Brainscape's Knowledge GenomeTM


Top Flashcards (Certified)
All Flashcards

Statistika > Moje otázky 2. část > Flashcards

Moje otázky 2. část Flashcards

1
Q

Co je to: závislost (dvou veličin)?

A

situace kdy je možno vztah mezi jejich hodnotami vyjádřit pomocí pevného pravidla - jedné z hodnot jednoznačně přiřazuje hodnotu druhé veličiny
JE TO ZÁROVEŇ FUNKCE

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Závislost dvou veličin lze vyjádřit pomocí:

A
  1. Vzorcem
  2. Graficky
  3. Tabulka hodnot (příslušné funkce)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Pevná funkce =

A

= deterministická závislost

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Kolik je minimální počet potřebných případů pro zjištění pevné funkce (deterministické funkce)

A

Stačí pouze jeden.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Popiš volnou, statistickou (stochastickou) závislost.

A

závislostí, kdy prozkoumávání každého dalšího případu přinese zpřesnění poznatků o závislosti

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Co je to: “tendence”?

A

situace kdy se závislost jen projevuje na venek

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Co je zásadní při statistickém zjišťování závislosti?

A

Rozsah souboru (počet zaznamenaných případů)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Jaký druh závislosti je předmětem zájmu statistiky?

A

Volné, statistické (stochastické)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Čím ve statistice označujeme náhoudu?

A

výsledek pozorování deformovaný působením řady nepozorovatelných činitelů

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Co může (nejpravděpodobněji) stát za: “zdánlivou závislostí”?

A

Nízký počet pozorování nebo spatná práce s daty.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Jak nazýváme příčinnou (kauzální) závislost?

A

skutečná závislost

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Co je hlavní princip u příčinné (kauzální) závislosti?

A

jedna z veličin vystupuje vždy jako příčina a druhá jako účinek

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

O jakou závislost se jedná, můžeme-li jednoznačně pojmenovat příčinu a účinek?

A

jednostranná závislost

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

O jakou závislost se jedná, nemůžeme-li jednoznačně pojmenovat příčinu a účinek?

A

oboustranná závislost

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Jednoduchá (párová) závislost.

A

jedna příčina vyvolá společně jeden účinek

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Mnohonásobná (vícenásobná) závislost

A

více příčin vyvolá společně jeden účinek

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Co je to: “korelační diagram”?

A

základní nástroj grafické prezentace číselných dat při zkoumání závislostí = bodový (tečkový) diagram

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

V případě diagramu, co znázorňuje: vodorovná osa?

A

nezávisle proměnné

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

V případě diagramu, co znázorňuje: svislá osa?

A

závisle proměnné

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Co je to: “korelační pole”?

A

“mračno bodů” odpovídající jednotlivým pozorováním

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Co můžeme pozorovat na korelačním diagramu?

A
  1. Průběh závislosti - přímočará, křivočará, rostoucí, klesající, střídavá (křivočará závislost)
  2. Intenzita (síla/těsnost) závislosti - čím protáhlejší korelační pole tím větší závislost
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Jaké defekty v datech nám může korelační diagram prozdradit?

A
  1. Přítomnost vlivných bodů
  2. Heterogenita dat
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Opakem heterogenity dat je jejich:

A

homogenita

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Homogenita dat je:

A

nejvyšší možná stejnorodost datového souboru

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Data pro měření závislosti číselných znaků mohou být předem zpracována kombinačním tříděním do podoby:
korelační tabulky
26
Co je to: "podmíněný průměr"?
aritmetický průměr vypočtený pro každé podmíněné rozdělení četností závisle proměnné v korelační tabulce
27
Jaké jsou dvě základní statistické vlastnosti každé statistické závislosti?
1. průběh 2. intenzita
28
Regresní funkce =
= metoda nejmenších čtverců - základní a nepoužívanější tradiční statistická metoda
29
Co je to: "lineární regresní funkce" a k čemu se používá?
- nejjednodušší regresní funkce jedné nezávisle proměnné - k měření průběhu pozitivní nebo negativní přímočaré závislosti
30
Jak se nazývá grafické znázornění: lineární regresní funkce?
regresní přímka
31
K čemu se používá: "regresní kvadratická funkce"?
k měření křivočaré závislosti
32
Co je grafickým znázorněním regresní kvadratické funkce?
Regresní parabola
33
Co popisuje: "regresní lomená funkce"?
asymetrické přibližování shora nebo zdola k určité hodnotě, kterou podle okolností regresní funkce buď nepřekročí nebo pod ní neklesne
34
Co je grafickým znázorněním "regresní lomené funkce"?
regresní hyperbola
35
Čím měříme "intenzitu (sílu/těsnost)?
bezrozměrnými charakteristikami - hodnoty těchto charakteristiky se pohybují v intervalu (0-1) (0 je méně a 1 je více)
36
Čím měříme intenzitu závislosti?
indexem korelace - součástí metody nejmenších čtverců
37
Co je to: "metoda nejmenších čtverců"?
univerzální metoda nalezení parametrů libovolné regresní funkce lineární v parametrech
38
Co je to: "regresní úloha"?
speciální případ úlohy o jednostranné závislosti kdy je jednoznačně pojmenována závislá a nezávisle proměnná
39
Co hledá metoda nejmenších čtverců?
takový průběh regresní funkce zvoleného typu, která minimalizuje součet čtverců odchylek pozorovatelných a vypočtených hodnot závisle proměnní
40
Co je to: "index determinace"?
- podíl vysvětlení variability na celkové variabilitě - interval 0-1 - vyjadřujeme v %
41
Co je to: "index korelace"?
- druhá odmocnina indexu determinace - bezrozměrné číslo, které udává intenzitu závislosti v intervalu 0-1 - 0 = nezávislost - 1 = pevná závislost
42
Co je to: "korelační úloha"?
speciální případ úlohy o oboustranné závislosti, kdy nelze jednoznačně pojmenovat závislou a nezávislou proměnnou
43
Kdy se setkáváme s: "korelační úlohou"?
když hodnoty obou proměnných nelze experimentálně ovlivnit a jsou tedy získány prostým pozorováním
44
Co udává: "regresní koeficient"?
změnu závislé proměnné, změní-li se nezávislá proměnná o jednotku
45
Kde se vždy protínají sdružené regresní přímky?
v bodě o souřadnicích APx a APy
46
Jakou veličinu má "regresní koeficient"?
rozměrnou veličinu - nejsou srovnatelné různé měrné jednotky
47
Beta koeficient, jedná se o koeficient bezrozměrný nebo rozměrný?
bezrozměrný
48
Co je to: "koeficient determinace"?
speciální případ indexu determinace pro regresní přímku
49
Co je to: "korelační koeficient"?
charakteristika intenzity závislosti pro sdružené regresní přímky
50
Jak měří intenzitu závislosti, korelační koeficient?
na intervalu (-1;0;+1) -1 = pevná negativní závislost 0 = nezávislost +1 = pevná pozitivní závislost
51
Jsou nebo nejsou v případě slovních znaků četnosti jedinou informací číselného charakteru?
Ano, jsou.
52
Jaké charakteristiky využíváme pro měření statistických vlastností slovních znaků?
charakteristiky založené na četnostech - modus - medián
53
Jakých hodnot nabývá: "koeficient mutability"?
0;1
54
Čím víc se jednotlivé četnosti slovních znaků liší, tím:
nižší je mutabilita
55
Analýza ______ je založena na tom, že pro každé políčko lze stanovit četnost, která by zde byla v případě, že znaky A,B by byly nezávislé.
kontingenční tabulky
56
Může vypočtená četnost odpovídat i jiným než celočíselným hodnotám?
Ano, může.
57
Název charakteristiky: charakteristika měřící rozdílnost pozorovatelných a vypočtených četností souhrnně za celou tabulku
čtvercová kontingence (chí kvadrát)
58
Jedná se o charakteristiku intenzity závislosti
čtvercová kontingence (chí kvadrát)
59
Která charakteristika odstraňuje vliv rozsahu souboru ale neřeší vliv různých velikostí kontingenční tabulky?
Průměrná čtvercová kontingence
60
Který koeficient kontingence je pouze pro čtvercové kontingenční tabulky?
Čuprovův koeficient kontingence
61
V případě kontingenční tabulky mluvíme i _______ závislosti, ne ale o jejím _____.
1. intenzitě 2. průběhu
62
Jaké máme tři typy srovnání?
1. Věcné 2. Časové 3. Prostorové
63
Jaké jsou 2 metody srovnávání?
1. Absolutní srovnání (srovnání rozdílem) 2. Relativní srovnání (srovnání podílem)
64
Jak se nazývají hodnoty podle které srovnáváme a jak se nazývají hodnoty srovnávané?
podle kterých srovnáváme = základ srovnávané hodnoty = srovnávané/běžné hodnoty
65
Jaké jsou typy veličin z pohledu srovnávání?
1. Čísla extenzivní 2. Čísla intenzivní 3. Čísla absolutní 4. Čísla srovnávací 5. Čísla pro absolutní srovnání 6. Čísla pro relativní srovnání 7. Čísla různorodá 8. Čísla stejnorodá
66
Jaké máme poměrná čísla?
1. Poměrná čísla struktury 2. Poměrná čísla pro věcné srovnání 3. Poměrná čísla pro prostorové srovnávání 4. Poměrná čísla pro časové srovnávání 5. Poměrná čísla intenzitní
67
Jak rozdělujeme indexy?
1. Indexy extenzivních veličin 2. Indexy intenzivních veličin 3. Indexy individuální 4. Indexy souhrnné 5. indexy jednoduché 6. indexy složené Bazické indexy Řetězové indexy
68
Proč se dělá normování dat?
slouží k odstranění úrovně a variability z dat
69
Jaký je vzorec rozpětí kvartilů?
Q = x0,75 - x0,25

Statistika (10 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2025 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions