Новая школа

Тест по регрессионному анализу

Класс: 11

Что используется для измерения силы и направления связи между двумя переменными в регрессионном анализе? A) Коэффициент корреляции B) Среднее значение C) Дисперсия
Что является зависимой переменной в модели регрессии? A) Независимая переменная B) Параметр модели C) Переменная, которую мы пытаемся предсказать
Как называется метод, который используется для оценки параметров модели регрессии? A) Метод Гаусса B) Метод максимального правдоподобия C) Метод наименьших квадратов
Что показывает коэффициент детерминации в регрессионном анализе? A) Процент вариации зависимой переменной, объясненный моделью B) Стандартную ошибку модели C) Коэффициент наклона
Как называется графическое представление остатков модели регрессии? A) Гистограмма B) Диаграмма рассеяния остатков C) Линейный график
Как нужно интерпретировать значение коэффициента регрессии? A) Чем он больше, тем сильнее взаимосвязь между переменными B) Чем он ближе к 0, тем сильнее связь C) Он не имеет интерпретации
Что делает тестирование гипотезы о значимости коэффициента наклона в регрессионной модели? A) Проверяет, есть ли статистически значимая связь между переменными B) Вычисляет среднее значение C) Находит минимум функции потерь
Что такое мультиколлинеарность в регрессионном анализе? A) Ситуация, когда зависимость между переменными слишком слабая B) Ситуация, когда в модели присутствуют сильно коррелирующие независимые переменные C) Ошибка в вычислениях
Что представляют собой остатки в модели регрессии? A) Разность между фактическими и предсказанными значениями зависимой переменной B) Разность между средним значением и реальными данными C) Параметры регрессионной модели
Какие основные предпосылки необходимо проверить в модели регрессии? A) Нормальность остатков, гомоскедастичность, линейность связи переменных B) Постоянство коэффициента регрессии C) Независимость наблюдений

Ответы:

A) Коэффициент корреляции
C) Переменная, которую мы пытаемся предсказать
C) Метод наименьших квадратов
A) Процент вариации зависимой переменной, объясненный моделью
B) Диаграмма рассеяния остатков
A) Чем он больше, тем сильнее взаимосвязь между переменными
A) Проверяет, есть ли статистически значимая связь между переменными
B) Ситуация, когда в модели присутствуют сильно коррелирующие независимые переменные
A) Разность между фактическими и предсказанными значениями зависимой переменной
A) Нормальность остатков, гомоскедастичность, линейность связи переменных

Бесплатный сервис «Учительская»

Тест на тему Регрессионный анализ

Популярные тесты