Crowdly
Додати до Chrome
Інтелектуальний аналіз даних
Шукаєте відповіді та рішення тестів для Інтелектуальний аналіз даних? Перегляньте нашу велику колекцію перевірених відповідей для Інтелектуальний аналіз даних в vns.lpnu.ua.
Отримайте миттєвий доступ до точних відповідей та детальних пояснень для питань вашого курсу. Наша платформа, створена спільнотою, допомагає студентам досягати успіху!
Це діаграма в R, створена шляхом побудови двох наборів квантилів один проти одного (квантиль-квантиль). Якщо обидва набори квантилів походять з одного розподілу, то повинні виведуться точки, що утворюють лінію, яка є приблизно прямою:
❌
❌
✅
❌
❌
Переглянути це питання
Cукупність статистичних методів, призначених для перевірки гіпотез про зв’язок між певною ознакою та досліджуваними факторами, які не мають кількісного опису, а також для встановлення ступеня впливу факторів та їх взаємодії:
✅
❌
❌
❌
❌
Переглянути це питання
Якщо модель "припасовано" у вигляді квадратичного рівняння наступним виразом fit <- lm(w ~ h + I(h^2), data= ), то це:
❌
❌
✅
❌
❌
Переглянути це питання
Ця вбудована функція R створює попарні матриці діаграм розсіювання:
❌
❌
❌
❌
✅
Переглянути це питання
Рангова (непараметрична) міра статистичної залежності між двома змінними:
❌
❌
✅
❌
❌
Переглянути це питання
Обидві змінні міняються у тому ж напрямку. Тобто, якщо одна змінна зростає, друга зростає теж:
❌
❌
✅
❌
❌
Переглянути це питання
Це розділ статистики, присвячений методам аналізу залежності однієї величини від іншої, а саме пошуком моделі цього зв'язку, вираженої у вигляді функції:
❌
❌
✅
❌
❌
Переглянути це питання
В RStudio основна функція для «припасування» регресійних моделей за методом найменших квадратів є:
❌
❌
✅
❌
❌
Переглянути це питання
Ця функція в R дозволяє визначити всі три коефіцієнти (Пірсона, Спірмена, Кендела):
✅
❌
❌
❌
❌
Переглянути це питання
Це показник лінійної залежності між двома змінними X та Y, який набуває значень від −1 до +1 включно, широко використовується для вимірювання ступеня лінійної залежності між двома змінними, позначається «r»:
✅
❌
❌
❌
❌
Переглянути це питання