Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Спорт.метрология / 36 / тест САФИН

.doc
Скачиваний:
143
Добавлен:
11.04.2015
Размер:
79.36 Кб
Скачать

Тесты на тему « Корреляционный и регрессивный анализ»

1. Парная корреляция – это зависимость, при которой результативный признак Y зависит от:

А) одного факторного признака Х

Б)множества факторных признаков

В)совокупности пар

Г) двух факторных признаков

Источник : Афанасьев В.В., Муравьёв А.В., Осетров И.А., Михайлов П.В. Спортивная метрология : уч. пособие / под ред. В.В. (стр.92)

Примечание:

Использование способа парной корреляции для изучения стохастических зависимостей

В анализе используются парная и множественная корреляции.

Парная корреляция – это корреляционная зависимость между двумя признаками.

Простейшим уравнением, которое характеризует прямолинейную зависимость между двумя признаками, является уравнение прямой линии

2.Коэффициент корреляции может принимать значение :

А)от -1 до +1

Б) от 0 до +1

В)от -1 до 0

Г)от +1 до + 2

Источник : Афанасьев В.В., Муравьёв А.В., Осетров И.А., Михайлов П.В. Примечание:

Спортивная метрология : уч. пособие / под ред. В.В. ( стр. 105)

Коэффициент корреляции - это статистический показатель зависимости двух случайных величин. Коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до +1. При этом, значение -1 будет говорить об отсутствии корреляции между величинами, 0 - о нулевой корреляции, а +1 - о полной корреляции величин. Т.е., че ближе значение коэффициента корреляции к +1, тем сильнее связь между двумя случайными величинами.

3. Задачей регрессионного анализа является:

А)определение формы связи между факторным и результативным признаками

Б)установление тесноты связи между факторным и результативным признаками

В)вычисление ошибки показателя тесноты связи

Г)определение доверительного интервала для показателя тесноты связи

Источник : Афанасьев В.В., Муравьёв А.В., Осетров И.А., Михайлов П.В. Спортивная метрология : уч. пособие / под ред. В.В (стр. 143)

Примечание:

Задачей регрессионного анализа является определение формы связи между факторным и результативным признаками

Основная задача регрессионного анализа заключается в нахождении по выборке объемом n оценки неизвестных коэффициентов регрессии b0, b1,..., bk.

Задачи регрессионного анализа состоят в том, чтобы по имеющимся статистическим данным для переменных Xi и Y:

• получить наилучшие оценки неизвестных параметров b0, b1,..., bk;

• проверить статистические гипотезы о параметрах модели;

• проверить, достаточно ли хорошо модель согласуется со статистическими данными (адекватность модели данным наблюдений).

4. ….. - это математическое выражение корреляционной зависимости называется уравнением регрессии :

А)y = a+b*x

Б)y = 2*x2/a

В)y= xy+3b-2x

Г)y = 2xy+x*2a/-2х

Источник :http://www.grandars.ru/student/statistika/korrelyacionno-regressionnyy-analiz.html

Примечание:

Уравнение регрессии y = a + b·x.

Коэффициенты a и b называются параметрами уравнения регрессии.

5. Соотнесите определения с понятиями.

степень линейной зависимости между двумя величинами, обладает всеми свойствами парного, т.е. изменяется в пределах от–1 до +1.

частный коэффициент корреляции

степень линейной зависимости между величиной х1 и остальными переменными (х2 , х3 ), входящими в модель, изменяется в пределах от 0 до 1.

гетерогенным.

статистическая связь между порядковыми переменными (измерение статистической связи между двумя или несколькими ранжировками одного и того же конечного множества объектов О1 О2 ,…, Оп .

множественный коэффициент корреляции

расположение объектов в порядке убывания степени проявления в них k– го изучаемого свойства.

ранжировка

парный коэффициент корреляции

регрессионный коэффициент корреляции


6. ……- это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами:

А)Корреляционный анализ

Б) Регрессионный анализ

В) Линейно-корреляционный анализ

Г) Линейно-регрессионный анализ

Источник : http://www.grandars.ru/student/statistika/korrelyacionno-regressionnyy-analiz.html

Примечание:

Корреляционный анализ - это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами

7.Укажите рисунок (рисунки), на которых изображен график положительной корреляционной связи:

Рис.1

Рис.2

А) 1

Б) 2

В) Ни один из рисунков

Г) На обоих рисунках

Источник : Коренберг, В.Б. Спортивная метрология: учебник / В.Б. Коренберг. М.: Физическая культура, 2008. - 368 с.

Примечание:

По направлению корреляционная связь может быть положительной ("прямой") и отрицательной ("обратной"). При положительной прямолинейной корреляции более высоким значениям одного признака соответствуют более высокие значения другого, а более низким значениям одного признака - низкие значения другого. При отрицательной корреляции соотношения обратные. При положительной корреляции коэффициент корреляции имеет положительный знак, при отрицательной корреляции - отрицательный знак.

8. Корреляционный метод может быть применен, если число наблюдений :

А) >5

Б)равно 2

В)равно 5

Г)равно числу наблюдаемых значений

Источник : http://investments.academic.ru/1079/Корреляция

Примечание :

Какое именно число явлений достаточно для анализа корреляционной и вообще статистической связи, зависит от цели анализа, требуемой точности и надежности параметров связи, от числа факторов, корреляция с которыми изучается. Обычно считают, что число наблюдений должно быть не менее чем в 5-6, а лучше - не менее чем в 10 раз больше числа факторов. Еще лучше, если число наблюдений в несколько десятков или в сотни раз больше числа факторов, тогда закон больших чисел, действуя в полную силу, обеспечивает эффективное взаимопогашение случайных отклонений от закономерного характера связи признаков.

9. В случае линейного уравнения регрессии связь между факторным и результативным признаками является тесной, если :

А)r = 1

Б)r = -1

В) r = 0

Г) r < -1

Источник : Афанасьев В.В., Муравьёв А.В., Осетров И.А., Михайлов П.В. Спортивная метрология : уч. пособие / под ред. В.В. ( стр. 135)

http://www.legalmanager.ru/lems-607-1.html

Примечание: Связь является тем более тесной и близкой к функциональной, чем ближе значение коэффициента к 1. По формуле линейного коэффициента рассчитывают также парные коэффициенты корреляции, которые характеризуют тесноту связи между парами рассматриваемых переменных (без учета их взаимодействия с другими переменными). Показателем тесноты связи между результативным и факторным признаками является коэффициент множественной корреляции R. В случае линейной двухфакторной связи он может быть рассчитан по формуле:

R =

где r - линейные (парные) коэффициенты корреляции.

Значение этого коэффициента может изменяться от 0 до 1.

10. Корреляционный анализ определяет :

А)тесноту связи между X и Y

Б)форму связи между X и Y

В)производную Y'x

Г)интеграл(xdx)+интеграл(ydy)

Источник: http://www.vevivi.ru/best/Korrelyatsionnyi-analiz-ref172484.html

Примечание:

Корреляционный анализ.

Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи.

Корреляционная связь проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятностных значений независимой переменной.

Наглядным изображением корреляционной таблицы служит корреляционное поле. Оно представляет собой график, где на оси абсцисс откладываются значения X, по оси ординат – Y, а точками показываются сочетания X и Y. По расположению точек можно судить о наличии связи.

Показатели тесноты связи дают возможность охарактеризовать зависимость вариации результативного признака от вариации признака-фактора.

Более совершенным показателем степени тесноты корреляционной связи является линейный коэффициент корреляции. При расчете этого показателя учитываются не только отклонения индивидуальных значений признака от средней, но и сама величина этих отклонений.