178. Описательные статистики пакета Statistica обеспечивают вычисления

• медианы, моды, квартилей

• заданных пользователем процентилей

• средних значений и стандартных отклонений

• квартильного размаха

• доверительных интервалов для среднего

179. Правильные утверждения относительно значений коэффициента корреляции Пирсона

• Близость коэффициента к +1 означает, что переменные имеют строгую положительную корреляцию: при возрастании значений одной переменной значения другой увеличиваются

• Близость коэффициента к -1 означает , что переменные имеют строгую отрицательную корреляцию - при возрастании значений одной переменной значения другой убывают

• Близость коэффициента к 0 означает, что связь между переменными отсутствует

180. Правильные утверждения относительно понятий, используемых в пакете Statistica

• Кластерный анализ позволяет классифицировать объекты, выявляя признаки их сходства

• Каноническая корреляция исследует зависимость между двумя наборами переменных и применяется для проверки гипотез или как метод разведочного анализа

• Факторный анализ обеспечивает сокращение числа переменных (факторов-регрессоров), объясняющих вариацию результативного признака

181. Аналитические инструменты статистической обработки данных пакета анализа MS Excel

• Однофакторный дисперсионный анализ

• Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями

• Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений

• Двухвыборочный F-тест для дисперсии

182. Аналитические инструменты статистической обработки данных пакета анализа MS Excel

• Корреляция

• Описательная статистика

• Ковариация

• Экспоненциальное сглаживание

183. Аналитические инструменты статистической обработки данных пакета анализа MS Excel:

• Анализ Фурье

• Гистограмма

• Скользящее среднее

• Регрессия

184. Аналитические инструменты статистической обработки данных пакета анализа MS Excel

• Двухвыборочный Z-тест для средних

• Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями

• Двухвыборочный t-тест с одинаковой дисперсией

• Парный двухвыборочный t-тест для средних

185. Соответствия, касающиеся ключевых возможностей поставок SPSS:

L1: Линейные модели (R1)

L2: Нелинейные модели (R2)

L3: Настраиваемые таблицы (R3)

L4: Значение, показывающие правильность или отсутствие данных (R4)

Ответы соответственно

R1: включают разнообразные процедуры регрессионного и расширенного статистического анализа

R2: предоставляют возможность применять к данным более сложные модели

R3: позволяют определять суть данных и быстро выводить обзор результатов в разных стилях и для разных потребителей

R4: повышают вероятность получения статистически значимых результатов

186. Соответствия, касающиеся ключевых возможностей поставок spss:

L1: Функции прогнозирования (R1)

L2: Деревья решений (R2)

L3: Подготовка данных (R3)

L4: Дополнительная оценка выборки и тестирование (R4)

Ответы соответственно

R1: позволяют быстрее анализировать данные хронологии и выявлять тенденции

R2: упрощают выделение групп, выявление отношений между группами и прогнозирование будущих событий

R3: рационализирует этап подготовки данных аналитического процесса

R4: специализированные статистические инструменты, необходимые для работы с планами сложной выборки (многослойной, кластерной или многоэтапной)