Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
15
Добавлен:
28.04.2017
Размер:
35.33 Кб
Скачать

КСР2

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 / М100, 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

Соседние файлы в папке Матметоды в географии