Тест с ответами по статистике 2 курс: Тесты с ответами по статистике – пройти тест онлайн бесплатно

Тесты с ответами по статистике – пройти тест онлайн бесплатно

Авторам

8-800-333-85-44

Оформить заявку

Вход

• Справочник
• Онлайн-калькуляторы
• Тесты с ответами

Выполним любые типы работ

• Курсовые работы
• Рефераты
• Контрольные работы
• Отчет по практике
• Эссе
Узнай бесплатно стоимость работы

Экономика

Экономика

Экономика

Экономика

Экономика

Экономика

Экономика

Экономика

Экономика

• Контрольная работа

  от 1 дня /

  от 100 руб

• Курсовая работа

  от 5 дней /

  от 1800 руб

• Реферат

  от 1 дня /

  от 700 руб

• Онлайн-помощь

  от 1 дня /

  от 300 руб

Оставляй заявку — и мы пройдем все тесты за тебя!

404 Cтраница не найдена

Размер:

AAA

Изображения Вкл. Выкл.

Обычная версия сайта

К сожалению запрашиваемая страница не найдена.

Но вы можете воспользоваться поиском или картой сайта ниже

Университет История университета Анонсы Объявления Медиа Представителям СМИ Газета «Технолог» О нас пишут Ректорат Структура Филиал Политехнический колледж Медицинский институт Лечебный факультет Педиатрический факультет Фармацевтический факультет Стоматологический факультет Факультет послевузовского профессионального образования Факультеты Кафедры Ученый совет Дополнительное профессиональное образование Бережливый вуз – МГТУ Новости Объявления Лист проблем Лист предложений (Кайдзен) Реализуемые проекты Архив проектов Фабрика процессов Рабочая группа «Бережливый вуз-МГТУ» Вакансии Профсоюз Противодействие терроризму и экстремизму Противодействие коррупции WorldSkills в МГТУ Научная библиотека МГТУ Реквизиты и контакты Документы, регламентирующие образовательную деятельность Абитуриентам Подача документов онлайн Абитуриенту 2022 Экран приёма 2022 Иностранным абитуриентам Международная деятельность Общие сведения Кафедры Новости Центр Международного образования Академическая мобильность и международное сотрудничество Академическая мобильность и фонды Индивидуальная мобильность студентов и аспирантов Как стать участником программ академической мобильности Дни открытых дверей в МГТУ Подготовительные курсы Подготовительное отделение Курсы для выпускников СПО Курсы подготовки к сдаче ОГЭ и ЕГЭ Онлайн-курсы для подготовки к экзаменам Подготовка школьников к участию в олимпиадах Малая технологическая академия Профильный класс Индивидуальный проект Кружковое движение юных технологов Олимпиады, конкурсы, фестивали Архив Веб-консультации для абитуриентов Олимпиады для школьников Отборочный этап Заключительный этап Итоги олимпиад Профориентационная работа Стоимость обучения Студентам Студенческая жизнь Стипендии Организация НИРС в МГТУ Студенческое научное общество Студенческие научные мероприятия Конкурсы Команда Enactus МГТУ Академическая мобильность и международное сотрудничество Образовательные программы Подготовка кадров высшей квалификации Аспирантура Ординатура Расписание занятий Расписание звонков Онлайн-сервисы Социальная поддержка студентов Общежития Трудоустройство обучающихся и выпускников Информация о Центре Цели и задачи центра Контактная информация Положение о центре Договоры о сотрудничестве с организациями, предприятиями Партнеры Работодателям Размещение вакансий Ярмарки Вакансий Студентам и выпускникам Вакансии Стажировки Карьерные мероприятия Карьерные сайты hh. ru Работа в России Факультетус Карьерные возможности для лиц с инвалидностью и ОВЗ Трудоустройство иностранных студентов Обеспеченность ПО Инклюзивное образование Условия обучения лиц с ограниченными возможностями Доступная среда Ассоциация выпускников МГТУ Перевод из другого вуза Вакантные места для перевода

Наука и инновации Научная инфраструктура Проректор по научной работе и инновационному развитию Научно-технический совет Управление научной деятельностью Управление аспирантуры и докторантуры Точка кипения МГТУ О Точке кипения МГТУ Руководитель и сотрудники Документы Контакты Центр коллективного пользования Центр народной дипломатии и межкультурных коммуникаций Студенческое научное общество Новости Научные издания Научный журнал «Новые технологии» Научный журнал «Вестник МГТУ» Научный журнал «Актуальные вопросы науки и образования» Публикационная активность Конкурсы, гранты Научные направления и результаты научно-исследовательской деятельности Основные научные направления университета Отчет о научно-исследовательской деятельности в университете Результативность научных исследований и разработок МГТУ Финансируемые научно-исследовательские работы Объекты интеллектуальной собственности МГТУ Результативность научной деятельности организаций, подведомственных Минобрнауки России (Анкеты по референтным группам) Студенческое научное общество Инновационная инфраструктура Федеральная инновационная площадка Проблемные научно-исследовательские лаборатории Научно-исследовательская лаборатория «Совершенствование системы управления региональной экономикой» Научно-исследовательская лаборатория проблем развития региональной экономики Научно-исследовательская лаборатория организации и технологии защиты информации Научно-исследовательская лаборатория функциональной диагностики (НИЛФД) лечебного факультета медицинского института ФГБОУ ВПО «МГТУ» Научно-исследовательская лаборатория «Инновационных проектов и нанотехнологий» Научно-техническая и опытно-экспериментальная база Центр коллективного пользования Конференции Международная научно-практическая конференция «Актуальные вопросы науки и образования» VI Международная научно-практическая онлайн-конференция Международная деятельность Иностранным студентам Международные партнеры Академические обмены, иностранные преподаватели Академическая мобильность и фонды Индивидуальная мобильность студентов и аспирантов Как стать участником программ академической мобильности Объявления Факультет международного образования Сведения об образовательной организации

Статистика Тесты с ответами Тема 1-2

Для быстрого поиска по странице нажмите Ctrl+F и в появившемся окошке напечатайте слово запроса (или первые буквы)

Тема 1 Предмет, метод и задачи статистики

Статистика – это…

вид научно-практической деятельности, направленной только на обработку информации

вид научно-практической деятельности, направленной только на получение информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества

+вид научно-практической деятельности, направленной на получение, обработку, анализ и хранение информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всём ее многообразии в неразрывной связи с её качественным содержанием

Статистика – это вид научно-практической деятельности, направленной на получение, обработку, анализ и хранение информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всём ее многообразии в неразрывной связи с её…

количественным содержанием

+качественным содержанием

объемом

формой существования

Статистическая совокупность бывает:

первичной и вторичной

однородной и комбинированной

структурной и аналитической

+однородной и разнородной

Что является особенностью статистического исследования?

в нем изучаются только неварьирующие признаки

в нем изучаются как варьирующие, так и неварьирующие признаки

+в нем изучаются только варьирующие признаки

в нем изучаются не только варьирующие признаки

Заполните пропуски:

Статистическая совокупность – это множество единиц изучаемого явления, объединенных качественной (1), определенной (2), (3) состояний отдельных единиц и наличием (4).

1 однородностью

2 целостностью

3 взаимозависимостью

4 вариации

___________  состоит в изучении размеров и количественных соотношений массовых общественных явлений в конкретных условиях места и времени, а так же числовое выражение проявляющихся в них закономерностей.

+предмет статистики

закономерность статистики

суть статистики

объект статистики

Статистической называется закономерность,..

выявленная на основе случайного наблюдения за объектами

+выявленная на основе массового наблюдения, то есть проявляющаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной её единичным элементам случайности

выявленная на основе единичного наблюдения и проявляющаяся лишь в большой массе явлений через преодоление несвойственной её элементам случайности

На какие группы делятся признаки по характеру отображения свойств единиц изучаемой совокупности?

имеющие непосредственное качественное выражение

не имеющие непосредственного стоимостного выражения

имеющие непосредственное стоимостное выражение

не имеющие непосредственного качественного выражения

+не имеющие непосредственного количественного выражения

+имеющие непосредственное количественное выражение

Понятие, которое отражает наиболее общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов и явлений объективного мира — это…

разряд

статистика

определение

вариант

+категория

Заполните пропуски:

Статистическое наблюдение – это (1) статистики, который заключается в сборе первичного статистического (2), в научно организованной регистрации всех существенных (3), относящихся к рассматриваемому (4).

1 метод

2 материала

3 фактов

4 объекту

Тема 2. Статистическое наблюдение. Источники статистической информации

Что представляет собой «наблюдение основного массива»

наблюдение за величинами «среднего» размера

Помощь с обучением

Получи бесплатный расчет за 15 минут

наблюдение малозначительных величин

наблюдение за важнейшей единицей совокупности

наблюдение основной единицы совокупности

+наблюдение за совокупностью за исключением малозначительных величин

Что предполагает наблюдение основного массива?

включение в состав совокупности малозначимых единиц

исключение из состава совокупности малозначимых единиц и исследование исключенной части

включение в состав совокупности малозначимых единиц и исследование всей совокупности

исключение из состава совокупности значимых единиц и исследование оставшейся части

+исключение из состава совокупности малозначимых единиц и исследование основной ее части

Какую цель преследует «монографическое наблюдение»

изучение минимально-возможной единицы совокупности

+изучение важнейшей для исследователя единицы совокупности

изучение минимально допустимой единицы совокупности

изучение наибольшей единицы совокупности

изучение минимальной единицы совокупности

Каким образом проводится «выборочное наблюдение»

заданным отбором единиц совокупности в необходимом количестве при ошибке репрезентативности

+случайным отбором нескольких единиц совокупности в необходимом количестве при допустимой ошибке выборки

случайным отбором нескольких единиц совокупности

случайным отбором нескольких единиц совокупности в необходимом количестве

заданным отбором нескольких единиц совокупности в необходимом количестве при допустимой ошибке выборки

Как расшифровывается понятие «место статистического наблюдения»

адрес представителя статистического органа, проводящего сбор статистических данных

место обработки статистических данных

+место сбора статистических данных

адрес статистического органа

адрес местного органа власти, на территории которого проводится статистическое наблюдение

Как организуется «почтовый способ» проведения наблюдения

необходимые сведения тайно собираются непосредственно лицами-регистраторами

необходимые сведения запрашиваются и передаются через «почтовый ящик»

необходимые сведения по распоряжению руководящих органов собираются непосредственно лицами-регистраторами

необходимые сведения запрашиваются и передаются непосредственно из рук в руки

+необходимые сведения запрашиваются и передаются при помощи соответствующих органов связи

Что представляет собой понятие «объект наблюдения»

совокупность единиц наблюдения, имеющая наименьший удельный вес в генеральной совокупности

+определенная совокупность единиц наблюдения, выбранная согласно поставленной цели, для исследования

определенная генеральная совокупность

определенная совокупность единиц наблюдения

совокупность единиц наблюдения, имеющая наибольший удельный вес в совокупности

Как организуется «экспедиционный способ наблюдения»

лица-регистраторы собирают по почте заполненные регистрируемыми лицами формуляры наблюдений

лица-регистраторы на месте проведения наблюдения собирают заполненные регистрируемыми лицами формуляры наблюдений

лица-регистраторы собирают в статистических органах заполненные регистрируемыми лицами формуляры наблюдений

регистрируемые лица самостоятельно заполняют формуляр и отправляют его в статистические органы

+лица-регистраторы на месте проведения наблюдения сами получают необходимые сведения и заполняют формуляр наблюдений

Что такое «критический момент» при проведении статистического наблюдения?

определенное число статистических единиц наблюдения

+определенная дата, на которую регистрируются все сведения

календарные сроки проведения наблюдения

любое число статистических единиц наблюдения

срок статистического наблюдения

Кумулята – это __________ изображение статистического ряда накопленных данных полученной информации

комбинированное

первичное

структурное

+графическое

схематичное

Помощь с обучением

Получи бесплатный расчет за 15 минут

Статистика — тест с ответами

Маркетинговая наука в общем смысле рассказывает как эффективнее всего осуществлять продажу товаров. С этой наукой впервые знакомятся студенты в университете. Не редко в конце пройденного курса, преподаватели решают устроить провести проверку усвоенных знаний проведя специальное тестирование. Мы подготовили тест с частыми вопросами, которые встречаются на экзаменах. Правильные ответы в нем выделены символом [+].

Закончите определение.

[-] Вариационным называют ряд распределения, который построен по … признаку.

[+] а) количественному

[-] б) качественному

[-] в) непрерывному

[-] г) количественному и качественному

В чем выражаются абсолютные величины? В…

[+] а) натуральных единицах измерения

[-] б) процентах

[+] в) денежных единицах измерения

[-] г) виде простого кратного отношения

Выберите то, в чем можно выразить относительные статистические величины:

[+] а) в виде простого кратного отношения

[+] б) в процентах

[+] в) в промилле

[+] г) в Трудовых единицах измерения

В отчетный период по сравнению с базисным товарооборот розничной торговли увеличился в 1,4 раза, а издержки обращения возросли на 18%. Определите динамику относительного уровня издержек обращения в процентах к товарообороту (с точностью до 0,1%)…

[+] а) снижение на 15,7%;

[-] б) увеличение на 15,7%;

[-] в) увеличение на 18,6%;

[-] г) снижение на 22 %;

1999 г. отличился тем, что предприятие увеличивает выпуск продукции по сравнению с 1998 г. на 10%, а в 2000 г. выпуск продукции на предприятии по сравнению с 1999 г. снизился на 5%.Выпуск продукции в 2000 г. по сравнению с 1998 г. составил ### % (с точностью до 0,1 %).

[-] а) 105,4

[+] б) 104,5

[-] в) 105,0

[-] г) 106,0

Какое наблюдение можно выделить судя по полноте охвата единиц совокупности?

[+] а) сплошное и несплошное;

[-] б) периодическое;

[-] в) единовременное;

[-] г) текущее.

Какие группировки применяют в зависимости от задач статистического исследования?

[-] а) простые, комбинированные;

[-] б) первичные, вторичные;

[+] в) типологические, аналитические, структурные;

[-] г) атрибутивные, количественные;

Гистограмму применяют для графического изображения:

[-] а) дискретных рядов распределения;

[+] б) интервальных рядов распределения;

[-] в) ряда накопленных частот;

[-] г) прерывного ряда распределения;

Пример, какой группировки иллюстрирует группировка промышленных предприятий по формам собственности?

[-] а) структурной

[-] б) аналитической

[+] в) типологической

[-] г) сложной

Объединением выполнен план производства на 104 %. В сравнении с прошлым годом прирост выпуска продукции по объединению составляет 7 %.Рассчитайте относительную величину планового задания (с точностью до 0,1 %) = ### .

[-] а) 103,1

[+] б) 102,9

[-] в) 103,0

[-] г) 111,0

Органическое топливо переводится в условное , где теплота сгорания равна 7000 ккал/кг. Рассчитайте количество условного топлива, которому будут адекватны 100 т торфа, теплотой сгорания равной 5733,7 ккал/кг.

[-] а) 122,1

[+] б) 81,9

[-] в) 70,0

[-] г) 111,0

Дискретными признаками группировок является:

[-] а) заработная плата работающих

[-] б) величина вкладов населения в учреждениях сберегательного банка

[-] в) численность населения стран

[+] г) число членов семей

Атрибутивными признаками группировок является:

[-] а) прибыль предприятия

[+] б) пол человека

[+] в) национальность

[-] г) посевная площадь

Относительной величиной структуры является…

[-] а) соотношение отдельных частей совокупности, входящих в её состав, из которых одна принимается за базу сравнения;

[+] б) удельный вес каждой части совокупности в её общем объеме;

[-] в) соотношение двух разноименных показателей, находящихся в определенной взаимосвязи;

[-] г) соотношение одноименных показателей, характеризующих различные объекты;

Что происходит с средней арифметической, когда увеличиваются все значения признака в два раза?

[-] а) не изменяется

[+] б) увеличивается в два раза

[-] в) уменьшается в два раза

[-] г) увеличивается более чем в два раза

Когда уменьшается значение частот в средней арифметической взвешенной в два раза значение средней величины признака … .

[+] а) не изменится

[-] б) увеличится в 2 раза

[-] в) уменьшится в 2 раза

[-] г) увеличится более чем в 2 раза

Чтобы получить относительные величины сравнения необходимо произвести:

[-] а) соотношение отдельных частей совокупности, входящих в её состав, из которых одна принимается за базу сравнения;

[-] б) удельный вес каждой части совокупности в её общем объеме;

[-] в) соотношение двух разноименных показателей, находящихся в определенной взаимосвязи;

[+] г) соотношение одноименных показателей, характеризующих различные объекты за один и тот же период;

Относительной величиной, какой составляющей будет являться показатель обеспеченности населения учреждениями здравоохранения, торговли?

[-] а) координации;

[+] б) интенсивности;

[-] в) структуры;

[-] г) динамики;

Что происходит с суммой отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины?

[-] а) больше нуля

[-] б) меньше нуля

[+] в) равна нулю

[-] г) больше или равна нулю

Какой признак можно будет считать основанием группировки?

[-] а) результирующий

[-] б) количественный

[-] в) качественный

[+] г) как качественный, так и количественный

Средняя величина признака = 20; коэффициент вариации = -25 %. Дисперсия признака равна ____?.

[-] а) 20

[+] б) 25

[-] в) 125

[-] г) 45

Медиана -…

[-] а) среднее значение признака в ряду распределения;

[-] б) наиболее часто встречающееся значение признака в данном ряду;

[+] в) значение признака, делящее совокупность на две равные части;

[-] г) наиболее редко встречающееся значение признака в данном ряду.

Мода – …

[-] а) среднее значение признака в данном ряду распределения;

[+] б) наиболее часто встречающееся значение признака в данном ряду;

[-] в) значение признака, делящее данную совокупность на две равные части;

[-] г) наиболее редко встречающееся значение признака в данном ряду

22 – средняя величина признака; – 26 % – коэффициент вариации признака Дисперсия признака (точность до 0,1) =_____?.

[-] а) 28

[-] б) 35,6;

[+] в) 32,7;

[-] г) 27,8

Ряд распределения: Тарифный разряд рабочих: 2 3 4 5 6 Число рабочих: 8 16 17 12 Определите вид ряда:

[+] а) дискретный

[-] б) интервальный

[-] в) моментный

[-] г) атрибутивный

Ряд распределения: Тарифный разряд рабочих: 2 3 4 5 6 Число рабочих: 8 16 17 12 7 Чему равен средний тарифный разряд рабочих (точность до 0,1)

[+] а) 3,9

[-] б) 4,0

[-] в) 4,5

[-] г) 3,6

Дан ряд распределения: Тарифный разряд рабочих: 2 3 4 5 6 Число рабочих: 8 16 17 12 7 Чему будет равна мода?

[-] а) 3,9

[+] б) 4,0

[-] в) 4,5

[-] г) 3,6

Абсолютными показателями вариации является:

[+] а) размах вариации

[-] б) коэффициент корреляции

[-] в) коэффициент осцилляции

[-] г) коэффициент вариации.

Модальное значение признака больше средней величины признака, о чем данный факт свидетельствует? О…

[-] а) правосторонней асимметрии в данном ряду распределения

[+] б) левосторонней асимметрии в данном ряду распределения

[-] в) симметричности распределения;

[-] г) нормальном законе распределения

Что является статистикой?

[-] а) вид научно-практической деятельности, направленной только на обработку информации

[-] б) вид научно-практической деятельности, направленной только на получение информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества

[+] в) вид научно-практической деятельности, направленной на получение, обработку, анализ и хранение информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всём ее многообразии в неразрывной связи с её качественным содержанием

Закончите определение. Статистикой является вид научно-практической деятельности, который направлен на получение, обработку, анализ и хранение информации, который характеризуется количественными закономерностями жизни общества во всём ее многообразии в неразрывной связи с её… количественным содержанием

[+] а) качественным содержанием

[-] б) объемом

[-] в) формой существования

Выберите присущую характеристику статистической совокупности:

[-] а) первичная и вторичная

[-] б) однородная и комбинированная

[-] в) структурная и аналитическая

[+] г) однородной и разнородной

Особенность статистического исследования:

[-] а) в нем изучаются только неварьирующие признаки

[-] б) в нем изучаются как варьирующие, так и неварьирующие признаки

[+] в) в нем изучаются только варьирующие признаки

[-] г) в нем изучаются не только варьирующие признаки

Закончите определение…. . заключается в изучении размеров и количественных соотношений массовых общественных явлений в конкретных условиях места и времени, и числовое выражение проявляющихся в них закономерностей.

[+] а) предмет статистики

[-] б) закономерность статистики

[-] в) суть статистики

[-] г) объект статистики

Статистическая закономерность,..

[-] а) выявленная на основе случайного наблюдения за объектами

[+] б) выявленная на основе массового наблюдения, то есть проявляющаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной её единичным элементам случайности

[-] в) выявленная на основе единичного наблюдения и проявляющаяся лишь в большой массе явлений через преодоление несвойственной её элементам случайности

Определите группы, на которые подразделяют признаки по характеру отображения свойств единиц изучаемой совокупности:

[-] а) имеющие непосредственное качественное выражение

[-] б) не имеющие непосредственного стоимостного выражения

[-] в) имеющие непосредственное стоимостное выражение

[-] г) не имеющие непосредственного качественного выражения

[+] д) не имеющие непосредственного количественного выражения

[+] е) имеющие непосредственное количественное выражение

… данное понятие показывает общие, существенные свойства, признаки, связи, отношения предметов и явлений объективного мира.

[-] а) разряд

[-] б) статистика

[-] в) определение

[-] г) вариант

[+] д) категория

Наблюдение основного массива предполагает…

[-] а) наблюдение за величинами «среднего» размера

[-] б) наблюдение малозначительных величин

[-] в) наблюдение за важнейшей единицей совокупности

[-] г) наблюдение основной единицы совокупности

[+] д) наблюдение за совокупностью за исключением малозначительных величин

Наблюдение основного массива предполагает…

[-] а) включение в состав совокупности малозначимых единиц

[-] б) исключение из состава совокупности малозначимых единиц и исследование исключенной части

[-] в) включение в состав совокупности малозначимых единиц и исследование всей совокупности

[-] г) исключение из состава совокупности значимых единиц и исследование оставшейся части

[+] д) исключение из состава совокупности малозначимых единиц и исследование основной ее части

При проведении«монографического наблюдения» ставится цель….

[-] а) изучение минимально-возможной единицы совокупности

[+] б) изучение важнейшей для исследователя единицы совокупности

[-] в) изучение минимально допустимой единицы совокупности

[-] г) изучение наибольшей единицы совокупности

[-] д) изучение минимальной единицы совокупности

Способ, которым проводят «выборочное наблюдение»…

[-] а) заданным отбором единиц совокупности в необходимом количестве при ошибке репрезентативности

[+] б) случайным отбором нескольких единиц совокупности в необходимом количестве при допустимой ошибке выборки

[-] в) случайным отбором нескольких единиц совокупности

[-] г) случайным отбором нескольких единиц совокупности в необходимом количестве

[-] д) заданным отбором нескольких единиц совокупности в необходимом количестве при допустимой ошибке выборки

«Место статистического наблюдения» обозначает….

[-] а) адрес представителя статистического органа, проводящего сбор статистических данных

[-] б) место обработки статистических данных

[+] в) место сбора статистических данных

[-] г) адрес статистического органа

[-] д) адрес местного органа власти, на территории которого проводится статистическое наблюдение

Каким образом организуют «почтовый способ» проведения наблюдения?

[-] а) необходимые сведения тайно собираются непосредственно лицами-регистраторами

[-] б) необходимые сведения запрашиваются и передаются через «почтовый ящик»

[-] в) необходимые сведения по распоряжению руководящих органов собираются непосредственно лицами-регистраторами

[-] г) необходимые сведения запрашиваются и передаются непосредственно из рук в руки

[+] д) необходимые сведения запрашиваются и передаются при помощи соответствующих органов связи

«Объект наблюдения» – это…

[-] а) совокупность единиц наблюдения, имеющая наименьший удельный вес в генеральной совокупности

[+] б) определенная совокупность единиц наблюдения, выбранная согласно поставленной цели, для исследования

[-] в) определенная генеральная совокупность

[-] г) определенная совокупность единиц наблюдения

[-] д) совокупность единиц наблюдения, имеющая наибольший удельный вес в совокупности

Каким образом организуют «экспедиционный способ наблюдения»?

[-] а) лица-регистраторы собирают по почте заполненные регистрируемыми лицами формуляры наблюдений

[-] б) лица-регистраторы на месте проведения наблюдения собирают заполненные регистрируемыми лицами формуляры наблюдений

[-] в) лица-регистраторы собирают в статистических органах заполненные регистрируемыми лицами формуляры наблюдений

[-] г) регистрируемые лица самостоятельно заполняют формуляр и отправляют его в статистические органы

[+] д) лица-регистраторы на месте проведения наблюдения сами получают необходимые сведения и заполняют формуляр наблюдений

«Критический момент», когда проводится статистическое наблюдение это момент… определенное число статистических единиц наблюдения

[+] а) определенная дата, на которую регистрируются все сведения

[-] б) календарные сроки проведения наблюдения

[-] в) любое число статистических единиц наблюдения

[-] г) срок статистического наблюдения

Закончите определение : Кумулятой является__________ изображение статистического ряда накопленных данных полученной информации.

[-] а) комбинированное

[-] б) первичное

[-] в) структурное

[+] г) графическое

[-] д) схематичное

Что изучает статистика?

[-] а) динамику массовых социально-экономических явлений.

[-] б) качественную сторону массовых социально-экономических явлений;

[+] в) количественную сторону массовых социально-экономических явлений в связи с их качественной стороной;

[-] г) количественную сторону массовых социально-экономических явлений;

Объектом статистического наблюдения является.

[-] а) единица наблюдения;

[-] б) отчетная единица.

[-] в) единица статистической совокупности;

[+] г) статистическая совокупность;

Что такое статистическая отчетность?

[-] а) вид статистического наблюдения;

[+] б) форма статистического наблюдения;

[-] в) способ статистического наблюдения;

[-] г) единица статистического наблюдения.

Какую среднюю применяют, в случае, когда каждое значение признака встречается несколько раз:

[-] а) средняя арифметическая простая;

[+] б) средняя арифметическая взвешенная;

[-] в) средняя геометрическая;

[-] г) мода.

Что будет характеризовать ряд динамики ?

[+] а) изменение характеристики совокупности во времени;

[-] б) изменение характеристики совокупности в пространстве;

[-] в) структуру совокупности по какому-либо признаку;

[-] г) динамику массовых социально-экономических явлений.

Формула для определения среднего уровня интервального ряда:

[-] а) средней геометрической;

[-] б) средней арифметической взвешенной;

[+] в) средней арифметической;

[-] г) средней гармонической.

Название перечня признаков, которые подлежат регистрации в процессе наблюдения:

[-] а) статистический формуляр;

[+] б) программа наблюдения;

[-] в) инструментарий наблюдения;

[-] г) ошибка наблюдения;

Название расхождения между расчетным значением и действительным изучаемых величин:

[+] а) ошибкой наблюдения;

[-] б) погрешностью.

[-] в) ошибкой репрезентативности;

[-] г) ошибкой регистрации;

Данную среднюю применяют при расчете средних темпов роста:

[-] а) средняя арифметическая простая;

[-] б) средняя арифметическая взвешенная;

[+] в) средняя геометрическая;

[-] г) мода.

Что будет характеризовать средний показатель?

[-] а) всю совокупность;

[+] б) часть совокупности;

[-] в) каждую единицу совокупности;

[-] г) выборочные единицы совокупности.

Применение данного относительного показателя при расчете темпов роста:

[-] а) относительный показатель реализации плана;

[-] б) относительный показатель интенсивности;

[+] в) относительный показатель динамики;

[-] г) относительный показатель вариации.

Какое название имеют показатели при сравнении смежных уровней ряда динамики?

[+] а) цепными;

[-] б) базисными;

[-] в) средними;

[-] г) абсолютными.

Исчисление абсолютного прироста происходит, как:

[-] а) отношение уровней ряда;

[+] б) разность уровней ряда;

[-] в) сумма уровней ряда;

[-] г) произведение уровней ряда.

Исчисление темпов роста происходит, как:

[+] а) отношение уровней ряда;

[-] б) разность уровней ряда;

[-] в) сумма уровней ряда;

[-] г) произведение уровней ряда.

Исчисление темпов прироста происходит, как:

[-] а) отношение уровней ряда;

[+] б) разность уровней ряда;

[-] в) сумма уровней ряда;

[-] г) иначе.

Исчисление индексов роста происходит, как:

[-] а) отношение уровней ряда;

[-] б) разность уровней ряда;

[+] в) сумма уровней ряда;

[-] г) иначе.

Название показателей при сравнении уровней динамики с одним и тем же уровнем:

[-] а) цепные;

[+] б) базисные;

[-] в) средние;

[-] г) абсолютными.

Что такое вариация?

[-] а) изменение массовых явлений во времени;

[-] б) изменение структуры статистической совокупности в пространстве;

[+] в) изменение значений признака во времени и в пространстве;

[-] г) изменение состава совокупности.

Выберите показатель вариации, характеризующий абсолютный размер колеблемости признака около средней величины:

[-] а) коэффициент вариации;

[-] б) дисперсия;

[-] в) размах вариации;

[+] г) среднее квадратическое отклонение.

Выберите вариант характеризующий коэффициент вариации:

[+] а) диапазон вариации признака;

[-] б) степень вариации признака;

[-] в) тесноту связи между признаками;

[-] г) пределы колебаний признака.

Что происходит с дисперсией при увеличении признака в 16 раз?

[-] а) не изменяется;

[-] б) увеличивается в 16 раз;

[+] в) увеличивается в 256 раз;

[-] г) увеличивается в 4 раза.

Выберите график для представленного ряда:

[-] а) полигон;

[-] б) кумулянта;

[+] в) гистограмма;

[-] г) эмпирическая функция.

Что такое объем выборки?

[-] а) сумма всех значений признака;

[+] б) сумма всех частот;

[-] в) сумма вариант;

[-] г) отношение вариант и частот.

Что такое относительная частота?

[+] а) отношение частоты к объему выборки;

[-] б) отношение суммы частот к объему выборки;

[-] в) отношение суммы вариант к объему выборки;

[-] г) отношение вариант и частот.

Статистика Тесты с ответами ИММиФ Тема 1-2

Для быстрого поиска по странице нажмите Ctrl+F и в появившемся окошке напечатайте слово запроса (или первые буквы)

ТЕМА 1

Предметом статистики как науки является…

метод статистики

статистические показатели

+количественные закономерности массовых варьирующих общественных явлений

группировки и классификации

Статистическая наука начала оформляться…

+в XVII в.

в VII в.

в XIX в.

до начала современного летоисчисления

Укажите, что из перечисленного не является характерной особенностью статистики как науки

изучение количественной стороны массовых общественных явлений в неразрывной связи с качественной стороной

+изучение всех общественных и природных явлений

изучение явлений в конкретных условиях места и времени

выявление тенденций и закономерностей в массовых социально-экономических явлениях и процессах

Основным разделом статистической науки является…

+общая теория статистики

промышленная статистика

теория вероятностей

математическая статистика

Элементом какой отрасли статистической науки является статистика строительства

+экономической статистики

общей теории статистики

социальной статистики

математической статистики

«Социальной физикой» называл статистику представитель «статистико-математического» школы (кто?)…

Граунт, Галлей (Англия, 17 век)

Ахенваль (Германия, 18 век)

М. Ломоносов (Россия, 18 век)

+Кетле (Бельгия, 19 век)

Укажите неправильное суждение. Государственная статистика в России…

+издает 1 ежемесячный, 1 ежеквартальный журнал, 1 статистический ежегодник

разрабатывает и утверждает формы стат. отчетности, обязательные к исполнению юри-дическими лицами в РФ

имеет территориальные органы в регионах страны

представлена Госкомстатом РФ

Работник, для которого сбор статистических данных является профессиональной деятельностью, именуется…

сборщиком данных

статистом

переписчиком

+статистиком

Выберите наиболее точное определение: «Совокупность статистическая – это…»

множество элементов, обладающих общими признаками

множество элементов, обладающих одним общим и одним варьирующим признаками

любое предметное множество явлений природы и общества

+реально существующее множество однородных элементов, обладающих общими при-знаками и внутренней связью

Что является носителем информации в статистической совокупности?

+единица совокупности

элемент математического множества

атрибутивный варьирующий признак

признак совокупности

Статистическая совокупность отличается от математической…

тем, что преподается в статистике

существованием элементов в абстрактном представлении

количеством элементов

+существованием элементов в материальной действительности

Элемент статистической совокупности – это…

элемент таблицы Менделеева

элемент математического множества

признак совокупности

+носитель информации

Признак «площадь земельных участков для индивидуального строительства» является…

атрибутивным

+количественным

качественным

количественно-качественным

Признак «социальный слой в обществе» является…

+атрибутивным

+качественным

количественным

количественно-качественным

Вариация – это:

изменение состава совокупности

изменение массовых явлений во времени

изменение структуры статистической совокупности в пространстве

+изменение значений признака внутри наблюдаемой совокупности

Какой из перечисленных признаков является варьирующим?

скорость падения тела в пустоте

Помощь с обучением

Получи бесплатный расчет за 15 минут

+курс доллара

+цена одного килограмма винограда

температура кипения воды

Тема 2

Чем отличается статистическое наблюдение от наблюдения писателя, художника

различием времени наблюдения

+различной целью наблюдения

+научной организованностью и планомерностью

различием объекта наблюдения

Перечень признаков (или вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения, называется

+программой наблюдения

инструментарием наблюдения

статистическим формуляром

инструкцией

Вопрос в формуляре статистического обследования «Сколько времени Вы посвящаете просмотру ТВ-передач (часов в неделю)?», — является по форме составления…

закрытым

+открытым

открыто-закрытым

смешанным

Вопрос в формуляре статистического обследования «Как часто Вы ходите в кинотеатры?»: « Почти каждую неделю», « Один раз вмесяц», «Реже, чем один раз в месяц», — является по форме составления…

косвенным

открыто-закрытым

+закрытым

открытым

Объект статистического наблюдения – это…

единица наблюдения

единица статистической совокупности

отчетная единица

+статистическая совокупность

Объект статистического наблюдения – это…

единицей наблюдения

единицей статистической совокупности

+отчетной единицей

учетной единицей

Единица наблюдения и отчетная единица – это понятия, которые…

никогда не совпадают

совпадают всегда

одно и то же

+иногда могут совпадать

Срок (период) наблюдения – это

критический момент (дата) наблюдения

+время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров

конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице совокупности

Непрерывное статистическое наблюдение задолго временными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец – это…

специально организованное статистическое наблюдение

+регистровая форма наблюдения

выборочное наблюдение основного массива

форма статистического наблюдения перепись населения России относится к…

единовременное, специально организованное наблюдение

периодическое, регистровое, выборочное наблюдение

+периодическое, специально организованное, сплошное наблюдение

Перепись населения России проводится…

один раз в 25 лет

один раз в 5 лет

+один раз в 10 лет

один раз в 15 лет

Перепись населения РФ проводилась в период с 9 по16 октября 2002 г. Критическим моментом было 00 часов ночи с 08 на 09 октября. Счетчик пришел в семью 16 октября. В семье 14 октября родился ребенок. Как должен поступить счетчик относительно этого ребенка?

проконсультироваться у руководства

пометить в блокноте

внести в переписной лист

+не вносить запись в переписной лист

Перепись населения РФ проводилась в период с 9 по 16 октября 2002 г.Критическим моментом было 00 часов ночи с 08 на 09 октября. Счетчик пришел всемью 11 октября. В семье 10 октября умер человек. Как должен поступить счетчик

пометить в блокноте

+внести с пометкой о смерти

не вносить сведения об умершем в переписной лист

внести без пометки о смерти

Перепись населения РФ проводилась в период с 9 по16 октября 2002 г.Критическим моментом было 0 часов ночи с 08 на 09 октября. Счетчик пришел всемью 15 октября и попал на свадьбу. Два часа назад молодожены возвратились из ЗАГСа после регистрации брака (до этого в браке они не состояли). Что должен записать счетчик в переписном листе в вопросе: «Состоите ли Вы в браке внастоящее время?» о каждом из супругов?

+не состоит в браке

состоит в браке

поставить прочерк, т.к. затруднительно определить

Почему переписи населения проводятся обычно в зимнее время?

меньшие транспортные расходы

достигается экономия ресурсов на подготовку персонала

не нужен критический момент наблюдения

+наименьшая подвижность опрашиваемых

В РФ существует такая форма статистического наблюдения, как регистр населения?

+только проектируется

+Нет

Да

Тест с ответами Правовая статистика (В России отчеты …)

Рубрика: Право

1.

В России отчеты о деятельности судов составлялись с начала:
а) XIX в +
б) XII в
в) XVI в

2. К уголовно-правовой статистике не относятся количественные показатели:
а) раскрытия преступлений
б) юридических лиц +
в) оправдательных приговоров

3. Увеличение количественных показателей изучаемых явлений приводит к:
а) ничтожности результатов
б) уменьшению объективности результатов
в) увеличению объективности результатов +

4. Для сравнительных уголовно-правовых статистических исследований в СССР было характерно:
а) сравнительные исследования практически не проводились +
б) сравнение показателей со странами западной Европы
в) сравнение показателей с США

5. К административно-правовой статистике относится:
а) статистика недееспособных граждан
б) статистика угонов
в) статистика регистрации юридических лиц +

6. Чем массовей является статистическое наблюдение, тем сильнее случайные колебания изучаемых явлений:
а) обнаруживаются
б) взаимно погашаются +
в) детерминируют

7. На начальных этапах становления правовой статистики доминировала статистика:
а) бюджетно-правовая
б) семейно-правовая
в) уголовно-правовая +

8. Статистика о личности потерпевших от преступлений называется:
а) виктимологической статистикой +
б) пенитенциарной статистикой
в) ювенальной статистикой

9. К социальной статистике можно отнести количественные показатели:
а) энергетики
б) транспорта
в) инвалидности +

10. Правовая статистика изучает количественную сторону массовых явлений в конкретных условиях:
а) мировоззрения
б) места и времени +
в) времени

11. Правовая статистика изучает явления и процессы, имеющие:
а) юридическое значение +
б) медицинские показания
в) психологические особенности

12. Экономическая статистика как наука стала зарождаться в результате:
а) роста преступности несовершеннолетних
б) становления рыночных отношений +
в) ослабления курсов валют

13. Русский статистик и экономист, организовавший первые выпуски статистического ежегодника Санкт-Петербурга и руководивший двумя переписями населения Петербурга (в 1881 и 1890 гг. ):
а) Янсон +
б) Маркс
в) Граунт

14. Свойство статистических закономерностей формироваться лишь при достаточно большом числе единиц совокупности получило название:
а) правила Буравчика
б) теоремы Радищева
в) закона больших чисел +

15. К культурной статистике можно отнести количественные показатели:
а) науки +
б) природных ресурсов
в) автомобильной промышленности

16. Понятия «правовая статистика» и «уголовно-правовая статистика» по содержанию:
а) тождественны
б) первое понятие более широкое и включает второе +
в) не связаны между собой

17. Предметом изучения правовой юридической статистики является:
а) качественная сторона единичных правовых явлений
б) количественная сторона массовых экономических явлений
в) количественная сторона массовых правовых явлений +

18. Варианта, которая находится в середине ранжированного (упорядоченного) ряда:
а) индекс
б) медиана +
в) дисперсия

19. В дореволюционной России существовала только земская статистика:
а) да
б) в некоторых регионах
в) нет +

20. Социологический способ не сплошного статистического наблюдения заключается в:
а) составлении утвержденных государственными органами формуляров
б) заполнении специально разработанных анкет +
в) составлении оперативно-розыскной информации

21. В описательной функции уголовного и гражданского права, криминологии и других юридических дисциплин статистический анализ играет:
а) основополагающую роль +
б) второстепенную роль
в) не играет роли вообще

22. Вопросы анкеты социологического опроса не должны быть:
а) дихотомическими
б) двусмысленными +
в) открытыми

23. Научно организованный учет фактов о правовых явлениях и сбор полученных на их основе данных в совокупность называется:
а) юридическим фактом
б) бухгалтерским отчетом
в) статистическим наблюдением +

24. В переписи населения единицей совокупности является:
а) квартира
б) человек +
в) паспорт

25. Ряды абсолютных и относительных чисел, которые характеризуют распределение единиц совокупности по качественному или количественному признаку:
а) ряды сравнения
б) ряды динамики
в) ряды распределения +

26. Случайность является синонимом беспорядочности:
а) да
б) нет +
в) иногда

27. Ведомственный статистический учет ведется в:
а) государственных органах +
б) политических партиях
в) общественных объединениях

28. Приведение рядов динамики к сопоставимому виду – объединение двух и более рядов динамики в один ряд:
а) сегрегация
б) агрегация
в) смыкание рядов динамики +

29. Если одним преступным деянием вред причинен нескольким потерпевшим, то оно учитывается как:
а) одно преступление +
б) несколько преступлений по количеству потерпевших
в) несколько преступлений по количеству соучастников

30. Принято считать, что основоположником моральной статистики является:
а) Павлов
б) Кетле +
в) Спиноза

Статистические тренировочные тесты

Статистические тренировочные тесты

—>

• Войти
• Биографии репетитора
• Подготовка к тесту

  СРЕДНЯЯ ШКОЛА

  • ACT Репетиторство
  • SAT Репетиторство
  • Репетиторство PSAT
  • ASPIRE Репетиторство
  • ШСАТ Репетиторство
  • Репетиторство STAAR

  ВЫСШАЯ ШКОЛА

  • Репетиторство MCAT
  • Репетиторство GRE
  • Репетиторство по LSAT
  • Репетиторство по GMAT

  К-8

  • Репетиторство AIMS
  • Репетиторство по HSPT
  • Репетиторство ISEE
  • Репетиторство ISAT
  • Репетиторство по SSAT
  • Репетиторство STAAR

  Поиск 50+ тестов

• Академическое обучение

  репетиторство по математике

  • алгебра
  • Исчисление
  • Элементарная математика
  • Геометрия
  • Предварительный расчет
  • Статистика
  • Тригонометрия

  Репетиторство по естественным наукам

  • Анатомия
  • Биология
  • Химия
  • Физика
  • Физиология

  иностранные языки

  • французский
  • немецкий
  • Латинский
  • Китайский мандарин
  • Испанский

  начальное обучение

  • Чтение
  • Акустика
  • Элементарная математика

  прочее

  • Бухгалтерия
  • Информатика
  • Экономика
  • Английский
  • Финансы
  • История
  • Письмо
  • Лето

  Поиск по 350+ темам

• О
  • Обзор видео
  • Процесс выбора наставника
  • Онлайн-репетиторство
  • Мобильное обучение
  • Мгновенное обучение
  • Как мы работаем
  • Наша гарантия
  • Влияние репетиторства
  • Обзоры и отзывы
  • Освещение в СМИ
  • О преподавателях университета

Звоните прямо сейчас, чтобы записаться на обучение:

(888) 888-0446

Все статистические ресурсы

20 практических тестов Вопрос дня Карточки Learn by Concept

Наши совершенно бесплатные практические тесты по статистике — идеальный способ освежить свои навыки. Брать один из наших многочисленных практических тестов по статистике для прогона часто задаваемых вопросов. Ты получите невероятно подробные результаты подсчета очков в конце пробного теста по статистике, чтобы помочь вам определить свои сильные и слабые стороны. Выберите один из наших практических тестов по статистике прямо сейчас и начать!

Практические тесты по концепции

статистика-анализ-дисперсии

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

статистическое стандартное отклонение

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

статистика-базовая-логическая-статистика

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

статистика-популяции-и-выборки

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

статистика-корреляция

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

Среднее время работы : 43 секунды

статистические коэффициенты

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

Среднее затраченное время : 18 секунд

статистика описательная статистика

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

статистика нормального распределения

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

Среднее затраченное время : 34 с

статистика-перекос-распределения

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

статистика-ошибка

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

Среднее затраченное время : 2 минуты 40 секунд

статистика-тип-i

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

статистика-тип-ii

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

статистика-вероятность

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

Среднее время работы : 3 минуты

статистика комбинаций и перестановок

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

Среднее затраченное время : 12 секунд

статистика составных событий

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

статистика-простые-события

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

Среднее время работы : 20 секунд

статистика-случайные-переменные

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

Среднее затраченное время : 50 секунд

непрерывная статистика

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

дискретная статистика

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

Все статистические ресурсы

20 практических тестов Вопрос дня Карточки Learn by Concept

Практические тесты

статистика_1

Начинать Делиться Мои студенты или ученики Встроить

Среднее время, потраченное на : 10 минут

Посмотреть репетиторов

ЛаТойя
Сертифицированный репетитор

Южный университет Джорджии, бакалавр наук, дошкольное образование. Университет Уолдена, магистр образования, математика…

Просмотреть репетиторов

Куинн
Сертифицированный репетитор

Университет побережья Мексиканского залива Флориды, бакалавр наук, химия.

Посмотреть репетиторов

Коллин
Сертифицированный преподаватель

Колледж SUNY в Онеонте, бакалавр педагогики, преподаватель начальной школы. Колледж SUNY в Кортленде, магистр наук, чтение…

Все статистические ресурсы

20 практических тестов Вопрос дня Карточки Учитесь по концепции

Базовая статистика | Coursera

Об этом курсе

164 375 недавних просмотров

Понимание статистики необходимо для понимания исследований в области социальных наук и наук о поведении. В этом курсе вы изучите основы статистики; не только как их вычислить, но и как их оценить. Этот курс также подготовит вас к следующему курсу по специализации — курсу Inferential Statistics.

В первой части курса мы обсудим методы описательной статистики. Вы узнаете, что такое случаи и переменные, и как можно вычислить меры центральной тенденции (среднее, медиана и мода) и дисперсии (стандартное отклонение и дисперсия). Далее мы обсудим, как оценивать отношения между переменными, и введем понятия корреляции и регрессии. Вторая часть курса посвящена основам вероятности: вычислению вероятностей, вероятностным распределениям и выборочным распределениям. Вам нужно знать об этих вещах, чтобы понять, как работает статистика логического вывода. Третья часть курса состоит из введения в методы логической статистики — методы, которые помогают нам решить, достаточно ли сильны модели, которые мы видим в наших данных, чтобы делать выводы об интересующей нас основной совокупности. Мы обсудим доверительные интервалы и тесты значимости. Вы не только узнаете обо всех этих статистических концепциях, но и научитесь самостоятельно рассчитывать и генерировать эту статистику с помощью бесплатного статистического программного обеспечения.

Гибкие сроки

Гибкие сроки

Сброс сроков в соответствии с вашим графиком.

Совместно используемый сертификат

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

100% онлайн

Начните немедленно и учитесь по собственному графику.

Специализация

Курс 3 из 5 в

Методы и статистика в социальных науках Специализация

Начальный уровень

Начальный уровень

Часов, чтобы закончить

Прибл. 27 часов, чтобы закончить

Доступные языки

английский

субтитры: арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, русский, английский, испанский R Программирование

Гибкие сроки

Гибкие сроки

Сброс сроков в соответствии с вашим графиком.

Общий сертификат

Общий сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

100% онлайн

Начните немедленно и учитесь по собственному графику.

Специализация

Курс 3 из 5 в

Методы и статистика в социальных науках Специализация

Начальный уровень

Начальный уровень

Часов, чтобы закончить

Прибл. 27 часов

Доступные языки

Английский

Субтитры: арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, русский, английский, испанский

Instructors

Matthijs Rooduijn

Dr.

Department of Political Science

256,135 Learners

1 Course

Emiel van Loon

Assistant Professor

Institute for Biodiversity and Ecosystem Dynamics

277,458 Учащиеся

2 Курсы

Предлагает

Университет Амстердама

Современный университет с богатой историей, Университет Амстердама

(UvA) ведет свою историю с 1632 года, когда школа Золотого века Атенеум Illustre был создан для обучения студентов торговле и философии. Сегодня, с более чем 39 000 студентов, 5 000 сотрудников и 285 учебными программами (бакалавр и магистр), многие из которых преподаются на английском языке, а бюджет более 600 миллионов евро, это один из крупнейших комплексные университеты в Европе. Он является членом Лиги европейских исследовательских университетов, а также поддерживает интенсивные контакты с других ведущих исследовательских университетов мира.

Reviews

4.6

Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarHalf Filled Star

1044 reviews

• 5 stars

  74.20%

• 4 stars

  19.10%

• 3 stars

  4.25%

• 2 звезды

  1,01%

• 1 звезда

  1,41%0002 от EM 9 января 2016 г.

  Только первая неделя этого курса, но я уже могу сказать, что он будет невероятно полезен для меня. Я многому научился, и мне особенно понравилось знакомство с R через datacamp!

  Заполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звезда

  от DAA 6 августа 2016 г.

  Один из лучших курсов статистики для начинающих. Концепции хорошо объяснены, путь обучения хорошо изучен, и, прежде всего, лаборатория R идеально подходит для начинающих.

  Заполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звезда

  от AD 28 июня 2022 г.

  Инструкторы предоставили краткие объяснения концепций. Рассмотрено множество примеров, облегчающих понимание статистики! К тому же, иллюстрации шикарные. Я наслаждался каждым видео!

  Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star

  от PGA 21 апреля 2016 г.

  Это хороший курс… спасибо за предоставление такого замечательного контента от Университета Амсердама.

  Пожалуйста, позвольте нам завершить курс, так как мне нужно дождаться начала занятий на неделе 2.

  Просмотреть все обзоры

  О методах и статистике в социальных науках Специализация

  Выявляйте интересные вопросы, анализируйте наборы данных и правильно интерпретируйте результаты, чтобы принимать обоснованные решения, основанные на фактических данных.

  Эта специализация охватывает методы исследования, дизайн и статистический анализ вопросов, связанных с исследованиями в области социальных наук. В финальном проекте Capstone вы примените полученные навыки, разработав свой собственный исследовательский вопрос, собрав данные, а также проанализировав и представив результаты с использованием статистических методов.

  Часто задаваемые вопросы

  • Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?

  • Что я получу, подписавшись на эту специализацию?

  • Доступна ли финансовая помощь?

  Есть вопросы? Посетите Справочный центр для учащихся.

  страница не найдена — Колледж Уильямс

  ’62 Центр театра и танца, ’62 Центр
  Касса 907:00	597-2425
  Магазин костюмов	597-3373
  Менеджер мероприятий/помощник менеджера	597-4808	597-4815 факс
  Производство		597-4474 факс
  Магазин сцен	597-2439
  ’68 Центр изучения карьеры, Мирс	597-2311	597-4078 факс
  Академические ресурсы, Парески	597-4672	597-4959 факс
  Служба поддержки инвалидов, Парески	597-4672
  Приемная, Weston Hall	597-2211	597-4052 факс
  Позитивные действия, Хопкинс-холл	597-4376
  Африканские исследования, Голландия	597-2242	597-4222 факс
  Американские исследования, Шапиро	597-2074	597-4620 факс
  Антропология и социология, Холландер	597-2076	597-4305 факс
  Архивы и специальные коллекции, Sawyer	597-4200	597-2929 факс
  Читальный зал	597-4200
  Искусство (История, Студия), Spencer Studio Art/Lawrence	597-3578	597-3693 факс
  Архитектурная студия, Spencer Studio Art	597-3134
  Студия фотографии, Spencer Studio Art	597-2030
  Студия печати, Spencer Studio Art	597-2496
  Скульптурная студия, Spencer Studio Art	597-3101
  Senior Studio, Spencer Studio Art	597-3224
  Видео/фотостудия, Spencer Studio Art	597-3193
  Азиатские исследования, Голландия	597-2391	597-3028 факс
  Астрономия/астрофизика, Физика Томпсона	597-2482	597-3200 факс
  Отделение легкой атлетики, физического воспитания, отдыха, Ласелл	597-2366	597-4272 факс
  Спортивный директор 907:00	597-3511
  Лодочная пристань, озеро Онота	443-9851
  Вагоны	597-2366
  Фитнес-центр	597-3182
  Хоккейный каток Ice Line, Lansing Chapman	597-2433
  Очные занятия, Спортивный центр Чендлера	597-3321
  Физкультура	597-2141
  Мокрая линия бассейна, Спортивный центр Чандлера	597-2419
  Информация о спорте, Хопкинс-холл	597-4982	597-4158 факс
  Спортивная медицина	597-2493	597-3052 факс
  Сквош-корты	597-2485
  Поле для гольфа Taconic	458-3997
  Биохимия и молекулярная биология, Биология Томпсона	597-2126
  Биоинформатика, геномика и протеомика, Бронфман	597-2124
  Биология, Биология Томпсона	597-2126	597-3495 факс
  Безопасность и безопасность кампуса, Хопкинс-холл	597-4444	597-3512 факс
  Карты доступа/Системы сигнализации	597-4970/4033
  Служба сопровождения, Хопкинс-холл	597-4400
  Офицеры и диспетчеры	597-4444
  Секретарь, удостоверения личности	597-4343
  Распределительный щит	597-3131
  Центр развития творческого сообщества, 66 Stetson Court	884-0093
  Центр Экономики Развития, ул. Мэйн 1065, 907:00	597-2148	597-4076 факс
  Компьютерный зал	597-2522
  Вестибюль	597-4383
  Центр экологических исследований, выпуск 1966 г. Экологический центр	597-2346	597-3489 факс
  Лаборатория наук об окружающей среде, Морли	597-2380
  Экологические исследования	597-2346 907:00
  Лаборатория ГИС	597-3183
  Центр иностранных языков, литературы и культуры, Голландия	597-2391	597-3028 факс
  Арабистика, Голландия	597-2391	597-3028 факс
  Сравнительная литература, Голландия	597-2391
  Критические языки, Hollander	597-2391	597-3028 факс
  Лингвистическая лаборатория	597-3260
  Русский, Голландец	597-2391
  Центр обучения в действии, Brooks House	597-4588	597-3090 факс
  Библиотека редких книг Чапина, Сойер	597-2462	597-2929 факс
  Читальный зал	597-4200
  Офис капелланов, Парески	597-2483	597-3955 факс
  Еврейский религиозный центр, Stetson Court 24	597-2483
  Мусульманская молитвенная комната, часовня Томпсона (нижний уровень)	597-2483
  Католическая часовня Ньюмана, часовня Томпсона (нижний уровень)	597-2483
  Химия, Химия Томпсона	597-2323	597-4150 факс
  Классика (греческая и латинская), голландская	597-2242	597-4222 факс
  Когнитивные науки, Бронфман	597-4594
  Колледж Маршал, Томпсон Физика	597-2008
  Отношения с колледжами	597-4057
  25-я программа воссоединения, Фогт	597-4208	597-4039 факс
  50-я программа воссоединения, Фогт	597-4284	597-4039 факс
  Предварительные операции, Мирс-Уэст	597-4154	597-4333 факс
  Мероприятия для выпускников, Vogt	597-4146	597-4548 факс
  Фонд выпускников	597-4153	597-4036 факс
  Отношения с выпускниками, Мирс-Уэст	597-4151	597-4178 факс 907:00
  Почтовые службы для выпускников/программ развития, Мирс-Уэст	597-4369
  Развитие, Фогт	597-4256
  Связи с донорами, Фогт	597-3234	597-4039 факс
  Отдел планирования подарков, Фогт	597-3538	597-4039 факс
  Отдел грантов, Мирс-Уэст	597-4025	597-4333 факс
  Программа крупных подарков, Vogt	597-4256	597-4548 факс
  Родительский фонд, Фогт	597-4357	597-4036 факс
  Prospect Management & Research, Mears	597-4119	597-4178 факс
  Начало и академические мероприятия, Jesup	597-2347	597-4435 факс
  Коммуникации, Хопкинс Холл	597-4277 907:00	597-4158 факс
  Информация о спорте, Хопкинс-холл	597-4982	597-4158 факс
  Веб-группа, Southworth Schoolhouse
  Williams Magazines (ранее Alumni Review), Hopkins Hall	597-4278
  Информатика, Химия Томпсона	597-3218	597-4250 факс
  Конференции и мероприятия, Парески 907:00	597-2591	597-4748 факс
  Справки о домике на дереве вяза, ферма Маунт-Хоуп	597-2591
  Офис контролера, Хопкинс-холл	597-4412	597-4404 факс
  Кредиторская задолженность и ввод данных, Hopkins Hall	597-4453
  Касса и кассовые чеки, Hopkins Hall	597-4396
  Финансовые информационные системы, Хопкинс Холл 907:00	597-4023
  Карты закупок, Хопкинс Холл	597-4413
  Студенческие кредиты, Hopkins Hall	597-4683
  Танец, ’62 Центр	597-2410
  Центр Дэвиса (ранее Мультикультурный центр), Дженнесс	597-3340	597-3456 факс
  Харди Хаус	597-2129
  Дом Дженнесс	597-3344
  Райс Хаус	597-2453
  Декан колледжа, Хопкинс-холл	597-4171	597-3507 факс
  Декан факультета, Хопкинс Холл	597-4351	597-3553 факс
  Обеденные услуги, капельницы	597-2121	597-4618 факс
  ’82 Гриль, Парески 907:00	597-4585
  Пекарня, Парески	597-4511
  Питание, Факультет	597-2452
  Обеденный зал Дрисколла, Дрисколл	597-2238
  Эко-кафе, Научный центр	597-2383
  Grab ‘n Go, Парески	597-4398
  Закусочная Lee, Парески	597-3487
  Обеденный зал Mission Park, Mission Park	597-2281
  Уитменс, Парески	597-2889
  Экономика, Шапиро	597-2476	597-4045 факс
  английский, голландский	597-2114	597-4032 факс
  Помещения, вспомогательное здание	597-2301
  Запрос автомобиля для колледжа	597-2302
  Вечерние/выходные чрезвычайные ситуации	597-4444
  Запросы на работу объектов		597-4141 факс
  Особые события	597-4020
  Склад	597-2143	597-4013 факс
  Факультетский клуб, Факультет/Центр выпускников	597-2451 907:00	597-4722 факс
  Бронирование	597-3089
  Офис стипендий, Хопкинс-холл	597-3044	597-3507 факс
  Финансовая помощь, Weston Hall	597-4181	597-2999 факс
  Геофизические науки, Кларк Холл	597-2221	597-4116 факс
  немецкий-русский, голландский	597-2391	597-3028 факс
  Глобальные исследования, Холландер	597-2247
  Программа магистратуры по истории искусств, The Clark		458-2317 факс
  Health and Wellness Services, Thompson Ctr Health	597-2206	597-2982 факс
  Санитарное просвещение	597-3013
  Услуги комплексного благополучия (консультации)	597-2353
  Экстренные ситуации, угрожающие жизни	Звоните 911
  Медицинские услуги	597-2206
  История, Холландер	597-2394	597-3673 факс
  История науки, Бронфман		597-4116 факс
  Хопкинс Форест	597-4353
  Центр Розенбурга	458-3080 907:00
  Отдел кадров, здание B&L	597-2681	597-3516 факс
  Услуги няни, здание B&L	597-4587
  Преимущества	597-4355
  Программа помощи сотрудникам	800-828-6025
  Занятость	597-2681
  Расчет заработной платы	597-4162 907:00
  Ресурсы для супругов/партнеров	597-4587
  Занятость студентов	597-4568
  Погодная линия (ICEY)	597-4239
  Гуманитарные науки, Шапиро	597-2076
  Информационные технологии, Джесуп	597-2094	597-4103 факс
  Пакеты для чтения курса, почтовый ящик Office Services 907:00	597-4090
  Центр кредитования оборудования, Додд, приложение	597-4091
  Служба поддержки преподавателей/персонала, [email protected]	597-4090
  Медиа-услуги и помощь в классе	597-2112
  Служба поддержки студентов, [электронная почта защищена]	597-3088
  Телекоммуникации/телефоны	597-4090
  Междисциплинарные исследования, Hollander	597-2552
  Международное образование и обучение вне дома, Хопкинс-холл	597-4262	597-3507 факс
  Инвестиционный офис, Хопкинс-холл	597-4447
  Офис в Бостоне	617-502-2400	617-426-5784 факс
  Еврейские исследования, Мазер	597-3539
  Правосудие и право, Холландер	597-2102
  Латиноамериканские исследования, Голландия	597-2242	597-4222 факс
  Изучение лидерства, Шапиро	597-2074	597-4620 факс
  Морские исследования, Бронфман	597-2297
  Математика и статистика, Bascom	597-2438	597-4061 факс
  Музыка, Бернхард	597-2127	597-3100 факс
  Concertline (записанная информация)	597-3146
  Неврология, Биология Томпсона	597-4107	597-2085 факс
  Окли Центр, Окли	597-2177	597-4126 факс
  Управление институционального разнообразия и справедливости, Hopkins Hall	597-4376	597-4015 факс
  Студенческая бухгалтерия, Хопкинс Холл	597-4396	597-4404 факс
  Исследования производительности, ’62 Центр	597-4366
  Философия, Шапиро	597-2074	597-4620 факс
  Физика, Физика Томпсона	597-2482	597-4116 факс
  Планетарий/Обсерватория Хопкинса	597-3030
  Старый театр обсерватории Хопкинса	597-4828
  Бронирование	597-2188
  Политическая экономия, Шапиро	597-2327
  Политология, Шапиро	597-2168	597-4194 факс
  Офис президента, Хопкинс-холл	597-4233	597-4015 факс
  Дом Президента	597-2388	597-4848 факс
  Услуги печати/почты для преподавателей/сотрудников, ’37 House	597-2022
  Преподавательская программа, Бронфман	597-4522	597-2085 факс
  Офис проректора, Хопкинс-холл	597-4352	597-3553 факс
  Психология, психологические кабинеты и лаборатории	597-2441	597-2085 факс
  Недвижимость, здание B&L	597-2195/4238	597-5031 факс
  Ипотека преподавателей/сотрудников	597-4238
  Аренда жилья для преподавателей/сотрудников	597-2195
  ЗАГС, Хопкинс Холл	597-4286	597-4010 факс
  Религия, голландец	597-2076	597-4222 факс 907:00
  Романские языки, голландский	597-2391	597-3028 факс
  Планировщик помещений	597-2555
  Соответствие требованиям безопасности и охраны окружающей среды, класс ’37 House	597-3003
  Библиотека Сойера, Сойер	597-2501	597-4106 факс
  Услуги доступа	597-2501
  Приобретения/Серийные номера 907:00	597-2506
  Услуги каталогизации/метаданных	597-2507
  Межбиблиотечный абонемент	597-2005	597-2478 факс
  Исследовательские и справочные услуги	597-2515
  Стеллаж	597-4955	597-4948 факс
  Системы	597-2084
  Научная библиотека Шоу, Научный центр 907:00	597-4500	597-4600 факс
  Научные и технологические исследования, Бронфман	597-2239
  Научный центр, Бронфман		597-4116 факс
  Магазин электроники	597-2205
  Машиностроительный/модельный цех	597-2230
  Безопасность	597-4444
  Специальные академические программы, Hardy 907:00	597-3747	597-4530 факс
  Информация о спорте, Хопкинс-холл	597-4982	597-4158 факс
  Студенческая жизнь, Парески	597-4747
  Планировщик помещений	597-2555
  Управление студенческими центрами	597-4191
  Планирование студенческих мероприятий	597-2546
  Студенческое общежитие, Парески	597-2555
  Участие студентов	597-4749
  Жилищные программы высшего класса	597-4625
  Студенческая почта, Почта Парески	597-2150
  Устойчивое развитие/Zilkha Center, Harper	597-4462
  Коммутатор, Хопкинс Холл	597-3131
  Книжный магазин Уильямс	458-8071	458-0249 факс
  Театр, 62 Центр	597-2342	597-4170 факс
  Управление траста и недвижимости, Sears House	597-4259
  Учебники	597-2580
  Вице-президент Campus Life, Hopkins Hall	597-2044	597-3996 факс 907:00
  Вице-президент по связям с колледжами, Мирс	597-4057	597-4178 факс
  Вице-президент по финансам и администрации, Хопкинс Холл	597-4421	597-4192 факс
  Центр визуальных ресурсов, Лоуренс	597-2015	597-3498 факс
  Детский центр колледжа Уильямс, Детский центр Уильямс	597-4008	597-4889 факс
  Художественный музей колледжа Уильямс (WCMA), Лоуренс	597-2429	597-5000 факс
  Подготовка музея	597-2426
  Охрана музея	597-2376
  Музейный магазин	597-3233
  Уильямс Интернэшнл	597-2161
  Выездной клуб Williams, Парески	597-2317
  Аппаратная/стол для учащихся	597-4784
  Проект Уильямса по экономике высшего образования, Мирс-Уэст	597-2192
  Уильямс Рекорд, Парески	597-2400	597-2450 факс
  Программа Уильямса-Эксетера в Оксфорде, Оксфордский университет	011-44-1865-512345
  Программа Williams-Mystic, Музей Mystic Seaport 907:00	860-572-5359	860-572-5329 факс
  Женские, гендерные и сексуальные исследования, Шапиро	597-3143	597-4620 факс
  Написание программ, Hopkins Hall	597-4615
  Центр экологических инициатив Зилха, Harper	597-4462

  Статистика II Вопросы и ответы

  1.     В таблице ниже показано количество дефектных болтов из выборки из 40

  Количество болтов	0	1	2	3	4	5
  Частота	20	8	6	4 907:00	1	1

      Рассчитайте стандартное отклонение приведенных выше данных                (4 мкс)

  2.     В приведенной ниже таблице показаны массы всех учащихся средней школы маригу-ини с округлением до кг. Школа.

  Масса (кг)	Количество студентов
  30-34	5
  35-39	7
  40-44	10
  45-49	10
  50-54	19
  55-59	20
  60-64 907:00	20
  65-69	6
  70-74	2
  75-79	1

  1. Принимая среднее значение A=52 кг

     Рассчитать:

     1. Фактическая средняя масса студентов. (3 балла)
     2. стандартное отклонение распределения. (3 балла)
  2. Нарисуйте кривую кумулятивной частоты и используйте ее для оценки числа учащихся, чьи массы лежат

  от 44,5 кг до 59,5 кг. (4 балла)

  3.    Шестьдесят учеников четвертого класса средней школы Тахиди сдали экзамен по математике. Их оценки были     сгруппированы в семь классов следующим образом: 30–34, 35–39., 40 – 44, 45 – 49, 50 – 54, 55 – 59, 60 –     64, а затем названы гепардом, львом, зеброй, кроликом, жирафом, слоном и буйволом соответственно. Затем группа учащихся 4-х классов была проанализирована в виде круговой диаграммы, как показано ниже.

      Используя приведенную выше информацию

      (a) Заполните приведенную ниже таблицу.

  Имя	Марки	Кол-во студентов
  Гепард Лев Зебра Кролик Жираф Слон Буффало	30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64

                                                   (2 мкс)

      (b) Рассчитайте межквартильный размах. (3мкс)

      (c) Используя предполагаемое среднее значение 47, рассчитайте стандартное отклонение данных. (5мкс)

  4.    В Центре сельскохозяйственных исследований была измерена и записана длина образца из 50 початков кукурузы, как показано в таблице частотного распределения ниже.

  Длина	8 – 10	11 – 13	14 – 16	17 – 19	20 – 22	23 – 24
  Количество лабораторий	4	7	11	15	8	5

      a)    Укажите модальный класс и размер. (2мкс)

          Рассчитать

      b)    среднее значение                                      (3 мкс)

      c)    (i)    дисперсия                                  (3 мкс)

          (ii)    стандартное отклонение. (2мкс)

  5.    В таблице ниже приведены массы с точностью до килограмма для определенного количества людей.
  

  Масса (кг) Частота

  50 – 54 19

  55 – 59 23

  60 – 64 40

  65 – 69 28

  70 – 74 17

  75 – 79 9

  80 – 84 4

      
  

  а) Используя предполагаемое среднее значение 67,0, рассчитайте среднюю массу с точностью до одного десятичного знака.
  

  (b) Рассчитайте стандартное отклонение распределения с точностью до одного десятичного знака.
  

  6.     В этом вопросе используйте только линейку и циркуль;
  

      (a) постройте треугольник ABC, в котором AB = 7см, BC = 6см и AC = 5см            
  

      (b) На том же рисунке постройте описанную окружность треугольника ABC и измерьте его радиус
  

      (c) Постройте касательную к окружности в точке C и внутреннюю биссектрису угла BAC. Если эти

  линии пересекаются в точке D, измерьте длину AD

  7.    Ниже представлена ​​гистограмма, нарисованная ученицей средней школы Got Osimbo Girls.
  

  
  

  
  

  
  

  1. Составьте таблицу частотного распределения на основе приведенной выше гистограммы.
     

  b) Используйте приведенную выше таблицу частотного распределения для расчета;
  

  i) Межквартильный диапазон.
  

  ii) Шестой дециль.
  

  8.    ABC — треугольник, нарисованный в масштабе. Точка x движется внутри треугольника так, что
  

      i) AX ≤ 4 см
  

      ii) BX  CX
  

      iii) Угол BCX ≤ Угол XCA.
  

       Показать местонахождение X.                                   
  

  
  

  
  

  9.     В следующей таблице показано распределение оценок 80 учащихся 9.2917

  Марки	1-10	11-20	21-30	31-40	41-50	51-60	61-70	71-80	81-90	91-100
  Частота	1	6	10	20	15	5	14	5	3	1

      
  

  (a) Рассчитайте среднюю оценку                                   
  

      (b) Рассчитать полумежквартильный размах                           
  

        (c) Рассчитать стандартное отклонение для распределения

  10. В таблице ниже показаны отметки 90 студентов в математическом тесте
  

  
  

  9998999899989.

  Марки

  8
  8
  5-9	10-14	15-19	20-24	25-29	30-34	35-39
  Количество студентов	2	13	31	23	14	Х	1

  1. Найти X                                       
     
  2. Укажите модальный класс                               
     

  (c) Используя рабочее среднее значение 22, рассчитайте; i) Средняя оценка                                              ii) Стандартное отклонение               
  

  11.     (a) С помощью линейки и циркуля постройте только треугольник PQR, в котором PQ = 5 см,
  

  PR = 4 см и PQR = 30 ^o
  

      (b) Мера; (i) RQ
  

  (ii) pqr
  

  (c) Создайте круг, центр O, так что круг проходит через вершины P, Q и R (D) Рассчитайте область круга
  

  12.     Возраст 100 человек, присутствовавших на свадьбе, был записан в таблице распределения ниже 9.2917

  Возраст	0-19	20-39	40-59	60-79	80-99
  Частота	7	21	38	27	7

  A) Нарисуйте кумулятивную частоту
  

  B) Из кривой определить: I) Медиана II) Меж квартильный диапазон III) 7 ^TH DECILE IV) 60 ^TH процент
  

  ) 60 ^TH .

  13.     Оценки, полученные 10 учащимися за тест по математике, составили: —
  

       25, 24, 22, 23,
  x , 26, 21, 23, 22 and 27
  

      The sum of the squares of the marks,  x ² = 5154
  

  (a) Рассчитайте: (i) значение x (ii) Стандартное отклонение
  

  (b) Если каждая отметка увеличена на 3, запишите:-
  

  (i) Новое среднее значение
  

  (ii) Новое стандартное отклонение
  

  14.    4 ученика 40-го класса сдали тест по математике, и их оценки распределились следующим образом: —
  

  Марки	1 – 10	11-20	21- 30	31 – 40	41 – 50	51 – 60	61 – 70	71 – 80	81 – 90	91 – 100
  Количество студентов	1	3	4	7	12	9	2	1	0	1

  а) Используя 45,6 в качестве рабочего среднего, рассчитайте;
  

       i) Фактическое среднее значение.
  

       ii) Стандартное отклонение.
  

      b) При ранжировании от первого до последнего какую оценку получил 30 ^-й -й ученик?
  

  (Введите правильный ответ до 3 ст.ф.)                           
  

  15.    В приведенной ниже таблице показано распределение оценок, полученных учениками на контрольной по математике в Nyabisawa 9.2917

  Девушки.
  

  Знаки	11 – 20	21 – 30	31 – 40	41 – 50	51 – 60	61 – 70	71 – 80	81 – 90 907:00
  Частота	2	5	6	10	14	11	9	3

  а) Используя предполагаемое среднее значение 45,5, рассчитайте средний балл.
  

  b) Рассчитайте средний балл.
  

  c) Рассчитайте стандартное отклонение.
  

  d) Укажите модальный класс.
  

  16.     В приведенной ниже таблице показаны баллы, полученные за тест по математике в четвертом классе;
  

  Знаки	20-29	30-39	40-49	50-59	60-69	70-79	80-89
  Количество студентов	4	26	72	53	25	9	11

  
  

  (a) Используя предполагаемое среднее значение 54,5, рассчитайте:-
  

  (i) Среднее значение
  

  (II) Стандартное отклонение
  

  (B) Рассчитайте интернет-диапазон
  

  (B).

      
  

  1	х 0 1 2 3 4 5 ф 20 8 6 4 1 1 на 0 8 12 12 4 5 2 0 8 24 36 16 25	М 1 М 1 М 1 А 1	фкс 2 Разрешить 1. 2 429
  		4

  1.    
  

  Масса кг	Среднесрочная перспектива х	Ф	д = х А	фд	д 2	фд 2
  50 – 54 55 – 59 60 – 64 65 – 69 70 – 74 75 – 79 80 – 84	52 57 62 67 72 77 82	19 23 40 28 17 9 4	-15 -10 -5 0 5 10 15	-285 -230 -200 0 85 90 60	225 100 25 0 25 100 225	4275 2300 1000 0 425 900 900
  		f = 140		фд = – 480		fd = 9800

  Оценки за √ таблицу:-
  

       f = 140 BI
  

  Столбец для D B1
  

  Столбец для FD B1
  

  FD = — 480 B1
  

  √column For D ^{2 2 2}
  

  √colull для D ^{2 2 2}
  

  √column для D ^{2 2 2}
  

  . fd = 9800B ₁
  

  x =A + fd
  

                             f
  

  3 900

  53 = 67,0 + — 480
  

  140
  

  = 67,0 — 3,43 = 63,57 …………… M1
  

  = 63,6 KG …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ..

  .

  Стандартное отклонение = fd ² – fd
  

       f f
  

  = 9800 – (3,43) ²
  

  140
  

  = 58,24 = 7,631
  

  = 7,6
  

  2.     = ⁸ / ₁₅₀ + ⁶ / ₁₅₀ + ⁹ / ₃₀₀ + ³ / ₃₀₀
  

  = ⁴⁰ / ₃₀₀ = ² / ₁₅
  

  1. Строительство AB B1
     

  Строительство БЦ В1
  

  Строительство ВЦ В1
  

  б) Строительство биссектрисы ВЦ В1
  

  Конструкция биссектрисы BC B1
  

  Радиус 3,6 см B1
  

  c) Construction of bisect < CAB B1 OC B1
  

  Construction of AD B1 AD = 12. 8cm B1
  

  3.     a)
  

  Класс	ф	х	д = А – х	фд	г 2	фд 2
  41 – 50 51 – 55 56 – 65 66 – 70 71 – 85	20 60 60 50 15	45,5 53 60,5 68 73	15 7,5 0 -7,5 -12,5	300 450 0 -375 187,5	225 56,25 0 56,25 156,25	4500 3375 0 2812,50 2343,75
  				∑fd 562,5		∑fd 2 13031,25

      б) S = ∑fd ²
  – ∑fd
  

  ∑f ∑f
  

  S = 13031,25 – 562,5
  

  205 205
  

  = 63,567 – 7,529
  

  = 56,038
  

  = 7,486
  

  4. 15 (AX) ⁴ ( ^-2 / _x ² ) = 4860
  

  99999559 2) = 4860
  
  9000 3
  9000 9000 3
  9000 9000 9000 3
  9000 9000 9000 9000 3
  • 9000 9000
  • ) = 4860
    9347 ) = 4860
    9347 ² ) =

         60a ⁴ = 4860
    

        a ⁴ = 81
    

        a = 3
    

    5.     
    

    Знаки(х)	Частота(f)	фх	д=х-х	г 2	ФД 2
    5,5 15,5 25,5 35,5 45,5 55,5 65,6 75,5 85,5 95,5	1 6 10 20 15 5 14 5 3 1	5,5 99 255 710 682,5 277,5 917 377,5 256,5 95,5	-40,45 -30,45 -20,45 -10,45 -0,45 9,55 19,55 29,55 39,55 49,55	1636 927,2 418,2 109,2 0,2025 91,20 382,2 873,2 1564 2455	1636 5563 4182 2184 3038 456 535 4366 4692 2455
    	f=80	f99x=3676			fx 2 33 923

    Mean =
    fx = 3676
    

        f     80
    

             = 45. 95
    

    (b) Q1 = 30.5 + 3 x 10
    

         14
    

        = 62,64
    

    S.I.R = ½ (62,64 -32)
    

         = 15,32
    

    (c) Стандартное решение
    32

    = FD ² = 33923
    

    F 80
    

    = 20,59
    

    6.     а) х = 90 – (2 +13 + 51 + 27 + 14 + 1)
    

    = 90 – 84 = 6
    

    б) 15 – 19
    

    в) и)
    

    Класс	х	ф	Д= х-А	фд	Д 2	ФД 2
    5-9	7	2	-15	-30	225	450
    10-14	12	13	-10	-130	100	1300
    15-19	17	31	-5	-155	25	775
    20-24	22	23	0	0	0	0
    25-29	27	14	5	70	350	4900
    30-34	32	6	10 907:00	60	600	3600
    35-39	37	1	15	15	225	225

    Ef = 90 Efd = 170 Efd ² = 11250
    

             Mean     = E + d + A
    

             Ef
    

            = -170 + 22
    

    90
    

            = 22 – 1. 888 = 20.11
    

    ii) S.d = √Efd – [Efd] ²
    

             Ef Ef
    

            = √ 122 – (-1.888) ²
    

            = √125 – 3.566 = √121.4
    

    = 11.02
    

    7.     
    

    RQ = 7,5 0,1
    

    < PRQ 40°  1
    

    B1 окружность через P, Q и R

    3

    d)     r = 4.1 ° 0
    

             A = r ²
    

    ²² _/7 x 4.1 x 4.1 = 52.83
    

    8.     
    

    Ограничения класса	ф	см.
    -0,5 – 19,5	7	7
    19,5- 39,5	21	28
    39,5 – 59,5	38	66
    59,5 – 79,5	27	93
    79,5 -= 99,5	7	100

    I) Из кривой-Медиана = 52. M1 A1
    

    (II) Межго квартильный диапазон = 66-38 = 28.
    

    (III) 7th 7/10 = 62,46 м.

    (iv) 60-й процентиль – 56,34
    

    9.     25 ² + 24 ² + 22 ² + 23 ² + x ² + 262 + 21 ² + 23 ² + 22 ² + 27 ² = 5154
    

    5. 625 +576 + 2(484) + 2(529) + 676 + 441 + 729 + x2 = 5154
    

    X ² = 81
    

    X =9
    

    
    

    (ii) X = 222 = 22.2
    

         10
    

    (X – x) ² = 2.8 ² + 1.8 ² + 0,22 + 0,8 ²
    

    13.2 ² + 3.8 ² + 1.22 + 0.8 ² + 0.2 ² + 4.8 ²
    

    (x-x) ² = 7.84 + 3.24 2(0.04) + 2( 0.64)
    

    +174.24 + 14.44 + 1.44 + 23.04
    

    = 225.6
    

             10
    

    s.d 22.56
    

    = 4.75
    

    (b) (i) Новое среднее = 22,2 + 3
    

         = 25,2
    

    (ii) с. д. = 4,75
    

    3

    10. a) i) x = a + ∑fd
    

    ∑f
    

    = 45,6 + (-74)
    

    40917 777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777774577454545н7а .0002      = 43,75
    

    Класс	Неверная точка x	д = (х – А)	Частота f	фд	ФД 2
    1–10 11 – 20 21 – 30 31 – 40 41 – 50 51 – 60 61 – 70 71 – 80 81 – 90 91 – 100	5,5 15,5 25,5 35,5 45,5 55,5 65,5 75,5 85,5 95,5	-40,1 ​​ -30,1 -20,1 -10,1 -0,1 9,9 19,9 29,9 39,9 49,9	1 3 4 7 12 9 2 1 0 1	-40,1 ​​ -90,3 -80,4 -70,7 -1,2 89,1 39,8 29,9 0 49,9	1608. 01 8154.05 6464.16 4998,49 1,44 7938,81 1584.04 894.01 0 2410.01

            
    

            
     

    i) Standard Deviation
    

    
    

    D = e ∑fd ² – ∑fd
    

    ∑f ∑f
    

    = 10 34135,11 – -74
    

    40 40
    

    10 х 29,1531 = 29,1531
    

    B) 30 ^TH Студент = 10 ^TH с нижней
    

    30,5 + 10 — 8 10
    

    7
    

    7
    

    7
    

    7
    

    7
    .
    

    11.    а) Среднее 45,5 + 530
    

    60
    

         = 54,33
    

        (b) Median     = 50.5 + 30.5 – 23 10
    

            14
    

            = 55.86
    

    
    

         (c) Standard deviation = 2300 – 530
    

    60 60
    

        = 17.52
    

        (d) Modal class 51 – 60
    

    12.     
    

    х	ф	д	д2	фд	фд2
    24,5	4	-30	900	-120	3600
    34,5	26	-20	400	-520	10400
    44,5	72	-10	100	-720	7200
    54,5	53	0	0	0	0
    64,5	25	10	100	250	2500
    74,5	9	20	400	180	3600
    84,5	11	30	900	330	9900
    	200			-600	37200

    (a) (i) Среднее значение = A + fd
    

         f
    

         = 54. 5 – 600
    

    200
    

        = 51.5
    

    (ii) Standard deviation
    

    = fd ² – fd ²
    

         f f
    

    = 37200 – (-3) ²
    

         200
    

    = 186 – 9
    

    = 13.30
    

    (b) Q ₁ = 39.5 + 50 – 30 x 10
    

    72
    

    = 42.28
    

    Q ₃ = 49.5 + 150-102 x 10
    

             53
    

            = 58.56
    

    Q ₃ – Q1 = 58.56 – 42.28
    

             = 16.28
    

    
     

    Уведомление Facebook для ЕС! Вам необходимо войти в систему, чтобы просматривать и публиковать комментарии FB!

     Некоторые материалы на нашем веб-сайте локализованы, например, для Местные языки, история, правительство и обществознание. Если вы найдете контент, которого нет в вашей учебной программе/программе, перейдите на Ecolebooks V1 или воспользуйтесь поиском Google для поиска более подходящего контента.

    Топ 75 вопросов и ответов для интервью по статистике 2022

    Топ 75 вопросов для интервью по статистике

    Статистика — очень интересная область, которая оказывает большое влияние на современный мир вычислений и обработки больших данных. Многие компании вкладывают миллиарды долларов в статистику и понимание аналитики.

    Это дает возможность создать много рабочих мест в этом секторе, а также увеличить конкуренцию, которую он приносит. Чтобы помочь вам с собеседованием по статистике, мы придумали эти вопросы и ответы для интервью, которые помогут вам подходить к вопросам и эффективно отвечать на них. Таким образом, это помогает вам на собеседовании, к которому вы готовитесь.

    Q1. Как оценивается статистическая значимость инсайта?
    Q2. Где используются распределения с длинным хвостом?
    Q3. Что такое центральная предельная теорема?
    Q4. Что такое наблюдательные и экспериментальные данные в статистике?
    Q5. Что подразумевается под средним вменением отсутствующих данных? Почему это плохо?
    Q6. Что такое выброс? Как можно определить выбросы в наборе данных?
    В7. Как обрабатываются отсутствующие данные в статистике?
    Q8. Что такое исследовательский анализ данных?
    Q9. В чем смысл предвзятости выбора?
    Q10. Каковы типы систематической ошибки отбора в статистике?

    Этот блог с вопросами и ответами на интервью по статистике разделен на три раздела:
    1. Базовый

    2. Средний

    3. Продвинутый

    Посмотрите наше видео на YouTube, посвященное вопросам статистического интервью, разработанное специально для начинающих:

    Топ 75 вопросов для интервью по статистике Топ 75 вопросов для интервью по статистике

    Основные вопросы для интервью

    1. Как оценивается статистическая значимость инсайта?

    Проверка гипотез используется для определения статистической значимости выводов. Для уточнения формулируются нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза, а также вычисляется p-значение.

    После вычисления p-значения предполагается, что нулевая гипотеза верна, и определяются значения. Для точной настройки результата настраивается альфа-значение, обозначающее значимость. Если p-значение оказывается меньше альфа, нулевая гипотеза отклоняется. Это гарантирует, что полученный результат является статистически значимым.

    2. Где используются распределения с длинными хвостами?

    Распределение с длинным хвостом — это тип распределения, в котором хвост постепенно спадает к концу кривой.

    Принцип Парето и распределение продаж продукта являются хорошими примерами использования распределений с длинными хвостами. Кроме того, он широко используется в задачах классификации и регрессии.

    3. Что такое центральная предельная теорема?

    Центральная предельная теорема утверждает, что нормальное распределение достигается, когда размер выборки изменяется, не оказывая влияния на форму распределения генеральной совокупности.

    Эта центральная предельная теорема является ключевой, поскольку она широко используется при проверке гипотез, а также для точного расчета доверительных интервалов.

    4. Что такое данные наблюдений и экспериментов в статистике?

    Данные наблюдений коррелируют с данными, полученными в ходе исследований наблюдений, в которых наблюдают за переменными, чтобы увидеть, есть ли между ними какая-либо корреляция.

    Экспериментальные данные получены в результате экспериментальных исследований, в которых определенные переменные поддерживаются постоянными, чтобы увидеть, возникают ли какие-либо расхождения в работе.

    5. Что подразумевается под средним вменением отсутствующих данных? Почему это плохо?

    Вменение среднего значения — это редко используемая практика, при которой нулевые значения в наборе данных заменяются непосредственно соответствующим средним значением данных.

    Это считается плохой практикой, поскольку полностью снимает ответственность за корреляцию признаков. Это также означает, что данные будут иметь низкую дисперсию и повышенную погрешность, что усугубит падение точности модели наряду с более узкими доверительными интервалами.

    6. Что такое выброс? Как можно определить выбросы в наборе данных?

    Выбросы — это точки данных, которые сильно различаются по сравнению с другими наблюдениями в наборе данных. В зависимости от процесса обучения выброс может ухудшить точность модели и резко снизить ее эффективность.

    Выбросы определяются двумя методами:

    • Стандартное отклонение/z-показатель
    • Межквартильный размах (IQR)

    Получите 100% повышение!

    Овладейте самыми востребованными навыками прямо сейчас!

    7. Как обрабатываются отсутствующие данные в статистике?

    Существует множество способов обработки отсутствующих данных в статистике:

    • Прогнозирование отсутствующих значений
    • Присвоение индивидуальных (уникальных) значений
    • Удаление строк, в которых отсутствуют данные
    • Среднее вменение или срединное вменение
    • Использование случайных лесов, которые поддерживают отсутствующие значения
    8. Что такое исследовательский анализ данных?

    Исследовательский анализ данных — это процесс проведения исследований данных для лучшего их понимания.

    При этом проводятся первоначальные исследования для определения закономерностей, выявления аномалий, проверки гипотез, а также проверки правильности предположений.

    9. Что означает систематическая ошибка отбора?

    Предвзятость выбора — это явление, связанное с выбором отдельных или сгруппированных данных способом, который не считается случайным. Рандомизация играет ключевую роль в выполнении анализа и лучшем понимании функциональности модели.

    Если правильная рандомизация не будет достигнута, результирующая выборка не будет точно отражать совокупность.

    10. Каковы типы смещения выборки в статистике?

    Существует много типов систематической ошибки отбора, как показано ниже:

    • Выбор наблюдателя
    • Истощение
    • Протопатический уклон
    • Временные интервалы
    • Смещение выборки
    11. Что означает вкладыш?

    Выступ — это точка данных, которая находится на том же уровне, что и остальная часть набора данных. Найти выброс в наборе данных сложно по сравнению с выбросом, поскольку для этого требуются внешние данные. Выбросы, как и выбросы, снижают точность модели. Следовательно, даже они удаляются, когда они обнаружены в данных. Это делается в основном для поддержания точности модели в любое время.

    12. Какова вероятность того, что выпадут две игральные кости, если сумма очков равна 5 и 8?

    Есть 4 способа выбросить пятерку (1+4, 4+1, 2+3, 3+2):

    P(Получение 5) = 4/36 = 1/9

    Теперь есть 7 способов выбросить 8 (1+7, 7+1, 2+6, 6+2, 3+5, 5 +3, 4+4)

    P(получение 8) = 7/36 = 0,194

    13. Укажите случай, когда медиана является лучшей мерой по сравнению со средним значением.

    В случае наличия большого количества выбросов, которые могут искажать данные в положительную или отрицательную сторону, предпочтение отдается медиане, поскольку в этом случае определения она обеспечивает точную меру.

    14. Можете ли вы привести пример анализа основных причин?

    Анализ первопричины, как следует из названия, представляет собой метод, используемый для решения проблем путем первоначального определения первопричины проблемы.

    Пример: Если более высокий уровень преступности в городе напрямую связан с более высокими продажами красной рубашки, это означает, что они имеют положительную корреляцию. Однако это не означает, что одно вызывает другое.

    Причинно-следственную связь всегда можно проверить с помощью A/B-тестирования или проверки гипотез.

    Карьерный переход

    15. Что означает шесть сигм в статистике?

    «Шесть сигм» — это методология обеспечения качества, широко используемая в статистике для предоставления способов улучшения процессов и функциональности при работе с данными.

    Процесс считается шестью сигмами, когда 99,99966% результатов модели считаются бездефектными.

    16. Что такое МЭ?

    DOE — это аббревиатура от «Планирование экспериментов в статистике». Это рассматривается как разработка задачи, которая описывает информацию и ее изменение на основе изменений независимых входных переменных.

    17. Что означает KPI в статистике?

    KPI расшифровывается как Key Performance Analysis в статистике. Он используется в качестве надежного показателя для измерения успеха компании в отношении достижения необходимых бизнес-целей.

    Есть много хороших примеров KPI:

    • Процент рентабельности
    • Маржа операционной прибыли
    • Коэффициент расходов
    18. Какой тип данных не имеет логарифмически нормального распределения или распределения Гаусса?

    Экспоненциальные распределения не имеют логарифмически нормального распределения или распределения Гаусса. Фактически, любой тип данных, который является категоричным, также не будет иметь этих распределений.

    Пример: продолжительность работы телефонной машины, время до следующего землетрясения и т. д.

    19. Что такое принцип Парето?

    Принцип Парето также называют правилом 80/20, что означает, что 80 процентов результатов получены из 20 процентов причин в эксперименте.

    Простым примером принципа Парето является наблюдение, что 80 процентов гороха получают из 20 процентов гороховых растений на ферме.

    20. Что означает сводка из пяти чисел в статистике?

    Сводка из пяти чисел представляет собой меру пяти объектов, которые охватывают весь диапазон данных, как показано ниже:

    • Нижний предел (мин.)
    • Первый квартиль (Q1)
    • Медиана
    • Верхний квартиль (Q3)
    • Высокий предел (макс.)
    21. Что такое совокупность и выборка в логической статистике и чем они отличаются?

    Популяция – это большой объем наблюдений (данных). Выборка представляет собой небольшую часть этой совокупности. Из-за большого объема данных в популяции это увеличивает вычислительные затраты. Доступность всех точек данных в популяции также является проблемой.

    Короче:

    • Рассчитываем статистику по выборке.
    • Используя эти выборочные статистические данные, мы делаем выводы о населении.
    22. Что такое количественные данные и качественные данные?
    • Количественные данные также известны как числовые данные.
    • Качественные данные также известны как категориальные данные.
    23. Что такое среднее?

    Среднее значение — это среднее значение набора значений. Мы можем вычислить среднее значение, разделив сумму всех наблюдений на количество наблюдений.

    Курсы, которые могут вам понравиться

    24. Что означает стандартное отклонение?

    Стандартное отклонение представляет собой величину того, насколько точки данных далеки от среднего значения. Низкое значение стандартного отклонения указывает на то, что данные близки к среднему, а высокое значение указывает на то, что данные разбросаны до крайних пределов, далеко от среднего.

    25. Что такое нормальное распределение?

    Нормальное распределение можно назвать распределением по кривой нормального распределения. Он получил свое название от формы кривой колокола, которую мы получаем, когда визуализируем распределение.

    26. Что такое асимметрия?

    Асимметрия измеряет отсутствие симметрии в распределении данных. Это указывает на наличие значительных различий между средним значением, модой и медианой данных. Искаженные данные нельзя использовать для создания нормального распределения.

    27. Что такое эксцесс?

    Эксцесс используется для описания экстремальных значений, присутствующих в одном хвосте распределения по сравнению с другим. На самом деле это мера выбросов, присутствующих в распределении. Высокое значение эксцесса представляет большое количество выбросов, присутствующих в данных. Чтобы преодолеть это, мы должны либо добавить больше данных в набор данных, либо удалить выбросы.

    28. Что такое корреляция?

    Корреляция используется для проверки связи между количественными переменными и категориальными переменными. В отличие от ковариации, корреляция говорит нам, насколько сильна связь между двумя переменными. Значение корреляции между двумя переменными колеблется от -1 до +1.

    Значение -1 представляет собой высокую отрицательную корреляцию, т. е. если значение одной переменной увеличивается, то значение другой переменной резко уменьшается. Точно так же +1 означает положительную корреляцию, и здесь увеличение одной переменной приведет к увеличению другой. Принимая во внимание, что 0 означает отсутствие корреляции.

    Если две переменные сильно коррелированы, то они могут оказать негативное влияние на статистическую модель, и одну из них необходимо исключить.

    Далее в этом топе блога «Вопросы и ответы на интервью о статистике» давайте взглянем на промежуточный набор вопросов.

    Промежуточные вопросы для интервью

    29. Что такое распределения с асимметрией влево и вправо?

    Распределение с асимметрией влево — это распределение, в котором левый хвост длиннее правого. Здесь важно отметить, что среднее < медиана < мода.

    Точно так же распределение с асимметрией вправо — это распределение, в котором правый хвост длиннее левого. Но здесь имеется в виду > медиана > мода.

    30. В чем разница между описательной и логической статистикой?

    Описательная статистика. Описательная статистика используется для обобщения выборочного набора данных, таких как стандартное отклонение или среднее значение.

    Инференциальная статистика: Инференциальная статистика используется для получения выводов из тестовых данных, подвергшихся случайным изменениям.

    31. Какие типы выборки существуют в статистике?

    Существует четыре основных типа выборки данных, как показано ниже:

    • Простое случайное деление : Чистое случайное деление
    • Кластер : Население разделено на кластеры
    • Стратифицированный : Данные разделены на уникальные группы
    • Систематический : Подбирает каждый элемент «n» в данных
    32. Что означает ковариация?

    Ковариация является мерой индикации, когда два элемента изменяются вместе в цикле. Систематическая связь определяется между парой случайных величин, чтобы увидеть, повлияет ли изменение одной на другую переменную в паре или нет.

    33. Представьте, что Джереми принимал участие в экзамене. Тест имеет средний балл 160 и стандартное отклонение 15. Если z-показатель Джереми равен 1,20, каков будет его результат в тесте?

    Для определения решения задачи используется следующая формула:

     X = μ + Zσ
    
    Здесь:
    мк: среднее
    σ: стандартное отклонение
    X: вычисляемое значение
    
    Следовательно, X = 160 + (15 * 1,2) = 173,8 (приблизительно 174) 

    Если вы хотите стать экспертом в области статистики и анализа данных, обязательно ознакомьтесь с онлайн-курсом Intellipaat Data Analyst Course .

    34. Если распределение смещено вправо и имеет медиану 20, будет ли среднее значение больше или меньше 20?

    Если данное распределение является правым распределением, то среднее значение должно быть больше 20, а мода меньше 20.

    35. Что такое поправка Бесселя?

    Поправка Бесселя — это фактор, который используется для оценки стандартного отклонения совокупности от ее выборки. Это делает стандартное отклонение менее смещенным, тем самым обеспечивая более точные результаты.

    36. Стандартная нормальная кривая имеет общую площадь меньше единицы и симметрична относительно нуля. Правда или ложь?

    Правда, нормальная кривая будет иметь площадь меньше единицы и симметрию относительно нуля при любом распределении. Здесь все меры центральных тенденций равны нулю из-за симметричного характера стандартной нормальной кривой.

    37. В наблюдении отмечается высокая корреляция между временем сна человека и количеством продуктивной работы, которую он выполняет. Что из этого можно сделать?

    Во-первых, корреляция здесь не подразумевает причинно-следственную связь. Корреляция используется только для измерения отношения, которое является линейным между отдыхом и продуктивной работой. Если оба изменяются быстро, то это означает, что между ними существует высокая степень корреляции.

    38. Какова связь между уровнем достоверности и уровнем значимости в статистике?

    Уровень значимости — это вероятность получения результата, резко отличающегося от условия, при котором нулевая гипотеза верна. При этом доверительный уровень используется как диапазон сходных значений в популяции.

    И значимость, и уровень достоверности связаны следующей формулой:

    Уровень значимости = 1 − Уровень достоверности

    39. Регрессионный анализ между яблоками (y) и апельсинами (x) дал следующую линию наименьших квадратов: y = 100 + 2x. Что произойдет, если количество апельсинов увеличится на 1?

    Если количество апельсинов увеличить на один, количество яблок увеличится на 2, так как уравнение:

     y = 100 + 2x. 
     

    40. Какие типы переменных используются для коэффициента корреляции Пирсона?

    Переменные, используемые для коэффициента корреляции Пирсона, должны быть либо в соотношении, либо в интервале.

    Обратите внимание, что может существовать условие, когда одна переменная является отношением, а другая — интервальной оценкой.

    41. Как называется на точечной диаграмме линия, проведенная выше или ниже линии регрессии?

    Линия, проведенная выше или ниже линии регрессии на диаграмме рассеяния, называется остатком или также ошибкой предсказания.

    42. Какие примеры симметричного распределения?

    Симметричное распределение означает, что данные слева от медианы совпадают с данными справа от медианы.

    Существует много примеров симметричного распределения, но наиболее широко используются следующие три:

    • Равномерное распределение
    • Биномиальное распределение
    • Нормальное распределение
    43. Где используется статистика вывода?

    Логическая статистика используется для нескольких целей, таких как исследования, в которых мы хотим сделать выводы о населении, используя некоторые выборочные данные. Это выполняется в самых разных областях, от государственных операций до групп контроля и обеспечения качества в многонациональных корпорациях.

    44. Каково соотношение между средним и медианой в нормальном распределении?

    В нормальном распределении среднее значение равно медиане. Чтобы узнать, является ли распределение набора данных нормальным, мы можем просто проверить среднее значение и медиану набора данных.

    45. Чем отличаются I квартиль, II квартиль и III квартиль?

    Квартили используются для описания распределения данных путем разделения данных на три равные части, а граница или край этих частей называются квартилями.

    То есть

    • Нижний квартиль (Q1) — это 25-й процентиль.
    • Средний квартиль (Q2) , также называемый медианой, представляет собой 50-й процентиль.
    • Верхний квартиль (Q3) — это 75-й процентиль.
    46. Как соотносятся стандартная ошибка и предел погрешности?

    Стандартная ошибка и предел погрешности довольно тесно связаны друг с другом. На самом деле предел погрешности рассчитывается с использованием стандартной ошибки. По мере увеличения стандартной ошибки предел погрешности также увеличивается.

    47. Что такое одновыборочный t-критерий?

    Этот T-критерий является проверкой статистической гипотезы, в которой мы проверяем, отличается ли среднее значение данных выборки статистически или значимо от среднего значения генеральной совокупности.

    48. Что такое альтернативная гипотеза?

    Альтернативная гипотеза (обозначается h2) — это утверждение, которое должно быть верным, если нулевая гипотеза ложна. То есть это утверждение используется для опровержения нулевой гипотезы. Это противоположная точка зрения, которая оказывается верной, когда доказана ошибочность нулевой гипотезы.

    Пройдите этот курс Data Science Certification , чтобы стать сертифицированным Data Scientist.

    49. Учитывая асимметричное влево распределение с медианой 60, какие выводы мы можем сделать о среднем значении и моде данных?

    Учитывая, что это распределение с асимметрией влево, среднее значение будет меньше медианы, т. е. меньше 60, а мода будет больше 60.

    50. С какими типами предубеждений мы сталкиваемся при отборе проб?

    Погрешности выборки — это ошибки, возникающие при взятии небольшой выборки данных из большой совокупности в качестве представления в статистическом анализе. Существует три типа смещения:

    • Смещение выбора
    • Ошибка выжившего
    • Ошибка недостаточного охвата

    Далее в этом топе Статистика Интервью Вопросы и ответы в блоге, давайте взглянем на расширенный набор вопросов.

    Расширенные вопросы для интервью

    51. В каких случаях в данных сохраняются выбросы?

    Существует не так много сценариев, когда в данных сохраняются выбросы, но есть несколько важных ситуаций, когда они сохраняются. Они сохраняются в данных для анализа, если:

    • Результаты являются критическими
    • Выбросы добавляют смысл данным
    • Данные сильно искажены
    52. Кратко объясните процедуру измерения длины всех акул в мире.

    Для определения длины акул можно использовать следующие шаги:

    • Определите уровень достоверности (обычно около 95%)
    • Используйте образцы акул для измерения
    • Вычислить среднее значение и стандартное отклонение длин
    • Определить значения t-статистики
    • Определить доверительный интервал, в котором находится средняя длина
    53. Как меняется ширина доверительного интервала с длиной?

    Ширина доверительного интервала используется для определения шагов принятия решения. По мере увеличения уровня достоверности ширина также увеличивается.

    Также применимо следующее:

    • Широкий доверительный интервал: Бесполезная информация
    • Узкий доверительный интервал: фактор высокого риска
    54. Что означают степени свободы (DF) в статистике?

    Степени свободы или DF используются для определения количества доступных вариантов при выполнении анализа. Он в основном используется с t-распределением, а не с z-распределением.

    При увеличении DF t-распределение станет ближе к нормальному распределению. Если DF > 30, это означает, что рассматриваемое t-распределение обладает всеми характеристиками нормального распределения.

    55. Как рассчитать p-значение с помощью MS Excel?

    Следующие шаги выполняются для простого расчета p-значения:

    • Найдите вкладку «Данные» выше
    • Щелкните Анализ данных
    • Выберите описательную статистику
    • Выберите соответствующий столбец
    • Введите уровень достоверности
    56. Что такое закон больших чисел в статистике?

    Закон больших чисел в статистике — это теория, которая утверждает, что увеличение числа выполненных испытаний вызывает положительно пропорциональное увеличение среднего значения результатов, становящихся ожидаемым значением.

    Пример. Вероятность подбрасывания правильной монеты и выпадения орла ближе к 0,5 при подбрасывании 100 000 раз по сравнению со 100 подбрасываниями.

    57. Каковы некоторые свойства нормального распределения?

    Нормальное распределение, независимо от его размера, будет иметь колоколообразную кривую, симметричную вдоль осей.

    Ниже приведены некоторые важные свойства:

    • Одномодальный: Он имеет только один режим.
    • Симметричный: левая и правая половины кривой зеркально отражены.
    • Центральная тенденция: Среднее значение, медиана и мода находятся в средней точке.
    58. Если существует 30-процентная вероятность того, что вы увидите суперкар в любой 20-минутный интервал времени, какова вероятность того, что вы увидите хотя бы один суперкар в течение часа (60 минут)?

    Вероятность не увидеть суперкар через 20 минут:

     = 1 - P(увидеть один суперкар)
    = 1 - 0,3
    = 0,7 

    Вероятность того, что в течение 60 минут не будет видно ни одного суперкара, равна: 93 = 0,343

    Следовательно, вероятность увидеть хотя бы один суперкар за 60 минут равна:

     = 1 - P (не увидеть ни одного суперкара)
    = 1 − 0,343 = 0,657 

    59. Что означает чувствительность в статистике?

    Чувствительность, как следует из названия, используется для определения точности классификатора (логистический, случайный лес и т. д.):

    Простая формула для расчета чувствительности:

    Чувствительность = Прогнозируемые истинные события/Всего количество событий

    60. С какими видами погрешностей вы можете столкнуться при составлении выборки?

    Существует три типа ошибок:

    • Ошибка выбора
    • Систематическая ошибка выжившего
    • Неполное смещение охвата
    61. Что означает векторизация TF/IDF?

    TF-IDF — это аббревиатура термина «Частота термина» — обратная частота документа. Он используется в качестве числовой меры для обозначения важности слова в документе. Этот документ обычно называют сборником или корпусом.

    Значение TF-IDF прямо пропорционально количеству повторений слова в документе. TF-IDF жизненно важен в области обработки естественного языка (NLP), поскольку он в основном используется в области интеллектуального анализа текста и поиска информации.

    62. Какие существуют алгоритмы машинного обучения с низким и высоким смещением?

    Существует множество алгоритмов машинного обучения с низким и высоким смещением, и ниже приведены некоторые из широко используемых:

    • Низкое смещение : SVM , деревья решений, алгоритм KNN и т. д.
    • Высокое смещение : Линейная и логистическая регрессия

    Ознакомьтесь с этим курсом по машинному обучению в Нойде и освойте навыки машинного обучения.

    63. Для чего используются хеш-таблицы в статистике?

    Хэш-таблицы — это структуры данных, которые используются для обозначения структурированного представления пар ключ-значение. Хеш-функция используется хэш-таблицей для вычисления индекса, содержащего все сведения о ключах, сопоставленных с их связанными значениями.

    64. Какие существуют методы уменьшения недообучения и переобучения во время обучения модели?

    Недостаточная подгонка относится к ситуации, когда данные имеют высокое смещение и низкую дисперсию, а переобучение — это ситуация, когда имеется высокая дисперсия и низкая систематическая ошибка.

    Ниже приведены некоторые методы уменьшения недообучения и переобучения:

    Для уменьшения недооснащения :

    • Повышение сложности модели
    • Увеличить количество функций
    • Удалить шум из данных
    • Увеличить количество эпох обучения

    Для уменьшения переобучения :

    • Увеличение данных обучения
    • Ранняя остановка во время тренировки
    • Регуляризация лассо
    • Использовать случайные исключения
    65. Можете ли вы привести пример, иллюстрирующий работу центральной предельной теоремы?

    Рассмотрим популяцию мужчин с нормальным распределением веса со средним значением 60 кг и стандартным отклонением 10 кг, и необходимо выяснить вероятность.

    Если выбран один человек, вес будет больше 65 кг, но если выбрано 40 человек, то средний вес намного больше 65 кг.

    Решение этой задачи может быть таким, как показано ниже:

     Z = (x − µ) / ? = (65 − 60) / 10 = 0,5
    
    Для нормального распределения P(Z > 0,5) = 0,409
    Z = (65 − 60) / 5 = 1
    P(Z > 1) = 0,090 

    66. Как вы остаетесь в курсе новых и будущих концепций в статистике?

    Это часто задаваемый вопрос в статистическом интервью. Здесь интервьюер пытается оценить ваш интерес и способность эффективно узнавать и узнавать новое. Расскажите о том, как вы планируете изучать новые концепции, и не забудьте подробно рассказать о том, как вы практически реализовали их во время обучения.

    Если вы с нетерпением ждете изучения и освоения всех концепций Data Analytics и Data Science, а также получения сертификата по ним, взгляните на последние предложения Intellipaat Data Science with R Certification .

    67. В чем преимущество использования коробчатых диаграмм?

    Блочные диаграммы позволяют нам предоставить графическое представление сводки из 5 чисел, а также могут использоваться для сравнения групп гистограмм.

    Ознакомьтесь с этим курсом Python по науке о данных, чтобы получить более глубокое представление о науке о данных и Python.

    68. Обязательно ли симметричное распределение должно быть унимодальным?

    Симметричное распределение не обязательно должно быть унимодальным (иметь только одну моду или одно значение, которое встречается чаще всего). Он может быть бимодальным (имеющим два значения, которые имеют самые высокие частоты) или мультимодальным (имеющим несколько или более двух значений, которые имеют самые высокие частоты).

    69. Каково влияние выбросов в статистике?

    Выбросы в статистике имеют очень негативное влияние, поскольку они искажают результат любого статистического запроса. Например, если мы хотим вычислить среднее значение набора данных, содержащего выбросы, то рассчитанное среднее значение будет отличаться от фактического среднего (т. е. среднего, которое мы получим после удаления выбросов).

    70. Как при создании статистической модели обнаружить переоснащение?

    Переобучение можно обнаружить с помощью перекрестной проверки. При перекрестной проверке мы делим доступные данные на несколько частей и повторяем весь набор данных. В каждой итерации одна часть используется для тестирования, а другая — для обучения. Таким образом, весь набор данных будет использоваться для обучения и тестирования, и мы сможем определить, не переобучены ли данные.

    71. Что такое ошибка выживания?

    Систематическая ошибка выжившего — это недостаток выборки, возникающий, когда в наборе данных учитываются только «выжившие» или существующие наблюдения и не учитываются те наблюдения, которые уже перестали существовать.

    72. Что такое систематическая ошибка недостаточного охвата?

    Систематическая ошибка недостаточного охвата — это систематическая ошибка, возникающая, когда некоторые члены совокупности неадекватно представлены в выборке.

    74. Какая связь между стандартным отклонением и стандартной дисперсией?

    Стандартное отклонение — это квадратный корень из стандартной дисперсии. По сути, стандартное отклонение показывает, как данные разбросаны по отношению к среднему значению. С другой стороны, стандартная дисперсия используется для описания того, насколько данные отличаются от среднего значения всего набора данных.

    Расписание курсов

    КОЛЛЕДЖ ИСКУССТВ И НАУК СТАТИСТИКА

    STAT 221 Статистические концепции и методы для социальных наук (5) NW, QSR
    Развивает статистическую грамотность. Изучает цели и подводные камни статистических исследований; дизайн исследования, анализ данных, вывод; графические и числовые сводки числовых и категорийных данных; корреляция и регрессия; оценка, доверительные интервалы и тесты значимости. Подчеркивает примеры и случаи из социальных наук. Может получить кредит только для одного из STAT 220, STAT 221/CS&SS 221/SOC 221 или STAT 29.0. Предлагается: совместно с CS&SS 221/SOC 221; AWSp.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 221

    STAT 302 Статистические вычисления (3)
    Введение в основы статистических вычислений и анализа данных. Темы включают основы программирования, очистку данных, визуализацию данных, отладку и контроль версий. Темы мотивированы методами статистики и машинного обучения. Преподается на языке программирования R. Условие: STAT 311, STAT 390 или Q SCI 381; рекомендуется: предыдущая курсовая работа по языку программирования R.
    См. сведения о курсе в MyPlan: STAT 302

    STAT 303 Введение в этику алгоритмического принятия решений (3) DIV
    Этические и социальные последствия разработки, внедрения и интерпретации статистических алгоритмов принятия решений. Примеры из медицины, образования и уголовного правосудия. Исследует, как алгоритмы взаимодействуют с социальными категориями, включая расу, класс и пол, сохраняя или изменяя существующее неравенство. Оценивает статистические основы для баланса справедливости и конфиденциальности с эффективностью.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 303

    STAT 311 Элементы статистических методов (5) NW, QSR
    Элементы хорошего дизайна обучения. Описательная статистика, включая корреляцию и регрессию. Введение в понятия вероятности и выборки; биномиальное и нормальное распределения. Основные понятия проверки гипотез, оценки и доверительных интервалов; t-тесты и тесты хи-квадрат. Опыт работы с компьютерным ПО. Условие: STAT 220, STAT 221/CS&SS 221/SOC 221, STAT 290, МАТЕМАТИКА 120, МАТЕМАТИКА 124, МАТЕМАТИКА 125, МАТЕМАТИКА 126, МАТЕМАТИКА 134, МАТЕМАТИКА 135, МАТЕМАТИКА 136, Q SCI 190 или QMETH 201. Предлагается: AWSpS.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 311

    STAT 321 Наука о данных и статистика для социальных наук I (5) I&S, QSR
    Введение в прикладной анализ данных для социологов. Основное внимание уделяется использованию программирования для подготовки, изучения, анализа и представления данных, возникающих в исследованиях в области социальных наук. Темы науки о данных включают загрузку, очистку и изучение данных, базовую визуализацию, воспроизводимые методы исследования. Статистические темы включают измерение, вероятность, моделирование, оценку статистических данных. Лекции перемежаются с программированием и лабораторными занятиями. Предлагается: совместно с CS&SS 321/SOC 321; В.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 321

    STAT 340 Введение в теорию вероятностей и математическую статистику I (4) QSR
    Основы теории вероятности для статистики; аксиомы вероятности, условной и совместной вероятности, независимости; случайные величины, одномерные и многомерные распределения и плотности, моменты и производящие функции моментов; биномиальное, отрицательно-биномиальное, геометрическое, пуассоновское, равномерное, нормальное, экспоненциальное распределения; и преобразования случайной величины. Условие: МАТЕМАТИКА 126 или МАТЕМАТИКА 136; и либо STAT 311, STAT 390/MATH 390 или Q SCI 381. Предлагается: A.
    Посмотреть подробности курса в MyPlan: STAT 340

    STAT 341 Введение в теорию вероятностей и математическую статистику II (4) NW
    Краткий обзор: выборочные пространства, случайные величины , вероятность. Распределение: биномиальное, нормальное, пуассоновское, геометрическое. Далее следуют: математическое ожидание, дисперсия, центральная предельная теорема. Основные понятия оценки, тестирования и доверительных интервалов. Оценки максимального правдоподобия и тесты отношения правдоподобия, эффективность. Введение в регрессию. Условие: либо STAT 340, либо STAT 395/МАТ. 395; и STAT 311, STAT 390 или Q SCI 381. Предлагается: W.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 341

    STAT 342 Введение в теорию вероятностей и математическую статистику III (4) NW
    Краткий обзор: примеры пространств , случайные величины, вероятность. Распределение: биномиальное, нормальное, пуассоновское, геометрическое. Далее следуют: математическое ожидание, дисперсия, центральная предельная теорема. Основные понятия оценки, тестирования и доверительных интервалов. Оценки максимального правдоподобия и тесты отношения правдоподобия, эффективность. Введение в регрессию. Условие: STAT 341. Предлагается: Sp.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 342

    STAT 390 Статистические методы в технике и науке (4) NW
    Понятия вероятности и статистики. Условная вероятность, независимость, случайные величины, функции распределения. Описательная статистика, преобразования, ошибки выборки, доверительные интервалы, метод наименьших квадратов и максимальное правдоподобие. Исследовательский анализ данных и интерактивные вычисления. Не может быть принято для кредита, если кредит получен для STAT509/CS&SS 509/ECON 580. Условие: МАТЕМАТИКА 126 или МАТЕМАТИКА 136. Предлагается: AWSpS.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 390

    STAT 391 Количественная вводная статистика для науки о данных (4)
    Основные понятия статистики, машинного обучения и науки о данных, а также их вычислительные аспекты. Статистические модели, правдоподобие, максимальное правдоподобие и байесовское оценивание, регрессия, классификация, кластеризация, анализ основных компонентов, проверка модели, статистическое тестирование. Практическая реализация и визуализация в анализе данных. Предполагается знание основных вероятностей, математическая зрелость и умение программировать. Условие: либо CSE 312, либо STAT 394/MATH 394 и STAT 395/MATH 395. Предлагается: Sp.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 391

    STAT 396 Конечные цепи Маркова и методы Монте-Карло (3) NW
    Конечные цепи Маркова; стационарные раздачи; обращение времени; классификация состояний; классические цепи Маркова; сходимость по общей вариации расстояния и L2; спектральный анализ; время отдыха; Методы Монте-Карло: отбор проб, Метрополис-Гастингс, пробоотборник Гиббса, динамика Глаубера, восхождение на холм и имитация отжига; гармонические функции и мартингалы для цепей Маркова. Требования: минимальный балл 2.0 по МАТЕМАТИКЕ 208; и либо минимальный балл 2.0 по МАТЕМАТИКЕ 394/STAT 394 и STAT 395/MATH 395, или минимальный балл 2.0 в STAT 340 и STAT 341, или минимальный балл 2.0 в STAT 340 и STAT 395/MATH 395. Предлагается: совместно с MATH 396; Сп.
    См. сведения о курсе в MyPlan: STAT 396

    STAT 403 Введение в вывод с повторной выборкой (4) NW
    Введение в компьютерно-интенсивный анализ данных для экспериментальных и наблюдательных исследований в эмпирических науках. Учащиеся разрабатывают, программируют, выполняют и сообщают о применении бутстрап-ресемплинга, повторной рандомизации и подвыборки случаев. Опыт программирования на R приветствуется. Кредит разрешен для STAT 403 или STAT 503, но не для обоих. Условие: STAT 311, STAT 341, STAT 390/MATH 390 или Q SCI 381 и Q SCI 482. Предлагается: совместно с Q SCI 403; Сп.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 403

    STAT 406 Research Design and Statistics for HIHIM (3)
    Изучает статистику здравоохранения и научных исследований. Рассматривает статистику больниц, используемую для расчета уровней использования ресурсов здравоохранения и результатов клинических операций, а также статистику исследований, используемую для обобщения и описания важных характеристик набора данных, а также для формирования выводов о населении на основе данных, собранных из выборки. Кроме того, описаны принципы исследования, в том числе процесс Институционального наблюдательного совета. Предлагается: совместно с BIOST 406/HIHIM 425.
    Просмотреть сведения о курсе в MyPlan: STAT 406

    STAT 416 Введение в машинное обучение (4) NW
    Практическое введение в машинное обучение. Модули включают регрессию, классификацию, кластеризацию, поиск, рекомендательные системы и глубокое обучение с упором на интуитивное понимание, основанное на реальных приложениях. Интеллектуальные приложения разрабатываются и используются для прогнозирования больших и сложных наборов данных. Условие: CSE 123, CSE 143, CSE 160 или CSE 163; и либо STAT 311, STAT 390, STAT 391, IND E 315, MATH 394/STAT 394, STAT 395/MATH 395 или Q SCI 381. Предлагается: совместно с CSE 416.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 416

    STAT 421 Прикладная статистика и экспериментальный дизайн (4) NW
    Экспериментальные планы, в том числе полностью рандомизированные, блочные, латинский квадрат, факториал, 2 к k , дробный, вложенный и разделенный график; модели фиксированных эффектов и случайных эффектов; смешение и алиасинг. Анализ реальных данных для иллюстрации концепций. Условие: STAT 342. Предлагается: A.
    См. сведения о курсе в MyPlan: STAT 421

    STAT 425 Введение в непараметрическую статистику (3) NW
    Обзор непараметрических методов, таких как ранговые тесты, критерии согласия, таблицы 2 x 2, непараметрическая оценка. Полезно для студентов, изучающих только статистические методы. Предварительное условие: STAT 311 и STAT 340, STAT 390 или STAT 391. Предлагается: совместно с BIOST 425.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 425

    STAT 480 Теория отбора проб для биологов (3) NW
    Теория и применение выборки конечных совокупностей, включая: простую случайную выборку, стратифицированную случайную выборку, оценки отношений, регрессионные оценки, систематическую выборку, кластерную выборку, определение размера выборки, применение в рыболовстве и лесном хозяйстве. Другие темы включают выборку популяций растений и животных, распределение выборки, оценку параметров и статистическую обработку данных. Условие: Q SCI 482. Предлагается: совместно с Q SCI 480; W, нечетные годы.
    Просмотр сведений о курсе в MyPlan: STAT 480

    STAT 486 Экспериментальный план (4) NW
    Особое внимание уделяется моделированию данных с использованием структурированных средств, полученных в результате выбора экспериментального плана и плана лечения. Изучает экспериментальные планы, в том числе перекрестные, вложенные; блокировать; проекты с раздельным сюжетом; и ковариационный анализ. Также охватывает множественные сравнения, эффективность, мощность, размер выборки и псевдорепликацию. Условие: Q SCI 482. Предлагается: совместно с Q SCI 486; В, даже лет.
    Просмотр сведений о курсе в MyPlan: STAT 486

    STAT 491 Введение в стохастические процессы (3) NW
    Случайные блуждания, цепи Маркова, ветвящиеся процессы, процесс Пуассона, точечные процессы, процессы рождения и гибели, теория массового обслуживания, стационарные процессы. Условие: минимальный балл 2.0 по MATH 394/STAT 394 и MATH 395/STAT 395 или минимальный балл 2. 0 по STAT 340 и STAT 341 и MATH 396/STAT 396. Предлагается: совместно с MATH 491; A.
    Подробнее о курсе см. в MyPlan: STAT 491

    STAT 492 Введение в стохастические процессы II (3)
    Вводит элементарные дискретные/непрерывные стохастические процессы с непрерывным временем и их приложения. Охватывает полезные классы случайных процессов с непрерывным временем (например, процесс Пуассона, процессы восстановления, процессы рождения и рождения и смерти, броуновское движение, процессы диффузии и геометрическое броуновское движение) и показывает, насколько они полезны для решения проблем, представляющих практический интерес. . Условие: минимальный балл 2.0 по MATH 491/STAT 491. Предлагается: совместно с MATH 492.
    Посмотреть сведения о курсе в MyPlan: STAT 492

    STAT 493 Стохастическое исчисление для оценки опционов (3) NW
    Введение в математическую основу стохастического исчисления для оценки опционов и деривативов. Базовые инструменты стохастического анализа, включая стохастические интегралы, стохастические дифференциальные уравнения, формулу Ито, теоремы Гирсанова и Фейнмана-Каца, ценообразование опционов Блэка-Шоулза, американские и экзотические опционы, опционы на облигации. Условие: минимальный балл 2.0 по STAT 395/MATH 395 или минимальный балл 2.0 по STAT 340 и STAT 341. Предлагается: совместно с MATH 49.3.
    См. сведения о курсе в MyPlan: STAT 493

    STAT 502 Планирование и анализ экспериментов (4)
    Планирование экспериментов, охватывающих такие концепции, как рандомизация, блокирование и смешение. Анализ экспериментов с использованием тестов рандомизации, дисперсионного анализа и ковариационного анализа. Условие: STAT 342, STAT 390/MATH 390 или STAT 509/CS&SS 509/ECON 580; и MATH 208. Предлагается: A.
    Посмотреть подробности курса в MyPlan: STAT 502

    STAT 503 Практические методы анализа данных (4)
    Базовый исследовательский анализ данных с бизнес-примерами. Сводки данных, многомерные данные, временные ряды, многовариантные таблицы. Методы включают графическое отображение, преобразование, идентификацию выбросов, кластерный анализ, сглаживание, регрессию, надежность. Ведомственный кредит разрешен только для одного из 403 и 503. Предварительное условие: BA 500 или QMETH 500 или эквивалент или разрешение инструктора. Предлагается: совместно с QMETH 503.
    Посмотреть подробности курса в MyPlan: STAT 503

    STAT 504 Прикладная регрессия (4)
    Оценка методом наименьших квадратов. Проверка гипотезы. Интерпретация коэффициентов регрессии. Категориальные независимые переменные. Взаимодействия. Нарушения допущения: выбросы, остатки, надежная регрессия; нелинейность, преобразования, ACE, CART; непостоянная дисперсия. Выбор переменных и усреднение модели. Предварительное условие: STAT 342, STAT 390/MATH 390, STAT 421, STAT 509/CS&SS 509/ECON 580 или SOC 505. Предлагается: совместно с CS&SS 504.
    Посмотреть сведения о курсе в MyPlan: STAT 504

    STAT 509 Эконометрика I: Введение в математическую статистику (4)
    Изучает методы, инструменты и теорию математической статистики. Накрытия, плотности вероятности, преобразования, производящие функции моментов, условное математическое ожидание. Байесовский анализ с сопряженными априорными данными, проверка гипотез, лемма Неймана-Пирсона. Критерии отношения правдоподобия, доверительные интервалы, оценка максимального правдоподобия, центральная предельная теорема, теоремы Слуцкого и дельта-метод. Условие: STAT 311/ECON 311; либо МАТЕМАТИКА 136, либо МАТЕМАТИКА 126 с МАТЕМАТИКОЙ 308 или МАТЕМАТИКА 309. (Допускается кредит только для одного из STAT 390, STAT 481 и ECON 580.) Предлагается: совместно с CS&SS 509/ECON 580.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 509

    STAT 512 Статистический вывод (4)
    Обзор случайных величин; преобразования, условное математическое ожидание, производящие функции моментов, сходимость, предельные теоремы, оценивание; Нижняя граница Крамера-Рао, оценка максимального правдоподобия, достаточность, вспомогательность, полнота. Теорема Рао-Блэквелла. Проверка гипотез: лемма Неймана-Пирсона, монотонное отношение правдоподобия, критерии отношения правдоподобия, теория больших выборок. Таблицы сопряженности, доверительные интервалы, инвариантность. Теория решений. Требование: СТАТИСТИКА 395 и STAT 421, STAT 423, STAT 504 или BIOST 512 (для этих трех разрешена одновременная регистрация). Предлагается: A.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 512

    STAT 513 Статистический вывод (4)
    Обзор случайных величин; преобразования, условное математическое ожидание, производящие функции моментов, сходимость, предельные теоремы, оценивание; Нижняя граница Крамера-Рао, оценка максимального правдоподобия, достаточность, вспомогательность, полнота. Теорема Рао-Блэквелла. Проверка гипотез: лемма Неймана-Пирсона, монотонное отношение правдоподобия, критерии отношения правдоподобия, теория больших выборок. Таблицы сопряженности, доверительные интервалы, инвариантность. Теория решений. Условие: STAT 512. Предлагается: W.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 513

    STAT 520 Спектральный анализ временных рядов (4)
    Оценка спектральных плотностей для одиночных и множественных временных рядов. Непараметрическая оценка спектральной плотности, кросс-спектральной плотности и когерентности для стационарных временных рядов, методы реального и сложного спектра. Биспектр. Методы цифровой фильтрации. Алиасинг, предварительное отбеливание. Выбор окон задержки и окон данных. Использование быстрого преобразования Фурье. Условие: STAT 342, STAT 390, STAT 509/CS&SS 509/ECON 580 или IND E 315. Предлагается: совместно с EE 520.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 520

    STAT 524 Дизайн медицинских исследований (3)
    Дизайн медицинских исследований , с упором на рандомизированные контролируемые клинические испытания. Устранение систематической ошибки, контроль, назначение лечения и рандомизация, точность, повторение, расчет мощности и размера выборки, стратификация и этика. Подходит для аспирантов в области биостатистики и для аспирантов, ориентированных на исследования в других научных областях. Обязательное условие: BIOST 511 или аналогичный и один из BIOST 513, BIOST 518, STAT 421, STAT 423, STAT 512 или EPI 512; или разрешение инструктора. Предлагается: совместно с БИОСТ 524; Сп.
    См. сведения о курсе в MyPlan: STAT 524

    STAT 529 Методы выборочного обследования (3)
    Разработка и внедрение процедур отбора и оценки. Акцент на человеческую популяцию. Простая, стратифицированная и кластерная выборка; многоэтапные и двухэтапные процедуры; оптимальное распределение ресурсов; теория оценивания; повторяющиеся конструкции; оценка дисперсии; национальные выборки и переписные материалы. Условие: STAT 421, STAT 423, STAT 504, QMETH 500, BIOST 511 или BIOST 517 или эквивалент; или разрешение инструктора. Предлагается: совместно с БИОСТ 529/CS&SS 529.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 529

    STAT 536 Анализ категориальных и количественных данных (3)
    Анализ категориальных данных в социальных науках. Бинарные, упорядоченные и полиномиальные результаты, количество событий и таблицы непредвиденных обстоятельств. Основное внимание уделяется оценкам максимального правдоподобия и интерпретации результатов. Условие: SOC 504, SOC 505, SOC 506 или эквивалент. Предлагается: совместно с CS&SS 536/SOC 536.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 536

    STAT 538 Статистическое обучение: моделирование, прогнозирование и вычисления (3)
    Рассматривает оптимизацию и выпуклую оптимизацию в связи со статистикой. Охватывает основы безусловной и условной выпуклой оптимизации, основы кластеризации и классификации, энтропию, дивергенцию KL и модели экспоненциального семейства, двойственность, современные алгоритмы обучения, такие как бустинг, машины опорных векторов и вариационные аппроксимации в выводе. Требования: опыт программирования на языке высокого уровня. Предлагается: Вт.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 538

    STAT 547 Опционы и деривативы (4)
    Охватывает теорию, расчет и статистику цен на опционы и деривативы, включая опционы на акции, фондовые индексы, фьючерсы, валюты и процентные ставки. производные. Условие: STAT 506 или разрешение инструктора.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 547

    STAT 548 Машинное обучение для больших данных (4)
    Охватывает машинное обучение и статистические методы для анализа наборов данных большого размера и размерности. Представления включают регуляризованные линейные модели, графические модели, матричную факторизацию, разреженность, кластеризацию и модели скрытых факторов. Алгоритмы включают наброски, случайные проекции, хеширование, быстрые ближайшие соседи, крупномасштабное онлайн-обучение и параллельное обучение (Map-Reduce, GraphLab). Требования: либо STAT 535, либо CSE 546. Преподаватели: Фокс, Гестрин Предлагается: совместно с CSE 547; В.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 548

    STAT 549 Статистические методы для портфелей (4)
    Охватывает основы построения современного статистического портфеля и измерения рисков, включая теоретические основы, статистическую методологию и вычислительные методы с использованием современных объектно-ориентированных программное обеспечение для анализа данных, статистического моделирования и численной оптимизации портфеля. Условие: ECON 424 или эквивалент, или разрешение инструктора.
    Просмотр сведений о курсе в MyPlan: STAT 549

    STAT 554 Статистические методы для пространственных данных (3)
    Обоснование необходимости и описание методов анализа пространственных данных. Темы: кластеризация, обнаружение кластеров, пространственная регрессия, моделирование эффектов соседства, географические информационные системы. Учитываются точечные и агрегированные данные, а также данные комплексных обследований. Предлагается: совместно с CS&SS 554/SOC 534; W.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 554

    STAT 566 Каузальное моделирование (4)
    Построение причинно-следственных гипотез. Теории причинно-следственной связи, контрфактуалы, вмешательство против пассивного наблюдения. Контексты для причинного вывода: рандомизированные эксперименты; последовательная рандомизация; частичное соответствие; естественные эксперименты, пассивное наблюдение. Диаграммы путей, условная независимость и d-разделение. Модельная эквивалентность и причинная недоопределенность. Требования: курс статистики, SOC 504, SOC 505, SOC 506 или эквивалент. Предлагается: совместно с CS&SS 566.
    Посмотреть подробности курса в MyPlan: STAT 566

    STAT 567 Статистический анализ социальных сетей (4)
    Статистические и математические описания социальных сетей. Темы включают графическое и матричное представление социальных сетей, методы выборки, статистический анализ сетевых данных и приложения. Условие: SOC 504, SOC 505, SOC 506 или эквивалент. Предлагается: совместно с CS&SS 567.
    Подробнее о курсе см. в MyPlan: STAT 567

    STAT 570 Расширенные методы регрессии для независимых данных (4)
    Охватывает линейные модели, обобщенную линейную и нелинейную регрессию и модели. Включает интерпретацию параметров, включая разборность и неразборность, оценку уравнений; вероятность; сэндвич-оценки; бутстрап; Байесовский вывод: предварительная спецификация, проверка гипотез и вычисления; сравнение подходов; и диагностика. Условие: STAT 512 и STAT 513; либо BIOST 533/STAT 533, либо STAT 502 и STAT 504/CS&SS 504; и курс матричной алгебры. Предлагается: совместно с БИОСТ 570; А.
    См. сведения о курсе в MyPlan: STAT 570

    STAT 571 Расширенные методы регрессии для зависимых данных (3)
    Охватывает модели продольных данных, обобщенные линейные и нелинейные смешанные модели; маргинальные и условные модели; обобщенные оценочные уравнения, вывод на основе правдоподобия, REML, BLUP и вычисление интегралов; Байесовский вывод: цепь Маркова Монте-Карло; ковариационные модели, в том числе модели для планов с разделенными участками; сравнение подходов; и диагностика. Необходимое условие: BIOST570/STAT 570. Предлагается: совместно с BIOST 571; В.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 571

    STAT 576 Статистические методы для данных о выживании (3)
    Статистические методы для цензурированных данных о выживании, полученных в результате последующих исследований популяций людей или животных. Параметрические и непараметрические методы, оценка кривой выживаемости Каплана-Мейера, сравнение кривых выживаемости, логарифмический ранговый тест, регрессионные модели, включая модель пропорциональных рисков Кокса, конкурирующие риски. Условие: STAT 581 и BIOST 515, STAT 473 или эквивалент. Предлагается: совместно с БИОСТ 576.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 576

    STAT 581 Продвинутая теория статистического вывода I (4)
    Основы параметрической статистики: элементарная теория принятия решений, байесовские методы, способы сходимости, центральные предельные теоремы, дельта-метод, метод максимального правдоподобия оценивание, регулярность, проверка гипотез при фиксированных и локальных альтернативах, параметрическая теория эффективности. Условие: STAT 513. ; рекомендуется: математический анализ из курса на уровне MATH 426 или STAT 559. Предлагается: совместно с БИОСТ 583; A.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 581

    STAT 582 Advanced Theory of Statistical Inference (3)
    Полупараметрические и непараметрические оценки нерегулярных параметров: минимаксные скорости сходимости, ядерные методы, компромисс смещения и дисперсии, неравенства концентрации, минимизация эмпирического риска, сложность Радемахера, размерность Вапника-Червоненкиса, покрывающие и заключающие в скобки числа, эмпирическая теория процессов (результаты Гливенко-Кантелли). Условие: STAT 581/BIOST 583. ; рекомендуется: математический анализ из курса на уровне MATH 426 или STAT 559. Предлагается: совместно с БИОСТ 584; W.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 582

    STAT 583 Advanced Theory of Statistical Inference (3)
    Полупараметрическое и непараметрическое оценивание регулярных параметров: слабая сходимость, теория эмпирических процессов (результаты Донскера), асимптотическая линейность, оценочные уравнения , U-статистика, метод функциональных дельта, теория эффективности, построение эффективных оценок. Условие: STAT 582/BIOST 584. ; рекомендуется: математический анализ из курса на уровне MATH 426 или STAT 559. Предлагается: совместно с БИОСТ 585; Сп.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 583

    STAT 591 Специальные темы по статистике (1-5, макс. 15)
    Вывод без распределения, теория игр и принятия решений, продвинутая теория оценивания (включая последовательное оценивание), устойчивость , продвинутая теория вероятностей, стохастические процессы или эмпирические процессы. Обязательное условие: разрешение инструктора. Предлагается: A.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 591

    STAT 592 Специальные темы по статистике (1-5, макс. 15)
    Вывод без распределения, теория игр и решений, продвинутая теория оценивания (включая последовательное оценивание), устойчивость, продвинутая теория вероятностей, стохастические процессы или эмпирические процессы. Обязательное условие: разрешение инструктора. Предлагается: W.
    Подробнее о курсе в MyPlan: STAT 592

    STAT 593 Специальные темы по статистике (1-5, макс.

    No related posts.