Если все значения признака находятся в интервале от _, то закон распределения признака можно считать нормальным
(*ответ*) -3s до 3s
-1 до 1
-s до s
0 до 1
Если все объекты не обладают анализируемым бинарным свойством, то дисперсия равна
(*ответ*) 0
½
-1
1
Если все частоты сосредоточены только в одной строке, то ly/x равна
(*ответ*) 0
1
½
-1
Если для коэффициента известен закон распределения, то такой коэффициент называется
(*ответ*) статистикой
индексом
параметром
эвристикой
Если модальный интервал является последним, то за значение моды принимается _ этого интервала
(*ответ*) середина
1/3 от начала
конец
начало
Если некоторая величина табулирована, то, задавшись уровнем значимости и параметрами закона распределения, можно по таблице узнать ее _ значение
(*ответ*) теоретическое
наиболее вероятное
среднее
реальное
Если признак X полностью детерминирует Y, то коэффициент ty/x Гудмена и Краскала равен
(*ответ*) 1
0
-1
½
За выборочную оценку соответствующей вероятности принимается _ частота встречаемости признака
(*ответ*) относительная
средняя
накопленная
абсолютная
Заданная совокупность шагов по реализации модели называется
(*ответ*) алгоритмом
концепцией
программой
итерацией
Заключительным этапом проведения типологического анализа в рамках нисходящей стратегии, как правило, является формирование
(*ответ*) однотипных групп объектов
классификационных признаков
эмпирических индикаторов
типообразующих признаков
Запись I (A® В) = 20% означает, что из числа респондентов, обладающих свойством
(*ответ*) А, 20% обладают свойством В
В, 20% не обладают свойством А
А, 20% не обладают свойством В
В, 20% обладают свойством А
Запись С (A® В) = 20% означает, что из числа респондентов, обладающих свойством
(*ответ*) В, 20% обладают свойством А
В, 20% не обладают свойством А
А, 20% не обладают свойством В
А, 20% обладают свойством В