Тема 5. Корреляционный метод

Задание {{ 116 }} ТЗ-1-111.

Наиболее тесную связь показывает коэффициент корреляции … .

 r_xy = 0,982

 r_xy = - 0,991

 r_xy = 0,871

Задание {{ 117 }} ТЗ-1-112.

Обратную связь между признаками показывает коэффициент корреляции ….

 r_xy = 0,982

 r_xy = -0,991

 r_xy = 0,871

Задание {{ 118 }} ТЗ-1-113.

Прямую связь между признаками показывают коэффициенты корреляции

 r_ху= 0,982

 r_ху=-0,991

 r_ху=0,871

Задание {{ 119 }} ТЗ-1-114.

Межгрупповая дисперсия составляет 61% от общей дисперсии.

Эмпирическое корреляционное отношение = ... (с точностью до 0,01).

Правильные варианты ответа: 0,78; 0.78;

Задание {{ 120 }} ТЗ-1-115.

Для измерения тесноты корреляционной связи между двумя количественными признаками используются ... .

 коэффициент корреляции знаков

 коэффициент эластичности

 линейный коэффициент корреляции

 коэффициент корреляции рангов

Задание {{ 121 }} ТЗ-1-116.

Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой корень квадратный из отношения ... дисперсии(й).

 средней из групповых дисперсий к общей

 межгрупповой дисперсии к общей

 межгрупповой дисперсии к средней из групповых

 средней из групповых дисперсий к межгрупповой

Задание {{ 122 }} ТЗ-1-117.

Теснота связи двух признаков при нелинейной зависимости определяется по формуле ... .



Задание {{ 123 }} ТЗ-1-118.

Корреляционный анализ используется для изучения ... .

 взаимосвязи явлений

 развития явления во времени

 структуры явлений

Задание {{ 124 }} ТЗ-1-119.

Тесноту связи между двумя альтернативными признаками можно измерить с помощью коэффициентов ... .

 знаков Фехнера

 корреляции рангов Спирмена

 ассоциации

 контингенции

 конкордации

Задание {{ 125 }} ТЗ-1-120.

Парный коэффициент корреляции показывает тесноту ... .

 линейной зависимости между двумя признаками на фоне действия остальных, входящих в модель

 линейной зависимости между двумя признаками при исключении влияния остальных, входящих в модель

 связи между результативным признаком и остальными, включенными в модель

 нелинейной зависимости между двумя признаками

Задание {{ 126 }} ТЗ-1-121.

Частный коэффициент корреляции показывает тесноту ... .

 линейной зависимости между двумя признаками на фоне действия остальных, входящих в модель

 линейной зависимости между двумя признаками при исключении влияния остальных, входящих в модель

 нелинейной зависимости

 связи между результативным признаком и остальными, включенными в модель

Задание {{ 127 }} ТЗ-1-122.

Парный коэффициент корреляции может принимать значения ... .

 от 0 до 1

 от -1 до 0

 от -1 до 1

 любые положительные

 любые меньше нуля

Задание {{ 128 }} ТЗ-1-123.

Частный коэффициент корреляции может принимать значения ... .

 от 0 до 1

 от -1 до 0

 от -1 до 1

 любые положительные

 любые меньше нуля

Задание {{ 129 }} ТЗ-1-124.

Множественный коэффициент корреляции может принимать значения ... .

 от 0 до 1

 от -1 до 0

 от -1 до 1

 любые положительные

 любые меньше нуля

Задание {{ 130 }} ТЗ-1-125.

Коэффициент детерминации может принимать значения ... .

 от 0 до 1

 от -1 до 0

 от -1 до 1

 любые положительные

 любые меньше нуля

Задание {{ 131 }} ТЗ-1-126.

В результате проведения регрессионного анализа получают функцию, описывающую ... показателей

 взаимосвязь

 соотношение

 структуру

 темпы роста

 темпы прироста

Задание {{ 132 }} ТЗ-1-127.

Если результативный и факторный признаки являются количественными, то для анализа тесноты связи между ними могут применяться...

 корреляционное отношение

 линейный коэффициент корреляции

 коэффициент ассоциации

 коэффициент корреляции рангов Спирмена

 коэффициент корреляции знаков Фехнера

Задание {{ 133 }} ТЗ-1-128.

Прямолинейная связь между факторами исследуется с помощью уравнения регрессии ... .



Задание {{ 134 }} ТЗ-1-129.

Для аналитического выражения нелинейной связи между факторами используются формулы ... .



Задание {{ 135 }} ТЗ-1-130.

Параметр ( = 0,016) линейного уравнения регрессии показывает, что:

 с увеличением признака "х" на 1 признак "у" увеличивается на 0,694

 с увеличением признака "х" на 1 признак "у" увеличивается на 0,016

 связь между признаками "х" и "у" прямая

 связь между признаками "х" и "у" обратная

Задание {{ 136 }} ТЗ-1-131.

Параметр ( = - 1,04) линейного уравнения регрессии: показывает, что:

 с увеличением признака "х" на 1 признак "у" уменьшается на 1,04

 связь между признаками "х" и "у" прямая

 связь между признаками "х" и "у" обратная

 с увеличением признака "х" на 1 признак "у" уменьшается на 36,5

Задание {{ 337 }} ТЗ № 337

Рабочему Давыдову при проведении ранжирования рабочих с целью исчисления коэффициента корреляции рангов следует присвоить ранг …. при наличии следующих данных о квалификации рабочих: