Тест НМО с ответами по теме «Основы медико-биологической статистики» Интерактивный образовательный модуль (ИОМ)

1. 25-й процентиль для выборки 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1;1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 2; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3; 4; 4; 5; 5; 5; 5; 6; 7; 9; 10; 11

1. 04
2. 1
3. 2
4. 8.

2. 25-й процентиль для выборки 1,2; 1,4; 1,6; 1,7;1,7; 1,8; 2,2; 2,3; 2,4; 6,4; 19,0; 23,6

1. 16
2. 185
3. 2
4. 65.

3. 25-й процентиль для выборки 289, 203, 359, 243,232, 210, 251, 246, 224, 239, 220, 211

1. 110
2. 190
3. 211
4. 250.

4. 75-й процентиль для выборки 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1;1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 2; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3; 4; 4; 5; 5; 5; 5; 6; 7; 9; 10; 11

1. 1
2. 10
3. 2
4. 5.

5. 75-й процентиль для выборки 1,2; 1,4; 1,6; 1,7;1,7; 1,8; 2,2; 2,3; 2,4; 6,4; 19,0; 23,6

1. 19
2. 24
3. 20
4. 58.

6. 75-й процентиль для выборки 289, 203, 359, 243,232, 210, 251, 246, 224, 239, 220, 211

1. 246
2. 250
3. 270
4. 310.

7. Доверительная область

1. вероятность того что доверительный интервал «накроет» неизвестное (истинное) значение x
2. значение параметра распределения на выборке которое отражает соответствующее истинное значение этого параметра в популяции
3. область в пространстве параметров в которую с заданной вероятностью входит неизвестное значение оцениваемого параметра распределения
4. общий метод оценивания параметров генеральной совокупности с помощью максимизации функции правдоподобия l выборки.

8. Доверительный интервал

1. интервал который покрывает неизвестный параметр с заданной надёжностью
2. интервал который применяется для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений находящихся в различных условиях
3. интервал полученный следующим образом в процессе объединения пустых не содержащих ни одной единицы совокупности равных интервалов путем построения прогрессивно-возрастающих или прогрессивно-убывающих интервалов
4. пара чисел в математической статистике оцениваемых на основе наблюдений между которыми предположительно находится оцениваемый параметр.

9. Коэффициент детерминации

1. показывает как размах вариации будет относиться к среднему арифметическому ряда в процентном отношении
2. показывает силу связи между коэффициентом корреляции и параметрами регрессионного анализа
3. применяется для сравнения колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях с различным средним арифметическим
4. характеризует тесноту линейной корреляционной связи между одной случайной величиной и некоторым множеством случайных величин.

10. Коэффициент корреляции Пирсона

1. коэффициент который основан на оценке степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от соответствующих средних
2. метод параметрической статистики позволяющий определить наличие или отсутствие линейной связи между двумя количественными показателями а также оценить ее тесноту и статистическую значимость
3. непараметрический метод статистического анализа основанный на упорядочивании данных по возрастанию и замене их реальных значений рангами
4. непараметрический метод который используется с целью статистического изучения связи между явлениями путем установления фактической степени параллелизма между двумя количественными рядами изучаемых признаков и оценки тесноты установленной связи с помощью количественно выраженного коэффициента.

11. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена

1. количественная оценка статистического изучения связи между явлениями используемая в непараметрических методах
2. коэффициент который основан на оценке степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от соответствующих средних
3. коэффициент который характеризует общий характер нелинейной зависимости возрастание или убывание результативного признака при возрастании факторного
4. непараметрический метод статистического анализа основанный на упорядочивании данных по возрастанию и замене их реальных значений рангами.

12. Критерий Манна-Уитни

1. критерий для проверки гипотезы о принадлежности наблюдаемой выборки х1…х2…х3… объёмом n некоторому теоретическому закону распределения
2. критерий который используется для проверки нулевой гипотезы о том что выборка распределена по нормальному закону для случая когда параметры нормального распределения (математическое ожидание и дисперсия) априори неизвестны
3. критерий который позволяет выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию (дисперсионный однофакторный анализ) но лишь при условии нормального распределения признака
4. статистический критерий используемый для оценки различий между двумя независимыми выборками по уровню какого-либо признака измеренного количественно. позволяет выявлять различия в значении параметра между малыми выборками.

13. Критерий Шапиро-Уилка

1. критерий который используется для проверки гипотезы H0 «случайная величина X распределена нормально» и является одним наиболее эффективных критериев проверки нормальности
2. критерий который позволяет оценить существенность различий между распределениями двух выборок
3. простой непараметрический статистический критерий используемый для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака измеренного количественно
4. статистический критерий тестовая статистика которого при выполнении нулевой гипотезы имеет распределение Фишера (F-распределение).

14. Критическое значение

1. вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы (ошибки первого рода)
2. закон описывающий область значений случайной величины и вероятности их исхода (появления)
3. значение критерия начиная от которого отвергается нулевая гипотеза
4. неотрицательная величина интуитивно интерпретируемая как размер (объём) множества.

15. Медиана для выборки 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1;1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 2; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3; 4; 4; 5; 5; 5; 5; 6; 7; 9; 10; 11

1. 02
2. 2
3. 5
4. 9.

16. Медиана для выборки 1,2; 1,4; 1,6; 1,7;1,7; 1,8; 2,2; 2,3; 2,4; 6,4; 19,0; 23,6

1. 10
2. 144
3. 2
4. 52.

17. Медиана для выборки 289, 203, 359, 243,232, 210, 251, 246, 224, 239, 220, 211

1. 150
2. 210
3. 2355
4. 95.

18. Нулевая гипотеза подразумевает

1. пороговый уровень статистической значимости
2. предположение что исследуемые факторы не оказывают влияния на исследуемую величину
3. решающее правило отвергающее или принимающее гипотезу на основе выборочных наблюдений
4. утверждение доказывающее наличие связи между изучаемыми переменными.

19. Случайный эксперимент должен соответствовать требованиям

1. доказано требование или изначально принята гипотеза о стохастической устойчивости относительной частоты для любого наблюдаемого результата определённого в рамках математической модели
2. запланировано обязательное параллельное проведение опытного и контрольного исследований
3. запланированы и определены цели и задачи эксперимента
4. определена идея гипотеза которую необходимо проверить в эксперименте.

20. Среднее для выборки 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1;1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 2; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3; 4; 4; 5; 5; 5; 5; 6; 7; 9; 10; 11

1. 15
2. 2
3. 309
4. 4.

21. Среднее для выборки 1,2; 1,4; 1,6; 1,7;1,7; 1,8; 2,2; 2,3; 2,4; 6,4; 19,0; 23,6

1. 25
2. 41
3. 6
4. 64.

22. Среднее для выборки 289, 203, 359, 243,232, 210, 251, 246, 224, 239, 220, 211

1. 100
2. 215
3. 244
4. 50.

23. Стандартное отклонение для выборки 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1;1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 2; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3; 4; 4; 5; 5; 5; 5; 6; 7; 9; 10; 11

1. 1
2. 289
3. 3
4. 6.

24. Стандартное отклонение для выборки 1,2; 1,4; 1,6; 1,7;1,7; 1,8; 2,2; 2,3; 2,4; 6,4; 19,0; 23,6

1. 12
2. 35
3. 54
4. 76.

25. Стандартное отклонение для выборки 289, 203, 359, 243,232, 210, 251, 246, 224, 239, 220, 211

1. 10
2. 120
3. 25
4. 43.

26. Точный критерий Фишера

1. перебор всех возможных вариантов таблицы сопряженности
2. проверка гипотезы о принадлежности выборки некоторому закону распределения то есть проверки того что эмпирическое распределение соответствует предполагаемой модели
3. проверка простых гипотез о принадлежности анализируемой выборки полностью известному закону (о согласии эмпирического распределения F n ( x ) и теоретического закона F ( x θ ) с известным вектором параметров теоретического закона
4. проверка простых гипотез о принадлежности анализируемой выборки полностью известному закону то есть для проверки гипотез вида H0 Fn ( x ) = F ( x θ ) с известным вектором параметров теоретического закона.

27. Факториал числа

1. все возможные комбинации из m элементов по n которые отличаются друг от друга по крайней мере хотя бы одним элементом
2. комбинация из n элементов которые отличаются друг от друга только порядком элементов
3. произведение всех целых чисел от заданного числа до единицы
4. совокупность несовместных событий наступление хотя бы одного из которых обязательно при данном испытании.