Матметоды в географии / Матметоды в географии / 2 + 3 + 3
.docКСР2
2. Для объединения по сходству объектов, которые характеризуются множеством признаков, выраженных в разных единицах измерения.
3. Критерий энтропии… и хи-квадрат.
4. Критерии: Фишера, Стьюдента и НСР.
5. если хи-квадрвычисл меньше хи-квадраттабличного.
6. если Fфакт больше Fтеор.
7. если в выборочных совокупностях дисперсии существенно отличаются друг от друга.
8. d больше НСР.
9. md =.
10. ν = Nпар – 1(-2).
11. Сопряженные статистические совокупности получают на одном или на разных объектах, но в разных условиях.
12. меньше 0,4.
13. р = (mM / М)· 100, р = V / . (первые две).
14. 4 степень.
15. 0-10, 10-30, 30-60, 60-100, более 100.
16. ню.
17.V = (σ / M) · 100.
18. формула под корнем.
19. показывает интервал, в который входят все варианты выборки.
20. сигма, сигма-квадрат.
КСР №3 2 вариант
1. Условия использования корреляционного анализа:
2. Корреляционная связь по форме:
- линейная
- нелинейная
3. Корреляционная связь по количеству коррелируемых признаков:
- парная
- множественная
4. При нелинейной зависимости рассчитывается:
- η
5. Величина корреляционного отношения изменяется в пределах:
- от 0 до 1
6. Предварительно предположительную величину r и η определяют по:
- линии регрессии на графике
7. Коэффициент детерминации (R2, dx) указывает на:
- влияния анализируемого факторного признака на результативный признак
8. Для нелинейной прямой зависимости используется расчет η по формуле:
9. Уравнение регрессии может представлять зависимости:
- признака и фактора, влияющего на этот признак
10. Проведение линии регрессии на графике по точкам координат:
- через центральные точки
11. смысловое значение коэффициента «а» в уравнении регрессии:
- коэффициент регрессии, показывающий степень зависимости между переменными (может быть также выражен тангенсом угла наклона линии регрессии к оси абсцисс)
12. Уравнение регрессии составляется:
- способом наименьших квадратов, используя координаты всех точек
- способ координат точек
13. Условия использования уравнения регрессии:
14. Условия применения факторного анализа:
-
15. Варианты методов факторного анализа:
- метод главных компонент
- метод главных факторов
- центроидный метод
16. Элементы исходной матрицы в факторном анализе:
- j-номер строки
- i-номер столбца
- а-символ с индексами
17. Итоговая факторная матрица содержит:
- факторные нагрузки, выраженные коэффициентами корреляции данной переменной с данным фактором
18. Коэффициент факторного отображения характеризует:
- фактор и его влияние на все параметры
19. 2 этап факторного анализа:
- группировка параметров с целью определения факторов
20. 4 этап факторного анализа включает:
- возведение матрицы в квадрат
КСР-3 (1 вариант)
1. установления тесноты зависимости между явлениями, процессами, объектами.
2.корреляционная
3.прямая и обратная
4.коэффициент корреляции
5.от -1 до 1
6.постановка серии опытов
7.по величине r при линейной зависимости, n при нелинейной
8.1 формула (r = …)
9. при условии сильных связей между признаками (r ≥ 0,7).
10. координат точек и суммы наименьших квадратов.
11. выбирают координаты двух-трех точек, расположенных на эмпирической линии (желательно в начале, середине и конце ее).
12. коэффициент регрессии, показывающий степень зависимости между переменными.
13. моделировать наблюдаемую зависимость путем подбора функции.
14. показать наблюдаемые параметры в виде линейных комбинаций факторов.
15. разбиение параметров на группы т. о., чтобы можно было описать взаимоотношения между параметрами.
16. диагональная, скалярная, единичная и обратная
17. общая, факторная и специфическая дисперсии.
18. элементы столбцов матрицы.
19. на основании проведенных исследований предварительно определяют, существует ли связь между рассматриваемыми признаками.
20. оценка связи.
Последние вопросы по этапам факторного анализа