Рівень І. 1. Кореляційне відношення використовують для оцінки щільності зв’язку, коли варіаційні ознаки:

 

1. Кореляційне відношення використовують для оцінки щільності зв’язку, коли варіаційні ознаки:

1) лише факторна;

2) лише результативна;

3) одна – факторна, інша – результативна;

4) всі відповіді – невірні.

 

2. Якщо кореляційне відношення h=0, це свідчить, що:

1) значення варіант у межах груп – однакові;

2) зв’язок між ознаками – відсутній;

3) зв’язок між ознаками – функціональний;

4) відсутні відмінності між груповими середніми.

3. З наведених пар ознак результативними є наступні:

1) тривалість діяльності злочинних груп;

2) кількість зареєстрованих злочинів, скоєних організованими злочинними групами;

3) кількість осіб, які входять до злочинних груп;

4) кількість потерпілих.

4. Якщо факторна ознака є описовою, а результативна – якісною, то для аналізу зв’язку між ними застосовують:

1) комбінаційний розподіл за двома ознаками;

2) аналітичне групування;

3) рівняння регресії;

4) ряди динаміки.

 

5. Коефіцієнт детермінації, на відміну від коефіцієнта кореляції, може:

1) показувати причинно-наслідковий зв’язок;

2) обчислюватися для більш, ніж однієї факторної ознаки;

3) визначатися для нелінійних регресій;

4) всі відповіді – вірні.

 

6. Ранговий коефіцієнт кореляції використовується для оцінки щільності зв’язку між:

1) кількісними ознаками;

2) ознаками, значення яких можна упорядкувати;

3) будь-якими атрибутивними ознаками;

4) вірно 1) і 3).

 

7. Для оцінки щільності зв’язку між альтернативними ознаками можна застосувати:

1) коефіцієнт взаємної спряженості;

2) коефіцієнт асоціації;

3) коефіцієнт ксі-квадрат c²;

4) коефіцієнт детермінації.

 

8. Коефіцієнт кореляції зв’язку між плинністю кадрів і прибутковістю банку дорівнює r= - 0,917. Це означає, що:

1) зв’язок між ознаками – прямий;

2) зв’язок між ознаками – обернений;

3) щільний;

4) нещільний.

 

9. Якщо факторна ознака – описова, а результативна – кількісна, то для аналізу зв’язку між ними застосовують:

1) аналітичне групування за двома ознаками;

2) регресійне рівняння;

3) аналітичне групування;

4) кореляційне поле.

 

10. Суть методу найменших квадратів полягає у тому, що мінімізується:

1) сума квадратів відхилень фактичних значень від базисних;

2) різниця квадратів відхилень фактичних значень від теоретичних;

3) сума квадратів відхилень фактичних значень від теоретичних;

4) сума відхилень фактичних значень від теоретичних.