Для признаков и , измеренных в номинальной шкале, составлена таблица сопряженности и вычислена мера Гутмана . Полученное значение следует трактовать таким образом:

Правильный ответ:

коэффициент корреляции переменных и равен 0.2

прогноз модальной (наиболее вероятной) категории признака будет улучшен на 20%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков и

прогноз любой категории признака будет улучшен на 20%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков и

прогноз модальной (наиболее вероятной) категории признака будет улучшен на 20%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков и

прогноз любой категории признака будет улучшен на 20%, если при прогнозировании будет учтено совместное распределение признаков и

• # Коэффициент множественной корреляции между выходной (результирующей) переменной и входными (объясняющими) переменными обладает следующими свойствами
• # К каким последствиям может привести наличие мультиколлинеарности в линейной регрессионной модели?
• # Погрешности наблюдений в модели однофакторного дисперсионного анализа должны удовлетворять следующим условиям:
• # Переменная измерена в номинальной шкале, а переменная - в количественной шкале. Требуется выяснить, являются ли эти переменные независимыми. Для того чтобы решить эту задачу, можно
• # В учебной части имеются данные о количестве пропущенных занятий (показатель Х) и успеваемости по дисциплине "Анализ данных" (показатель Y) ста студентов. Коэффициент корреляции Спирмена для переменных и оказался равным -0.7. Эта информация