Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Statistika > Statistika pitanja > Flashcards

Statistika pitanja Flashcards

1
Q

Populacijske parametre procjenjujemo pomoću?

A

Točkovnih i intervalnih procjena (estimatorima i intervalima povjerenja)

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

Provjeru hipoteza pomoću neparamterijskih testova možemo upotrijebiti?

A

Bez obzira na vrstu uzorkovanja i kada se podaci ne distribuiraju normalno

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

Povezanost između dvije intervalne ili omjerne varijable provjeravamo pomoću?

A

Pearsonovog koeficijenta korelacije

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

Povezanost između dvije nominalne varijable provjeravamo pomoću?

A

Hi- kvadrat testa i koeficijenta kontigencije

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

Statistička varijabla opisuje?

A

Pojedinačnu karakteristiku jedinice

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

Varijabla vrijeme je s obzirom na mjernu ljestvicu?

A

Omjerna varijabla

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

Dnevna količina padalina je primjer?

A

Kontinuirane varijable

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

RAVNOMJERNU raspoređenu Kontinuiranu slučajnu varijablu grafički u koordinantnom sustavu prikazujemo kao?

A

Linearni pravac

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

Za provjeru hipoteze o aritmetičkoj sredini JEDNAKO uzorka u slučaju normalno distribuiranih podataka koristimo?

A

T-test za jedan uzorak

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

Za statističku populaciju vrijedi?

A

Da predatavlja skup svih proučavanih elemenata odnosno jedinica

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

Statističko zaključivanje znači?

A

Upotrebu statističkih metoda koje omogućuju zaključivanje iz uzorka na populaciji

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

Varijabla Marka automobila je s obzirom na mjernu ljestvicu?

A

Nominalna varijabla

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

Broj dana u kojima biciklist prijeđe više od 45 km na dan je primjer:

A

Kontinuirane varijable

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

Vjerojatnosr razdioba/raspodjela statistike koju dobivamo sa svim mogućim UZORCIMA velicine n iz određene populacije veličine N

A

Uzrokovana raspodjela

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

Kod bivarijatne analize nas zanimaju dvije značajne relacije između dvije varijable. To su:

A

Povezanost i ovisnost

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

U okviru bivarijatne analize usredotočujemo se na

A

Analizu relacije između dvije varijable

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

Porastom veličine uzorka Studentova t- razdioba postaje sve sličnija

A

Normalnoj raspodjeli ( razdiobi)

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

Razdiobe su približno jednake kada je broj stupnjeva slobode (df) oko:

A

Df=30

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

Broj članova kućanstva?

A

Diskretna varijabla

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

U metode statističkog zaključivanja ubrajamo:

A

Statističko ocjenjivanje i preispitivanje pretpostavki (provjera hipoteza)

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

Ispunjavanje upitnika na webu je primjer

A

Prigodnog uzorkovanja

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Provjeru hipoteza pomoću paramterijskih testova možemo upotrijebiti u slučaju?

A

Slučajnog uzorkovanja i kada se podatci normalno distribuiraju

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Stupnjevi slobode (df) o kojima ovise neke vjerojatnosne razdiobe varijabli, izračunati su na osnovi

A

Veličine uzorka

24
Q

Varijabla Spol je s obzirom na mjernu ljestvicu?

A

Nominalna varijabla

25
Q

Broj djece u obitelji primjer je?

A

Diskretne varijable

26
Q

U bivarijatnoj analizi relacija ovisnosti znači da:

A

Vrijednosti jedne varijable utječu na vrijednosti druge varijable ali nema utjecaja u drugom smjeru.

27
Q

Za provjeru hipoteze triju ili više aritmetičkih sredina ( uspoređujemo tri ili više skupina s različitim jedinicama) u slučaju normalne raspodjele koristimo:

A

ANOVA

28
Q

Mjesto boravka je s obzirom na mjernu ljestvicu:

A

Nominalna varijabla

29
Q

U bivarijatnoj analizi, relacija povezanosti znači da:

A

Da se vrijednost dviju varijabli mijenja istodobno i da su u relaciji jednako vrijedne

30
Q

Zakon RAZDIOBE slučajne varijable određuje:

A

Kakva je vjerojatnost (slučajnost) svake od mogućih vrijednosti varijable, te kako je ta vjerojatnost (slučajnost) raspodijeljena po zalihi vrijednosti varijable

31
Q

Godina rođenja je?

A

Intervalna varijabla

32
Q

Povezanost između dvije ordinalne varijable provjeravamo pomoću?

A

Spearmanovog koeficijenta korelacije ranga

33
Q

Zalihu vjerojatnosti ili vjerojatnost svake DISKRETNE varijable predstavljamo pomoću

A

Vjerojatnosne sheme

34
Q

Vrsta vjerojatnosnog uzrokovanja kod koje svaka jedinica ima jednaku vjerojatnost izbora u uzorak, a vjerojatnost je unalrijed poznata j nije nula, nazivamo:

A

Jednostavno slučajno uzrokovanje

35
Q

Zaliha VRIJEDNOSTI slučajne VARIJABLE određuje:

A

Kakve vrijednosti može zauzeti varijabla

36
Q

Na lego krivulji normalne raspodjele utječe parametar

A

Aritmetička sredina

37
Q

Zalihu vrijednosti i vjerojatnost da KONTINUIRANA slučajna varijabla zauzme vrijednost manju od neke vrijednosti x prikazujemo pomoću:

A

Vjerojatnosne gustoće

38
Q

Standardno odstupanje uzrokovanih statistika predstavlja:

A

Standardnu grešku koja mjeri raspršenost uzrokovanih statistika

39
Q

Porastom veličine uzorka studentova t distribucija postaje sve sličnija:

A

Normalnoj raspodjeli

40
Q

Vrstu vjerojatnosnog uzrokovanja kod koje istraživač na osnovi nekih unaprijed poznatih informacija populaciju razdijeli na populacije odnosno stratume, a zatim u postupku odabira uzorka, uzrokovanja obavi odvojeno i neovisno u svakom stratumu posebno nazivamo:

A

Stratificirano uzrokovanje

41
Q

Kad pak ima malu veličinu uzorka kao robusnu altrenativu normalne raspodjele koristimo:

A

Studentovu t- distribuciju

42
Q

Drugo ime za normalnu raspodjelu je:

A

Gaussova raspodjela

43
Q

Da je statistička varijabla slučajna varijabla možemo reći kad je izmjerena na jedinicama koje su bile:

A

Slučajno izabrane u uzorak

44
Q

Vrstu nevjerojatnosnog uzrokovanja kod koje istraživač koristi kvote koje predstavljaju točno određeni broj jedinica sa određenim obilježjima nazivamo:

A

Kvotno uzrokovanje

45
Q

Na oblik krivulje normalne raspodjele utječe paramter:

A

Standardno odstupanje

46
Q

Za hi- kvadrat distribuciju vrijedi da je:

A

Definirana samo na pozitivnom djelu realne osi

47
Q

U slučaju kada jedinice u uzorak biramo metodom “lutrije” imamo posla s:

A

Jednostavnin slučajnim uzorkom

48
Q

Zakonitost veza između osnovne populacije i populacije svih mogućih uzoraka iz te populacije predstavlja:

A

Raspodjela uzrokovane statistike

49
Q

Uzrokovanje kod kojeg istraživač ima na raspolaganju informaciju o populaciji o tome kako se jedinice udružuju u neke skupine, a uzrokovanje zatim izvodi tako da nasumice izabere uzorak skupina i uzorak uključi sve jedinice u nasumično izabranon uzorku skupina nazivamo:

A

Uzorkovanje u skupinama

50
Q

U slučaju ravnomjerne raspoređene diskretne varijable sve vrijednosti iz njene zalihe vrijednosti imaju:

A

Jednaku vjerojatnost

51
Q

Za svaku slučajnu varijablu vrijedi da je određena:

A

Zalihom vrijednosti i zalihom razdiobe (raspodjele)

52
Q

Distribucija kamo slada i studentova t distribucija vrijedi:

A

Da se razlikuju u disperziji

53
Q

Najjednostavniji oblik i prilično vjerojatno vodi pristranim uzorcima nazivamo:

A

Prigodno uzorkovanje

54
Q

Kakva je glavna razlika između vjerojatnosnog i nevjerovatnosnog uzrokovanja:

A

Kod vjerojatnosnog uzrokovanja uključena randomizacija (slučajnost, nasumičnost)

55
Q

Površina lika pod krivuljom normalne raspodjele VARIJABLE X kojega s lijeve i s desne omeđuju donja i gornja granica određenog INTERVALA predstavlja:

A

Vjerojatnost da varijabla x zauzme vrijednost na tom intervalu

56
Q

Za vjerojatnosnu gustoću normalne raspodjele vrijedi da:

A

Vjerojatnosna gustoća raspodjele označava se kao p(x)
Simetrična je u odnosu na srednju vrijednost
Omogućuje nam izračunati vjerojatnost da slučajna varijabla zauzme vrijednost na određenom intervalu

Statistika (2 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions