Описательная статистика — бесплатный тест онлайн

Вопрос 1 из 25

Ситуация: Руководству нужен «типичный чек», но несколько очень крупных заказов сильно тянут среднее вверх. Какой механизм точнее всего объясняет связь кода с ситуацией?

x <- c(10,11,12,13,100)
result <- c(mean=mean(x), median=median(x))
result

Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения Квантиль задаёт значение, ниже которого находится заданная доля данных, а конкретный результат зависит от метода интерполяции на конечной выборке Стандартное отклонение измеряет среднеквадратичное отклонение от среднего, а IQR описывает центральные 50 процентов и устойчивее к выбросам

Вопрос 2 из 25

Ситуация: Руководству нужен «типичный чек», но несколько очень крупных заказов сильно тянут среднее вверх. Какой дефект нужно искать в первую очередь?

x <- c(10,11,12,13,100)
result <- c(mean=mean(x), median=median(x))
result

Сравнение стандартных отклонений величин с разными единицами или масштабами не даёт осмысленного рейтинга вариабельности Выбор только среднего для сильно асимметричного распределения создаёт представление о «типичном» объекте, которого почти нет Сравнение квантилей из разных систем без согласованного метода может дать небольшие расхождения, ошибочно принятые за дефект данных Одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных Замена среднего медианой может скрыть повреждение данных, если экстремальные значения возникли из-за неверных единиц

Вопрос 3 из 25

Ситуация: Руководству нужен «типичный чек», но несколько очень крупных заказов сильно тянут среднее вверх. Какой вариант исправления сохраняет смысл анализа?

Выбирайте меру разброса по форме распределения и при сравнении масштабов используйте нормированную меру только при подходящих условиях Сначала исследуйте происхождение наблюдений, затем используйте устойчивую оценку как часть анализа чувствительности Публикуйте несколько взаимодополняющих характеристик и график, а не одну удобную цифру Фиксируйте тип квантиля и используйте тот же метод во всех этапах и системах отчётности Показывайте среднее вместе с медианой и формой распределения, объясняя, какая мера отвечает на предметный вопрос

Вопрос 4 из 25

Ситуация: Руководству нужен «типичный чек», но несколько очень крупных заказов сильно тянут среднее вверх. Какая проверка относится к исходному риску, а не к внешнему виду результата?

Проверьте единицы, форму распределения и чувствительность оценки к крайним наблюдениям Сверьте n, missing, диапазон, квантили и распределение по важным группам Сравните обе оценки, гистограмму и результат после исключения одного экстремального наблюдения Сравните исходные единицы, метки качества, среднее, усечённое среднее и медиану Проверьте аргумент type, размер выборки и ручной расчёт на коротком векторе

Вопрос 5 из 25

Ситуация: Руководству нужен «типичный чек», но несколько очень крупных заказов сильно тянут среднее вверх. Какое заключение лучше всего выдерживает проверку?

x <- c(10,11,12,13,100)
result <- c(mean=mean(x), median=median(x))
result

Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям; при этом главный риск состоит в том, что одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям; при этом главный риск состоит в том, что выбор только среднего для сильно асимметричного распределения создаёт представление о «типичном» объекте, которого почти нет Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям; поэтому достаточно один раз проверить класс объекта на текущем наборе данных Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения; при этом главный риск состоит в том, что выбор только среднего для сильно асимметричного распределения создаёт представление о «типичном» объекте, которого почти нет Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки; при этом главный риск состоит в том, что замена среднего медианой может скрыть повреждение данных, если экстремальные значения возникли из-за неверных единиц

Вопрос 6 из 25

Ситуация: Две группы имеют похожий центральный диапазон, но в одной встречается единственное экстремальное значение. На какое свойство R здесь следует опереться?

x <- c(1,2,3,4,50)
result <- c(sd=sd(x), iqr=IQR(x))
result

Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки Квантиль задаёт значение, ниже которого находится заданная доля данных, а конкретный результат зависит от метода интерполяции на конечной выборке Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения Стандартное отклонение измеряет среднеквадратичное отклонение от среднего, а IQR описывает центральные 50 процентов и устойчивее к выбросам

Вопрос 7 из 25

Ситуация: Две группы имеют похожий центральный диапазон, но в одной встречается единственное экстремальное значение. Почему успешный запуск ещё не доказывает корректность?

x <- c(1,2,3,4,50)
result <- c(sd=sd(x), iqr=IQR(x))
result

Замена среднего медианой может скрыть повреждение данных, если экстремальные значения возникли из-за неверных единиц Сравнение квантилей из разных систем без согласованного метода может дать небольшие расхождения, ошибочно принятые за дефект данных Сравнение стандартных отклонений величин с разными единицами или масштабами не даёт осмысленного рейтинга вариабельности Выбор только среднего для сильно асимметричного распределения создаёт представление о «типичном» объекте, которого почти нет Одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных

Вопрос 8 из 25

Ситуация: Две группы имеют похожий центральный диапазон, но в одной встречается единственное экстремальное значение. Какая правка лучше локальной заплатки?

Показывайте среднее вместе с медианой и формой распределения, объясняя, какая мера отвечает на предметный вопрос Фиксируйте тип квантиля и используйте тот же метод во всех этапах и системах отчётности Сначала исследуйте происхождение наблюдений, затем используйте устойчивую оценку как часть анализа чувствительности Публикуйте несколько взаимодополняющих характеристик и график, а не одну удобную цифру Выбирайте меру разброса по форме распределения и при сравнении масштабов используйте нормированную меру только при подходящих условиях

Вопрос 9 из 25

Ситуация: Две группы имеют похожий центральный диапазон, но в одной встречается единственное экстремальное значение. Как подтвердить корректность на граничном случае?

Сверьте n, missing, диапазон, квантили и распределение по важным группам Проверьте аргумент type, размер выборки и ручной расчёт на коротком векторе Сравните исходные единицы, метки качества, среднее, усечённое среднее и медиану Сравните обе оценки, гистограмму и результат после исключения одного экстремального наблюдения Проверьте единицы, форму распределения и чувствительность оценки к крайним наблюдениям

Вопрос 10 из 25

Ситуация: Две группы имеют похожий центральный диапазон, но в одной встречается единственное экстремальное значение. Какой вывод точнее всего связывает механизм и главный риск?

x <- c(1,2,3,4,50)
result <- c(sd=sd(x), iqr=IQR(x))
result

Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения; при этом главный риск состоит в том, что сравнение стандартных отклонений величин с разными единицами или масштабами не даёт осмысленного рейтинга вариабельности Стандартное отклонение измеряет среднеквадратичное отклонение от среднего, а IQR описывает центральные 50 процентов и устойчивее к выбросам; следовательно, совпадение числа строк можно считать полной проверкой решения Стандартное отклонение измеряет среднеквадратичное отклонение от среднего, а IQR описывает центральные 50 процентов и устойчивее к выбросам; при этом главный риск состоит в том, что сравнение стандартных отклонений величин с разными единицами или масштабами не даёт осмысленного рейтинга вариабельности Стандартное отклонение измеряет среднеквадратичное отклонение от среднего, а IQR описывает центральные 50 процентов и устойчивее к выбросам; при этом главный риск состоит в том, что одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям; при этом главный риск состоит в том, что выбор только среднего для сильно асимметричного распределения создаёт представление о «типичном» объекте, которого почти нет

Вопрос 11 из 25

Ситуация: Квартиль в R отличается от значения в старой системе на маленькой выборке, хотя исходные числа совпадают. Какое утверждение лучше всего объясняет показанный фрагмент?

x <- c(1,2,10,20)
result <- quantile(x, 0.25, type=7)
result

Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям Квантиль задаёт значение, ниже которого находится заданная доля данных, а конкретный результат зависит от метода интерполяции на конечной выборке Стандартное отклонение измеряет среднеквадратичное отклонение от среднего, а IQR описывает центральные 50 процентов и устойчивее к выбросам Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки

Вопрос 12 из 25

Ситуация: Квартиль в R отличается от значения в старой системе на маленькой выборке, хотя исходные числа совпадают. Какое скрытое допущение здесь опаснее остальных?

x <- c(1,2,10,20)
result <- quantile(x, 0.25, type=7)
result

Замена среднего медианой может скрыть повреждение данных, если экстремальные значения возникли из-за неверных единиц Сравнение стандартных отклонений величин с разными единицами или масштабами не даёт осмысленного рейтинга вариабельности Одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных Сравнение квантилей из разных систем без согласованного метода может дать небольшие расхождения, ошибочно принятые за дефект данных Выбор только среднего для сильно асимметричного распределения создаёт представление о «типичном» объекте, которого почти нет

Вопрос 13 из 25

Ситуация: Квартиль в R отличается от значения в старой системе на маленькой выборке, хотя исходные числа совпадают. Что нужно сделать, чтобы ошибка не вернулась на следующем наборе данных?

Сначала исследуйте происхождение наблюдений, затем используйте устойчивую оценку как часть анализа чувствительности Выбирайте меру разброса по форме распределения и при сравнении масштабов используйте нормированную меру только при подходящих условиях Публикуйте несколько взаимодополняющих характеристик и график, а не одну удобную цифру Фиксируйте тип квантиля и используйте тот же метод во всех этапах и системах отчётности Показывайте среднее вместе с медианой и формой распределения, объясняя, какая мера отвечает на предметный вопрос

Вопрос 14 из 25

Ситуация: Квартиль в R отличается от значения в старой системе на маленькой выборке, хотя исходные числа совпадают. Какая проверка непосредственно подтверждает, что дефект устранён?

Проверьте единицы, форму распределения и чувствительность оценки к крайним наблюдениям Проверьте аргумент type, размер выборки и ручной расчёт на коротком векторе Сверьте n, missing, диапазон, квантили и распределение по важным группам Сравните обе оценки, гистограмму и результат после исключения одного экстремального наблюдения Сравните исходные единицы, метки качества, среднее, усечённое среднее и медиану

Вопрос 15 из 25

Ситуация: Квартиль в R отличается от значения в старой системе на маленькой выборке, хотя исходные числа совпадают. Что стоит написать в технической рецензии к этому фрагменту?

x <- c(1,2,10,20)
result <- quantile(x, 0.25, type=7)
result

Квантиль задаёт значение, ниже которого находится заданная доля данных, а конкретный результат зависит от метода интерполяции на конечной выборке; поэтому повторный запуск в той же сессии заменяет проверку граничных случаев Квантиль задаёт значение, ниже которого находится заданная доля данных, а конкретный результат зависит от метода интерполяции на конечной выборке; при этом главный риск состоит в том, что одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных Квантиль задаёт значение, ниже которого находится заданная доля данных, а конкретный результат зависит от метода интерполяции на конечной выборке; при этом главный риск состоит в том, что сравнение квантилей из разных систем без согласованного метода может дать небольшие расхождения, ошибочно принятые за дефект данных Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения; при этом главный риск состоит в том, что сравнение квантилей из разных систем без согласованного метода может дать небольшие расхождения, ошибочно принятые за дефект данных Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки; при этом главный риск состоит в том, что замена среднего медианой может скрыть повреждение данных, если экстремальные значения возникли из-за неверных единиц

Вопрос 16 из 25

Ситуация: Один показатель в сто раз больше остальных; неизвестно, это редкое событие или сантиметры вместо метров. Что является главным техническим основанием для разбора?

x <- c(20,21,22,23,2200)
result <- c(mean=mean(x), trimmed=mean(x,trim=.2), median=median(x))
result

Стандартное отклонение измеряет среднеквадратичное отклонение от среднего, а IQR описывает центральные 50 процентов и устойчивее к выбросам Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки Квантиль задаёт значение, ниже которого находится заданная доля данных, а конкретный результат зависит от метода интерполяции на конечной выборке Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям

Вопрос 17 из 25

Ситуация: Один показатель в сто раз больше остальных; неизвестно, это редкое событие или сантиметры вместо метров. Что именно может сломаться при новых данных?

x <- c(20,21,22,23,2200)
result <- c(mean=mean(x), trimmed=mean(x,trim=.2), median=median(x))
result

Выбор только среднего для сильно асимметричного распределения создаёт представление о «типичном» объекте, которого почти нет Замена среднего медианой может скрыть повреждение данных, если экстремальные значения возникли из-за неверных единиц Сравнение квантилей из разных систем без согласованного метода может дать небольшие расхождения, ошибочно принятые за дефект данных Сравнение стандартных отклонений величин с разными единицами или масштабами не даёт осмысленного рейтинга вариабельности Одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных

Вопрос 18 из 25

Ситуация: Один показатель в сто раз больше остальных; неизвестно, это редкое событие или сантиметры вместо метров. Какое изменение устраняет именно причину проблемы?

Выбирайте меру разброса по форме распределения и при сравнении масштабов используйте нормированную меру только при подходящих условиях Фиксируйте тип квантиля и используйте тот же метод во всех этапах и системах отчётности Публикуйте несколько взаимодополняющих характеристик и график, а не одну удобную цифру Показывайте среднее вместе с медианой и формой распределения, объясняя, какая мера отвечает на предметный вопрос Сначала исследуйте происхождение наблюдений, затем используйте устойчивую оценку как часть анализа чувствительности

Вопрос 19 из 25

Ситуация: Один показатель в сто раз больше остальных; неизвестно, это редкое событие или сантиметры вместо метров. Какой контроль отличит исправление от случайно удачного результата?

Проверьте аргумент type, размер выборки и ручной расчёт на коротком векторе Сравните обе оценки, гистограмму и результат после исключения одного экстремального наблюдения Сравните исходные единицы, метки качества, среднее, усечённое среднее и медиану Проверьте единицы, форму распределения и чувствительность оценки к крайним наблюдениям Сверьте n, missing, диапазон, квантили и распределение по важным группам

Вопрос 20 из 25

Ситуация: Один показатель в сто раз больше остальных; неизвестно, это редкое событие или сантиметры вместо метров. Какое заключение останется верным и на новых данных?

x <- c(20,21,22,23,2200)
result <- c(mean=mean(x), trimmed=mean(x,trim=.2), median=median(x))
result

Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения; при этом главный риск состоит в том, что одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки; следовательно, предупреждения можно не учитывать, если итог выглядит ожидаемо Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям; при этом главный риск состоит в том, что замена среднего медианой может скрыть повреждение данных, если экстремальные значения возникли из-за неверных единиц Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки; при этом главный риск состоит в том, что выбор только среднего для сильно асимметричного распределения создаёт представление о «типичном» объекте, которого почти нет Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки; при этом главный риск состоит в том, что замена среднего медианой может скрыть повреждение данных, если экстремальные значения возникли из-за неверных единиц

Вопрос 21 из 25

Ситуация: Два набора имеют одинаковое среднее, но один однороден, а второй состоит из двух далёких кластеров. Какой принцип непосредственно относится к этому коду?

x <- c(1,1,1,9,9,9)
result <- c(mean=mean(x), sd=sd(x), median=median(x))
result

Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки Квантиль задаёт значение, ниже которого находится заданная доля данных, а конкретный результат зависит от метода интерполяции на конечной выборке Стандартное отклонение измеряет среднеквадратичное отклонение от среднего, а IQR описывает центральные 50 процентов и устойчивее к выбросам Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям

Вопрос 22 из 25

Ситуация: Два набора имеют одинаковое среднее, но один однороден, а второй состоит из двух далёких кластеров. Какой риск здесь остаётся главным, даже если результат выглядит правдоподобно?

x <- c(1,1,1,9,9,9)
result <- c(mean=mean(x), sd=sd(x), median=median(x))
result

Выбор только среднего для сильно асимметричного распределения создаёт представление о «типичном» объекте, которого почти нет Сравнение квантилей из разных систем без согласованного метода может дать небольшие расхождения, ошибочно принятые за дефект данных Одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных Сравнение стандартных отклонений величин с разными единицами или масштабами не даёт осмысленного рейтинга вариабельности Замена среднего медианой может скрыть повреждение данных, если экстремальные значения возникли из-за неверных единиц

Вопрос 23 из 25

Ситуация: Два набора имеют одинаковое среднее, но один однороден, а второй состоит из двух далёких кластеров. Какая правка делает решение устойчивым, а не просто удобным на текущем примере?

Показывайте среднее вместе с медианой и формой распределения, объясняя, какая мера отвечает на предметный вопрос Сначала исследуйте происхождение наблюдений, затем используйте устойчивую оценку как часть анализа чувствительности Выбирайте меру разброса по форме распределения и при сравнении масштабов используйте нормированную меру только при подходящих условиях Публикуйте несколько взаимодополняющих характеристик и график, а не одну удобную цифру Фиксируйте тип квантиля и используйте тот же метод во всех этапах и системах отчётности

Вопрос 24 из 25

Ситуация: Два набора имеют одинаковое среднее, но один однороден, а второй состоит из двух далёких кластеров. Что нужно проверить после правки?

Проверьте аргумент type, размер выборки и ручной расчёт на коротком векторе Проверьте единицы, форму распределения и чувствительность оценки к крайним наблюдениям Сравните обе оценки, гистограмму и результат после исключения одного экстремального наблюдения Сравните исходные единицы, метки качества, среднее, усечённое среднее и медиану Сверьте n, missing, диапазон, квантили и распределение по важным группам

Вопрос 25 из 25

Ситуация: Два набора имеют одинаковое среднее, но один однороден, а второй состоит из двух далёких кластеров. Какой итог разбора не смешивает правило языка с впечатлением от результата?

x <- c(1,1,1,9,9,9)
result <- c(mean=mean(x), sd=sd(x), median=median(x))
result

Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения; поэтому внешний вид напечатанного объекта важнее происхождения и структуры данных Устойчивые оценки ограничивают влияние отдельных аномальных наблюдений, но не исправляют систематическую ошибку или смещение выборки; при этом главный риск состоит в том, что замена среднего медианой может скрыть повреждение данных, если экстремальные значения возникли из-за неверных единиц Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения; при этом главный риск состоит в том, что одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных Описательная сводка должна сопровождаться числом наблюдений, пропусками, единицами и формой распределения; при этом главный риск состоит в том, что выбор только среднего для сильно асимметричного распределения создаёт представление о «типичном» объекте, которого почти нет Среднее использует все величины и чувствительно к хвостам, а медиана определяется порядком и устойчивее к отдельным экстремальным значениям; при этом главный риск состоит в том, что одинаковое среднее может скрывать совершенно разный разброс, мультимодальность или долю отсутствующих данных