9 Тест . Оценка тесноты связи.

Значение линейного коэффициента корреляции не может характеризовать тесноту связи для уравнения …

В случае стохастической зависимости множественный коэффициент корреляции R не может принимать значения …R=100 % R=1,2

Значение коэффициента детерминации, рассчитанное для линейного уравнения парной регрессии составило . Следовательно, значение линейного коэффициента парной корреляции может быть равно …- 0,9; если b. 0,9; если b > 0

В качестве показателя тесноты связи для построенного уравнения регрессии может использоваться …коэффициент множественной корреляции, если исследуется связь между зависимой переменной и несколькими независимыми переменными. коэффициент парной корреляции, если исследуется связь между зависимой переменной и одной независимой переменной

Значение коэффициента корреляции может находится в отрезке …[0; 1] [-1; 0]

Значение коэффициента корреляции может находится в отрезке …[0; 1][-1; 0]

Пусть для множественной линейной регрессии оценки параметров теоретической регрессии таковы, что гипотеза отвергается, а гипотезы принимаются. Это означает, что… добавление переменной значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией только по переменным и. совместное добавление переменных и не приведет к значимому улучшению предсказания по сравнению с регрессией только по

Если значение коэффициента корреляции, рассчитанное для линейного уравнения регрессии равно единице, то … величина не оказывает влияния на переменную у. связь между переменными у и х функциональная

Пусть и — случайные величины, — эмпирическое корреляционное отношение. Свойствами эмпирического корреляционного отношения являются: корреляционное отношение есть неотрицательная величина, не превосходящая единицы: …. если , то между переменными корреляционная связь отсутствует

Выберите значение коэффициента корреляции, которое характеризует функциональную связь между переменными у и х.

Тест 10.

Коэффициент детерминации …является безразмерной величиной

Пусть , где y – фактическое значение зависимой переменной, - теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), – ошибка модели. Тогда значение характеризует дисперсию …фактических значений зависимой переменной, где m– число факторных признаков. Приведена формула подсчета ______.объясненной дисперсии

Рассматривается регрессионная модель , где - линейная функция. Количество наблюдений =25. Остаточная сумма квадратов равна 440. Тогда остаточная дисперсия на одну степень свободы равна … 440/25-4-1

Значение коэффициента детерминации не является статистически значимым. Это означает, что построенное уравнение регрессии не объясняет разброс наблюдаемых значений результирующего признака относительно величины …Y

Значение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно …уравнением регрессии объяснено 90% дисперсии результативного признака y

Значение коэффициента детерминации составило 0,81, следовательно уравнением регрессии объяснено _____ дисперсии зависимой переменной. 81 %

Для множественной линейной регрессии с числом факторов вычисляют коэффициент детерминации с учетом величины дисперсии на одну степень свободы. В этом случае скорректированный коэффициент детерминации находят по формуле …2\2 н-м-1\н-1

Случайными воздействиями обусловлено 12% дисперсии результативного признака, следовательно, значение коэффициента детерминации составило …0,88

Пусть исследуется линейная зависимость вида и оценена регрессия , – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда общую дисперсию можно оценить по формуле …н-1