Необходимо проверить расчеты

[5]

Для построения математических моделей зависимости одного признака от другого используется

Регрессионный анализ

2. Корреляционный анализ

3. Множественные сравнения

4. Ни один из перечисленных выше методов

[6]

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R. 0,1 (не отличается от 0 на уровне значимости p. 0,2). Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Необходимо проверить расчеты

Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

3. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

4. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

[7]

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R. 0,7 (не отличается от 0 на уровне значимости p. 0,2). Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Необходимо проверить расчеты

С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

3. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

4. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

[8]

Коэффициент корреляции Пирсона есть:

Мера силы линейной связи между двумя количественными признаками

2. мера силы линейной связи между двумя качественными признаками

3. мера силы связи (не обязательно линейной) между двумя количественными признаками

4. мера силы связи (не обязательно линейной) между двумя качественными признаками

[9]

11 марта 2010 года у 50 случайно выбранных молодых людей измерено систолическое давление. Измерение проведено дважды: первый раз в 9-00 и второй раз в 14-00. Исследователь проводил корреляционный анализ для выявления наличия связи между этими значениями давления. В этом случае можно ожидать, что:

1. коэффициент корреляции должен быть близок к нулю, т.к. значение систолического давления утром и после обеда не зависят одно от другого

Коэффициент корреляции должен быть достаточно высоким, положительным, т.к. более высокие значения, полученные в утреннем измерении имеют тенденцию быть более высокими и после обеда

3. коэффициент корреляции должен быть достаточно высоким, отрицательным, т.к. более высокие значения, полученные в утреннем измерении имеют тенденцию быть более низкими после обеда, из-за того, что, в среднем они у молодых людей не отличаются

4. коэффициент корреляции должен быть близок к нулю, т.к. значение систолического давления подчиняется нормальному закону распределения

[10]

В семейной паре, как правило, жена моложе мужа. Предположим, что все мужчины женятся на женщинах, моложе их ровно на 0,5 года. Какое высказывание, в этом случае верно?

1. Коэффициент парной корреляции между возрастом жены и мужа равен -0,5

2. Коэффициент парной корреляции между возрастом жены и мужа равен +0,5

3. Коэффициент парной корреляции между возрастом жены и мужа равен -1

4. Коэффициент парной корреляции между возрастом жены и мужа равен +1

[11]

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение что значение коэффициента корреляции Пирсона не отличается от 0 (p. 0,12). Какой вывод должен сделать исследователь?

1. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

2. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. Необходимо проверить расчеты

[12]

Методы корреляционного анализ используются