Состояние некоторого фактора называется его
(*ответ*) уровнем
мерой
видом
значением
Основными предпосылками дисперсионного анализа являются: 1) математическое ожидание возмущения εij равно нулю для любых i; 2) возмущения εij взаимно независимы; 3) дисперсия возмущения εij (или переменной Хij) постоянна для любых ij; 4) возмущение εij (или переменная Хij) имеет нормальный закон распределения.
(*ответ*) 1, 2, 3, 4
только 4
1, 2, 4
только 3 и 4
Автором дисперсионного анализа является
(*ответ*) Р. Фишер
К. Пирсон
Л. Терстоун
Ч. Спирмен
Бифакторный анализ разработан
(*ответ*) К. Холзингеpом
Ч. Спирменом
Л. Терстоуном
К. Пирсоном
В дисперсионной модели дисперсия возмущения, вызванного влиянием неконтролируемых факторов,
(*ответ*) постоянна
равна 0
зависит от уровня фактора
имеет нормальный закон распределения
В дисперсионной модели математическое ожидание возмущения, вызванного влиянием неконтролируемых факторов,
(*ответ*) равно 0
не определено
случайная величина
рассчитывается по формуле М(εij) = μ + Fi + εij
В качестве расстояния между двумя кластерами берется расстояние между их центрами тяжести при кластеризации по методу
(*ответ*) невзвешенного центроидного
Варда
невзвешенного попарного среднего
иерархической кластеризации
В качестве расстояния между двумя кластерами берется среднее расстояние между всеми парами объектов в данных кластерах при кластеризации по методу
(*ответ*) невзвешенного попарного среднего
ближнего соседа
наиболее удаленного соседа
Варда
В качестве расстояния между кластерами берется прирост суммы квадратов расстояний объектов до центров кластеров, получаемый в результате их объединения, при кластеризации по методу
(*ответ*) Варда
ближнего соседа
дальнего соседа
невзвешенного попарного среднего
В начале работы алгоритма все объекты принадлежат одному кластеру, который на последующих шагах делится на меньшие кластеры, в результате образуется последовательность расщепляющих групп – это алгоритм
(*ответ*) дивизимных методов
иерархической кластеризации
агломеративных методов
факторного анализа
Диагональная факторная матрица – это матрица
(*ответ*) специфических факторов
комплектная
факторных зарядов
запасов общей изменчивости
Для выяснения, какой вид учебных упражнений наиболее эффективен для получения наибольшего уровня знания по изучаемой дисциплине (фактор F –упражнение, а его уровни — виды упражнений), применяется
(*ответ*) дисперсионный анализ
факторный анализ
регрессионный анализ
кластерный анализ