В Microsoft Excel критерий Стьюдента реализуется функцией

В Microsoft Excel критерий Стьюдента реализуется функцией

	d. ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип)

Выборку характеризуют:

	b. законом частотного распределения; средним значением; стандартным отклонением; другими характеристиками.

вывод об эффективности лечения делают если:

	c. две группы статистически значимо различаются и есть улучшение признака в исследуемой группе;

Выберите из следующих чисел значения уровня значимости α то, которое обеспечивает максимальную точность анализа данных;

	c. α = 0,001;

Воздействуют фактором (лекарственным средством, новой методикой лечения, реабилитации пациента) на группу:

	d. исследуемую;

Для описания выборок, частотные распределения которых подчиняются закону Гаусса, достаточны следующие характеристики:

	d. среднее, стандартное отклонение;

Дисперсия характеризует:

	b. степень разброса элементов выборки от среднего значения;

Дисперсия не нашла в практике широкого применения так, как:

	a. её неудобно сравнивать с исследуемым признаком;
	c. её размерность отличается от размерности исследуемого признака.

Дисперсия вычисляется как:

	c. сумма квадратов отклонения признаков от среднего делённая на (количество объектов в выборке минус единица);

Если параметр Тип в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 2, то:

a. выполняется тест с равными дисперсиями;

Нулевая гипотеза утверждает, что:

	b. между сравниваемыми группами или видами частотных распределений отсутствуют статистически значимые различия;

Если не известны законы частотного распределения выборок, то для выявления достоверности их различий применяют функцию:

	c. ХИ2ТЕСТ();

Если справедлива альтернативная гипотеза (Н₁), то делают вывод:

	b. есть статистическое различие между группами;

Если справедлива нулевая гипотеза, то всегда делают вывод:

	c. методика неэффективна;
	d. нет статистически значимого различия.

Если значение коэффициента корреляции равно 0,8, это свидетельствует о:

	b. сильной связи признаков;

Если признак является количественным и частотное распределение подчиняется закону Гаусса, то для выявления достоверности различий следует применять функцию:

	c. ТТЕСТ();

Если параметр Тип в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 1, то:

	b. выполняется парный тест (показатели каждого пациента до принятия лекарства и после);

Если параметр Хв в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 1, это значит:

	b. распределение одностороннее (1 хвост);

Если параметр Тип в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет з

Мы ничего не знаем о пациентах и дисперсии

Количественную связь между признаками позволяет выявить:               c. регрессия;

Критерий Стьюдента в Microsoft Excel реализуется функцией ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип). Какое значение может принимать параметр Хв:

a. 1, 2;

Критерий Колмогорова-Смирнова утверждает что:

	c. при нормальном частотном распределении элементов выборки: на расстоянии ±σ находится 68,3% элементов выборки, на расстоянии ±2σ находится 95,5% элементов выборки, ±3σ находится 99,7% элементов выборки;

Количественную репрезентативность понимают следующим образом:

	d. в выборке достаточно объектов, чтобы достоверно представлять генеральную совокупность;

Под статистической гипотезой понимают

А)всякое высказывание о генеральной савокупности, проверяемое по выборке

Различают следующие виды статистических гипотез:

	a. основная и альтернативная;
	b. основная и конкурирующая;

Различают следующие виды репрезентативности:

	d. количественная и качественная;

Размерность дисперсии равна

А) квадрату случайной величины

Среднее значение позволяет:

	c. сравнить отдельные величины со средним;
	d. сравнить две выборки;
	e. точечно оценить генеральный параметр математического ожидания случайной величины;
	f. охарактеризовать выборку одним числом;
	g. определить тенденцию развития какого-либо явления;
	h. вычислить другие статистические характеристики;

Среди параметрических критериев известны:

	b. Критерий Стьюдента;

Стандартное отклонение более широко применяется чем дисперсия потому, что:

	c. его легче сравнивать с признаком, т.к. оно имеет с признаком одинаковую размерность;

Статистические гипотезы обозначают:

	b. H0 – основная, H1 – альтернативная;

Среднее арифметическое вычисляется в программе Excel по формуле:

	b. СРЗНАЧ()

Стандартное отклонение применяется для характеристики:

a. степени разброса значений признака выборки от среднего;

Уровень значимости (α) равен:

	b. наибольшей вероятности, при которой наступление события (Н0) ещё невозможно;

Укажите ошибочные записи формул для вычисления среднего арифметического:

	b. СРЗНАЧ(А8:F10, B3:B8);
	d. СРЗНАЧA(А8:А20; А5);

Функция ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) возвращает значение:

	b. вероятности того, что между двумя группами отсутствует статистически значимое различие;
	f. вероятности того, что справедлива нулевая гипотеза (Н0);

Функция ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) возвратила значение 0,04. Это свидетельствует о том, что справедлива:

	b. Н1;
	d. альтернативная гипотеза;

Функция ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) применяется в тех случаях, когда:

	b. признак количественный и в выборке более 300 элементов;
	c. признак является количественным и частотное распределение является нормальным;

Что называется выборкой?

	d. Часть генеральной совокупности, выбранная для исследования;

Чем больше уровень значимости:

	a. меньше точность анализа данных;
	d. больше ошибка, которую мы допускаем, отвергая нулевую гипотезу принимая альтернативную;

Б) вероятность того что справедлива(Н0)

В Microsoft Excel критерий Стьюдента реализуется функцией

	d. ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип)

Выборку характеризуют:

	b. законом частотного распределения; средним значением; стандартным отклонением; другими характеристиками.

вывод об эффективности лечения делают если:

	c. две группы статистически значимо различаются и есть улучшение признака в исследуемой группе;

Выберите из следующих чисел значения уровня значимости α то, которое обеспечивает максимальную точность анализа данных;

	c. α = 0,001;

Воздействуют фактором (лекарственным средством, новой методикой лечения, реабилитации пациента) на группу:

	d. исследуемую;

Для описания выборок, частотные распределения которых подчиняются закону Гаусса, достаточны следующие характеристики:

	d. среднее, стандартное отклонение;

Дисперсия характеризует:

	b. степень разброса элементов выборки от среднего значения;

Дисперсия не нашла в практике широкого применения так, как:

	a. её неудобно сравнивать с исследуемым признаком;
	c. её размерность отличается от размерности исследуемого признака.

Дисперсия вычисляется как:

	c. сумма квадратов отклонения признаков от среднего делённая на (количество объектов в выборке минус единица);

Если параметр Тип в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 2, то:

a. выполняется тест с равными дисперсиями;

Нулевая гипотеза утверждает, что:

	b. между сравниваемыми группами или видами частотных распределений отсутствуют статистически значимые различия;

Если не известны законы частотного распределения выборок, то для выявления достоверности их различий применяют функцию:

	c. ХИ2ТЕСТ();

Если справедлива альтернативная гипотеза (Н₁), то делают вывод:

	b. есть статистическое различие между группами;

Если справедлива нулевая гипотеза, то всегда делают вывод:

	c. методика неэффективна;
	d. нет статистически значимого различия.

Если значение коэффициента корреляции равно 0,8, это свидетельствует о:

	b. сильной связи признаков;

Если признак является количественным и частотное распределение подчиняется закону Гаусса, то для выявления достоверности различий следует применять функцию:

	c. ТТЕСТ();

Если параметр Тип в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 1, то:

	b. выполняется парный тест (показатели каждого пациента до принятия лекарства и после);

Если параметр Хв в функции ТТЕСТ(M1;M2;Хв;Тип) имеет значение 1, это значит:

	b. распределение одностороннее (1 хвост);