#1189104

#1189104: При верификации модели регрессии получены следующие результаты: Укажите верные выводы.

При верификации модели регрессии получены следующие результаты: Укажите верные выводы.
Варианты ответа:
  • построенное уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной;
  • средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%, что свидетельствует о хорошем качестве модели;
  • Расчетное значение критерия Фишера превышает соответствующее табличное (критическое) значение. Найденное уравнение регрессии статистически надежно.
  • Регрессия установила наличие тесной обратной связи между признаками x и y.

🔒 Ответ будет доступен после оплаты

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.

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.

Похожие вопросы по дисциплине

📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
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: Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями {…}.