База ответов ИНТУИТ

Статистические методы анализа данных

<<- Назад к вопросам

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

(Отметьте один правильный вариант ответа.)
Варианты ответа
на заданном уровне значимости проверить гипотезу о некоррелированности случайных величин X и Y для любого n>3
на заданном уровне значимости проверить гипотезу о независимости случайных величин X и Y для любого n>3
на заданном уровне значимости проверить гипотезу о независимости случайных величин X и Y только при достаточно большом объеме выборки n
на заданном уровне значимости проверить гипотезу о некоррелированности случайных величин X и Y только при достаточно большом объеме выборки n(Верный ответ)
Похожие вопросы
По двумерной гауссовской выборке $(X_{1},Y_{1}),...,(X_{n},Y_{n})$ известного объема n вычислен выборочный коэффициент корреляции $\rho_{xy}$. Имея эту информацию, можно
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?
Известны парные коэффициенты корреляции случайных величин $X,Y,Z$: $\rho_{xy}=-0.4,\rho_{xz}=0.6,\rho_{yz}=0.2$ Частный коэффициент корреляции случайных величин X и Y при фиксированном значении Z будет
Известны парные коэффициенты корреляции случайных величин $X,Y,Z$: $\rho_{xy}=0.3,\rho_{xz}=0.4,\rho_{yz}=-0.5$ Частный коэффициент корреляции случайных величин X и Y при фиксированном значении Z будет
Известны парные коэффициенты корреляции случайных величин $X,Y,Z$: $\rho_{xy}=0.1,\rho_{xz}=0.5,\rho_{yz}=0.6$ Частный коэффициент корреляции случайных величин X и Y при фиксированном значении Z будет
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 $c_{1}=1,c_{2}=0,c_{3}=-1$.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