Всего на сайте:
183 тыс. 477 статей

Главная | Статистика

1 страница  Просмотрен 53

Курстар «Қоғамдық денсаулық сақтау» мамандықтарында үшін «Биостатистика» пәні бойынша №2 аралық бақылауға арналған тест тапсырмалары

 

~Юлдың ұқсастық коэффициентін есептейтін формула:

|

|

|

|

|

~Пирсоның түйіндес коэффициентін есептейтін формула:

|

|

|

|

|

~Пирсонның өзара түйіндес коэффициентін есептейтін формула:

|

|

|

|

|

~Чупровтың өзара түйіндес коэффициентін есептейтін формула:

|

|

|

|

|

~ – түйіндес көрсеткішін есептейтін формула:

|

|

|

|

|

~Ерлер мен әйелдер арасында өкпе туберкулезінен қайтыс болгандар туралы деректер бар. Юлдың ұқсастық коэффициентін пайдалана отырып, белгілер арасындағы байланыс тығыздығын бағалау керек:

|0,254

|0,125

|1,254

|0,415

|0,364

~Ерлер мен әйелдер арасында өкпе туберкулезінен қайтыс болғандар туралы деректер бар. Пирсонның түйіндес коэффициентен пайдалана отырып, белгілер арасындағы байланыс тығыздығын бағалау керек:

|1,254

|0,254

|0,125

|0,415

|0,364

~Оқу үдерісінің кейбір психологиялық тест нәтижелеріне әсер етуі зерттелді. Кестеде көрсетілген сынақ нәтижелер бойынша Z1 қатардың мәнің есептеу керек:

|0,34

|0,31

|0,45

|0,5

|0,22

~Оқу үдерісінің кейбір психологиялық тест нәтижелеріне әсер етуі зерттелді. Кестеде көрсетілген сынақ нәтижелер бойынша Z2 қатардың мәнің есептеу керек:

|0,31

|0,34

|0,45

|0,5

|0,22

~Оқу үдерісінің кейбір психологиялық тест нәтижелеріне әсер етуі зерттелді. Кестеде көрсетілген сынақ нәтижелер бойынша Z3 қатардың мәнің есептеу керек:

|0,45

|0,31

|0,34

|0,5

|0,22

~Егер Z1=0,34, Z2=0,31, Z3=0,45 болса, түйіндес көрсеткіш есептеу керек:

|0,5

|0,1

|1,1

|0,3

|0,22

~Егер =0,1 болса, - Пирсонның өзара түйіндес коэффициентін есептеу керек:

|1,1

|0,3

|0,1

|0,5

|0,22

~Оқу үдерісінің кейбір психологиялық тест нәтижелеріне әсер етуі зерттелді. Кестеде көрсетілген сынақ нәтижелері бойынша - Чупровтың өзара түйіндес коэффициентін есептеу керек (егер =0,1):

|0,22

|0,3

|0,1

|0,5

|1,1

~Егер Юлдың ұқсастық коэффициенті Кұ=1 болса, онда белгілердің арасындағы байланыстың тығыздығы:

|әлсіз

|жоғары

|ең күшті

|айқын

|кері

~Егер Юлдың ұқсастық коэффициенті Кұ=0 болса, онда белгілердің арасында байланыс:

|жоқ

|ең күшті

|әлсіз

|жоғары

|айқын

~Егер Юлдың ұқсастық коэффициенті Кұ= –1 болса, онда белгілердің арасындағы байланыстың тығыздығы:

|ең күшті

|әлсіз

|жоғары

|айқын

|кері

~Төменде берілген мәліметтер бойынша Юлдың ұқсастық коэффициентін пайдаланып, белгілер арасындағы байланыс тығыздығын есептеу керек:

|-0,24

|-0,12

|0,24

|0,12

|0,3

~Төменде берілген мәліметтер бойынша Пирсонның түйіндес коэффициентен пайдалана отырып, белгілер арасындағы байланыс тығыздығын есептеу керек:

|-0,12

|-0,24

|0,24

|0,12

|0,3

~Төменде берілген мәліметтер бойынша Юлдың ұқсастық коэффициентін пайдаланып, белгілер арасындағы байланыс тығыздығын есептеу керек:

|0,05

|0,03

|0,02

|0,12

|0,07

~Төменде берілген мәліметтер бойынша Пирсонның түйіндес коэффициентен пайдалана отырып, белгілер арасындағы байланыс тығыздығын есептеу керек:

|0,03

|0,05

|0,02

|0,12

|0,07

~Егер екі сапалық белгілердің әрқайсысының сатылары екіден асатын болса, онда осы қасиеттердің тығыздығы есептейтін формула:

|

|

|

|

|

~«Регрессия» терминін ... енгізген.

|Ф. Гальтон

|К. Пирсон

|А. Кетле

|Р. Фишер

|В. Уэлдон

~Бір немесе бірнеше себептер және салдардың арасындағы байланысты өлшеуге мүмкіндік беретін статистикалық өңдеу әдісі – бұл ... талдау.

|регрессиялық

|дисперсиялық

|дискриминанталық

|корреляциялық

|статистикалық

~Белгілердің саны бойынша регрессияның бөлініуі:

|жұпталған, көпше

|қарапайым, күрделі

|әлсіз, күшті

|тура, кері

|тұрақты, айнымалы

~Байланыстың бағыты бойынша регрессияның бөлініуі:

|тура, кері

|жұпталған, көпше

|қарапайым, күрделі

|әлсіз, күшті

|тұрақты, айнымалы

~Егер нәтижелі белгі бір аргументтің функциясы ретінде қарастырылса, онда регрессия:

|жұпталған

|дара

|көпше

|қарапайым

|сызықты

~Егер нәтижелі белгі бірнеше аргументтің функциясы ретінде қарастырылса, онда регрессия:

|көпше

|жұп

|дара

|қарапайым

|сызықты

~Жұпталған регрессия теңдеуінің жалпы түрі:

|y=f(x)

|y=f(x1, x2,…, xn)

|y=ax+b

|y=a+b/x

|y=axb

~Көпше регрессия теңдеуінің жалпы түрі:

|y=f(x1, x2,…, xn)

|y=ax+b

|y=a+b/x

|y=axb

|y=f(x)

~Жұпталған регрессияның сызықты теңдеуі:

|у=a+bx

|y=eax+b

|y=a+b/x

|y=a+b1x+b2x2

|y=abx

~Жұпталған регрессияның экспоненциалды теңдеуі:

|y=eax+b

|y=a+b/x

|у=a+bx

|y=a+b1x+b2x2

|y=abx

~Жұпталған регрессияның гиперболалы теңдеуі:

|y=a+b/x

|y=eax+b

|у=a+bx

|y=a+b1x+b2x2

|y=abx

~Жұпталған регрессияның параболалы теңдеуі:

|y=a+b1x+b2x2

|y=a+b/x

|y=eax+b

|у=a+bx

|y=abx

~Жұпталған регрессияның көрсеткіштік теңдеуі:

|y=abx

|y=a+b1x+b2x2

|y=a+b/x

|y=eax+b

|у=a+bx

~у=a+bx – жұпталған регрессияның ... теңдеуі.

|сызықты

|экспоненциалды

|гиперболалы

|параболалы

|көрсеткіштік

~y=a+b1x+b2x2жұпталған регрессияның ... теңдеуі.

|параболалы

|сызықты

|экспоненциалды

|гиперболалы

|көрсеткіштік

~y=a+b/x – жұпталған регрессияның ... теңдеуі.

|гиперболалы

|параболалы

|сызықты

|экспоненциалды

|көрсеткіштік

~y=eax+bжұпталған регрессияның ... теңдеуі.

|экспоненциалды

|гиперболалы

|параболалы

|сызықты

|көрсеткіштік

~y=abxжұпталған регрессияның ...

теңдеуі.

|көрсеткіштік

|экспоненциалды

|гиперболалы

|параболалы

|сызықты

~Регрессия теңдеуін құру, оның ... бағалауға алып келеді.

|коэффициенттерін

|нәтижелі белгіні

|факторлық белгіні

|тәуелді айнымалыны

|тәуелсіз айнымалыны

~Регрессия теңдеуінің коэффициенттері ... әдісі арқылы анықталады.

|ең кіші квадраттар

|сенімділік аралық

|корреляциялық талдау

|статистикалық бақылау

|дисперсиялық талдау

~Ең кіші квадраттар әдісіннің маңызы:

|

|

|

|

|

~Жұпталған регрессияның сызықты теңдеуінің еркін коэффициенттін анықтайтын формула:

|

|

|

|

|

~Жұпталған регрессия сызықты теңдеуінің коэффициенттерін анықтайтын формулалар:

|

|

|

|

|

~Регрессия коэффициентінің статистикалық маңыздылығын бағалау үшін ... белгісі қолданылады.

|Стьюдент

|Пирсон

|Фишер

|Манн–Уитни

|Колмогоров–Смирнов

~Стьюдент белгісіннің нөлдік болжамды тексеруде регрессия коэффициентінің маңыздылығының түрі:

|

|

|

|

|

~Стьюдент белгісіннің баламалы болжамды тексеруде регрессия коэффициентінің маңыздылығының түрі:

|

|

|

|

|

~Регрессия теңдеуінің маңыздылығын тексеру ... белгісі арқылы жүргізіледі.

|Фишер

|Пирсон

|Стьюдент

|Манн–Уитни

|Колмогоров–Смирнов

~Регрессия теңдеуінің маңыздылығын тексеруде ... аңықталады.

|

|

|

|

|

~Әйелдердің жасы (жылдар) және систолалық қан қысымының (СҚҚ) (мм сын. бағ.) деңгейі арасындағы қатынас зерттелді. «СҚҚ»-тың айнымалылары қалыпты түрде үлестірілген. 95 ересек әйел кездейсоқ таңдалып алынды, олардың жастары анықталып, қан қысымы өлшенді. Деректерді талдауда, осы екі айнымалылардың арасындағы байланысты бағалаудың ең қолайлы әдісі қандай?

|сызықты регрессия

|көпше регрессия

|дискриминантты талдау

|дисперсиялық талдау

|логистикалық регрессия

~Әйелдердің жасы (жылдар) және систолалық қан қысымының (СҚҚ) (мм сын. бағ.) деңгейі арасындағы қатынас зерттелді. Регрессиялық теңдеудегі қай айнымалылар ең қолайлы жас айнымалысы болуы мүмкін?

|тәуелсіз айнымалы

|екілік айнымалы

|тәуелді айнымалы

|сапа коэффициенті

|тұрақты коэффициенті

~Әйелдердің жасы (жылдар) және систолалық қан қысымының (СҚҚ) (мм сын. бағ.) деңгейі арасындағы қатынас зерттелді. Регрессиялық теңдеудегі қай айнымалылар ең қолайлы «СҚҚ» айнымалысы болуы мүмкін?

|тәуелсіз айнымалы

|екілік айнымалы

|тәуелді айнымалы

|сапа коэффициенті

|тұрақты коэффициенті

~Әйелдердің жасы (жылдар) және систолалық қан қысымының (СҚҚ) (мм сын. бағ.) деңгейі арасындағы қатынас зерттелді. Сызықтық регрессия теңдеуі түрінде берілген. 50 жастағы әйелдерге арналған орташа СҚҚ-тың ең дұрыс бағасы қандай?

|136,2

|137,7

|135,6

|136,7

|136,9

~Әйелдердің жасы (жылдар) және систолалық қан қысымының (СҚҚ) (мм сын. бағ.) деңгейі арасындағы қатынас зерттелді. Сызықтық регрессия теңдеуі түрінде берілген.

60 жастағы әйелдерге арналған орташа СҚҚ-тың ең дұрыс бағасы қандай?

|144,2

|150,7

|122,6

|136,7

|140,9

~Әйелдердің жасы (жылдар) және систолалық қан қысымының (СҚҚ) (мм сын. бағ.) деңгейі арасындағы қатынас зерттелді. Сызықтық регрессия теңдеуі түрінде берілген. 40 жастағы әйелдерге арналған орташа СҚҚ-тың ең дұрыс бағасы қандай?

|128,2

|150,7

|122,6

|136,7

|140,9

~Әйелдердің жасы (жылдар) және систолалық қан қысымының (СҚҚ) (мм сын. бағ.) деңгейі арасындағы қатынас зерттелді. Сызықтық регрессия теңдеуі түрінде берілген. Байланыстың бағытына қарай қандай қорытынды ең қолайлы болып табылады?

|тура байланыс

|кері байланыс

|байланыс жоқ

|қалыпты байланыс

|жоғары байланыс

~Әйелдердің жасы (жылдар) және систолалық қан қысымының (СҚҚ) (мм сын. бағ.) деңгейі арасындағы қатынас зерттелді. Сызықтық регрессия теңдеуі түрінде берілген. Регрессияның көлбеуін (беткейін) бағалаудың ең дұрыс түсіндірмесі қандай?

|жасы 1 жылға ұлғайған кезде, СҚҚ 0,8 мм сын.бағ.мм. артады

|1 жылда СҚҚ-ның 0,8 мм сын.бағ.мм. өзгеру ықтималдығы 96,2% тең болады

|егде жастағы әйелдердің СҚҚ-сы жоғары болады

|жасы 1 жылға ұлғайған кезде, СҚҚ 0,8 мм сын.бағ.мм. кемиді

|СҚҚ-ның жасқа тәуелділігінің ықтималдығы 96,2% тең болады

~Әйелдердің жасы (жылдар) және систолалық қан қысымының (СҚҚ) (мм сын. бағ.) деңгейі арасындағы қатынас зерттелді. Есептеу нәтижесі бойынша: ; ; b=0,8. Алынған деректерге сызықтық регрессияның қандай үлгісі сәйкес келеді?

|y=96+0,8x

|y=0,8+96x

|y=120+0,8x

|y=120,8+30x

|y=120+30x

~Балалардың бойы және жасының арасындағы байланыс сызықтық қатынаспен сипатталады. Регрессиялық теңдеудегі қай айнымалылар ең қолайлы жас айнымалысы болуы мүмкін?

|тәуелсіз айнымалы |екілік айнымалы

 

|тәуелді айнымалы

|сапа коэффициенті

|тұрақты коэффициенті

~Балалардың бойы және жасының арасындағы байланыс сызықтық қатынаспен сипатталады. Регрессиялық теңдеудегі қай айнымалылар ең қолайлы бой айнымалысы болуы мүмкін?

|тәуелсіз айнымалы

|екілік айнымалы

|тәуелді айнымалы

|сапа коэффициенті

|тұрақты коэффициенті

~Балалардың бойы және жасының арасындағы байланыс сызықтық қатынаспен сипатталады. Балалар тобының ай сайынғы бойының өсуі өлшенді.

Үш жылдағы орташа бойы 75 см, ал 18 айдан кейін - 85 см болды. Регрессия сызығын ( ) анықтау үшін ең кіші квадраттар әдісі пайдаланылды. «b» регрессия коэффициентінің ең жақын мәніне қандай мән бар?

|0,55 см/ай

|0,65 см/ай

|0,75 см/ай

|1,57 см/ай

|0,45 см/ай

~Балалардың бойы және жасының арасындағы байланыс сызықтық қатынаспен сипатталады. Балалар тобының ай сайынғы бойының өсуі өлшенді. Үш жылдағы орташа бойы 75 см, ал 24 айдан кейін - 90 см болды. Регрессия сызығын ( ) анықтау үшін ең кіші квадраттар әдісі пайдаланылды. «b» регрессия коэффициентінің ең жақын мәніне қандай мән бар?

|0,62 см/ай

|0,55 см/ай

|0,75 см/ай

|1,57 см/ай

|0,87 см/ай

~Ересек ер адамдардың дене салмағының индексі (ДСИ) (кг/м2) және бел шеңберінің (см) арасындағы байланыс зерттеледі. Зерттелген жағдайдағы бұл екі айнымалы бір қалыпты үлестірілген. Кездейсоқ 80 ересек ер адам таңдалып алынды, олар дене салмағы және бел шеңбері өлшенді. Деректерді талдауда, осы екі айнымалылардың арасындағы байланысты бағалаудың ең қолайлы әдісі қандай?

|сызықты регрессия

|көпше регрессия

|дискриминантты талдау

|дисперсиялық талдау

|логистикалық регрессия

~Ересек ер адамдардың дене салмағының индексі (ДСИ) (кг/м2) және бел шеңберінің (см) арасындағы байланыс зерттеледі. Регрессиялық теңдеудегі қай айнымалылар «бел шеңберінің» ең қолайлы айнымалысы болуы мүмкін?

|тәуелсіз айнымалы

|екілік айнымалы

|тәуелді айнымалы

|сапа коэффициенті

|тұрақты коэффициенті

~Ересек ер адамдардың дене салмағының индексі (ДСИ) (кг/м2) және бел шеңберінің (см) арасындағы байланыс зерттеледі. Регрессиялық теңдеудегі қай айнымалылар «дене салмағының» ең қолайлы айнымалысы болуы мүмкін?

|тәуелсіз айнымалы

|екілік айнымалы

|тәуелді айнымалы

|сапа коэффициенті

|тұрақты коэффициенті

~Ересек ер адамдардың дене салмағының индексі (ДСИ) (кг/м2) және бел шеңберінің (см) арасындағы байланыс зерттеледі. Сызықтық регрессия теңдеуі түрінде берілген. Бел шеңбері 80 см ерлерге арналған орташа дене салмғының ең дұрыс бағсы қандай?

|22,2

|37,7

|35,6

|26,7

|36,9

~Ересек ер адамдардың дене салмағының индексі (ДСИ) (кг/м2) және бел шеңберінің (см) арасындағы байланыс зерттеледі. Сызықтық регрессия теңдеуі түрінде берілген. Бел шеңбері 90 см ерлерге арналған орташа дене салмғының ең дұрыс бағасы қандай?

|25,8

|37,7

|35,6

|26,7

|36,9

~Ересек ер адамдардың дене салмағының индексі (ДСИ) (кг/м2) және бел шеңберінің (см) арасындағы байланыс зерттеледі. Сызықтық регрессия теңдеуі түрінде берілген. Бел шеңбері 100 см ерлерге арналған орташа дене салмғының ең дұрыс бағасы қандай?

|29,4

|37,7

|35,6

|26,7

|36,9

~Ересек ер адамдардың дене салмағының индексі (ДСИ) (кг/м2) және бел шеңберінің (см) арасындағы байланыс зерттеледі. Сызықтық регрессия теңдеуі түрінде берілген. Байланыстың бағытына қарай қандай қорытынды ең қолайлы болып табылады?

|тура байланыс

|кері байланыс

|байланыс жоқ

|қалыпты байланыс

|жоғары байланыс

Предыдущая статья:КАФЕДРА МЕДИЦИНСКОЙ ХИМИИ Следующая статья: 2 страница
page speed (0.0137 sec, direct)