Статистика - Опря А. Т. - Тема 2. Методи багатомірного статистичного аналізу

2.1. Дати сутність поняття "багатомірний статистичний аналіз".

- Кількісний статистичний метод.

- Математичний метод.

* Об'єднання ряду методів, призваних дослідити поєднання взаємопов'язаних ознак.

- Розрахунково-конструктивний метод.

2.2. Дати визначення багатомірної випадкової величини.

- Ознака, яка вимірює вплив факторів у причинно - наслідкових моделях зв'язку.

- Статистична оцінка невідомих параметрів статистичної сукупності.

* Набір кількісних ознак, значення кожної з яких піддається неконтрольованому розкиду при повтореннях даного процесу, статистичного спостереження, досвіду тощо.

- Набір кількісних статистичних ознак для характеристики економічних моделей багатофакторних зв'язків.

2.3. В чому полягає і забезпечується ефективність застосування багатомірного статистичного аналізу?

* За умови якості вихідної інформації і масовості даних спостережень.

- Логічного та арифметичного контролю вихідної інформації.

- Перевірки статистичних гіпотез відносно досліджуваних процесів і явищ.

- Встановлення законів статистичних розподілів.

2.4. Сутність методу факторного аналізу як математико - статистичного методу.

- Кількісний статистичний метод дослідження неповних кореляційних зв'язків.

- Дозволяє вимірювати кількісний вплив факторних ознак на результативні ознаки.

* Дає перші наближені характеристики закономірностей розвитку явища і можливість сформулювати загальні висновки про напрямки подальших досліджень.

- Узагальнення статистичних характеристик одержаних в результаті використання методу графічних побудов і кореляційно-регресійного аналізу.

2.5. Поняття етапів факторного аналізу.

* Послідовне зіставлення різних наборів факторів і варіантів групувань з їх включенням, виключенням і оцінкою вірогідності відмінностей між групами.

- Перевірка статистичних гіпотез відносно досліджуваних причинно-наслідкових зв'язків економічних явищ і процесів.

- Встановлення законів розподілу вибіркових характеристик статистичної сукупності.

- Послідовний розрахунок статистичних характеристик відносно однорідності досліджуваної сукупності одиниць спостереження.

2.6. Яка з перелічених відповідей не відноситься до статистичної природи факторного аналізу?

- Сукупність змінних, які вивчаються з точки зору зв'язків між ними, не вибирається довільно, а виявляються основні фактори впливу.

- Факторний аналіз спирається на спостереження над природним варіюванням ознак.

- Дослідження не потребує попередніх гіпотез і не вимагає апріорних здогадок відносно залежності чи незалежності змінних.

* В основу моделювання причинно - наслідкових зв'язків покладено побудову багатомірних дисперсійних комплексів.

2.7. Яка з перелічених позицій не відноситься до завдань факторного аналізу?

- Розчленування об'єктів спостереження за типовими ознаками.

- Виявлення структури взаємозв'язків.

* Вивчення типів явищ.

- Визначення основних аспектів відмінностей між об'єктами спостереження (мінімізація описувань).

2.8. Що лежить в основі об'єктивності практичного використання факторного аналізу при дослідженні соціально - економічних явищ?

- Математична природа методу сформована на базі теорії ймовірностей.

- Використання комплексу статистико - математичних методів незалежно від специфіки досліджуваних явищ.

- Знання математичної природи моделей множинної регресії.

* Одержані агреговані ознаки повинні мати економічно обгрунтоване трактування.

2.9. Які завдання вирішуються за допомогою факторного аналізу в галузі соціально - економічних досліджень?

- Кількісний вимір впливу факторних якісних ознак у формуванні причинно - наслідкових зв'язків.

* Встановлення відмінностей між об'єктами спостереження та формування гіпотез про ці відмінності; перевірка гіпотез про взаємозв'язок та виявлення їх структури; розчленування об'єкті спостереження за типовими ознаками та зіставлення структур наборів ознак.

- Вивчення причинно - наслідкових зв'язків з врахуванням типів досліджуваних об'єктів.

- Оцінка невідомих параметрів досліджуваних статистичних сукупностей щодо розмірів і тенденцій розвитку аграрно - економічних явищ і процесів.

2.10. Критерії відбору при формуванні інформаційного масиву моделей факторного аналізу.

- Кореляційно взаємопов'язані лінійні зв'язки.

* Точність, вірогідність і зіставність даних статистичного спостереження, їх однорідність за змістом і колом обстежуваних об'єктів.

- Підпорядкованість вихідної інформації закону розподілу Гаусса.

- Лінійних характер взаємопов'язаних ознак за способом розрахунків.

2.11. Що розуміють під перетворенням вихідних даних у факторному аналізі соціально-економічних явищ?

- Побудова статистичних рядів розподілу сукупності.

* Зміна характеру емпіричного розподілу відповідно до мети і завдання дослідження соціально - економічних явищ.

- Побудова матриць коефіцієнтів кореляції.

- Описування усього набору факторів, які підлягають досліджуванню на предмет встановлення причинно-наслідкових зв'язків.

2.12. Яка з наведених формул дозволяє мінімізувати число змінних для визначення однозначного числа факторів у кореляційно - регресійній моделі факторного аналізу?

* Формула Терстоуна:

2т +1 + o>/ 8т +1 п =-.

2

- Формула чисельності вибірки при оцінці середньої:

І V2 N а2 N + і 2Ст2

- Формула граничної помилки вибіркової середньої:

П П, А ї = Ч-(1 "77).

- Формула загальної дисперсії альтернативних ознак:

2.13. Сутність методу головних компонент.

* Стиснення інформації шляхом опису досліджуваного явища (об'єкта) більш укрупненими показниками так званими "головними компонентами".

- Логічне продовження та поглиблення методу статистичних групувань.

- Встановлення мультіколінеарних залежностей у кореляційно - регресійних моделях зв'язку.

- Визначення ступеня відокремленого спільного впливу досліджуваних факторів на результативну ознаку.

2.14. Завдання методу головних компонент як методу багатомірного статистичного аналізу.

- Теоретичне обгрунтування причинно - наслідкових зв'язків залежності досліджуваних явищ.

- Досліджування і встановлення ступеня тісноти зв'язків у причинно - наслідкових моделях взаємозалежності явищ.

* Встановлення об'єктивно існуючих закономірностей зміни явищ невеликою кількістю ознак, виділених у процесі дослідження та вивчення стохастичного зв'язку між ними.

- Математичне очікування змінної величини, зумовлене зміною випадкової.

2.15. Негативна сторона методу головних компонент.

- Громіздкість обчислювальних операції.

- Неможливість використання простих засобів обробки інформації та обчислювальної техніки.

* Складність математичного апарату, зумовлену абсолютністю знань теорії ймовірностей, математичної статистики, лінійної алгебри таматематичного забезпечення ЕОМ.

- Складність існуючих стандартних електронних програм.

2.16. Сутність методу кластерного аналізу.

- Комбінаційне статистичне групування досліджуваних ознак за факторно - результативною схемою побудови таблиць.

* Групування (кластеризація) сукупності з різноманітними ознаками з метою одержання однорідних груп.

- Кластеризація статистичної сукупності з метою виявлення основних чинників формування регресійних моделей зв'язку.

- Реалізація практичних можливостей математико-статистичних оцінок результатів групувань.

2.17. Як називаються групи одержані при розмежуванні статистичної сукупності в кластерному аналізі?

- Кластеризаційні групування.

- Результативні групування.

- Типологічні групування.

* Кластери.

2.18. Як називаються прийоми чи методи кластеризації сукупності в багатомірному статистичному аналізі?

- Метод головних компонент.

- Експрес-аналіз статистичних зв'язків.

* Кластер - аналіз.

- Кластер - аналіз стохастичних зв'язків.

2.19. Як називається формула для визначення міри схожості (відстані) у метричному просторі при кластер - аналізі

- Відстань по Хеммінгу.

- Відстань Махаланобіса.

* Евклідова відстань.

- Нормативна відстань.

Схожі статті




Статистика - Опря А. Т. - Тема 2. Методи багатомірного статистичного аналізу

Предыдущая |