#1436741
#1436741: Математические модели в психологии классифицируются в зависимости от их назначения, структуры и способов применения. Один из типов математических моделей в психологической науке – это модели, которые позволяют прогнозировать значение одной переменной (зависимой) на основе значений других (независимых). Такие модели используются, чтобы установить причинно-следственные отношения. Пример применения данного типа математических моделей – прогнозирование уровня стресса у сотрудников на основе количества рабочих часов и уровня социальной поддержки. О каком типе математических моделей идет речь в описании?
Математические модели в психологии классифицируются в зависимости от их назначения, структуры и способов применения. Один из типов математических моделей в психологической науке – это модели, которые позволяют прогнозировать значение одной переменной (зависимой) на основе значений других (независимых). Такие модели используются, чтобы установить причинно-следственные отношения. Пример применения данного типа математических моделей – прогнозирование уровня стресса у сотрудников на основе количества рабочих часов и уровня социальной поддержки. О каком типе математических моделей идет речь в описании?
Варианты ответа:
- Модели вероятностного анализа.
- Регрессионные модели.
- Динамические модели.
- Кластерные модели.
Курсы в категории:
Информационные технологии
Дисциплина посвящена изучению современных методов работы с информацией, включая сбор, очистку, визуализацию и анализ данных. В рамках курса рассматриваются статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и инструменты для извлечения ценных insights. Студенты учатся применять полученные знания для решения практических задач в различных сферах, от маркетинга до научных исследований. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления и принятия решений на основе данных. Программа также охватывает вопросы этики работы с информацией и защиты персональных данных.
Дисциплина посвящена изучению современных методов работы с информацией, включая сбор, очистку, визуализацию и анализ данных. В рамках курса рассматриваются статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и инструменты для извлечения ценных insights. Студенты учатся применять полученные знания для решения практических задач в различных сферах, от маркетинга до научных исследований. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления и принятия решений на основе данных. Программа также охватывает вопросы этики работы с информацией и защиты персональных данных.