Прямую связь между признаками показывают

коэффициенты корреляции

R r_ху= 0,982

£ r_ху=-0,991

R r_ху=0,871

137. 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;

138. Задание {{ 120 }} ТЗ-1-115.

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

R коэффициент корреляции знаков

£ коэффициент эластичности

R линейный коэффициент корреляции

R коэффициент корреляции рангов

139. Задание {{ 121 }} ТЗ-1-116.

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

£ средней из групповых дисперсий к общей

R межгрупповой дисперсии к общей

£ межгрупповой дисперсии к средней из групповых

£ средней из групповых дисперсий к межгрупповой

140. Задание {{ 122 }} ТЗ-1-117.

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

£

R

£

141. Задание {{ 123 }} ТЗ-1-118.

Корреляционный анализ используется для изучения ... .

R взаимосвязи явлений

£ развития явления во времени

£ структуры явлений

142. Задание {{ 124 }} ТЗ-1-119.

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

£ знаков Фехнера

£ корреляции рангов Спирмена

R ассоциации

R контингенции

£ конкордации

143. Задание {{ 125 }} ТЗ-1-120.

Парный коэффициент корреляции показывает тесноту ... .

R 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

144. Задание {{ 126 }} ТЗ-1-121.

Частный коэффициент корреляции показывает тесноту ... .

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

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

£ нелинейной зависимости

£ связи между результативным признаком и остальными, включенными в модель

145. Задание {{ 127 }} ТЗ-1-122.

Парный коэффициент корреляции может принимать значения ... .

£ от 0 до 1

£ от -1 до 0

R от -1 до 1

£ любые положительные

£ любые меньше нуля

146. Задание {{ 128 }} ТЗ-1-123.

Частный коэффициент корреляции может принимать значения ... .

£ от 0 до 1

£ от -1 до 0

R от -1 до 1

£ любые положительные

£ любые меньше нуля

147. Задание {{ 129 }} ТЗ-1-124.

Множественный коэффициент корреляции может принимать значения ... .

R от 0 до 1

£ от -1 до 0

£ от -1 до 1

£ любые положительные

£ любые меньше нуля

148. Задание {{ 130 }} ТЗ-1-125.

Коэффициент детерминации может принимать значения ... .

R от 0 до 1

£ от -1 до 0

£ от -1 до 1

£ любые положительные

£ любые меньше нуля

149. Задание {{ 131 }} ТЗ-1-126.

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

R взаимосвязь

£ соотношение

£ структуру

£ темпы роста

£ темпы прироста

150. Задание {{ 132 }} ТЗ-1-127.

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

R корреляционное отношение

R линейный коэффициент корреляции

£ коэффициент ассоциации

R коэффициент корреляции рангов Спирмена

R коэффициент корреляции знаков Фехнера

151. Задание {{ 133 }} ТЗ-1-128.

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

R

£

£

£

152. Задание {{ 134 }} ТЗ-1-129.

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

£

R

R

153. 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

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

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

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

154. Задание {{ 136 }} ТЗ-1-131.

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

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

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

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

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