Найдите соответствие между показателем измерения тесноты корреляционной связи и его использованием в анализе данных:
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в этой области, а также основы статистики и машинного обучения. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки работы с реальными наборами данных. Программа подходит для начинающих специалистов, желающих освоить востребованные компетенции в сфере Data Science.
Варианты ответа:
- Линейный коэффициент корреляции Пирсона
- Коэффициент корреляции рангов Спирмена
- Эмпирическое корреляционное отношение
- Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона
- Оценка тесноты связи между двумя количественными признаками в случае наличия между ними линейной зависимости
- Оценка тесноты связи между двумя количественными или порядковыми признаками, основанный на их ранжировании
- Оценка тесноты связи между двумя количественными признаками в случае наличия между ними нелинейной зависимости
- Оценка тесноты связи между двумя качественными признаками, измеряемые по номинальной шкале
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- При верификации модели регрессии получены следующие результаты: Укажите верные выводы.
- По группе предприятий, производящих однородную продукцию, известна зависимость себестоимости единицы продукции y от нескольких факторов: Проведите ранжирование факторов, для чего рассчитайте коэффициенты эластичности.
- При построении модели множественной регрессии предварительно проводят исследование факторных переменных на коллинеарность и мультиколлинеарность. Считается, что две переменные явно коллинеарны, если соответствующий парный коэффициент корреляции удовлетворяет условию:
- Укажите правдивые высказывания:
- Уравнению регрессии yx=2,88-0,72x1-1,51x2 соответствует множественный коэффициент корреляции Ry=0,84. Укажите, какая доля вариации результативного показателя у (в %) объясняется входящими в уравнение регрессии переменными x1 и x2: