Главная /
Статистические методы анализа данных /
Вектор показателей [формула] должны удовлетворять следующему условию
Вектор показателей
требуется наилучшим образом описать вектором общих факторов
размерности
. Новые показатели
должны удовлетворять следующему условию
вопрос
Правильный ответ:
при
при
, при
Сложность вопроса
77
Сложность курса: Статистические методы анализа данных
64
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Я помощник профессора! Прямо сейчас сотрите этот ваш сайт с ответами с интуит. Немедленно!
12 июл 2019
Аноним
Зачёт защитил. Бегу в клуб отмечать экзамен intuit
22 июн 2017
Аноним
Это очень не сложный решебник intuit.
01 янв 2016
Другие ответы на вопросы из темы базы данных интуит.
-
#
Рассматривается модель следующего вида
, в которой
и
– наблюдаемые случайные величины, а
- ненаблюдаемая случайная помеха с нулевым математическим ожиданием. Предполагается, что случайные величины X и
независимы. Корреляционным отношением переменной
по
называют
-
#
МНК-оценка параметра
линейной регрессионной модели совпадает с оценкой максимального правдоподобия параметра
-
#
Для номинального признака
, имеющего 4 градаций, и номинального признака
, имеющего 6 градации, составлена таблица сопряженности и вычислено значение статистики хи-квадрат. Значение статистики оказалось равным 26.07. Согласно таблицам квантили распределения хи-квадрат
,
.
Какой (какие) выводы можно сделать, опираясь на полученный результат?
-
#
Для группы из
экспертов вычислен коэффициент конкордации Кендалла
. Значение
близкое к единице нужно трактовать следующим образом:
-
#
По двумерной выборке
, соответствующей некоторому распределению
, вычислен выборочный коэффициент корреляции
. Объем выборки n известен. Имея эту информацию, можно
требуется наилучшим образом описать вектором общих факторов
размерности
. Новые показатели
должны удовлетворять следующему условию
, в которой
и
– наблюдаемые случайные величины, а
- ненаблюдаемая случайная помеха с нулевым математическим ожиданием. Предполагается, что случайные величины X и
независимы. Корреляционным отношением переменной
линейной регрессионной модели совпадает с оценкой максимального правдоподобия параметра
, имеющего 4 градаций, и номинального признака
, имеющего 6 градации, составлена таблица сопряженности и вычислено значение статистики хи-квадрат. Значение статистики оказалось равным 26.07. Согласно таблицам квантили распределения хи-квадрат
,
.
Какой (какие) выводы можно сделать, опираясь на полученный результат?
экспертов вычислен коэффициент конкордации Кендалла
. Значение
, соответствующей некоторому распределению
, вычислен выборочный коэффициент корреляции
. Объем выборки n известен. Имея эту информацию, можно