оэд кол


Исходные данные для многомерной статистической обработки – статистические таблицы.
Инструментальные ошибки – возникающие из-за ошибок приборов.
Измерения различают – прямые и косвенные.
Укажите классификацию статистических пакетов – отечественные и зарубежные (универсальные, специализированные).
Первостепенное значение для управления качеством имеет знание –
Разбиение полученных данных на отдельные группы в зависимости от выбранного фактора – стратификация.
Свойства матрицы парной корреляции – квадратная, на главной диагонали 1, симметрична, относительно главной диагонали.
Формула с 0,7979.. – проверка гипотезы о форме распределения для не очень больших выборок.
Результат работы модуля многомерной статистической группировки – матрица оптиальных классификационных уровней по нескольким признакам.
Для группировки признаков рекомендуется применять – коэффициенты подобия, коэффициенты связи, показатели расстояния.
Мажорантность средних определяется как условие – гарм<геом<арифм<квадр
Матрица размерностью (p+1, n) – n- количетство опытов.
Профессиональные пакеты статистической обработки – SAS, BMDP.
Этапы исследования данных перед построением множественной регрессии – определение интеркоррелированности, определение мультиколлинеарности, оценка значимости коэффициентов корреляции, построение модели.
Наблюдения подразделяются на – количественные и качественные.
– Е-оптимальный.
Какие статистические критерии относятся ко второй группе – G-оптимальность, Q-оптимальность, ротатабельность, максимальная точность оценки координат экстремума, умниформность, рандомизация.
- D-оптимальный.
Целями предварительной обработки данных являются – отсев грубых погрешностей, проверка распределения результатов распределения закону нормального распределения.
– ортогональный.
Исходными данными для кластерного анализа является матрица наблюдений
m – количество факторов; n – количество наблюдений.
Свойства коэф парной корреляции – от -1 до 1, Rxx=1.
Личные ошибки – зависящие от наблюдателя.
Коэффициенты подобия – сопоставимости, Рао, Хаммана.
13 Классификация какой процедуры приведена ниже:
1) исходным является кластер, включающий все элементы совокупности;
2) в соответствие с величиной порога исходный кластер разбивается на два или большее количество более мелких кластеров, каждый из которых по вновь назначенному пороговому значению сходства распределяется снова на группы и т. д. до тех пор, пока в каждом кластере не окажется по одному элементу.
дивизимная кластерная процедура
14 Перечислите способы кластеризации по матрице показателей расстояния.
метод ближайшего соседа
метод дальнего соседа
медианный
простого среднего
группового среднего
центроидный
15 Если в процессе построения дендрита не проводить пересчета элементов матрицы расстояний, то кластерный анализ выполняется методом
дендритов
вроцлавской таксономии
16 Метод корреляционных плеяд, являющийся простейшим методом факторного анализа, поскольку используется чаще всего для группировки признаков на основе показателей
коэффициентов связи
17 Какие функции рабочего листа Excel используются для расчета коэффициентов подобия, коэффициентов связи и показателей расстояния?
если
корелл

Приложенные файлы

  • docx 625564
    Размер файла: 19 kB Загрузок: 1

Добавить комментарий