BIOSTAT DIF 1-360


Т 1 Статистика оқиды:
A жекелік факторлар мен құбылыстарды;
B + түрлі табиғатты жаппай құбылыстарды;
C жекелік және жаппай құбылыстарды
D күрделі құбылыстарды;
E сандық қатарлары;
Т 2 Статистиканың басқа ғылымдардан айырмашылығы:
A пәні және методологиясында;
B түсініктері мен категориясында;
C + пәні, методология, түсініктері және категориясында.
D пәні және категориясында.
E пәні, методология, түсініктері.
Т 3 Статистикалық жиынтық – бұл:
A біріншілік статистикалық берілгендер және статистикалық көрсеткіштер мәндері;
B + кез-келген жаппай құбылыс;
C статистикалық көрсеткіштер жүйесі.
D кез-келген статистикалық көрсеткіштер мәндері;
E тек біріншілік статистикалық берілгендер;
Т 4 Статистикалық жиынтық қасиеттері қандай болады:
A сапалы біркелкі;
B кез келген құраушы элементтерден (жиынтық бірліктерінен);
C + өздеріне өзгермелі белгілер тән, көптеген сапалы біртектес бірліктер.
D бір құраушы элементтерден (жиынтық бірліктерінен);
E өздеріне өзгермелі белгілер тән, көптеген сапалы біртектес емес бірліктер.
Т 5 Статистикалық методологияға кіреді:
A статистиканың жалпы түсініктері мен категориялары;
B берілгендерді жинау және өңдеу;
C + жинау әдістері мен берілгендерді жүйелеу, статистикалық көрсеткіштерді есептеу және талдау.
D статистикалық көрсеткіштерді талдау;
E берілгендерді жинау және жүйелеу
Т 6 Статистикалық зерттеуге кіреді:
A статистикалық берілгендер топтасуы мен мәлімет;
B + статистикалық бақылау, топтасуы мен мәлімет, берілгендерді өңдеу мен талдау;
C статистикалық бақылау, топтасуы мен мәлімет, кестелер мен график салу;
D кестелер мен график салу;
E статистикалық берілгендер мәліметі;
Т 7 Статистикалық бақылау – бұл:
A жаппай құбылыс жиынтық бірліктері туралы берілгендерді есептеу және жинау;
B + нақты бағдарлама бойынша жаппай құбылыс және үрдістер жайында берілгендерді ғылыми ұйымдастырып жинау және есептеу;
C қандай да болмасын жұмыстың орындалуын тексеру.
D берілгендерді ұйымдастырып жинау және өңдеу;
E нақты бағдарлама бойынша жаппай құбылыс жиынтық бірліктері туралы берілгендерді жинау;
Т 8 Жасөспірім денсаулығы зерттелетін болса. Бақылау құбылысы нәрсесі болып ... табылады.
A тұрғындар денсаулығы
B + жасөспірім денсаулығы
C ұлт денсаулығы
D жер бетіндегі жасөспірім денсаулығы;
E жер бетіндегі тұрғындар денсаулығы;
Т 9 Жасөспірім денсаулығы зерттеліп жатса. Бақылау бірлігі болып ... табылады.
A жасөспірім денсаулығы
B + жасөспірім денсаулығы бірлігі
C ұлт денсаулығы
D жер бетіндегі жасөспірім денсаулығы;
E жер бетіндегі тұрғындар денсаулығы;
Т 10 Статистикалық бақылау бағдарламасы ... тұрады.
A деректер жинау барысында жасалатын жұмыстар тізімінен
B статистикалық бақылау жоспарынан
C + бақылау барысында жауап алу мүмкін сұрақтар тізімінен
D деректер жинау жоспарынан;
E бақылау мәліметтерін талдау;
Т 11 Қазақстан Республикасы тұрғындары денсаулығын зерттеу барысында 10000 жанұя қамтылған. Жиынтық бірлігінің қамтылу толықтығы бойынша бақылау ... болып табылады.
A + таңдама
B бас жиын
C интервальды
D орташа
E біртекті
Т 12 Фактілерді тіркеу уақыты бойынша бақылау ... болып табылады:
A үздіксіз (ағымдағы)
B + периодты
C бір жолғы
D периодсыз
E көпдеңгейлі
Т 13 Статистикалық бақылау түрлері болып табылады:
A статистикалық есеп беру;
B арнайы статистикалық зерттеу;
C + есеп беру және арнайы статистикалық зерттеу;
D статистикалық мәліметтерді жинау;
E статистикалық мәліметтерді өңдеу;
Т 14 Статистикалық топтама – бұл:
A алғашқы статистикалық берілгендерді жүйелеуге көмектесетін әдіс
B + топтар арасындағы айырмашылықтары және топ ішіндегі біртектігі бойынша жиынтық бірліктерін жеке топтарға біріктіру
C статистиканың бір әдісі
D жиынтық бірліктерін бір топқа біріктіру
E жиынтық бірліктерін жеке топтарға топ бірліктерінің айырмашылығы бойынша біріктіру
Т 15 Дискретті топтасудың белгілері – бұл:
A + вариациялық
B атрибутивтік
C нәтижелілік
D топтамалық
E интервалдық
Т 16 Дискретті белгілер .. ... мәнге ие бола алады.
A кез келген
B + тек қана бүтін санды
C тек қана бөлшектік
D -тек қана ондық сандар
E бүтін және бөлшек сандар
Т 17 Үздіксіз белгілер .. ... мәнді қабылдай алады.
A + қайсы бір интервалдағы кез келген мәнд
B тек қана бүтін мәнді
C тек қана бөлшектік
D бүтін және бөлшектік мәнді
E қайсы бір интервалдағы бір мәнді
Т 18 Интервал – бұл:
A жиынтық бойынша максимал және минимал мәндері арасындағы айырым
B + бір топтағы белгілердің жоғарғы және төменгі шектері арасындағы айырым
C көрші топтардың бірліктер саны (жиіліктері) арасындағы айырым
D жиынтық бойынша жоғарғы және төменгі шектері арасындағы айырым
E жиынтық бойынша кез-келген екі мәні арасындағы айырым
Т 19 Типологиялық топтама – бұл:
A + бірдей сапалы топтарды бөліп топтастыру
B атрибутивті белгілері бойынша құрылған
C вариациялық белгілері бойынша құрылған
D жиынтық құрылымы мен құрамын анықтауға арналған топтама
E факторлық және нәтижелілік белгілер арасындағы байланысты
Т 20 Аналитикалық топтама көрсете алады:
A біртек сапалы топтарды
B жиынтық құрылымы мен құрамын;
C + факторлық және нәтижелілік белгілер арасындағы байланысты
D жеке немесе жиынтықтың типті бірліктерін
E зерттелетін құбылысқа қатысты алғашқы жаппай берілгендерді
Т 21 Құрылымдық топтама – бұл:
A вариациялық белгілері бойынша құрылған
B + жиынтық құрылымы мен құрамын анықтауға арналған топтама
C атрибутивті белгілері бойынша құрылған
D бірдей сапалы топтарды бөліп топтастыру
E факторлық және нәтижелілік белгілер арасындағы байланыс
Т 22 Статистикалық заңдылық ... зерттеген кезде анықталады.
A жеке немесе типті жиынтық бірліктерін
B + зерттелетін құбылысқа қатысты алғашқы жаппай берілгендер бойынша
C жаппай құбылыстардың жеке бірліктерін және көпсанды (барлық) бірліктерін
D біртек сапалы топтарды
E жеке немесе жиынтықтың типті бірліктерін
Т 23 Статистикалық есептеу ... көрінеді.
A мақсаттан, болжаудан
B + статистикалық көрсеткіштерді есептеуден
C пайда табудан, пайдадан
D қайсыбір амалдың нәтижесінің санды мазмұны
E зерттелетін статистикалық жиынтық сипаттамасының мәні
Т 24 Статистикалық көрсеткіш –бұл:
A бір нәрсенің дамуы мен барысы жайында тұжырымдау
B + жеке бірліктер қайсыбір қасиеттері, бірліктер тобы немесе біртұтас жиынтық бірліктер топтары туралы жинақтаушы сипаттама
C қайсыбір амалдың нәтижесінің санды мазмұны
D зерттелетін статистикалық жиынтық сипаттамасының мәні
E статистикалық берілгендердің нақты тасымалдаушысы
Т 25 Статистика келесі байланыс түрлерін оқиды:
A баланстық және компоненттік
B корреляциялық
C + баланстық, компоненттік және факторлық
D құрама
E бірфакторлы
Т 26 Статистикалық кесте – бұл:
A қиылысатын жазық және тік сызықтардың нақты тізбектері
B + статистикалық материалды арнайы(кесте) көрнекі түрде көрсет
C статистикалық берілгендердің нақты тасымалдаушысы.
D зерттелетін статистикалық жиынтық сипаттамасының мәндерінің кестесі;
E статистикалық жиынтықтың біріншілік элементтерінің кестесі;
Т 27 Салынуға жататын кесте күрделігі бойынша бөлінеді:
A + қарапайым, топтасқан, құрама болып
B алғашқы, екіншілік, көпбаспалдақты болып
C типологиялық, құрылымдық, аналитикалық болып
D қарапайым және күрделі
E типологиялық және құрылымдық
Т 28 Белгі – бұл:
A статистикалық жиынтықтың біріншілік элементі
B + жиынтық бірлігінің (сапалық ерекшелігі) сипаттамасы характеристика
C зерттелетін статистикалық жиынтық сипаттамасының мәні
D жеке бірліктер қайсыбір қасиеттері, бірліктер тобы немесе біртұтас жиынтық бірліктер топтары туралы жинақтаушы сипаттама
E статистикалық берілгендердің нақты тасымалдаушысы
Т 29 Статистика ... ... белгілерді зерттейді:
A санды түрдегі
B санды емес (атрибутивті)
C + санды және атрибутивті
D қарапайым, топтасқан, құрама болып
E алғашқы, екіншілік, көпбаспалдақты болып
Т 30 Санды белгілерді ... келтіруге болады.
A + тиесілі өлшемде және өлшем бірлігімен (тұрғындар саны, пайда массасы, орташа еңбек ақы)
B ұлтымен, іс-әрекет түрімен, жұмысшылардың мамандығымен
C өнім сортымен, жұмысшы сапасымен
D тұрақты орнымен, мекенөжайымен
E өнім сортымен, жұмысшылардың мамандығымен
Т 31 Атрибутивті белгілер –бұл:
A + баяндайтын белгілер
B санды белгілер
C маңызды белгілер
D заттық белгілер
E сапалық белгілер
Т 32 Үлестіру қатары (заңы) – бұл:
A нақты бір тәртіппен орналасқан белгілер жиынтығы
B бір белгілері бойынша жиынтық бірлігіне шек қою
C + белгілер мәнінің өсуі немесе кемуі тәртібімен орналасқан жиынтық бірліктері
D зерттелетін белгілердің вариация дәрежесін санмен бағалауды
E вариациялық белгі мәндерінің өзгеру шегін (интервалын) анықтауды
Т 33 Полигон – бұл:
A + үлестірудің дискретті қатар графигі
B бір нәрсені сынау үшін арнай жабдықталған алаң
C үлестірілудің интервальды қатар графигі
D сандық белгілер бойынша салынған графи
E сапалық белгілер бойынша салынған график
Т 34 Гистограмма – бұл:
A үлестірудің дискретті қатар графигі
B + бір нәрсенің жұмысы үрдісінің графикті суреті
C үлестірілудің интервальды қатар графигі
D сандық белгілер бойынша салынған график
E сапалық белгілер бойынша салынған график
Т 35 Үлестірім қатарын вариациялық дейді:
A + сандық белгілер бойынша салынған болса
B сапалық белгілер бойынша салынған болса
C артуы (кемуі) бойынша салынған болса
D кез-келген сандық қатарды айтады
E белгілі заң бойынша салынған болса
Т 36 Ранжирлеу деп ... ... ... түсінеді.
A вариациялық белгі мәндерінің өзгеру шегін (интервалын) анықтауды
B зерттелетін белгілердің вариация дәрежесін санмен бағалауды
C + барлық мәндерді арту немесе кему тәртібімен орнатуды
D берілген жиынтық белгісінің жалпыланған типті сипаттамасы
E белгі жеке мәнінің жиынтық бірліктерінен өзгерісі (ауытқуы)
Т 37 Статистикада қандай мәнді абсолют шама дейді:
A + физикалық өлшем бірлігі бар көрсеткішті
B кез-келген өлшем бірлігі бар көрсеткішті
C жиынтық бірлігінің абсолют көпшілігін сипаттайтын көрсеткішті
D өлшем бірлігі жоқ көрсеткішті
E жиынтық бірлігінің барлығын сипаттайтын көрсеткішті
Т 38 Абсолюттік статистикалық көрсеткіштер ... көрсетіледі.
A пайызбен
B + атты сандармен
C коэффициенттермен
D метрмен
E герцпен
Т 39 Салыстырмалы шамалар – бұл:
A + екі статистикалық шамалар қатынасы
B абсолютті және салыстырмалы шамалардың қатынасы
C абсолютті және салыстырмалы шамалардың қатынасы
D екі абсолютті шамалардың қатынасы
E екі салыстырмалы шамалардың қатынасы
Т 40 Салыстырмалы статистикалық көрсеткіштер ... ... беріледі.
A физикалық өлшем бірлікпен
B статистикалық өлшем бірлікпен
C + коэффициенттер, промильмен
D атты сандармен
E Салыстырмалы статистикалық көрсеткіштер ... ... беріледі.
Т 41 Орташа шама – бұл:
A үлестіру қатарының ортасында орналасқан белгі мәні
B + берілген жиынтық белгісінің жалпыланған типті сипаттамасы
C басқалардан жиі кездесетін белгі мәндері
D ең жиі кездесетін белгі мәні
E үлестірілу қатарын тең екі бөлікке бөлетін белгі мәні
Т 42 топтасқан берілгендердің жалпы ортасын есептеу үшін ... ... ортасы формуласын қолданған жөн.
A қарапайым арифметикалық
B + орта салмақты арифметикалық
C орта салмақты гармониялық
D күрделі арифметикалық
E орта салмақты емес гармониялық
Т 43 Үлестірім қатарындағы мода–бұл:
A ең үлкен жиілік (белгі мәні)
B ең жиі кездесетін белгі мәні
C + үлестірілу қатарын тең екі бөлікке бөлетін белгі мәні
D орташа шама
E ең кіші жиілік (белгі мәні)
Т 44 Үлестірім қатарындағы медиана–бұл:
A ең үлкен жиілік (белгі мәні)
B + ең жиі кездесетін белгі мәні
C үлестірілу қатарын тең екі бөлікке бөлетін белгі мәні
D орташа шама
E ең кіші жиілік (белгі мәні)
Т 45 Вариация
A дамудың негізгі бағытынан бір шама жалтару
B + белгі жеке мәнінің жиынтық бірліктерінен өзгерісі (ауытқуы)
C негізгі әдістемелік қағиданы түрлі құбылыстарға қолдану
D ең үлкен жиілік (белгі мәні)
E үлестірілу қатарын тең екі бөлікке бөлетін белгі мәні
Т 46 Белгі мәні вариациясын өлшеу үшін келесі статистикалық көрсеткіштер қолданылады:
A орташа шама
B мода және медиана
C + вариация құлашы, орташа сызықтық ауытқу, дисперсия, орташа квадрат ауытқу, вариация коэффициенті
D орташа квадрат ауытқу
E вариация мәні
Т 47 Егер белгі мәндерін қандай да болмасын тұрақты шамаға барлығын арттырса, онда арифметикалық орта:
A өзгермейді
B + осы шамаға артады
C осы шамаға кемиді
D 2 есе осы шамаға артады
E 2 есе осы шамаға кемиді
Т 48 Егер белгі мәндері барлығын, қандай да болмасын тұрақты шамаға көбейтсе, онда арифметикалық орта:
A өзгермейді
B + осыншамаға артады
C осыншамаға кемиді
D 2 есе осы шамаға артады
E 2 есе осы шамаға кемиді
Т 49 Егер белгі мәндерін қандай да болмасын тұрақты шамаға барлығын арттырса, онда дисперсия:
A + өзгермейді
B осы шамаға артады
C осы шамаға кемиді
D 2 есе осы шамаға артады
E 2 есе осы шамаға кемиді
Т 50 Егер белгі мәндерін барлығын 10 есе арттырса, онда дисперсия:
A өзгермейді
B + 10 есе артады
C 100 есе кемиді
D 100 есе артады
E 10 есе кемиді
Т 51 Екі түрлі белгілердің вариациясын салыстыру үшін қолданылуға тиісті:
A вариация құлашы
B Дисперсия
C + вариация коэффициенті
D Мода
E Медиана
Т 51 Егер үлестірім қатарында жиілікті меншікті салмақпен ауыстырса, онда дисперсия:
A + Өзгермейді
B Артады
C Кемиді
D 2 есе артады
E 2 есе кемиді
Т 52 Статистикада динамикалық қатар деп ... сипаттайтын қатарды айтады:
A жиынтық құрылымын қандай да болмасын көрсеткіші бойынша уақытқа тәуелді
B + уақытпен өзгеретін құбылысты
C түрлі уақыттық салыстырмалы статистикалық көрсеткіштер нәтижелерін
D жұмыстың жасалу барысының толық баяндамасы немесе не нәрсенің болсада күйі өзгеруінің тізбегі
E статистикалық шамаларды және олардың қатынасын сызықтар. Геометриялық фигуралар, суреттер көмегімен шартты көрсету
Т 53 Интервалдық қатар динамикасының орташа денгейі келесі формуламен табылады:
A + қарапайым арифметикалық орта
B қарапайым гармониялық орта
C хронологиялық орта
D Дисперсия
E орташа квадрат ауытқу
Т 54 Статистикалық график – бұл:
A жұмыстың жасалу барысының толық баяндамасы немесе не нәрсенің болсада күйі өзгеруінің тізбегі
B функцияның фактор әсерінен тәуелділігін көрсететін қайсыбір қисық
C + статистикалық шамаларды және олардың қатынасын сызықтар. Геометриялық фигуралар, суреттер көмегімен шартты көрсету.
D баған-тікбұрыш түрінде келтірілген статистикалық деректердің графиктік кескіні
E статистикалық деректердің сурет түрі
Т 55 Масштабты шкала –
A + статистикалық шаманы график түріне және кері айналдырудың шартты өлшемі
B графикте қолданылатын геометриялық фигуралардың орналасатын кеңістігі
C нүктелермен тең бөліктерге бөлінген сызық
D секторларға бөлінген шеңбер
E нүктелермен тең бөліктерге бөлінген интервал
Т 56 Бағанды диаграмма ... болып келеді.
A секторларға бөлінген шеңбер
B + баған-тікбұрыш түрінде келтірілген статистикалық деректердің графиктік кескіні
C статистикалық деректердің сурет түрі
D жұмыстың жасалу барысының толық баяндамасы немесе не нәрсенің болсада күйі өзгеруінің тізбегі
E функцияның фактор әсерінен тәуелділігін көрсететін қайсыбір қисық
Т 57 Секторлық диаграмма болып келеді:
A + секторларға бөлінген шеңбер
B баған-тікбұрыш түрінде келтірілген статистикалық деректердің графиктік кескіні
C статистикалық деректердің сурет түрі
D жұмыстың жасалу барысының толық баяндамасы немесе не нәрсенің болсада күйі өзгеруінің тізбегі
E функцияның фактор әсерінен тәуелділігін көрсететін қайсыбір қисық
Т 58 Фигуралық диаграмма болып келеді:
A секторларға бөлінген шеңбер
B баған-тікбұрыш түрінде келтірілген статистикалық деректердің графиктік кескіні
C + статистикалық деректердің сурет түрі
D жұмыстың жасалу барысының толық баяндамасы немесе не нәрсенің болсада күйі өзгеруінің тізбегі
E функцияның фактор әсерінен тәуелділігін көрсететін қайсыбір қисық
Т 59 Бақылау қателерінің қайсысын келтірілген математикалық формулалар арқылы есептеуге болады:
A тіркеудің кездейсоқ қатесін
B тіркеудің жүйелік қатесін
C + репрезентативтіліктің кездейсоқ қатесін
D репрезентативтіліктің жүйелік қатесін
E есептеуге мүмкін емес
Т 60 Репрезентативтілік қате пайда болады:
A жаппай бақылау кезінде
B + таңдама бақылауы кезінде
C жаппай және таңдама бақылаулары кезінд
D кез-келген бақылау кезінде
E бақылау кезінде қате пайда болмайды
Т 61 Таңдамалық бақылаудың жаппай бақылаудан артықшылығы неде?
A бақылау жеделдігінде
B + материалдар мен қаражатты үнемдеуде
C жаппайға қарағанда дәлірек нәтиже беретінінде
D уақыт үнемдейді
E еш артықшылығы жоқ
Т 62 Таңдамалы жинақты қалыптастыру барысында кездейсоқтықтың принципін ұстану
A + Міндетті
B міндетті емес
C зерттеушінің талабынан тәуелді
D зерттелетін орын талабына тәуелді
E зерттеу уақыты талабына тәуелді
Т 63 Кездейсоқ іріктеу қалай жүреді:
A қандай болмасын механикалық тәртіпте өтеді
B + абсолютті түрде кездейсоқ немесе кездейсоқ сандар түрлендіргіші көмегімен
C барлық жиынтық бір маңызды белгісі бойынша типті топтарға бөлінеді, соңынан әрбір топтан кездейсоқ немесе механикалық тәсілмен пропорциональ түрде іріктеледі
D абсолютті түрде кездейсоқ немесе кездейсоқ сандар түрлендіргіші көмегімен
E кездейсоқ немесе механикалық тәсілмен пропорциональ түрде іріктеледі
Т 64 Типті іріктеу қалай жүргізіледі:
A қандай болмасын механикалық тәртіпте өтеді
B абсолютті түрде кездейсоқ немесе кездейсоқ сандар түрлендіргіші көмегімен
C + барлық жиынтық бір маңызды белгісі бойынша типті топтарға бөлінеді, соңынан әрбір топтан кездейсоқ немесе механикалық тәсілмен пропорциональ түрде іріктеледі
D абсолютті түрде кездейсоқ немесе кездейсоқ сандар түрлендіргіші көмегімен
E кездейсоқ немесе механикалық тәсілмен пропорциональ түрде іріктеледі
Т 65 Бас орта мүмкін мәндерінің шектері қалай табылады:
A таңдама және бас орталар айырымы түрінде
B + таңдамалы орта плюс (минус) таңдамалы орта шекті қатесі түрінде
C таңдама және бас жиын жарнақтары айырымы түрінде
D бас ортаның ең үлкен мәні
E бас ортаның ең кіші мәні
Т 66 Таптасу арасындағы функциональдық факторлық тәуелділікте факторлық таптасудың әр қайсысына ... сәйкес келеді.
A + нәтижелік таптасудың бір мәні
B нәтижелік таптасудың модальдық мәні
C нәтижелік таптасудың орташа мәні
D нәтижелік таптасудың көп мәндері
E нәтижелік таптасудың медианалық мәні
Т 67 Корреляциялық факторлық байланыс кезінде факторлық таптасудың әр
қайсысына ... сәйкес келеді.
A нәтижелік таптасудың бір мәні
B нәтижелік таптасудың орташа мәні
C + нәтижелік таптасудың көптеген мәні
D нәтижелік таптасудың екі мәні
E нәтижелік таптасудың модальдық мәні
Т 68 Таптасудың арасындағы байланысты анықтау үшін ... қолдануға болады.
A индексті құрастыру әдісін
B үлестірім қатарын құруды
C + параллельды құрастыру әдісін, корреляциялық кесте әдісін, топтау және и топтасу ортасын санау, корреляциялық өрісті салу
D байқау және қателер әдісін
E ең кіші квадраттар әдісін
Т 69 Сызықтық тәуелділіктегі байланыс тығыздығы дәрежесін бағалау үшін ... қолданылады.
A + корреляциялық қатынас
B рангтар корреляциялық коэффициенті
C конкордация коэффициенті
D индексті құрастыру әдісін
E үлестірім қатарын құруды
Т 70 Сызықтық емес тәуелділіктегі байланыс тығыздығы дәрежесінің бағасы болып ... табылады.
A қос корреляция коэффициенті
B + корреляциялық қатынас
C конкордация коэффициенті
D рангтар корреляциялық коэффициенті
E сызықтық корреляциялық коэффициенті
Т 71 Спирменнің рангалық корреляция коэффициентін ... арасындағы байланыс тығыздығын бағалау үшін қолдануға болады.
A мөлшерлік таптасу
B + мәндерін реттеуге болатын сапалық таптасу
C кез-келген сапалық таптасу
D кез-келген мөлшерлік таптасу
E мәндерін реттеуге келмейтін сапалық таптасу
Т 72 Корреляциялық байланысты сипаттайтын теңдеу түрін ... ... қолдану арқылы дәлелдеу мүмкін болады.
A корреляциялық талдау
B + регрессиялық талдау
C логикалық талдау
D байқау және қателер әдісмеінE ең кіші квадраттар әдісімен
Т 73 Регрессия теңдеуі параметрлерін бағалау үшін қолдануға болады:
A байқау және қателер әдісін
B + ең кіші квадраттар әдісін
C дифференциальдық және интегральдық есептеулерді
D индексті құрастыру әдісін
E параллельды құрастыру әдісін, корреляциялық кесте әдісін, топтау және и топтасу ортасын санау, корреляциялық өрісті салу
Т 74 Статистикалық гипотеза –бұл:
A статистикалық зерттеулерде қолданылатын кез-келген болжал
B + қолда бар статистикалық ақпаратты қолданып тексеруге болатын болжал
C ғылыми болжал, қандай да болмасын құбылысты түсіндіруге жасалған және тәжірибеде тексеруді талап ететін ұсыныс
D қалыпты деп алынатын айырықша белгі, өлшеуіш
E таным ақиқаттығының дұрыс екендігін күәландыратын дәл түсінік
Т 75 Критерий – бұл:
A қалыпты деп алынатын айырықша белгі, өлшеуіш
B таным ақиқаттығының дұрыс екендігін күәландыратын дәл түсінік
C + статистикалық болжамды тексеру үшін қолданылатын ережелер жинағы
D зерттеу нәтижелерін тексеру үшін қолданылатын ережелер жинағы
E өңдеу нәтижелерін тексеру үшін қолданылатын ережелер жинағы
Т 76 Критерий қуаты:
A өндіру үрдісіне енгізілетін нәрсе
B + нөльдік және альтернативті болжамды қатаң ажырату қабылеті бар критерий
C қозғалтқыш тудыратын энергия мөлшерімен анықталатын шама
D қалыпты деп алынатын айырықша белгі, өлшеуіш
E таным ақиқаттығының дұрыс екендігін күәландыратын дәл түсінік
Т 77 Бірінші текті қате –бұл:
A қатесіне қарамай статистикалық болжамды қабылдау
B + дұрыс болса да, статистикалық болжамды қабылдамау
C таптасу мәні ақиқаттығын белгілеу барысындағы қате
D дұрыс болса да, статистикалық болжамды қабылдау
E таптасу мәні жалғандығын белгілеу барысындағы қате
Т 78 Екінші текті қате –бұл:
A + қатесіне қарамай статистикалық болжамды қабылдау
B дұрыс болса да, статистикалық болжамды қабылдамау
C таптасу мәні ақиқаттығын белгілеу барысындағы қате
D дұрыс болса да, статистикалық болжамды қабылдау
E таптасу мәні жалғандығын белгілеу барысындағы қате
Т 79 Маңыздылық денгейі – бұл:
A сол немесе басқа көрсеткішті есептеу нәтижесінің сенімділігіне кепілді бола алатын ықтималдық
B мөлшерлік көрсеткіш шамасы немесе сапалық көрсеткіштің байқалу дәрежесі
C + дұрыс болжамды қабылдамауға сәйкес келетін ықтималдық
D қалыпты деп алынатын айырықша белгі, өлшеуіш
E таным ақиқаттығының дұрыс екендігін күәландыратын дәл түсінік
Т 80 Сынау нәтижесінде, алдын ала белгісіз бір және тек қана бір мүмкін мәнді қабылдай алатын шама.
A + кездейсоқ
B дискретті
C үздіксіз
D дисперсия
E математикалық күтім
Т 81 Шаманың барлық мүмкін мәдерінің осы мәндер ықтималдығына көбейтіндісінің қосындысы.
A дисперсия
B + математикалық күтім
C мода
D орташа квадраттық ауытқу
E Медиана
Т 82 Алдынғы және сондай ақ соңғы мәндер ықтималдығы кіші болып келетін кездейсоқ шама мәні
A дисперсия
B математикалық күтім
C + мода
D орташа квадраттық ауытқу
E медиана
Т 83 Шаманың барлық мүмкін мәдері мен осы мәндер ықтималдығы көрсетілген кесте.
A үлестірім көпбұрышы
B матрица
C үлестірім анықтаушысы
D + үлестірім заңы
E Фрейм
Т 84 Дискретті кездейсоқ шаманың үлестірім заңы келтірілген. Оның дисперсиясын табыңыз.
Х1------2-----4
Р0,2--0,4---0,4
A 2,6
B + 1,44
C 2,4
D 1
E 1,6
Т 85 Дискретті кездейсоқ шаманың дисперсиясы 9-ға тең, оның орташа квадраттық ауытқуын есптеңіз.
A 64
B 81
C + 3
D 18
E 16
Т 86 Дискретті кездейсоқ шаманың үлестірім заңы берілген. Оның математикалық күтімін табыңыз.
Х0----------1-------2
Р0,855---0,14---0,005
A 0,16
B + 0,15
C 0,37
D 1,6
E 0,26
Т 87 Дискретті кездейсоқ шаманың үлестірім заңы кестесі берілген. Оның модасын табыңыз.
Х0--------1----2------3-----4
Р0,13--0,36--0,30--0,15--0,02
A + 1
B 2
C 4
D -0,36
E 0,30
Т 88 122 шамасының математикалық күтімін табыңыз.
A 14884
B + 122
C 61
D 3721
E -1/122
Т 89 Дискретті кездейсоқ шаманың орташа квадраттық ауытқуы 3,1. Осы шаманың дисперсиясын табыңыз.
A -6,3
B 1,74
C 1,8
D 9,1
E + 9,61
Т 90 Белгілі бір ықтималдықпен бір бірінен бөлек мүмкін мәндерді қабылдайтын кездейсоқ шама.
A Жиілік
B + Дискретті
C Үздікіз
D Дисперсті
E математикалық күтім
Т 91 Дискретті кездейсоқ шаманың орташа квадраттық ауытқуы 1,5. Осы шаманың дисперсиясын табыңыз.
A 6,3
B 1,74
C 1,8
D 2,5
E + 2,25
Т 92 Сенімділік ықтималдығы мен еркіндік дәрежесі санынан тәуелді коэффициент.
A + Стьюдент коэффициенті
B статистикалық интервал
C салыстырмалы қате
D сенімдылык интервалы
E сенімдылык ықтималдығы
Т 93 Математикалық күтімнің интервалдық бағасы болып табылады:
A Стьюдент коэффициенті
B статистикалық интервал
C салыстырмалы қате
D + сенімдылык интервалы
E сенімдылык ықтималдығы
Т 94 Математикалық статистикада таптасу мәндері қосындысының таптасу жалпы санына қатынасы:
A үлестірім заңы
B математикалық күтім
C + арифметикалық орта
D геометриялық орта
E орташа квадраттық ауытқу
Т 95 Таптасу мәндерінің олардың таңдамалық ортасынан ауытқуы квадратының арифметикалық ортасы.
A математикалық күтім
B геометриялық орта
C орташа квадраттық ауытқу
D + дисперсия
E ығыспаған дисперсия
Т 96 Шекті немесе шексіз интервалдың барлық мәндерін қабылдайтын кездейсоқ шама.

A дискретті
B + үздіксіз
C статистикалық
D айнымалы
E Ықтималды
Т 97 Тұрақтының дисперсиясы D(C):
A + 0
B 1
C -1
D 2
E -2
Т 98 Дисперсиядан екінші дәрежедегі түбiр
A математикалық күтім
B арифметикалық орта
C геометриялық орта
D + орташа квадраттық ауытқу
E Дисперсия
Т 99 Өзіне қатыстыруға болатын, барлық нәрселерден тұратын жиынтық.

A Репрезентативті.
B Таңдамалы.
C Статистикалық.
D + Бас.
E Қайталанбайтын.
Т 100 Кәзіргі қолданбалы статистиканың және математикалық генетиканың негізін қалаушы.
A Фрэнсис Гальтон
B + Рональд Фишер
C Карл Пирсон
D Пуассон
E Гаусс
Т Бас жиыннан кездейсоқ таңдап алынған, объектілер жиынтығы.
1) статистикалық жиынтық; 2) таңдама жиынтық; 3) статистикалық қатар; 4) таңдама.
A 1,2 және3
B 1 және3
C + 2 тек қана 4
D Тек 4
E 1 және2Т Бас жиынтықтың, объектілер саны.
A Жиілік.
B Варианта.
C Полигон.
D + Көлем.
E Гистограмма.
Т Варианталардың мәндерін және олардың жиіліктерін немесе салыстырмалы жиіліктерін байланыстыратын кесте.
1) статистикалық дискретті үлестірім қатары; 2) таңдама жиынтық;
3) таңдаманың статистикалық үлестірімі; 4) статистикалық интервалды үлестірім қатары.
A 1,2 және3
B + 1 және3
C 2 және4
D тек қана 4
E 1 және2Т Зертелетін мәндер белгілері.
A Жиілік.
B Вариация.
C Полигон.
D + Варианта.
E Гистограмма.
Т Ұлғаю (кему) тәртібі бойынша жазылған, варианталар тізбегі.
A жиілік қатар.
B + Вариациялық қатар.
C Статистикалық қатар.
D Интервалды қатар.
E Дискретті қатар.
Т Математикалық статистикада, салыстырмалы жиіліктердің қосындысы.
A 0
B + 1
C 1
D Тұрақты санға.
E Кез келген санға.
Т Жиынтықты тең етіп екіге бөлетін белгінің мәні.
A Мода
B Дисперсия
C + Медиана
D Орташа мән
E Таңдама
Т Кездейсоқ шаманың мүмкін мәндері мен және олардың ықтималдыққтарының арасындағы сәйкестік.
A Дискретті кездейсоқ шаманың үлестіру заңы.
B үзіліссіз кездейсоқ шаманың үлестіру заңы.
C Статистикалық шамалардың үлестіру заңы.
D + Кездейсоқ шамалардың үлестіру заңы.
E Мәндай сәйкестіктерді анықтау мүмкін емес.
Т Кездейсоқ шамалар ұлғаю немесе кему тәртібімен орналасқан ... үлестіру заңы деп атайды.
A + кестені
B базаны
C схеманы
D формуланы
E жазбаны
Т 110 Бір санмен анықталатын бас жиынды сипаттайтын баға.
A Тиімді.
B Ығыспаған.
C + Нүктелік.
D Интервалды
E Ығысған.
Т Бақылаулар санымен анықталатын, нүктелік бағалар жиынын ... деп атайды.

A Тиімді
B Ығыспаған
C Нүктелік
D + Интервалды
E Ығысған
Т Нүктелік баға келесі талаптарға сәйкес болу қажет:
1) ығыспаған, 2) тиімді, 3) жеткілікті, 4) ығысқан.
A + 1,2 және3
B 1 және3
C 2 және4
D тек қана 4
E 1 және2Т Фармацияда, медицинада және биологияда зерттеу жүргізгенде сенімділік ықтималдығын ... тең деп алады.
A 0,85
B + 0,95
C 0,99
D 0,999
E 0,68
Т Стандарттар дайындау кезінде сенімділік ықтималдығын ... тең деп алады.
A 0,85
B 0,95
C + 0,99
D 0,999
E 0,68
Т Варианталар саны көп болған жағдайда, орташасы сенімді болып саналады, егер орташасының қатесі ...
A + t>3
B t <3
C t>0
D -t=0
E орташасынын кез келген қатесінде
Т Дәрінің орташа массасы тоғыз мәрте өлшегенде 0,528 г., ал орташа квадраттық ауытқу қатесі (0,014) және Стюдент коэффициенті (2,262) тең болды, 0,95 сенімділік ықтималдығымен сонғы нәтиже қалай жазылады?
A 0,528+-0,011
B 0,528+-0,047
C 0,528+-0,032
D + 0,528+-0,014
E 0,528+0,011
Т Интервал енін табу үшін, білу керек:
1) белгінің минимал мәнін, 2) белгінің максимал мәнін,
3) таңдаманың көлемін, 4) интервал санын.
A + 1,2 және3
B 1 және3;
C 2 және4 ;
D тек қана 4;
E 1 және2Т Екінші текті қателер:
A + Нөлдік болжам жалған болғанда қабылдау.
B Нөлдік болжам ақиқат болғанда қабылдамау.
C Популяцияларға кірісу (емдеу) әсерін анықтамайтын тұжырым
D әрбір мүмкін зерттеудің, зерттеулер класының немесе категориялардың, пайда болу жиілігін көрсетеді
E Жұпты зерттеулердегі топтапрдың орта мәндерінің айырмалары нөлге тең болғандағы, нөлдік болжамды тексереді
Т Бірінші текті қате:
A Нөлдік болжам жалған болғанда қабылдау.
B + Нөлдік болжам ақиқат болғанда қабылдамау.
C Популяцияларға кірісу (емдеу) әсерін анықтамайтын тұжырым
D әрбір мүмкін зерттеудің, зерттеулер класының немесе категориялардың, пайда болу жиілігін көрсетеді
E Жұпты зерттеулердегі топтапрдың орта мәндерініә айырмалары нөлге тең болғандағы, нөлдік болжамды тексереді
Т 120 Нөлдік болжам (H0):
A Нөлдік болжам жалған болғанда қабылдау.
B Нөлдік болжам ақиқат болғанда қабылдамау.
C + Популяцияларға кірісу (емдеу) әсерін анықтамайтын тұжырым
D әрбір мүмкін зерттеудің, зерттеулер класының немесе категориялардың, пайда болу жиілігін көрсетеді
E Жұпты зерттеулердегі топтапрдың орта мәндерінің айырмалары нөлге тең болғандағы, нөлдік болжамды тексереді
Т Жеке үлестіру:
A Нөлдік болжам жалған болғанда қабылдау.
B Нөлдік болжам ақиқат болғанда қабылдамау.
C Популяцияларға кірісу (емдеу) әсерін анықтамайтын тұжырым
D + әрбір мүмкін зерттеудің, зерттеулер класының немесе категориялардың, пайда болу жиілігін көрсетеді
E Жұпты зерттеулердегі топтапрдың орта мәндерінің айырмалары нөлге тең болғандағы, нөлдік болжамды тексереді
Т Жұпты зерттеулердегі топтапрдың орта мәндерінің айырмалары нөлге тең болғандағы, нөлдік болжамды тексереді
A + Жұпты t критерий
B Рангті Спирмэннің корреляция коэффициенті
C Жұпты емес (екі таңдамалы) t-критерий
D Параметрлік емес критерий:
E Бір таңдамалы t-критерий (Стьюдент)
Т Зерттелетін объектілердің үлестірімі туралы ұсыныс жасамайтын, болжамдарды тексеру критериі. Кейде, үлестірімнен бос немесе рангтік әдіс критериі деп аталады.
A жұпты t критерий:
B Рангті Спирмэннің корреляция коэффициенті
C Жұпты емес (екі таңдамалы) t-критерий:
D + Параметрлік емес критерий:
E Бір таңдамалы t-критерий (Стьюдент)
Т Айнымалының орташасын кейбір болжамдық шамадан айырмашылығы бар екіндігін зерттейді –
A Жұпты t критерий
B Рангті Спирмэннің корреляция коэффициенті
C Жұпты емес (екі таңдамалы) t-критерий:
D Параметрлік емес критерий:
E + Бір таңдамалы t-критерий (Стьюдент)
Т Берілгендердің үлестірімдерінің қалыптылығын келесі критерийлердің көмегімен бақалауға болады:
1)Колмогорова-Смирнова, 2)Манн-Уитни, 3)Шапиро-Уилки, 4)Фишера.
A 1,2 және3
B + 1 және3
C 2 және4
D тек қана 4
E барлығы
Т Берілгендер тобында жиі кездесетін, айнымылы шама.
A Нүктелік баға:
B Жиілік:
C Жиіліктік ықтималдық:
D Сезімталдық:
E + Мода
Т Тестпен нақты диагностикаланған, аурулары бар пациенттер бөлігі
A Нүктелік баға:
B Жиілік:
C Жиіліктік ықтималдық:
D + Сезімталдық:
E Мода
Т Оқиғаның пайда болу саны
A Нүктелік баға:
B + Жиілік:
C Жиіліктік ықтималдық:
D Сезімталдық:
E Мода
Т Экпериментті көп рет қайталаған жағдайда, оқиғаның қашан пайда болатындығын көрсететін шама.
A Нүктелік баға:
B Жиілік
C + Жиіліктік ықтималдық:
D Сезімталдық:
E Мода
Т 130 Зерттеулерден алынған, популяцияның параметрін бағалайтын, бөлек шама
A + Нүктелік баға:
B Жиілік:
C Жиіліктік ықтималдық:
D Сезімталдық:
E Мода
Т Әрбір объект үшін тіркелетін белгі:
1) тұрақты, 2) константа, 3) символды, 4) айнымалы.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D + тек қана 4
E Барлығы
Т Деректердің терімі келесі белгілер бойынша жіктеледі:
1) айнымалылар санымен, 2) алынған көздеріне байланысты, 3) деректердің типі бойынша; 4) уақыт бойынша реттелуі маңызды болса.
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D тек қана 4
E Барлығы
Т Айнымалылар санына байланысты деректерер болуы мүмкін:
1) бірөлшемді, 2) екіөлшемді, 3) көпөлшемді, 4) өлшемсіз.
A + 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Типі бойынша деректер: 1) сандық, 2) символдық, 3) сапалы, 4) логикалық, болып бөлінеді.
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Деректердің бірөлшемді терімдері әр бір объекті үшін бір ғана белгіден тұрады және анықтауға мүмкіндік береді:
1) белгінің кез-келген мәндерін, 2) белгінің типтік мәнін,
3) мәндерінің өзгергіштігін, 4) мәндердің бір-бірінен қаншалықты айырмашылықтары барын.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C + 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Екіөлшемді терімдердің берілгендері келесі ақпараттан тұрады:
1) әр объектінің екі белгісі туралы, 2) объектінің барлық белгілері туралы, 3) және де бірөлшемді берілгендердің екі терімін алуға мүмкіндік береді, 4) және де объект туралы толық ақпарат алуға мүмкіндік береді.
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Екі айнымалының арасындағы байланысты, орнатуға мүмкіндік береді.
A + екіөлшемі берілгендер.
B бірөлшемді берілгендер.
C көпөлшемді берілгендер.
D логикалық берілгендер.
E символды берілгендер.
Т Әр объект үшін үш немесе оданда артық белгісі туралы ақпаратты береді:
A екіөлшемі берілгендер.
B бірөлшемді берілгендер.
C + көпөлшемді берілгендер.
D логикалық берілгендер.
E символды берілгендер.
Т Мазмұнды мағынасы бар, сандар көмегімен тіркелетін, айнымалылардың мәндері ... берілгендер деп аталады.
A Сапалы
B + Санды
C Стационарлы
D Логикалық
E Мағыналы
Т Санды берілгендермен қарапайым сандармен орындалатын барлық амалдарды орындауға болады, мыналар сияқты:
1) ортасын есептеу, 2) шашырау бағасын, 3) өзгеру бағасын, 4) позициялық бағасын.
A + 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Айнымалы қандай мәндерді қабылдай алатынына байланысты, санды деректердің екі типін айырады:
1) позициялық, 2) дискретті, 3) сандық, 4) үзіліссіз.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C + 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Тек қана кейбір анықталған сандар тізімі ішінен мәндерді қабылдай алатын, айнымалы.
A + дискретті.
B Үзіліссіз
C Тұрақты
D Санды
E Логикалы
Т Жанұядағы балалар саны, "жедел жәрдемге", ауруханаға түскен шақырулар саны және т.с.с., айнымалылардың қандай типіне жатады.
A Үзіліссіз
B Тұрақты
C Санды
D Логикалы
E + дискретті.
Т Үзіліссіз деп кез келген ... емес айнымалыны есептейміз.
A + дискретті.
B Үзіліссіз
C Тұрақты
D Санды
E Логикалы
Т Кейбір аралықтың кез келген мәндерін қабылдай алатын, айнымалы.
A дискретті.
B + Үзіліссіз
C Тұрақты
D Санды
E Логикалы
Т Ересек адамның бойы (мысалы 140-тан 230 см дейін), бір нанның массасы (мысалы 750-ден 830 г дейін), және т.с.с., ... айнымалының мысалдары болып табылады.
A дискретті.
B Тұрақты
C + Үзіліссіз
D Санды
E Логикалы
Т Объекттің сапасын тіркейтін деректер.
A + сапалы
B Санды
C Стационарлы
D Логикалы
E Мағыналы
Т Сапалы деп ... тіркейтін деректерді айтады.
A анықталған санды
B анықталған сапаны
C анықталған қасиетті
D анықталған позицияны
E анықталған логиканы
Т Адам жынысын сәйкес 0 және 1 сандарымен тіркейді, бұл сандар ... болып оңделеді.
A + сапалы
B Санды
C Жолды
D Логикалы
E Позициялық
Т 150 Сапалы деректердің типтерің көрсетініз:
1) реті, мазмұнды мәні бар, реттік, 2) арнайы жобаланған талдау үшін жиналған,
3) мазмұнды реті жоқ, номиналды, 4) бақылау және өлшеу нәтижелерінде алынған деректер.
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Мазмұнды мағынасы жоқ, сапалы деректер.
A реттік
B Жолды
C логикалы
D + Номиналды
E позициялық
Т Мазмұнды мағынасы бар, сапалы деректер.
A + реттік
B Номиналды
C Жолды
D логикалы
E позициялық
Т Алғашқы берілгендер:
1) бұрын басқа қажеттер үшін жинақталған, 2) жоспарланған талдау үшін арнайы жинақталған,
3) әдебиеттерден немесе басқа ақпарат көздерінен алынған, 4) зерттеу немесе өлшеу нәтижелерінде алынған.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C + 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Екіншілік деректер:
1) бұрын басқа қажеттер үшін жинақталған, 2) жоспарланған талдау үшін арнайы жинақталған,
3) әдебиеттерден немесе басқа ақпарат көздерінен алынған, 4) зерттеу немесе өлшеу нәтижелерінде алынған.
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Әртүрлі деңгейлердегі өлшеулерге әртүрлі шкалалар сәйкес келеді:
1)номиналды шкала;
2)реттік, немесе рангтік, шкала;
3) интервалдар шкаласы;
4) қатынастар шкаласы, немесе пропорциялар шкаласы;
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E + Барлығы
Т Ең төменгі деңгейдегі өлшеулерді тіркеуге, қолданылатын шкала.
A + Номиналды шкала.
B Реттік, немесе рангтік, шкала.
C Интервалдар шкаласы..D Қатынастар, немесе пропорциялар шкаласы
E Логарифмдік шкала.
Т Бұл деңгейдегі өлшеулерде, сандар қолданылмайтын шкала.
A Реттік, немесе рангтік, шкала.
B + Номиналды шкала.
C Интервалдар шкаласы.
D Қатынастар, немесе пропорциялар шкаласы.
E Логарифмдік шкала.
Т Бұл шкала үшін, объектілердің, белгілері бойынша ұқсастығын немесе айырмашылықтарын орнату маңызды. Сапалы деректер.
A + Номиналды шкала.
B Реттік, немесе рангтік, шкала.
C Интервалдар шкаласы.
D Қатынастар, немесе пропорциялар шкаласы.
E Логарифмдік шкала.
Т Сапалы деректерді үлестіру үшін қолданылатын, шкала
A Реттік, немесе рангтік, шкала.
B + Номиналды шкала.
C Интервалдық шкаласы..D Қатынастар, немесе пропорциялар шкаласы
E Логарифмдік шкала.
Т Жыныстық белгілері, мекен жайы, жанұядағы балалар саны бойынша үлестіру ... шамасының мысалдары болып табылады.
A + Номиналды шкала.
B Реттік, немесе рангтік, шкала.
C Интервалдық шкала.
D Қатынастар шкала, немесе пропорциялар шкала.
E Логарифмдік шкала.
Т Халыққа қызмет көрсету, денсаулық сақтау мен айналысатын, салауатты өмір салтын насихаттайтын денсаулық сақтау өбъектілері ... шамасының мысалдары болып табылады.
A Реттік, немесе рангтік, шкала.
B Интервалдық шкала.
C + Номиналды шкала.
D Қатынастар шкала, немесе пропорциялар шкала.
E Логарифмдік шкала.
Т Белгінің тек қана реттілігін немесе айқындық дәрежесінің бағытын көрсететін шкала.
A Номиналды шкала.
B + Реттік, немесе рангтік, шкала.
C Интервалдық шкала.
D Қатынастар шкала, немесе пропорциялар шкала.
E Логарифмдік шкала.
Т Тест тапсырмаларының дұрыс орындалғандар саны бойынша ранжирлеуге қолданылатын.
A Номиналды шкала.
B Интервалдық шкала.
C + Реттік, немесе рангтік, шкала.
D Қатынастар шкала, немесе пропорциялар шкала.
E Логарифмдік шкала.
Т Бір пән бойынша бағалар шкаласы ... болып табылады, себебі бөлек ұпайлар арасындағы интервалдары, шынайы нәтижелер арасындағы үзілісті көрсетпейді.
A + Номиналды шкала.
B Реттік, немесе рангтік, шкала.
C Интервалдық шкала.
D Қатынастар шкала, немесе пропорциялар шкала.
E Логарифмдік шкала.
Т Өлшенетін белгінің өлшеу шамасының бірдейлігіін көрсететен ... ....
A Номиналды шкала.
B Реттік, немесе рангтік, шкала.
C + Интервалдық шкала.
D Қатынастар шкала, немесе пропорциялар шкала.
E Логарифмдік шкала.
Т Іргелес бөліктердің арасындағы арақашықтығы бірдей, шкала.
A Номиналды шкала.
B + Интервалдар шкаласы.
C Реттік, немесе рангтік, шкала.
D Қатынастар шкаласы, немесе пропорциялар шкала.
E Логарифмдік шкала.
Т Физикалық приборлардың көпшілігінің шкаласы(амперметр, вольтметр және т.б.) … .
A Номиналды шкала.
B Реттік, немесе рангтік, шкала.
C + Интервалдар шкаласы.
D Қатынастар шкаласы, немесе пропорциялар шкала.
E Логарифмдік шкала.
Т IQ интеллект коэффициентінің шкаласы … .A Номиналды шкала.
B Реттік, немесе рангтік, шкала.
C Қатынастар шкаласы, немесе пропорциялар шкала.
D + Интервалдар шкаласы.
E Логарифмдік шкала.
Т Оның көмегімен қосу және азайтуды орындауға болатын … … метрикалық болып табылады.
A Номиналды шкала.
B Реттік, немесе рангтік, шкала.
C + Интервалдар шкаласы.
D Қатынастар шкаласы, немесе пропорциялар шкала.
E Логарифмдік шкала.
Т 170 Мәні "0" шкаласына, өлшенетін белгісі жоқ шама сәйкес келеді, сондықтан ... ... өлшенетін белгінің мәндерінің қатынасын орнатуға мүмкіндік береді.
A Номиналды шкала.
B Реттік, немесе рангтік, шкала
C Интервалдар шкаласы.
D + Қатынастар шкаласы, немесе пропорциялар шкаласы
E Логарифмдік шкала.
Т Номиналды шкаладағы ең басты шама ... .
A + модалды шама
B геометрикалық орта шамасы
C арифметикалық орта, геометрикалық орта шамасы, теңдікті, еселенуді орнату
D арифметикалық орта шамасы
E Медиана
Т Реттік шкаладағы ең басты шама ... .
A + медиана
B геометрикалық орта шамасы
C модалды шама
D арифметикалық орта, геометрикалық орта шамасы, теңдікті, еселенуді орнату
E арифметикалық орта шамасы
Т Интервалды шкаладағы ең басты шама ... .
A геометрикалық орта шамасы
B + арифметикалық орта шамасы
C модалды шама
D арифметикалық орта, геометрикалық орта шамасы, теңдікті, еселенуді орнату
E медиана
Т Пропорционалды шкаладағы ең басты шама ... .
A + арифметикалық орта, геометрикалық орта шамасы, теңдікті, еселенуді орнату
B геометрикалық орта шамасы.
C модалды шама
D медиана
E арифметикалық орта шамасы
Т Вариациалық статистика бөлімі, оның әдістері көмегімен, экперименталды деректердің және бақылаулардың өңдеуін жүргізетін, және де биологиялық зерттеулерде санды эксперименттерді жобалайтын.
A Биостатистика
B Матстатистика
C + Биометрия
D Медстатистика
E Статистика
Т Медицинада, денсаулық сақтауда, эпидемиологиялық ғылыми зерттеулерде статистикалық әдістерді құрастырумен және қолданумен байланысты, ғылыми тарау.
A Биометрия
B + Биостатистика
C Матстатистика
D Медстатистика
E Статистика
Т Алғаш рет «biometry» сөзін қолдануға енгізген және корреляциялық талдау негізін құрастырған.
A + Фрэнсис Гальтон
B Карл Пирсон
C Рональд Фишер
D Пуассон
E Гаусс
Т 179 Көптік регрессия, белгілердің ілеспе теориясының, және де сызықтық емес корреляция және регрессия негіздерін құрастырушы.
A + Карл Пирсон
B Фрэнсис Гальтон
C Рональд Фишер
D Пуассон
E Гаусс
Т 180 Кәзіргі қолданбалы статистиканың және математикалық генетиканың негізін қалаушы.
A Фрэнсис Гальтон
B + Рональд Фишер
C Карл Пирсон
D Пуассон
E Гаусс
Т Таңдама үлестірімнің теориясын, дисперсиялық және дискриминанттық анализді, эсперименттерді жобалау теориясын, максималды шындық әдісінің және т.б. құрастырушы
A + Рональд Фишер
B Фрэнсис Гальтон
C Карл Пирсон
D Пуассон
E Гаусс
Т Таңдаманың көлемі көп болғанда оның элементтерін келесі амалдармен топтарға біріктіреді:1) таңдаманың max және min мәндерін табады; 2) интервалдың енін есептейді (қадам); 3) интервалдар санын анықтайды; 4) жиіліктерді анықтайды — i-ші интервалға түскен таңдаманың ni элементтер саны.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек 4
E барлығы
Т Жоғарғы жолында таңдама элементтері немесе топтардың интервалдар ортасы, ал төменгі жолында ni жиіліктері орналасқан кесте ... .
A + статистикалық қатар
B вариацияциалық қатар
C интервалдық қатар
D характеристический қатар
E класикалық қатар
Т Белгінің бөлек мәндерінің қайталану жиілігі.
A ni таңдама элементтерінің сандары
B ni қосындылары
C + жинақталған жиілік
D салыстырмалы жиілік
E жинақталған салыстырмалы жиілік
Т Интервалдар саны байланысты
A + таңдаманың көлеміне
B таңдаманың элементтер мәніне
C мәндердің қайталану жиілігіне
D таңдаманың түріне
E таңдаманың типіне
Т Гистограмма графигінің үстіндегі фигураның ауданы тең ... .
A ni таңдама элементтерінің сандарына
B + объему выборки. Таңдаманың көлеміне
C таңдаманың арифметикалық ортасына
D таңдаманың геометриялық ортасына
E таңдаманың барлық элементтерінің қосындысына
Т Көбірек таралған графикалық әдістердің түрлері: 1) гистограмма, 2) жиіліктер полигоны, 3) жинақталған жиіліктер полигоны, 4) жинақталған жиіліктер гистограммсы
A + 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек 4
E Барлығы
Т Үзіліссіз өзгеретін белгілердің үлестірімін график түрінде көрсетту үшін ... қолданылады.
A полигон
B + гистограмма
C медиана
D мода
E қисық
Т Тік бұрышты координата жүйесінде гистограмма графигінің В прямоугольной системе координат на графике гистограммы: 1) абсцисса осі бойынша тікбұрыштардың основаниясы белгіленеді, 2) ордината бойынша тікбұрыштардың основаниясы белгіленеді, 3) биіктігі ордината осі бойынша белгіленеді, 4) биіктігі—абсцисса осі бойынша белгіленеді
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек 4
E Барлығы
Т Жиіліктер полигоны, топталған интервалдардың орта мәндеріне сәйкес және сол интервалдар жиіліктерінің нүктелерін қосатын қисық сызықтан пайда болады:1) орта мәндері у осі бойынша белгіленеді, 2) орта мәндері х осі бойынша белгіленеді,3) ал жиіліктері –х осі бойынша, 4) ал жиіліктері – у осі бойынша.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C + 2 және 4
D Тек 4
E Барлығы
Т Жиіліктер полигоны ... үлестірімдерін көрсету үшін қолданылады.
A + үзіліссіз де және дискретті де белгілердің.
B тек қана үзіліссіз белгілердің.
C тек қана дискретті белгілердің.
D белгілері бірдей.
E белгілері әр түрлі.
Т Жинақталған жиіліктер полигоны (кумулята) нүктелерді түзу кесінділермен қосу арқылы пайда болады,
A олардың координаталары топталған интерлвалдардың шекарасына және жиіліктеріне сәйкес келмейді.
B + олардың координаталары топталған интерлвалдардың жоғарғы шекарасына және жинақталған жиіліктерге сәйкес келеді.
C олардың координаталары топталған интерлвалдардың төменгі шекарасына және жиіліктерге сәйкес келеді.
D олардың координаталары топталған интерлвалдардың максимал мәніне және жинақталған жиіліктерге сәйкес келеді
E олардың координаталары топталған интерлвалдардың жинақталған жиіліктерге сәйкес келеді
Т 193 Тәжірибеде жинақталған жиіліктер полигоны негізінде ... ... көрсету үшін қолданылады.
A + дискретті деректерді.
B үзіліссіз деректерді.
C өзгермейтін деректерді.
D жинақталған деректерді.
E қосылған деректерді.
Т 194 Айнымалыны "сипаттаудың" маңызды әдісі, аынымалының мәндері анықталған интервалдарға қандай жиілікпен түсетінін көрсететін ... болады,
A үлестірілу қисығы
B + оның үлестірілу түрі
C үлестірілу графигі
D үлестірілу кестесі
E үлестірілу характеристика
Т 195 Симметриялық үлестірілудің ассиметриясы тең:
A + нөлге.
B константаға.
C оң санға.
D теріс санға.
E шексіздікке.
Т 196 Егер үлестірілудің сол жақ қүйрығы үзын болса, онда аның ассиметриясы: 1) оң, 2) нөлге тең, 3) шексіз, 4) теріс.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D + Тек қана 4
E Барлығы
Т 197 Дисперсиялар қатынстарының критерийі, Фишер-Снедекордың F-критерийі ... ... тексеруге қолданылады.
A популяциядағы орташаның теңдігі туралы болжамды
B + популяциядағы дисперсияның теңдігі туралы болжамды
C зерттелетін құбылыстар арасындағы байланысты
D зерттелетін көрсеткішке қайсы болмасын бір фактордың ықпалын
E орташадан ауытқудың жоқ екенін
Т Үлестірілудің төбесінің үшкірлігі сипатталады:
A теріс ассиметриямен
B оң ассиметриямен
C + эксцесспен
D гистограммамен
E полигонбен
Т 199 Егер эксцесс …болса, онда тобесі үшкір, егер …болса, онда тобесі дөңгелектелген.
A + оң, теріс
B теріс, оң
C нөлге тең, оң
D нөлге тең, терісE оң, нөлге тең.
Т Мода деп аталады:
A + Ең үлкен жиілігі бар варианта
B Ең кіші жиілігі бар варианта
C Қатардың ортасында орналасқан варианта
D Арифметикалық ортаға тең варианта
E Барлық жауап дұрыс
Т Медиана деп аталады:
A Ең үлкен жиілігі бар варианта
B + Қатардың ортасында орналасқан варианта
C Ең кіші жиілігі бар варианта
D Арифметикалық ортаға тең варианта
E Барлық жауап дұрыс
Т Арифметикалық орта шамасы ... ... үшін қолданылады.
A Сапалық белгіні сипаттау
B + Белгінің сандық мәндерін сипаттау
C Құбылыстардың арасындағы байланысты анақтау
D Варияциалық қатардағы варианталардың жиілігін анықтау
E Әртүрлі өлшеу бірліктерімен берілген белгілерді салыстыру
Т Барлық үлестіру түрлері ішінен медико-биологиялық зерттеулерде жиі кездеседі:
A Биномиалды
B + Қалыпты
C Пуассон
D Альтернативті
E Барлығы
Т Талдаудың параметрлік әдістерін қолданудың негізгі шарты:
A Кездейсоқ таңдаманың қалыптасуы
B Екі тәуелсіз таңдаманың болуы
C Белгілер арасында корреляциялық байланыс болу
D Параметрлік критерийлерді қолданану мүмкін емес
E + Белгінің қалыпты үлестірілуі
Т Вариациялық қатар құралады:
1) Варианталар терімінен 2) Репрезентативтіліктің қателік терімінен
3) Жиіліктер терімінен4) Ауытқу терімінен
A 1, 2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек 4
E Барлығы
Т Вариациялық қатардың түрлерін көрсетіңіз:
1) Үздіксіз 2) Дискретті
3) Интервалды4) Жиілікті
A + 1, 2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек 4
E Барлығы
Т Вариациялық қатардың шашырау көрсеткіштері
1) Размах (амплитуда)2) Орта квадраттық ауытқу
3) Вариация коэффициенті4) Медиана
A + 1, 2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек 4
E Барлығы
Т Статистикалық кестеге жатады:
1) Көбейту кестесі
2) Халықтың аурушандық көрсеткішін көрсететін кесте
3) «Д.И. Менделеевтің периодттық элементтер жүйесі» кестесі
4) Халық санын жасы және жынысы бойынша сипаттайтын кесте
A 1, 2 и 3
B 1 и 3
C + 2 и 4
D тек 4
E барлығы
Т Келесі талаптардың қайсысы таңдама жиынға негізгі болады:
A Біртектілік
B Типтілік
C + Репрезентативтілік
D Бақылаулар санының жеткіліктілігі
E Сапалылық
Т Медико-биологиялық зерттеулер үшін қатесіз болжау ықтималдығының тиімдісі:
A 60,0%
B 68,3%
C + 95,5%
D 99,7%
E 100%
Т Таңдаманың негізгі қасиеті:
A Вариабельдік
B Нақтылық
C + Репрезентативтілік
D -Сапалық
E Барлығы
Т Таңдаманы қалыптастырудың негізгі талабы:
A Таңдау бағыты
B + Кездейсоқ таңдау
C Таңдаудың нақтылығы
D Таңдау сапасы
E Барлығы
Т Шағын таңдама дегеніміз не?
A n кiшi немесе тең 100
B n кiшi немесе тең 50
C + n кiшi немесе тең 30
D n кiшi немесе тең 150
E Барлығы
Т Сенімділік интервал дегеніміз не?
A + Көрсеткіштің бас жиында ауытқу мүмкіндігінің шектері
B Арифметикалық ортаның вариациялық қатарда ауытқу мүмкіндігінің шектері
C Дисперсияның вариациялық қатарда ауытқу мүмкіндігінің шектері
D Сенімділік коэффициент
E Барлық жауаптар дұрыс
Т Таңдаманың репрезентативтілігі болу керек:
1) Сапалық2) Толық
3) Сандық4) Кездейсоқ
A 1, 2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек 4
E Барлығы
Т (t) сенімділік коэффициент шама анықталады:
A + Ықтималдықтың деңгейімен
B Әртүрлігімен
C Көрсеткішті есептеу әдісімен
D Дисперсиямен
E Барлығы
Т Таңдама жасаудың негізгі әдістері:
1) Типологиялық2) Механикалық
3) Кездейсоқ 4) Сериялы
A 1, 2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D тек 4
E + барлығы
Т Кіші таңдамалар үшін алынған t критеридің нақтылығы бағаланады:
A Арнайы формуламен
B t үлкен немесе тең 2 принципі бойынша
C + Стьюдент кестесі бойынша
D Үлестіру заңы бойынша
E Барлық жауаптар дұрыс
Т Параметрлік емес әдістер:
1) Жиында үлестілірген белгінің алдын-ала сипаттамасын білуін талап етеді
2) Сапалық белгілерді бағалауға мүмкіндік береді
3) Параметрлік әдістерге қарағанда нақты нәтижелер береді
4) Кіші таңдамалар үшін қолданылады
A 1, 2 және 3
B 1 және 3
C + 2 және 4
D Тек 4
E Барлығы
Т Статистикадағы параметрлік емес критерийлерге жатады:
1) Вилкоксон критерийі
2) Манна-Уитни критерийі
3) Колмогоров-Смирнов критерийі
4) Стьюдента критерийі
A + 1, 2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек 4
E Барлығы
Т 221 Калыпты улестірілген эксцесс тен:
A + нолге.
B константага.
C он санга.
D теріс санга.
E шексіздікке.
Т Статистикалық әдістерді білу және статистикалық критерийлерді дұрыс таңдау ... нәтиже жасауға мүмкіндік береді.
A бас жиын ортасына қатысты
B + өлшеулердің о степени надежности измерений
C дисперсияға қатысты
D корреляция коэффициентіне қатысты
E регрессия коэффициентіне қатысты
Т Орташалардың айырмашылықтарының ақиқатығын тексеру деп екі статистикалық болжамдарды <br> тексеруді айтады, оның біреуі ... деп аталады, ал екіншісі біріншіге қарсы ... деп аталады.
A + нөлдік, альтернативті
B нөлдік, кумулятивті
C коммуникационды, альтернативті
D альтернативті, нөлдік
E кумулятивті, альтернативті
Т Маңыздылық деңгей – бұл
A таңдаманың максимал мәнінінің түсу ықтималдығы
B + нөлдік болжамды қабылдамаған жағдайдағы ықтималдығы
C альтернативті болжамды қабылдамаған жағдайдағы ықтималдығы
D салыстырылатын популяциялардың біртектілігінің ықтималдығы
E сапалы, дискретті белгілердін үлестірілулерінің ықтималдығы.
Т Берілген таңдаманың берілген бекітілген үлестірілумен, берілген параметрлік <br> үлестірілулер тобымен немесе басқа таңдамамен келісетіндігін тексеретін:
A + Келісілу критериі
B Қалыптылық критериі
C Симметрлық критериі
D Біртектілік критериі
E Ығысу критериі
Т Үлестірілу түріндегі болжамдарды ... критериі көмегімен тексеріді.
A қалыптылық
B + келісу
C симметрилық
D біртектілік
E ығысу
Т Екі (немесе бірнеше) таңдама бір үлестірімнен алынғандығы туралы, немесе олардың <br>улестірулерінің математикалық күтімдері, дисперсия мәндері бірдей, <br>немесе басқа параметрлер туралы, нөлдік болжамды тексеру үшін.
A + Келісілу критериі
B Қалыптылық критериі
C Симметрлық критериі
D Біртектілік критериі
E Ығысу критериі
Т Бірқалыпты критерийлерге жатады: 1) Стьюдент критерийі, 2) Колмогоров-Смирнов критерийі, <br>3) Фишер критерийі, 4) хи-квадрат (Пирсон) критерийі
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C + 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Екітаңдамалы келісілу критерийлерінің арнайы жағдайы.
A + Ығысу критериі
B Қалыптылық критериі
C Келісілу критериі
D Симметрлық критериі
E Біртектілік критериі
Т Үлестірілудің симметриялығын ... критерий көмегімен тексеруге болады
A қалыптылық
B келісу
C + симметриялық
D біртектілік
E ығысу
Т Симметриялық критерий ретінде қолданылады: 1) Стьюдент, 2) Пирсон, 3) Уилкоксон-Манна-Уитни, 4) Колмогоров-Смирнов
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Келісілу критерийдің дербес жағдайы.
A + Қалыптылық критериі
B Келісілу критериі
C Симметрлық критериі
D Біртектілік критериі
E Ығысу критериі
Т Статистикалық болжамдарды тексерудің негізгі этаптарын атаңыз: <br>
1) Нөлдік және альтернативті болжамдарды калыптастыру.
2) Сондай болжамдарды тексеру үшін статистикалық критерийді таңдау.
3) Таңдаманы пайдаланып статистикалық критерийдің орта мәнін және оған жауап беретін жетілген маңыздылық денгейін.
4) Сравнить значение достигнутого уровня значимости с выбранным критическим уровнем значимости (әдетте ол 5% немесе 1%).
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E + Барлығы
Т Кейбір критерийлер, айнымалылары бір нақты үлестірілу заңына бағынатыны белгілі болған жағдайда ғана, <br>мысалы қалыптылық заңына, қолданыла алады. Бұл критериилерді ... деп атайды.
A + параметрлік,
B параметрлік емес,
C қалыптылық критериилер
D симметриялық критериилер
E біртекті критериилер
Т Үлестірілу қалпы туралы нақтылау ақпаратты қалыпты критерийлер көмегімен алуға болады: 1) Колмогоров-Смирнов критериія, <br>2) Стьюдент критериі, 3) Шапиро-Уилка критериі, 4) Уилкоксона-Манна-Уитни.
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Тәуелсіз таңдамалардың салыстырылатын орта мәндерінің айырмашылықтарын бағалайтын параметрлік әдістерінің кеңірек таралғандары: <br> 1) Колмогоров-Смирнов критерийі, 2) Уилкоксон-Манна-Уитни критерийі, 3) Шапиро-Уилка критериі, <br>4) Стьюдент критерийі, немесе t-критерийі.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D + Тек қана 4
E Барлығы
Т Қалыптылықты ұсынуға негізделген, жиі критерийлерді қолдануды шектейтін негізгі фактор:
A + Таңдаманың көлемі немесе өлшемі.
B таңдама элементтерінің мәндері
C мәндерінің қайталану жиіліктері
D таңдаманың түрі
E таңдаманың типі
Т Кейбір аралықты толық толтыратын, шексіз көп мәндер, сәйкес келеді:
A + үзіліссіз шамаға
B дискретті шамаға
C кездейсоқ шамаға
D ықтимал шамаға
E мүмкін шамаға
Т Параметрлерден еркін немесе еркін үлестірілген деп аталатын әдістер.
A + Параметрлік емес әдістер
B Параметрлік
C Статистикалық
D Биометрикалық
E Функционалдық
Т Бір таңдамаға жататын екі айнымалыны салыстырғыларын келсе, онда қолданасыз:
A + тәуелсіз таңдамалар үшін t-критериін
B Макнемара хи -квадратын
C дисперсиялық талдауды
D Кохрен критерийін
E Колмогоров-Смирнов критерийін
Т Адам популяциясындағы кез келген патологиялық қалыптардың пайда болу және таралу жағдайларын оқу үшін арналған, арнайы тәсілдердің жйынтығы
A + Эпидемиологиялық әдіс.
B Ошақтарды эпидемиологиялық.зерттеу
C Эпидемиологиялық талдау.
D Аурудың таралу көрсеткішін анықтау
E Сырқаттануды анықтау
Т Алдын алу медицинаның ғылыми негізі, және денсаулық сақтау саласында іс-шаралар жүргізудің ақпарат көзі.
A Социология
B + Эпидемиология
C Экология
D Биостатистика
E Микробиология
Т Эпидемиологтар оқиды: 1) сырқаттың пайда болу жиілігін, 2) сырқаттың адам популяциясынан тәуелділігін, <br>3) зиянды фактор және ауыру арасындағы себеп-салдарлық байланыстарды, 4) бірінші рет диагностикаланған жағдайлар саны.
A + 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Аурудың таралуының көрсеткіші: 1) қазіргі уақыттағы сырқаттанғандардың жалпы саны, 2) аурудың жиілігі, <br>3) зерттелетін топтағы адамдар саны немесе қатерлі топ, 4) талданатын периодтың үзақтылығы.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E + Барлығы
Т Тірі қалуды талдау әдістері негізінде басқа әдістер сияқты сол статистикалық есептеулдерде қолданылады, <br>бірақ олардың ерекшелігі, олардың ... ... қолдануында.
A + цензурирленген деректерге.
B реттелген деректерге.
C ранжирленген деректерге.
D біртипті деректерге.
E ілеспе деректерге.
Т Нақты уақыт ішінде берілген ауру-сырқаулықтың алғаш рет диагностикаланған жағдайлары.
A Сырқаттанушылық деңгейі
B Өлім-жітімділік
C + Сырқаттанушылық
D Сырқаттанушылық қатері
E Сырқаттанушылықтың таралуы.
Т Сырқаттанушылық, бөлінген барлық зертеленуші халық тобы үшін зиянды фактордың әсер ету уақытына сипаттайды.
A + Сырқаттанушылық деңгейі
B Сырқаттанушылық
C Өлім-жітімділік
D Сырқаттанушылық қатері
E Сырқаттанушылықтың таралуы.
Т Сырқаттанудың қатер өлшемі
A Сырқаттанудың деңгейі
B + Сырқаттанудың ықтималдығы
C Сырқаттанудың қатері
D Сырқаттанудың таралуы
E Өлім-жітімділік
Т Уақыттық осьтағы, кумулятивті функцияның тірі қалу қабілеттілігі 0.5 тең нүктесі.
A + Күтілетін өмір уақытының медианасы.
B Тірі қалу қабілеттілігі функциясының максимумы.
C Ықтималдықтың тығыздғығының мәні.
D Аурудың қарқындылық фунциясының мән.і
E Өмірдің орташа ұзақтығы.
Т Әр-бір параметрлік критерий үшін, ең болмаса бір параметрлік емес критерийдің анологі болады. Бұл критерийлерді келесі топтардың біреуіне жатқызуға болады: <br> 1) топтар арасындағы айырмашылық критерийі (тәуелсіз таңдамалар); 2) топтар арасындағы айырмашылық критерийі (тәуелді таңдамалар); <br>3) айнымалылар арасындағы тәуелділік; 4) үлестірілуден бос, критерий.
A + 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Әдетте кейбір оқылатын айнымалының орта мәніне қатысты сіз салыстырғыңыз келетін екі таңдама болса (мысалы, ер адамдар және әйел адамдар), сіз қолданасыз
A тәуелді таңдамалар үшін t-критерийін
B + тәуелсіз таңдамалар үшін t-критерийін.
C Макнемар хи-квадратын
D дисперсиялық талдауды
E Кохрена критерийін
Т Тәуелсіз таңдамалар үшін параметрлік емес альтернативті t-критерийі болады: 1) Вальда-Вольфовиц сериялар критерийі, <br>2) Манна-Уитни U критерийі, 3) Колмогоров-Смирновтың екі таңдамалы критерийі, 4) Кохрена критерийі.
A + 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Егер сізде бірнеше топ болса, онда сіз қолдана аласыз
A тәуелсіз таңдамалар үшін t-критерийін.
B тәуелді таңдамалар үшін t-критерийін
C Макнемар хи-квадратын
D + дисперсиялық талдауды
E Кохрена критерийін
Т Кейбір оқылатын айнымалының орта мәнін салыстыру үшін, екі таңдама болған жағдайда (мысалы, ер адамдар және әйел адамдар) параметрлік емес аналогтары, болады: <br> 1) дисперсиялық талдау, 2) тәуелсіз таңдамалар үшін t-критерийі, 3) тәуелді таңдамалар <br>үшін t-критерийі, 4) ранговый анализ Краскел-Уоллистің рангіліқ дисперсиялық талдау және медианалық тест.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D + Тек қана 4
E Барлығы
Т Бір таңдамаға жататын, екі айнымалыны салыстырғыларың келсе, онда альтернативті параметрлік емес тесттары болады:
A + белгілер критерийі және Вилкоксонның жұптық салыстыру критерийі.
B дисперсиялық талдау қайталану өлшеулерімен.
C Фридманнің рангілік дисперсиялық талдауы
D Кохреннің Q критерийі
E Макнемардің хи-квадрат критерийі
Т Егер қарастырылынған айнымалылар өз табиғатында категориялы немесе категорияланған болса (анықталған категорияларға түскен жиіліктер түрінде берілсе), <br> онда оған келетін критерий.
A Шапиро-Уилки критерийі
B + Макнемардің хи-квадрат критерийі.
C Фишер критерийі
D Кохреннің Q критерийі
E Колмогоров-Смирнов критерийі.
Т Егер бір таңдамаға жататын, екеуден артық айнымалылар қарастырылса, онда қолданылады
A + дисперсиялық талдау қайталану өлшеулерімен.
B Фридманнің рангілік дисперсиялық талдауы
C Кохреннің Q критерийі
D Спирмен R статистикалары
E тау Кендалла.
Т Екі айнымалы арасындағы тәуелділікті (байланысты) бағалау үшін, есептейді
A регрессии коэффициентін
B + корреляция коэффициентін.
C пропорционалдық коэффициентін
D байланыс коэффициентін
E келісілу коэффициентін.
Т Стандартты Пирсон корреляция коэффициентінің параметрлік емес аналогтары болады 1) Спирмена статистикалары R, <br>2) тау Кендалла, 3) Гамма коэффициенті, 4) Фридманнің рангілік дисперсиялық талдауы
A + 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Егер қарастырылып отырған екі айнымалы өз табиғатында категориялы болса, байланысты тестілеу үшін келетін параметрлік емес критерилер: <br>1) Хи-квадрат, 2) Фи коэффициент, 3) Фишердің нақты критерийі, 4) Шапир-Уилки критерийі.
A + 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Оң (немесе теріс) болудың айырмашылықтары бар ма; бақылаулар ортадан үлкен (немесе кіші) болуға ұмтыла ма; бақылаулардың анықталған сипатымен бір пропоциясы <br>екіншісінен үлкен бе (немесе кіші ме) екенін оқитын параметрлік емес критерий
A Вилкоксонның белгілік рангінің критерийі.
B + Белгілік критерий.
C Келісілу сапасы.
D Колмогоров-Смирновтың критерийі.
E Пирсонның Хи-квадрат критерийі.
Т Соған дейін, модельден алынған мәндер, бақыланып отырған деректермен келісілетін, өлшем дәрежесі.

A + Келісілу сапасы.
B Белгілік критерий.
C Вилкоксонның белгілік рангінің критерийі.
D Колмогоров-Смирновтың критерийі.
E Пирсонның Хи-квадрат критерийі.
Т Жұпты бақылауларды салыстыратын, параметрлік емес критерий
A Келісілу сапасы.
B + Белгілік рангінің Вилкоксон критерийі.
C Колмогоров-Смирновтың критерийі.
D Пирсонның Хи-квадрат критерийі.
E Белгілік критерий.
Т Деректердің қалыпты үлестірілгені туралы анықтауға мүмкіндік береді … .
A + Колмогоров-Смирновтың критерийі.
B Белгілік рангінің Вилкоксон критерийі.
C Келісілу сапасы.
D Пирсонның Хи-квадрат критерийі.
E Белгілік критерий.
Т Сапалы деректерді боледі: 1) бинарналы деректер, 2) дискретті, 3)ординарлы (реттелген), 4) үзіліссіз.
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D тек қана 4
E барлығы
Т Жиілікті деректерде қолданылады. Ілеспе кестесін анықтайтын, факторлар арасында байланысы жоқтығы туралы, нөлдік болжамды тексереді. <br>Және де бөліктердегі (пропорциядағы) айырмашылықтарды тестілеу үшін қолданылады.
A + Пирсонның Хи-квадрат критерийі.
B Белгілік рангінің Вилкоксон критерийі.
C Келісілу сапасы.
D Колмогоров-Смирновтың критерийі.
E Белгілік критерий.
Т Деректердің қалыпты үлестірілгенін анықтайды.
A Белгілік рангінің Вилкоксон критерийі.
B + Шапиро-Уилки критерийі.
C Колмогоров-Смирновтың критерийі.
D Пирсонның Хи-квадрат критерийі.
E Белгілік критерий.
Т Талданатын деректердің үлестірімі туралы болжау жасамайтын, болжамдарды тексеру критерийі. Кейде үлестірілуден бос, немесе рангілік әдіс деп аталатын критерий.
A + Параметрлік емес критерий.
B Белгілік рангінің Вилкоксон критерийі.
C Колмогоров-Смирновтың критерийі.
D Критерий Хи-квадрат Пирсона.
E Белгілік критерий.
Т Екі және бірнеше бақыланатын тәуелсіз топтардың орташаларын салыстыру үшін қолданылатын, бөлек ANOVA түрі.
A Фридманнің рангілік дисперсиялық талдауы.
B + бірфакторлы дисперсиялық талдау.
C корреляциялық талдау.
D регрессиялық талдау.
E екіфакторлы дисперсиялық талдау.
Т Ілеспе кестесіндегі (әдетте кестеде 2х2) нақты ықтималдықты бағалайтын критерий, күтілетін жиіліктер үлкен емес болған жағдайда, қолданылады.
A + Фишердің нақты критерийі.
B Белгілік рангінің Вилкоксон критерийі.
C Колмогоров-Смирновтың критерийі.
D Критерий Хи-квадрат Пирсона.
E Белгілік критерий.
Т Еркіндік дәрежелерімен сипатталатын, оңға қарай созылған үзіліссіз үлестірілім.
A Фишердің нақты критерийі.
B + Пирсонның Хи-квадрат (Х2) үлестірілімі.
C Белгілік рангінің Вилкоксон критерийі.
D Критерий Колмогорова-Смирнова.
E Белгілік критерий.
Т Шкалада тең интервалдармен орналастыруға болатын деректер: 1) дискретті, 2) сапалық, 3) үзіліссіз, 4) сандық.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D + Тек қана 4
E Барлығы
Т Объектте бұл белгі бар немесе жоқ: 1) дискретті, 2) сандық, 3) үзіліссіз, 4) сапалық.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D + Тек қана 4
E Барлығы
Т Тікелей өлшеуге келмейтін деректер: 1) дискретті, 2) сандық, 3) үзіліссіз, 4) сапалық.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D + Тек қана 4
E Барлығы
Т Таңдама элементтерінің немесе популяцияның кейбір қасиеттері болып келетін деректер: 1) дискретті, 2) сандық, 3) үзіліссіз, 4) сапалық.
A 1,2 және 3
B 1 және 3
C 2 және 4
D + Тек қана 4
E Барлығы
Т Сапалық деректерді өзгертуге болмайды, және олардың сандық бағасы болып қызмет ететін … .A + кездесу жиілігі.
B мода.
C медиана.
D арифметикалық ортасы.
E геометрикалық ортасы.
Т Сапалық деректердің екі типі болады: …, мазмұнды мәнді реті бар, және ... , олар үшін мазмұнды реті жоқ.
A дискретті, үзіліссіз
B + реттік, номиналды
C дискретті, номиналды
D реттік, дискретті
E номиналды, үзіліссіз
Т Егер деректер мәндерінің жазылу ретінің уақыт ішінде мазмұнды мәні болса, онда бұл деректерді ... ... дейді.
A + уақыттық қатар
B дискретті қатар
C үзіліссіз қатар
D интерактивті қатар
E мәнді қатар
Т Жинақталғаннан кейін бір принцип бойынша реттелген, сапалы деректердің түрі, мысалы пациенттерді ауру стадиясы бойынша үлестіру - I, II, III және т.б. стадиясы.
A + Реттелген
B Екіншілік
C Статистикалық
D Сипаттамалық
E Бинарлық
Т Тек қана екі мәнге ие бола алатын я/жоқ принципі бойынша белгіні сипаттайтын деректер, мысалы ауру/сау (аурады/ауырмайды).
A + Бинарлық
B Статистикалық
C Сипаттамалық
D Реттелген
E Екіншілік
Т «я» немесе «жоқ»; «1» немесе «0», «+» немесе «-», екі қалыптың біреуіне ғана ие бола алатын, тексеру нәтижесі.
A Бинарлық
B + Қарапайым белгі
C Сипаттамалық
D Екіншілік
E Статистикалық
Т Бірнеше символдардың біреуімен көрсетілетін немесе бөлімдердің біреуіне жататын, тексеру нәтижесі.
A + Күрделі белгі
B Реттелген белгі
C Сипаттамалық белгі
D Екіншілік белгі
E Статистикалық белгі
Т Сапалы айнымалыларды статистикада ... деп атайды.
A реттелген
B + категориалы
C сипаттамалық
D екіншілік
E статистикалық
Т Өз табиғатында категориялы, екі айнымалы арасында байланысты (тәуелділікті) орнатқан кезде, бақылау түрлерін анықтайды: <br> 1) жұпты бақылаулар, 2) реттелген бақылаулар, 3) немесе жұпты емес бақылаулар, 4) немесе реттелген емес бақылаулар.
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Егер бақылаулар жұпты болса, онда екі айнымалы арасында байланысты (тәуелділікті) орнату кезінде ... қолданылады.
A + Макнемар әдісі
B белгілер рангінің Вилкоксон критерийі.
C Колмогоров-Смирнов критерийі.
D Фишердің нақты әдісі
E хи квадрат критерийі
Т Екі айнымалы арасында байланысты (тәуелділікті) орнату кезінде, жиіліктен тәуелді жұпты емес бақылауларға, егер олар 5-тен көп болса, қолданылады ... .
A белгілер рангінің Вилкоксон критерийі.
B Колмогоров-Смирнов критерийі.
C + хи квадрат критерийі
D Макнемар әдісі
E Фишердің нақты әдісі
Т айнымалы арасында байланысты (тәуелділікті) орнату кезінде, жұпты емес бақылауларға, егер ең болмаса бір жиілік 5-тен кем болса, қолданылады ... .
A + точный метод Фишера
B критерий знаковых рангов Вилкоксона.
C критерий Колмогорова-Смирнова.
D метод Макнемара
E хи квадрат критерийі
Т Бір (немесе бірнеше) жиіліктер кестесін біріктіру үрдісін, құрылған кестедегі әр-бір ұяшық (тор) мәндердің жалғыз <br>комбинациясы ретінде немесе табуляцияланған айнымалылар деңгейінде берілетін ... деп атайды.
A ілеспе
B + кросстабуляция
C кодтау
D детерминациялау
E ранжирлеу
Т Кросстабуляцияның қарапайым түрі - бұл
A + 2x2 кестесі.
B 2x3 кестесі.
C 5x5 кестесі.
D 2x4 кестесі.
E 1x1 кестесі.
Т Әр-турлі деңгейде және әр-бір айнымалы тек қана екі мәнді қабылдайтын, екі деңгейі бар, айнымалылар мәндері "қиылысқан" (ілескен) кесте.
A 2x2 ранжирлеу кестесі.
B + 2x2 ілеспе кестесі.
C 2x2 кростабуляция кестесі.
D 2x2 корреляция кестесі.
E 2x2 кодттау кестесі.
Т Екі категорияланған айнымалылар арсындағы байланыстың маңыздылығын тексеретін ең қарапайым критерий.
A + Пирсонның Хи-квадрат критерийі.
B белгілер рангінің Вилкоксон критерийі.
C Колмогоров-Смирнов критерийі.
D Макнемар әдісі
E Фишердің нақты әдісі
Т Хи-квадраттың статистикалық мәні және оның тәуелділік деңгейі байланысты: 1) берілген таңдамаға түсу ықтималдығына, <br>2) бақылаулардың жалпы санына, 3) және белгінің мәндерінің қайталану жиілігіне, 4) және кестедегі ұяшықтар санына.
A - 1,2 және 3
B 1 және 3
C + 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Ілеспе кестесіндегі белгілердің байланыс өлшемі (Пирсон үсынған).
A + Ілеспе коэффициенті.
B Кросстабуляция коэффициенті.
C Кодировкілеу коэффициенті.
D Детерминация коэффициенті.
E Ранжирлеу коэффициенті.
Т Әр-түрлі уақытта объекттер туралы ақпарат беретін деректер.
A дискретті қатар
B + уақыттық қатар
C үзіліссіз қатар
D интерактивті қатар
E мәнді қатар
Т Нақты уақыт ішінде объекттер туралы ақпарат беретін деректер.
A + уақыттық қатар
B дискретті қатар
C үзіліссіз қатар
D интерактивті қатар
E мәнді қатар
Т Дисперсия қатынастарын бағалау үшін арнайы критерий қолданылады –
A Пирсонның Хи-квадрат.
B + Фишердің F критерийі
C Вилкоксонның белгілер рангі.
D Колмогоров-Смирнов.
E Шапиро-Уилки.
Т Екі топ зерттеледі. Зерттелген мәндердің көрсеткіштері: 2,3,4 және 5,6,7. Орташа мәндерін және дисперсиясын табыңыз.
A + 3,6 және 2,2;
B 2,5 және 3,3;
C - 3,6 және 3,3;
D 3,3 және 2,2
E 2,2 және 3,6
Т Сапалы айнымалының бірнеше сандық айнымалылардан тәуелділігін (мысалы, жыныстың, шылым шегудің, шаштың түсінің<br> ОАҚ қалай әсер ететіндігі) ... ... көмегімен оқуға болады.
A корреляциялық талдау
B + дисперсиялық талдау.
C регрессиялық талдау
D статистикалық талдау
E тәуелсіз таңдамалар үшін t-критерий
Т Анықталған период ішінде адамда аурудың даму ықтималдығы.
A + Қатер
B Аурудың деңгейі
C Өлім жітімділік деңгейі
D Аурудың жиілігі.
E Аурудың таралуы.
Т Тірі қалу қабілеттілігінің екі қысығын параметрлік емес салыстырудың, когорттық зерттеуі.
A Параметрлік емес критерий.
B + Логранглік критерий
C Рангтік критерий
D Параметрлік критерий
E Кіші квадраттар әдісі
Т Регрессиялық талдаудағы параметрлерді талдау әдісі.
A + Кіші квадраттар әдісі (ККӘ)
B Латын квадраттар әдісі
C Корреляция әдісі
D Пирсон әдісі
E Фишер әдісі.
Т Талданатын деректердің үлестірілуі туралы болжау жасамайтын, болжамдарды тексеру критерийі.
A Логранглік критерий
B Рангтік критерий
C + Параметрлік емес критерий.
D Параметрлік критерий
E Логарифмдік рангтік критерий
Т Регрессия теңдеуің сипаттайтын параметрлер (мысалы, наклон және жұптық регрессияда қиылысу).
A + Регрессия коэффициенттері
B Корреляция коэффициенттері
C Пропорция коэффициенттері
D Ілеспе коэффициенттері
E Конкордация коэффициенттері.
Т Таңдамада тірі қалуды сипаттайтын табиғы тәсіл ... құру болып табылады.
A Конкордация кестелерін
B + Өмір уақытының кестелерін.
C Аурудың қарқынды функциясын.
D Тірі қалу функциясы
E Ілеспе кестелерін
Т Тірі қалуды бағалау сенімділігі, негізінен ... тәуелді.
A + таңдама көлеміне.
B зертелетін өбъектілер санына.
C тірі қалған бөлігіне.
D өлгендер бөлігіне.
E ықтималдықтың тығыздығына.
Т Бақыланатын топтардың орта мәндерін айнымалының жалпы дисперсиясын компоненттерге бөлу арқылы салыстыратын, әдістер түшін жалпы термин.
A Корреляциялық талдау
B Регрессиялық талдау
C + Дисперсиялық талдау
D Альтернативті талдау
E Вариациялық талдау
Т Қарастырылатын белгіге бір немесе бірнеше факторлардың әсер етуін оқу.
A + Дисперсиялық талдаудың есебі
B Корреляциялық талдаудың есебі
C Регрессиялық талдаудың есебі
D Альтернативті талдаудың есебі
E вариациялық талдаудың есебі
Т Егер ұш немесе оданда көп, бір бас жиыннан қандай да бір тәуелсіз фактордың өзгеруімен алынған, бір себептерге <br>байланысты санды өлшемдері жоқ тәуелсіз таңдамалар болса, онда қолданылады.
A Екіфакторлы дисперсиялық талдау
B Корреляциялық талдау
C + Бірфакторлы дисперсиялық талдау
D Регрессиялық талдау
E Вариациялық талдау
Т Тәуелсіз таңдамалар үшін, таңдама орташалары әр-турлі және таңдама дисперсиялары бірдей деп болжау жасайды. <br> Сондықтан, бұл сұраққа жауап беру үшін, таңдама орташаларының таралуына кейбір фактор әсер етті ме <br>немесе таралу кездейсоқ, таңдаманың көлемі аз болғандықтан пайда болды ма, өткізу қажет ... .
A + Бірфакторлы дисперсиялық талдау
B Екіфакторлы дисперсиялық талдау
C Корреляциялық талдау
D Регрессиялық талдау
E Вариациялық талдау
Т Егер таңдамалар бір бас жиынға жататын болса, онда таңдамалар (топтар) арсындағы деректердің шашырауы, <br>таңдама (топ) ішіндегі деректердің шашырауынан... .
A кіші болмау қажет
B + артық болмау қажет
C 1-ден артық болмау қажет
D 1-ден кіші болмау қажет
E оң болуы қажет
Т Бірфакторлы дисперсиялық талдаудағы, есептеулердің дұрыс тізбегін көрсетіңіз: <br>
1) k-1 еркіндік дәрежесімен дисперсиясы; 2) N - k еркіндік дәрежесімен дисперсиясы; <br> 3) Барлық бақылаулардың квадраттарының қосындысы; 4) Бағандар бойынша нәтижелердің квадраттарының қосындысы, <br>сәйкес бағандағы бақылаулар санына бөліндісі; 5) Жалпы нәтитжелердің квадраты, бақылаулар санына бөлінген; 6) Дисперсиялар қатынасы.
A + 3, 4, 5, 1, 2, 6
B 1, 2, 3, 4, 5, 6
C 5, 6, 1, 2, 3, 4
D 6, 1, 2, 5, 3, 4.
E 2, 3, 5, 6, 1, 4
Т Егер Фишер критериінің есептелінген мәні, кестелік мәнінен кіші болса, орташа мәндерінің... ... әсер етеді санаудың негізі жоқ, ... ... орташа мәндерінің шашырауына маңызды әсер етеді: <br>1) тәуелсіз фактор негізінде, 2) тәуелді фактор негізінде, 3) кері жағдайда, тәуелсіз фактор, <br>4) кері жағдайда, тәуелді фактор. Анықтаманы дұрыс тұжырымдармен толықтырыңыз.
A 1,2 және 3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D Тек қана 4
E Барлығы
Т Егер А және В факторлары тәуелсіз болса. Әр-бір бақылау екі фактордың бір мезгілдегі бағасы болып келеді. Қай талдау қажетті және жеткілікті болып келеді?
A Бірфакторлы дисперсиялық талдау
B Корреляциялық талдау
C + Екіфакторлы дисперсиялық талдау
D Регрессиялық талдау
E Вариациялық талдау
Т Екіфакторлы дисперсиялық талдауда орташа мәннен қанша ауытқу, және қанша дисперсия есептелінеді?
A + орташа мәннен төрт (4) ауытқу және ұш (3) дисперсия.
B орташа мәннен ұш (3) ауытқу және ұш (3) дисперсия.
C орташа мәннен екі (2) ауытқу және екі (2) дисперсия.
D орташа мәннен бір (1) ауытқу және ұш (3) дисперсия.
E орташа мәннен төрт (4) ауытқу және төрт (4) дисперсия.
Т Дисперсиялық талдау сәйкес экспериментті жобалаумен тығыз байланысты. Егер нәтижелерге бір мезгілде бірнеше<br> факторлар әсер етсе, онда талдау үшін қолданылатын әдіс - ... .
A Макнемар.
B кіші квадраттар
C Пирсон.
D Фишер.
E + латын квадраттары.
Т Барлық факторлардың деңгейлер саны бірдей болу үшін, егер бірдей болмаса, онда экспериментте кейбір деңгейлерін <br>жетіспейтін сан рет қайталау арқылы жеткізуге болады, талдау үшін қандай әдісті қолдануға болады.
A + латын квадраттары әдісі.
B кіші квадраттар әдісі
C Пирсон әдісі.
D Фишера әдісі.
E Макнемара әдісі.
Т Латын квадраттарын есептеу схемасы ... есептеуіне ұқсас.
A + Екіфакторлық дисперсиялық талдау
B Корреляциялық талдау
C Регрессиялық талдау
D Вариациялық талдау
E Секвенциялық талдау
Т Гаусс қисығының астындағы көлемнің мәні, барлық (-шексіздік < x < +шексіздік) шексіздік аралығында, тең
A + 1
B 0,683
C 0,954
D 0,997
E -1
Т Гаусс қисығының астындағы бөлік көлемінің мәні, ‹ х › - сигма ? х ? ‹ х › + сигма аралығына сәйкес келетін.
A 1
B + 0,683
C 0,954
D 0,997
E -1
Т Егер уақыт ішінде деректердің жазылу реті маңызды болмаса, онда ... туралы айтылады.
A + уақыттық қатар
B дискретті қатар
C үзіліссіз қатар
D интерактивті кесінді
E бір уақытты кесінді
Т Гаусс қисығының астындағы бөлік көлемінің мәні, ‹х›-2сигма дан ‹х ›+2сигма дейінгі аралығына сәйкес келетін.
A 1
B 0,683
C + 0,954
D 0,997
E -1
Т Гаусс қисығының астындағы бөлік көлемінің мәні, ‹ х › – 3сигма дан ‹ х ›+3сигма дейінгі аралығына сәйкес келетін.
A 1
B 0,683
C 0,954
D + 0,997
E -1
Т Тәжірибеде, қарастырылып отырған кездейсоқ шаманың барлық мәндері шектелген ... аралық ішінде жатады деуге болады.
A ‹х›-сигма дан ‹х›+сигма дейін
B + ‹х›–3сигма дан ‹ х›+3сигма дейін
C ‹х›-2сигма дан ‹х ›+2сигма дейін
D ‹х›-4сигма дан ‹х›+4сигма дейін
E ‹х›- 5сигма дан ‹х›+5сигма дейін
Т Құбылыстың себептеріндегі нақты өзгерістері, құбылыстың салдарына қатаң нақты өзгерістер әкелсе, онда бұл:
A + функционалдық байланыс
B корреляциялық байланыс
C сызықтық байланыс
D логарифмдік байланыс
E альтернативті байланыс
Т Егер жастың нақты анық өзгеруінде, артериялық қысымның қатан анық өзгерістері байқалмаса, онда ... туралы айтады.
A функционалдық байланыс
B + корреляциялық байланыс
C сызықтық байланыс
D логарифдік байланыс
E альтернаті байланыс
Т Айнымалылардың тәуелділік өлшемін анықтайды ... .
A + корреляция
B регрессия
C пропорция
D ілеспе
E конкордация.
Т Егер айнымалылар, интервалдық шкалада өлшенген болса, онда қолданылады.
A + Пирсон корреляциясы.
B Спирмен корреляциясы.
C Монте-Карло корреляциясы.
D кластерлік талдау.
E регрессиялық талдау
Т Корреляция коэффициенті ... шектері аралығында өзгереді.
A + -1.00 ден +1.00 дейінгі .
B +1.00 ден -1.00. дейінгі
C -10.00 ден +10.00 дейінгі
D -1 ден 0 дейінгі.
E 0 ден 1 дейінгі
Т Корреляция коэффициентінің мәні -1.00, бұл айнымалыларда қатан ... бар екіндігін білдіреді.
A + теріс корреляция.
B қалыпты емес топтардағы корреляцию в неоднородных группах.
C сызықтық емес корреляция
D оң корреляция
E қарапайым сызықтық корреляция
Т Корреляция коэффициентінің мәні +1.00, бұл айнымалыларда қатан ... бар екіндігін білдіреді.
A теріс корреляция.
B қалыпты емес топтардағы корреляцию в неоднородных группах.
C сызықтық емес корреляция
D + оң корреляция
E қарапайым сызықтық корреляция
Т Бақыланатын жағдайлар санын ескере отырып сәйкестеуге болады, егер r = 0.00, онда байланыс ... .
A + жоқ
B әлсіз
C жәй
D едәуір
E r>0,9 – онда өте кұшті байланыс
Т Бақыланатын жағдайлар санын ескере отырып сәйкестеуге болады, егер 0,3< r <0,5, онда ...
A әлсіз байланыс
B + жәй байланыс
C едәуір байланыс
D күшті байланыс
E r>0,9 – онда өте кұшті байланыс
Т Корреляциялық байланыс өте күшті, егер
A r кіші 0,3 .
B 0,3< r <0,5.
C 0,5 < r < 0,7.
D 0,7 < r < 0,9.
E + r>0,9.
Т Корреляциялық байланыс жәй, егер
A r кіші 0,3 .
B + 0,3< r <0,5.
C 0,5 < r < 0,7.
D 0,7 < r < 0,9.
E r>0,9.
Т Корреляциялық байланыс едәуір күшті, егер
A r кіші 0,3 .
B 0,3< r <0,5.
C 0,5 < r < 0,7.
D + 0,7 < r < 0,9.
E r>0,9.
Т Корреляция коэффициентінің мәні тәуелді емес ... .
A + өлшеу масштабына.
B өлшеу уақытына
C таңдаманың көлеміне
D айнымалылардың мәндеріне
E өлшеу жиілігіне
Т Кіші квадраттар әдісімен, салынған түзеуді ... деп атайды.
A + регрессия түзеуі
B корреляция түзеуі
C корреляция қисығы
D ілеспе түзеуі
E регрессия қисығы
Т A Пирсонның (r) корреляция коэффициентінің квадраты … .B + детерминация коэффициенті.
C корреляция коэффициенті.
D регрессия коэффициенті.
E конкордация коэффициенті.
Т Тәжірибеде регрессия сызығы жиі сызықтық функция түрінде ізделінеді. Ол ... әдістері көмегімен жүзеге асады.
A латын квадраттары.
B + кіші квадраттар
C Пирсон.
D Фишер.
E Макнемар.
Т Жас (жылмен берілген) және жамбас артерияларының зақымдану көлемі (%-пен) екі параметр арасындағы байланысты анықтауға зерттеу жүргізілді және регрессия теңдеуі құрылды. Бұл жағдайда жамбас артерияларының зақымдану көлемі:
A тәуелсіз айнымалы;
B + тәуелді айнымалы;
C регрессия теңдеуінде есептеліне алмайды;
D тәуелді де тәуелсіз де емес;
E тұрақты коэффициент.
Т (y = b0+b1x) регрессия теңдеуінде b1:
A + регрессия коэффициенті;
B тәуелді айнымалы;
C тәуелсіз айнымалы;
D функция;
E кестелік мән.
Т Егер корреляция коэффициенті 0 тең болса, онда:
A шамалар арасындағы байланыс әлсіз және тура;
B шамалар арасындағы байланыс күшті және тура;
C + шамалар арасында байланыс жоқ;
D шамалар арасындағы байланыс әлсіз және кері;
E шамалар арасындағы байланыс күшті және кері.
Т Егер корреляция коэффициенті 1 жақын болса, онда
A шамалар арасындағы байланыс әлсіз және тура;
B + шамалар арасындағы байланыс күшті және тура;
C шамалар арасында байланыс жоқ;
D шамалар арасындағы байланыс әлсіз және кері;
E шамалар арасындағы байланыс күшті және кері.
Т Егер корреляция коэффициенті шамамен 0,2 тең болса, онда
A + шамалар арасындағы байланыс әлсіз және тура;
B шамалар арасындағы байланыс күшті және тура;
C шамалар арасында байланыс жоқ;
D шамалар арасындағы байланыс әлсіз және кері;
E шамалар арасындағы байланыс күшті және кері.
Т Тәжірибеде жиі қолданылатын, α мәнділік деңгейінің шамасы
A + 0,05
B 0,1
C 1
D -0,01
E 0
Т Егер х және у параметрлерінің арасындағы байланыс тура пропорционалды және функционалды болса, корреляция коэффициенті r тең болады:
A r=0
B + r=1
C r=-1
D r=0,7
E r=-0,5
Т Қандай жағдайларда кездейсоқ шамалар арсындағы байланысты анықтау үшін Пирсонның корреляция коэффициенті қолданылады
A сапалық белгілер үшін
B ординалды белгілер үшін
C номинальных белгілер үшін
D + сызықтық байланысты анықтау үшін
E сызықтық емес байланысты анықтау үшін
Т Қандай жағдайларда кездейсоқ шамалар арсындағы байланысты анықтау үшін Спирменнің корреляция коэффициенті қолданылады
A сандық белгілер үшін
B сапалық белгілер үшін
C тәуелсіз белгілер үшін
D тәуелсіз таңдамалар үшін
E + ранжирленген қатарларға
Т Егер корреляция коэффициенті -0,8 тең болса, онда
A шамалар арсындағы байланыс әлсіз
B шамалар арсындағы байланыс күшті
C шамалар арсында байланыс жоқ
D шамалар арсындағы байланыс әлсіз және кері
E + шамалар арсындағы байланыс күшті және кері
Т Корреляция коэффициентінің мәндері қай кесіндіде жатады
A (0;1);
B + (-1;1);
C (-1;0);
D (-∞;+∞);
E (0;+∞).
Т (y = b0+b1x) регрессия теңдеуінде х:
A регрессия коэффициенті;
B + тәуелді аынымалы;
C тәуелсіз аынымалы;
D функция;
E кестелік мән.
Т Егер корреляция коэффициенті -1 жақын болса, онда
A шамалар арасындағы байланыс әлсіз және тура;
B шамалар арасындағы байланыс күшті және тура;
C шамалар арасында байланыс жоқ;
D шамалар арасындағы байланыс әлсіз және кері;
E + шамалар арасындағы байланыс күшті және кері.
Т Регрессия теңдеуіндегі коэффициенттерді есептеу үшін келесі әдіс қолданылады:
A анықтылмаған көбейтінділер
B + кіші квадраттар
C шартты орташа
D оптимизация
E Рунге-Кутта
Т Егер корреляция коэффициенті шамамен -0,2 тең болса, онда
A шамалар арасындағы байланыс әлсіз және тура;
B шамалар арасындағы байланыс күшті және тура;
C шамалар арасында байланыс жоқ;
D + шамалар арасындағы байланыс әлсіз және кері;
E шамалар арасындағы байланыс күшті және кері.
Т (y = b0+b1x) регрессия теңдеуінде y:
A регрессия коэффициенті;
B + тәуелді айнымалы;
C тәуелсіз айнымалы;
D функция;
E кестелін мән.
Т Регрессионды талдау мүмкіндік береді:
A көрсеткіштер арасындағы айырмашылықтарын анықтауға
B салыстырылатын топтардың біртекті еместігін жоюға
C белгілер арасындағы байланысты оның шамасын өлшемей анықтауға
D + белгілер арасындағы байланыстың сандық бағасын беруге
E құбылыстың динамикасын анықтауға
Т Корреляциялық талдау анықтайды:
1) байланыс барын 2) байланыс күшін
3) байланыстың бағытын 4) байланыстың ұзақтығын
A + 1,2,3
B 1 және 3
C 2 және 4
D тек 4
E барлығы
Т Корреляционды байланысты беру әдістерін көрсетіңіз:
1) Корреляциялық кесте 2) Корреляциялық өріс
3) Корреляция коэффициенті4) Корреляциялық қатар
A + 1,2,3
B 1 және 3
C 2 және 4
D тек 4
E барлығы
Т Корреляция коэффициентін есептеу әдістерін көрсетіңіз:
1) Квадраттар әдісі (Пирсон)2) Фишер әдісі
3) Ранг әдісі (Спирмен)4) Стьюдент әдісі
A 1,2,3
B + 1 және 3
C 2 және 4
D тек 4
E барлығы
Т 360 Корреляция деп түсінеміз:
A + Оқылатын белгілер арасындағы байланыс
B Оқылатын белгілердің өз-ара енуі
C Белгінің уақыт ішінде өзгеруін оқу
D Белгінің өзгеруін оқу
E Барлық жауаптар дұрыс

Приложенные файлы

  • docx 24057572
    Размер файла: 144 kB Загрузок: 8

Добавить комментарий