon$ - вектор случайных погрешностей размерности k, А - матрица нагрузок размерности $k\times m$. Элементы $a_ij$,>$i=1,…,k$>$j=1,…,m$ матрицы А - это
По двумерной выборке $(X_{1},Y_{1}),...,(X_{n},Y_{n})$, соответствующей некоторому распределению $F(x,y)$ , вычислен выборочный коэффициент корреляции $\rho_{xy}$. Объем выборки n известен. Имея эту информацию, можно