На сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну единицу

С помощью корреляционного анализа можно:

Измерить тесноту связи между варьирующими признаками

С помощью регрессионного анализа можно:

Установить степень влияния независимых переменных на зависимую

С помощью коэффициентов ассоциации и контингенции устанавливается связь между признаками:

Только качественными

Коэффициенты ассоциации и контингенции изменяются:

от -1 до +1

Коэффициенты взаимной сопряжённости Пирсона и Чупрова изменяются:

От 0 до 1

Коэффициенты корреляции рангов Фехнера и Спирмена изменяются:

от -1 до +1

Коэффициент эластичности показывает:

на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %

Коэффициент корреляциирангов Кендалла изменяется:

от -1 до +1

Тесноту связи между альтернативными признаками можно оценить

непараметрическими методами через:

Коэффициенты ассоциации и контингенции

Для аналитического выражения нелинейной связи между факторами используется формула:

r_xy=- -0,991

r_xy=- -0,991

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

Межгрупповой дисперсии к общей

Теснота связи двух признаков при нелинейной зависимости определяется по формуле

Корреляционный анализ используется для изучения

Взаимосвязи явлений

Тесноту связи между двумя альтернативными признаками можно измерить с помощью

Ассоциации и контингенции

Парный коэффициент корреляции показывает тесноту

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

Парный коэффициент корреляции может принимать значения

от -1 до +1

Коэффициент детерминации может принимать значения

От 0 до 1

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

Взаимосвязь

Прямолинейная связь между факторами исследуется с помощью уравнения регрессии

С помощью коэффициентов Спирмена и Чупрова устанавливается связь между признаками:

Количественными и качественными

Ряд динамики характеризует:

Изменение явления во времени

Уровни ряда – это:

Показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд

Время в статистике – это:

Моменты или периоды времени, к которым относятся уровни ряда

Моментным называют:

Ряд динамики, уровни которого характеризуют состояние явления на отдельные даты

Интервальным называют:

Ряд динамики, уровни которого характеризуют явления за конкретный период времени

Для интервальных рядов динамики с равностоящими во времени уровнями расчет средней производится по формуле:

Простой средней арифметической

Для интервальных рядов динамики с не равностоящими во времени уровнями расчет средней производится по формуле: