Išbandykite savo statistikos žinias

Reikšmių pasiskirstymas (sklaida)

1. Skirstinys apibūdina, kaip išsidėsto kintamojo reikšmės.

2. Empirinis skirstinys aprašo duomenis ir yra sudaromas iš imties, todėl gali būti paklaidingas.

3. Teorinis skirstinys aprašo idealų reikšmių pasiskirstymą.

4. Normalusis skirstinys yra dažnas empirinio skirstinio atvejis, kuriame reikšmių pasiskirstymas panašus į varpą.

5. Standartinis normalusis skirstinys yra normalusis skirstinys su vidurkiu 0 ir dispersija 1.

6. Dispersija ir standartinis nuokrypis apibūdina reikšmių sklaidą nuo vidurkio.

7. Absoliučiųjų nuokrypių nuo medianos reikšmė (MAD) yra SD analogas, atsparus išskirčiams.

8. Variacijos koeficientas (CV) leidžia palyginti dviejų imčių išsibarstymą apie vidurkį.

9. Kokybinės įvairovės indeksas yra matas, kuris taikomas kategoriniams kintamiesiems.

10. Standartinė paklaida (SE*) ir standartinis nuokrypis (SD) skiriasi, nes SE* apibūdina vidurkio tikslumą, o SD - duomenų išsibarstymą.

11. Imties plotis yra skirtumas tarp didžiausios ir mažiausios reikšmės imtyje.

12. Tarpkvartilinis plotis (IQR) yra skirtumas tarp 1 ir 3 kvartilio, taip pat matuoja reikšmių išsibarstymą.Statistinių duomenų analizės pagrindai

13. Sklaidos charakteristikos padeda susidaryti visapusiškesnį vaizdą apie duomenis, nurodant, ar kintamojo reikšmės išsisklaidžiusios ar išsidėsčiusios glaudžiai ir kompaktiškai.

14. Skirstinių formos charakteristikos apima asimetrijos ir eksceso koeficientus, kurie rodo skirstinio simetriškumą ir bukumą/smailumą.

15. Išskirtys yra reikšmės, nutolusios nuo pagrindinės duomenų masės, ir gali rodyti klaidas arba reikšmingus duomenis.

16. Standartizavimo (z transformacijos) metodas padeda nustatyti išskirtis pagal standartizuotas reikšmes.

17. Barjerų metodas yra universalesnis būdas nustatyti išskirtis, nes nereikia tenkinti normalumo sąlygos.

18. Statistinių duomenų apibendrinimas priklauso nuo kintamojo tipo ir gali būti atliekamas su dažnių lentelėmis, vidurkiu, standartiniu nuokrypiu, mediana ir kvartiliais.

19. Grafikų ir lentelių pateikimas yra naudingas, kad geriau suvoktume duomenis ir padėtų priimti sprendimus.Grafikų ir lentelių pateikimas ir analizė

20. Tiksliai ir aiškiai pateikti informaciją

21. Tvarkingai apipavidalinti (spalvos, žymėjimai)

22. Apvalinimas: galutinis rezultatas, ne tarpiniai skaičiavimai

23. Apvalinimas gali priklausyti nuo konteksto

24. Balansas tarp tikslumo ir aiškumo

25. Įprastai: procentus užtenka suapvalinti iki 1 skaitmens po kablelio

26. Vidurkiai, medianos, standartiniai nuokrypiai apvalinami vienodu tikslumu

27. Koreliacijos, tikimybės, proporcijos pateikiamos 2-3 skaitmenų po kablelio tikslumu

28. Grafikų analizė: padėtis, sklaida, imties dydis, forma, išskirtiniai požymiai

29. OSEM metodas: obvious, specify, evidence, meaning

30. Rekomenduojami grafikų tipai: stulpelinė, skritulinė, histograma, BTD

31. Branduolinio tankio diagrama: kiekybiniai duomenys, branduolio funkcijos, parametrai, tankio susumavimasGrafikų analizė duomenų apdorojime

32. Grafikai padeda suprasti duomenų pasiskirstymą.

33. BTD diagramoje kiekvienam taškui braižoma atskira branduolio funkcija.

34. Branduolys gali būti trikampis, keturkampis, Epanechnikovo, Gauso ar kitokios kreivės pavidalo.

35. Mes įprastai pasirenkame branduolio plotį, kad sumažėtų triukšmas ir išryškėtų tendencija.

36. BTD diagramoje sunkiau pastebėti išskirtis, bet grafikas parodo grupių palyginimą.

37. Sukauptojo santykinio dažnio diagrama (ECDF) naudinga, kai reikia nustatyti ir palyginti kelių grupių kvantilius.

38. Stačiakampėmis diagramomis gali būti vaizduojami skirtingi dalykai.

39. Supaprastinta stačiakampė diagrama vaizduoja vidurkio reikšmę, o J. Tukey stačiakampė diagrama apibrėžia atstumą tarp Q3 ir Q1.

40. Smuikinė diagrama (branduolinio tankio grafikai, kurie vienas ant kito užlipdyti) padeda nustatyti, pagal kurį požymį duomenų rūšys skiriasi labiau.

41. Analizuodami grafikus reikia atkreipti dėmesį į pasiskirstymo padėtį, sklaidą, imties dydį, formą ir išskirtinius bruožus.

42. Grafikai turi būti parinkti pagal kintamųjų skaičių ir duomenų tipus.

43. Grafikų analizė yra svarbi duomenų apdorojimo procese.

Reikšmių pasiskirstymas (sklaida)

1. Skirstinys apibūdina, kaip išsidėsto kintamojo reikšmės.

2. Empirinis skirstinys aprašo duomenis ir yra sudaromas iš imties, todėl gali būti paklaidingas.

3. Teorinis skirstinys aprašo idealų reikšmių pasiskirstymą.

4. Normalusis skirstinys yra dažnas empirinio skirstinio atvejis, kuriame reikšmių pasiskirstymas panašus į varpą.

5. Standartinis normalusis skirstinys yra normalusis skirstinys su vidurkiu 0 ir dispersija 1.

6. Dispersija ir standartinis nuokrypis apibūdina reikšmių sklaidą nuo vidurkio.

7. Absoliučiųjų nuokrypių nuo medianos reikšmė (MAD) yra SD analogas, atsparus išskirčiams.

8. Variacijos koeficientas (CV) leidžia palyginti dviejų imčių išsibarstymą apie vidurkį.

9. Kokybinės įvairovės indeksas yra matas, kuris taikomas kategoriniams kintamiesiems.

10. Standartinė paklaida (SE*) ir standartinis nuokrypis (SD) skiriasi, nes SE* apibūdina vidurkio tikslumą, o SD - duomenų išsibarstymą.

11. Imties plotis yra skirtumas tarp didžiausios ir mažiausios reikšmės imtyje.

12. Tarpkvartilinis plotis (IQR) yra skirtumas tarp 1 ir 3 kvartilio, taip pat matuoja reikšmių išsibarstymą.Statistinių duomenų analizės pagrindai

13. Sklaidos charakteristikos padeda susidaryti visapusiškesnį vaizdą apie duomenis, nurodant, ar kintamojo reikšmės išsisklaidžiusios ar išsidėsčiusios glaudžiai ir kompaktiškai.

14. Skirstinių formos charakteristikos apima asimetrijos ir eksceso koeficientus, kurie rodo skirstinio simetriškumą ir bukumą/smailumą.

15. Išskirtys yra reikšmės, nutolusios nuo pagrindinės duomenų masės, ir gali rodyti klaidas arba reikšmingus duomenis.

16. Standartizavimo (z transformacijos) metodas padeda nustatyti išskirtis pagal standartizuotas reikšmes.

17. Barjerų metodas yra universalesnis būdas nustatyti išskirtis, nes nereikia tenkinti normalumo sąlygos.

18. Statistinių duomenų apibendrinimas priklauso nuo kintamojo tipo ir gali būti atliekamas su dažnių lentelėmis, vidurkiu, standartiniu nuokrypiu, mediana ir kvartiliais.

19. Grafikų ir lentelių pateikimas yra naudingas, kad geriau suvoktume duomenis ir padėtų priimti sprendimus.Grafikų ir lentelių pateikimas ir analizė

20. Tiksliai ir aiškiai pateikti informaciją

21. Tvarkingai apipavidalinti (spalvos, žymėjimai)

22. Apvalinimas: galutinis rezultatas, ne tarpiniai skaičiavimai

23. Apvalinimas gali priklausyti nuo konteksto

24. Balansas tarp tikslumo ir aiškumo

25. Įprastai: procentus užtenka suapvalinti iki 1 skaitmens po kablelio

26. Vidurkiai, medianos, standartiniai nuokrypiai apvalinami vienodu tikslumu

27. Koreliacijos, tikimybės, proporcijos pateikiamos 2-3 skaitmenų po kablelio tikslumu

28. Grafikų analizė: padėtis, sklaida, imties dydis, forma, išskirtiniai požymiai

29. OSEM metodas: obvious, specify, evidence, meaning

30. Rekomenduojami grafikų tipai: stulpelinė, skritulinė, histograma, BTD

31. Branduolinio tankio diagrama: kiekybiniai duomenys, branduolio funkcijos, parametrai, tankio susumavimasGrafikų analizė duomenų apdorojime

32. Grafikai padeda suprasti duomenų pasiskirstymą.

33. BTD diagramoje kiekvienam taškui braižoma atskira branduolio funkcija.

34. Branduolys gali būti trikampis, keturkampis, Epanechnikovo, Gauso ar kitokios kreivės pavidalo.

35. Mes įprastai pasirenkame branduolio plotį, kad sumažėtų triukšmas ir išryškėtų tendencija.

36. BTD diagramoje sunkiau pastebėti išskirtis, bet grafikas parodo grupių palyginimą.

37. Sukauptojo santykinio dažnio diagrama (ECDF) naudinga, kai reikia nustatyti ir palyginti kelių grupių kvantilius.

38. Stačiakampėmis diagramomis gali būti vaizduojami skirtingi dalykai.

39. Supaprastinta stačiakampė diagrama vaizduoja vidurkio reikšmę, o J. Tukey stačiakampė diagrama apibrėžia atstumą tarp Q3 ir Q1.

40. Smuikinė diagrama (branduolinio tankio grafikai, kurie vienas ant kito užlipdyti) padeda nustatyti, pagal kurį požymį duomenų rūšys skiriasi labiau.

41. Analizuodami grafikus reikia atkreipti dėmesį į pasiskirstymo padėtį, sklaidą, imties dydį, formą ir išskirtinius bruožus.

42. Grafikai turi būti parinkti pagal kintamųjų skaičių ir duomenų tipus.

43. Grafikų analizė yra svarbi duomenų apdorojimo procese.

Šis quizas apima tris skirtingus statistikos tematikos klausimus: reikšmių pasiskirstymą, statistinių duomenų analizės pagrindus ir grafikų analizę duomenų apdorojime. Jūsų užduotis - atsakyti į klausimus apie įvairius statistikos