SHARE
TWEET

Untitled

foxsaysderp Jun 16th, 2019 50 Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
  1. MEMORIZER
  2.  
  3. W ksiegarnia uczelnianej przeprowadzono badanie wydatk贸w na ksi膮偶ki 40 studentow wybranych losowo spo艣r贸d kupuj膮cych w danym dniu
  4. B. Cecha statystyczna to wydatki na ksi膮偶ki
  5. C. Jednostaka statystyczna jest student
  6.  
  7.  
  8. Wszystkim studentom Akademii Ekonomicznej zadano pytanie dotycz膮ce motywow wyboru kierunku studiow
  9. B. Badana cecha ma charakter jako艣ciowy
  10.  
  11.  
  12. W przedsi臋biorstwie P wylosowano 20 pracownikow pracuj膮cych na takim samym stanowisku. Badanie statystyczne dotyczy艂o wydajno艣ci (w szt./godz)
  13. A. Jednostka pomiaru jest szt/godz
  14. B. Przeprowadzono badanie cz臋艣ciowe
  15. C. Badana cecha jest wydajno艣膰
  16.  
  17.  
  18. W艣r贸d pracownik贸w Urzedu Miejskiego przeprowadzono badanie ankietowe dotycz膮ce zadowolenia z wykonywanej pracy. Ankietowani mieli do wyboru liczby od 1 do 10 przy czym 10 oznacza艂a pe艂ne zadowolenie z wykonanej pracy
  19. B. Zastosowano porzadkowa skale pomiarowa
  20.  
  21.  
  22. Sposrod kioskow RUCH na terenie miasta M wylosowano 30 obiektow. Zbadano dzienny obrot w pi膮tek (w PLN)
  23. B. Jednostka pomiaru by艂 kiosk RUCH
  24. A. Przeprowadzono badanie cz臋艣ciowe.
  25.  
  26.  
  27. Miarami przeci臋tnymi sa
  28. B. Srednia arytmetyczna, modalna, mediana
  29.  
  30.  
  31. Wspolczynnik zmienno艣ci
  32. Pozwala porownac zmienno艣膰 cech statystycznych wyra偶onych w roznych jednostkach miary
  33. Mo偶e by膰 wyznaczony na podstawie sredniej arytmetycznej i odchylenia standardowego
  34.  
  35.  
  36. W rozk艂adzie asymetrycznym lewostronnie:
  37. A. Wiekszosc operacji przyjmuje warto艣ci wieksze od sredniej arytmetycznej
  38.  
  39.  
  40. Odchylenie cwiartkowe jest miara zmienno艣ci
  41. B. Dla polowy obserwacji w probie (od kwartyla 1 do 3)
  42. C. W kt贸rej wykorzystujemy kwartyl pierwszy & trzeci
  43.  
  44.  
  45. Mediana jest:
  46. A. Miara przecietna pozycyjna
  47. B. Wartoscia srodkowa
  48.  
  49.  
  50. Odchylenie standardowe cechy X
  51. B. Okresla o ile przeci臋tnie warto艣ci cechy X roznia si臋 od sredniej arytmetcznej
  52.  
  53.  
  54. W rozk艂adzie asymetrycznym prawostronnie
  55. C. Wiekszosc obserwacji przyjmuje warto艣ci mniejsze od sredniej arytmetycznej
  56. A. Watosc modalnej jest mniejsza od sredniej arytmetycznej
  57.  
  58.  
  59. Rozstep jest miara zmienno艣ci
  60. C. W kt贸rej wykorzystujemy warto艣膰 najwieksza i najmniejsza
  61.  
  62.  
  63. Kwartyl trzeci
  64. C. Dzieli zbiorowo艣膰 tak, ze 25 % jednostek ma warto艣ci nie mniejsze ni偶 Q a 75 nie wi臋ksze ni偶 Q
  65. B. Jest miara przecietna pozycyjna
  66.  
  67.  
  68. Wspolczynnik zmienno艣ci jest
  69. C. W kt贸rej wykorzystujemy warto艣ci bezwzgl臋dne odchyle艅 obserwacji od ich sredniej arytmetycznej
  70. A. Dla wszystkich obserwacji w probie
  71.  
  72.  
  73. Wspolczynnik koncentracji
  74. C. Mo偶e by膰 wyznaczony na podstawie momentu centralnego rzedu czwartego i odchylenia standardowego
  75. A. Jest miara dla wszystkich obserwacji w probie
  76.  
  77.  
  78. Agregatowy indeks cen Laspeyresa okre艣la przeci臋tn膮 dynamik臋
  79. A. Cen, gdy w obydwu por贸wnywanych okresach ilo艣ci d贸br s膮 sta艂e na poziome okresu bazowego,
  80.  
  81.  
  82. Agregatowy indeks ilo艣ci Paaschego okre艣la przeci臋tn膮 dynamik臋
  83. B. Ilo艣ci, gdy w obydwu por贸wnywanych okresach ceny d贸br s膮 sta艂e na poziome okresu badanego,
  84.  
  85.  
  86. O istnieniu trendu wyk艂adniczego mo偶na m贸wi膰 w贸wczas, gdy na wykresie wzd艂u偶 linii prostej uk艂adaj膮 si臋 punkty o wsp贸艂rz臋dnych:
  87. B. (t, ln yt),
  88.  
  89.  
  90. Za paraboliczn膮 postaci膮 trendu przemawiaj膮 w miar臋 sta艂e:
  91. C. Drugie przyrosty absolutne o podstawie zmiennej badanego zjawiska.
  92.  
  93.  
  94. Za wyk艂adnicz膮 postaci膮 trendu przemawiaj膮 w miar臋 sta艂e:
  95. A. Przyrosty wzgl臋dne o podstawie zmiennej badanego zjawiska,
  96. B. Indeksy 艂a艅cuchowe,
  97.  
  98.  
  99. Za liniow膮 postaci膮 trendu przemawiaj膮 w miar臋 sta艂e:
  100. C. Przyrosty absolutne o podstawie zmiennej badanego zjawiska.
  101.  
  102.  
  103. Za liniow膮 postaci膮 trendu przemawiaj膮 w miar臋 sta艂e:
  104. C. Przyrosty absolutne o podstawie zmiennej badanego zjawiska.
  105.  
  106.  
  107. Funkcj臋 trendu 欧t=t/(a+bt) sprowadza si臋 do postaci liniowej przez nast臋puj膮c膮 transformacj臋 zmiennej y oraz t:
  108. 1/y oraz 1/t
  109.  
  110. Suma bezwzgl臋dnych waha艅 sezonowych (oczyszczonych):
  111. A. Zawsze jest r贸wna zeru,
  112.  
  113.  
  114. Suma wska藕nik贸w sezonowo艣ci (oczyszczonych):
  115. A. Jest r贸wna 4 w przypadku waha艅 kwartalnych,
  116.  
  117.  
  118. Suma wska藕nik贸w sezonowo艣ci (oczyszczonych) w przypadku waha艅 miesi臋cznych:
  119. C. Jest r贸wna 1200%.
  120. B. Jest r贸wna 12,
  121.  
  122.  
  123. Suma bezwzgl臋dnych waha艅 sezonowych (oczyszczonych) w przypadku waha艅 miesi臋cznych:
  124. B. Jest r贸wna 0,
  125.  
  126.  
  127. Dystrybuanta
  128. A. Przyjmuje warto艣ci z przedzia艂u (0,1)
  129. C. Jest funkcja malej膮c膮
  130.  
  131.  
  132. Zmienna losowa Y ma rozk艂ad jednostajny w przedziale (2,4). Mamy zatem:
  133. A. E(Y) = 3
  134. C. D^2(Y) ~ 0.333
  135. B. P(3<Y<5)
  136.  
  137. Rozk艂adami dyskretnymi s膮 rozk艂ady
  138. C. Dwuwymiarowy, Poissona
  139.  
  140.  
  141. Zmienna losowa Y ma rozk艂ad Poissona, a zatem:
  142. B. E(Y) = lambda, D^2(Y)=lambda
  143. A. Lambda =np.
  144.  
  145.  
  146. W twierdzeniu Chinczyna zak艂adamy, 偶e
  147. C. Zmienne losowe musz膮 mie膰 tak膮 sam膮 warto艣膰 oczekiwan膮
  148. A. Zmienne losowe musza by膰 niezale偶ne
  149.  
  150.  
  151. Je偶eli zmienna losowa X ma rozk艂ad normalny N(10; 5), to:
  152. C. E(X)=10, D(X) = 5.
  153. B. P(X = 0) = 0
  154. A. P(X < 10) = 0,5.
  155.  
  156.  
  157. Integralne twierdzenia graniczne dotycz膮 zbie偶no艣ci ci膮gu:
  158. dystrybuant,
  159. A. funkcji g臋sto艣ci,
  160.  
  161.  
  162. Rozk艂adami ci膮g艂ymi s膮 rozk艂ady:
  163. A. jednostajny, normalny,
  164. B. jednostajny, normalny standaryzowany,
  165.  
  166.  
  167. W centralnym twierdzeniu granicznym Lindeberga~Levy,ego zak艂adamy, 偶e
  168. A. zmienne losowe musz膮 by膰 niezale偶ne,
  169.  
  170.  
  171. Je偶eli zmienna losowa W ma rozk艂ad dwuwymiarowy z n =10 to:
  172. B. Zmienna losowa W przyjmuje warto艣膰 rowne 0.1鈥10
  173. A. Prawdopodobienstwo sukcesu i pora偶ki sa sta艂e
  174. C. Zmienn膮 losow膮 W mo偶na przedstawi膰 jakos sum臋 10 zmiennych losowych o takim samym rozk艂adzie dwupunktowym
  175.  
  176.  
  177. Estymacja statystyczna jest to:
  178.  
  179. A. Ocena warto艣ci parametrow rozk艂adu b膮d藕 ich funkcji kt贸re charakteryzuj膮 rozk艂ad badanej cechy w pr贸bie losowej pobranej z populacji generalnej B. Ocena warto艣ci niezale偶nych parametrow rozk艂adu b膮d藕 ich funkcji
  180. B. Ocena warto艣ci niezale偶nych parametrow rozk艂adu b膮d藕 ich funkcji kt贸re charakteryzuj膮 rozk艂ad badanej cechy w populacji generalnej na podstawie pr贸by losowej pobranej z tej populacji
  181.  
  182.  
  183. Estymator jest to:
  184. Zmienna losowa
  185. . Pewn膮 statystyk膮 z pr贸by s艂u偶膮c膮 do oszacowania nieznanej warto艣ci pewnego parametru populacji
  186.  
  187.  
  188. Srednia z proby X jest estymatorem
  189. C. Takim, ze wariancja d膮偶y do zera przy n do niesko艅czono艣ci
  190. B. Efektywniejszym ni偶 mediana
  191. A. Zgodnym i nieobci膮偶onym warto艣ci sredniej w populacji
  192.  
  193.  
  194. Estymacja przedzia艂owa wska藕nika struktury p na podstawie du偶ej pr贸by opiera si臋 na:
  195. B. Rozk艂adzie normalnym
  196.  
  197.  
  198. Wnioskowanie statystyczne o s艂uszno艣ci sformu艂owanej hipotezy nazywamy:
  199. C. Weryfikacja hipotezy
  200. B. Sprawdzaniem hipotezy
  201.  
  202.  
  203. Hipoteza statystyczna to:
  204. A. Kazde przypuszczenie dotycz膮ce postaci rozk艂adu okre艣lonej zminnej losowej
  205. B. Kazde przypuszczenie dotycz膮ce charakterystyki rozk艂adu okre艣lonej zmiennej losowej
  206. C. Przypuszczenie o niezaleznosci dw贸ch zmiennych losowych
  207.  
  208.  
  209. Test statystyczny:
  210. B. To regu艂a post臋powania za pomoc膮 kt贸rej na podstawie wynik贸w pr贸by losowej decydujemy o przyj臋ciu lub odrzuceniu sprawdzanej hipotezy
  211.  
  212.  
  213. B艂膮d I rodzaju to
  214. A. Przyj臋cie sprawdzanej hipotezy gdy jest ona prawdziwa
  215. B. Odrzucenie hipotezy gdy jest prawdziwa
  216.  
  217.  
  218. B艂ad II rodzaju to
  219. C. Przyj臋cie sprawdzanej hipotezy w贸wczas gdy jest fa艂szywa
  220.  
  221.  
  222. Pos艂uguj膮c si臋 testem istotno艣ci
  223. A. Uwzgl臋dniamy tylko b艂膮d pierwszego rodzaju
  224. C. Mo偶emy jedynie stwierdzi膰, 偶e brak jest podstaw do odrzucenia jipotezy zerowej h0 gdy warto艣膰 odpowiedniej statystyki testowej nie nale偶y do obszaru krytycznego
  225.  
  226.  
  227. Poziom istotno艣ci jest to
  228. A. Prawdopodobie艅stwo pope艂nienia b艂臋du I
  229. C. Prawdopodobienstwo odrzucenia prawdziwej hipotezy
  230.  
  231.  
  232. Miar膮 przeci臋tn膮 jest
  233. C. Modalna
  234. A. Srednia arytmetyczna
  235.  
  236.  
  237. Wsp贸艂czynnik zmienno艣ci jest
  238. B. Wzgl臋dnia miara zmienno艣ci
  239.  
  240.  
  241. Wspo艂czynnik korelacji Pearsona przyjmuje warto艣ci
  242. B. <-1,1&rt;
  243.  
  244.  
  245. Kwadrat wsp贸艂czynnika koleracji liniowej r to:
  246. B. Wsp贸艂czynnik determinacji
  247.  
  248.  
  249. Wsp贸艂czynnik korelacji cz膮stkowej
  250. A. Przyjmuje warto艣ci z przedzia艂u [0,1]
  251.  
  252.  
  253. Wyr贸偶niamy regresje
  254. B. II rodzaju
  255. A. I rodzaju
  256.  
  257.  
  258. W statystyce wr贸偶nia si臋 cech臋
  259. A. Ilosciowa
  260. B. Niemierzalna
  261.  
  262.  
  263. W艣r贸d podstawowych skal pomiarowych nie ma skali
  264. B. Podzia艂owej
  265.  
  266.  
  267. W rozk艂adzie o asymetrii prawostronnej zachodzi
  268. B. Modalna &rt; Mediana &rt; srednia
  269.  
  270.  
  271. Skala temperatur Kelwina jest skal膮
  272. C. Ilorazow膮
  273.  
  274.  
  275. W tabeli statystyczne x oznacza
  276. C. Warto艣膰 (nie jestem pewien)
  277.  
  278.  
  279. MKN oznacza:
  280. B. Metode najmniejszych kwadratow
  281.  
  282.  
  283. Za pomoc膮 testu istotno艣ci
  284. B. B. Mo偶emy przyj膮膰 hipotez臋 alternatywna H1 gdy odrzucimy prawdzana hipotez臋 zerowa H0
  285. Mo偶emy odrzuci膰 hipotez臋 zerowa h) gdy warto艣膰 odpowiedniej statystyki testowej nale偶y do obszaru krytycznego
  286.  
  287.  
  288. Wraz ze wzrostem wsp贸艂czynnika ufno艣ci 1-alfa
  289. B. Jest oparty na rozk艂adzie normalnym
  290.  
  291.  
  292. Dla dowolnych zdarze艅 losowych A i B prawdziwe sa rownosci
  293. C. P(A鈥) = 1-P(A)
  294. B. P(A lub B) = P(A) + P(B) 鈥 P(A i B)
  295.  
  296.  
  297. Je偶eli X jest zmienna losowa to dla dowolnej sta艂ej c prawdziwe s膮 r贸wno艣ci
  298. A. E(cX) = c
  299. C. D^2(c) = 0
  300. NIE SPRAWDZONE
  301. B. D^2(c+X) = c^2+D^2(X)
  302.  
  303.  
  304. Kwadrat wsp贸艂czynnika korelacji liniowej r:
  305. c) Okre艣la, jaki procent zmian zmiennej obja艣nianej zosta艂 wyja艣niony zmianami zmiennej obja艣niaj膮cej
  306. b) To wsp贸艂czynnik determinacji
  307.  
  308.  
  309. Wsp贸艂czynnik zbie偶no艣ci:
  310.  
  311. a) Mo偶e przyjmowa膰 tylko warto艣ci z przedzia艂u <0,1&rt;
  312. c) Wskazuje, jaka cz臋艣膰 zmiennej cechy obja艣nianej nie jest zwi膮zana ze zmienno艣ci膮 cechy obja艣niaj膮cej
  313.  
  314.  
  315. Je偶eli wsp贸艂czynnik korelacji liniowej dw贸ch zmiennych jest r贸wny 0, to stwierdzamy, 偶e:
  316. b) Wsp贸艂czynnik determinacji wynosi 100%
  317. a) Dwie zmienne nie s膮 ze sob膮 skorelowane
  318.  
  319.  
  320. Wsp贸艂czynnik korelacji liniowej r:
  321. c) Mo偶na stwierdzi膰, 偶e przyjmuje tylko warto艣ci z przedzia艂u <-1,1&rt;
  322.  
  323.  
  324. Wsp贸艂czynnik kierunkowy w prostej regresji wskazuje
  325. a) O ile przeci臋tnie zmieni si臋 warto艣膰 zmiennej obja艣nianej, je偶eli warto艣膰 zmiennej obja艣niaj膮cej wzro艣nie o jednostk臋
  326.  
  327.  
  328. Dla cechy statystycznej X:
  329. a) cov(X,X) = sx2
  330.  
  331.  
  332. Dla dw贸ch zmiennych obliczono wsp贸艂czynnik korelacji liniowej r = -90, a zatem:
  333. c) korelacja jest silna
  334.  
  335.  
  336. Je偶eli dla dw贸ch zmiennych obliczono wsp贸艂czynnik korelacji liniowej oraz wyznaczono prost膮 regresji, to:
  337. a) znaki wsp贸艂czynnik贸w korelacji i regresji s膮 takie same
  338.  
  339.  
  340. Wsp贸艂czynnik korelacji wielorakiej R3.12:
  341. b) okre艣la wsp贸lny wp艂yw pierwszej i drugiej cechy trzeci膮
  342. a) przyjmuje warto艣ci tylko z przedzia艂u <0,1&rt;
  343.  
  344.  
  345. Wsp贸艂czynnik 蠒 Yule鈥檃:
  346. a) jest r贸wny zeru gdy cechy s膮 niezale偶ne
  347. b) przyjmuje maksymaln膮 warto艣膰 r贸wn膮 1 tylko dla macierzy o wymiarach 2 x k
  348.  
  349.  
  350. Wsp贸艂czynnik rang Q Kendalla:
  351. c) przyjmuje warto艣ci z przedzia艂u <-1,1&rt;
  352. b) mo偶na wykorzysta, gdy badane cechy s膮 wyra偶one na skali porz膮dkowej
  353.  
  354.  
  355. Wsp贸艂czynnik C Pearsona
  356.  
  357. b) przyjmuje maksymaln膮 warto艣膰 r贸wn膮 1, gdy w tablicy niezale偶no艣ci liczna kolumn i wierszy jest niesko艅czenie du偶a
  358. a) przyjmuje warto艣膰 zero, gdy cechy s膮 niezale偶ne
  359. c) Mo偶na wyznaczy膰, opieraj膮c si臋 na wsp贸艂czynniku 蠒 Yule鈥檃
RAW Paste Data
We use cookies for various purposes including analytics. By continuing to use Pastebin, you agree to our use of cookies as described in the Cookies Policy. OK, I Understand
Not a member of Pastebin yet?
Sign Up, it unlocks many cool features!
 
Top