Kvanti IH

Kis minta esetén, ha nem ismert az alapsokasági szórás, a várható értékre irányuló egymintás próbák közül a t-próba használható.

igaz

1%-os p-érték azt jelenti, hogy a nullhipotézis igazságának valószínűsége 1%.

hamis

1%-os p-érték azt jelenti, hogy az ellenhipotézis igazságának valószínűsége 1%.

hamis

1%-os p-érték azt jelenti, hogy az ellenhipotézis igazságának valószínűsége 99%.

hamis

A próbafüggvény számított értéke segítségével határozható meg az elutasítási és elfogadási tartomány.

hamis

A próbafüggvény vagy tesztstatisztika a mintaelemek egy olyan függvénye, amelynek valószínűségi eloszlása a sokaság ismert tulajdonságait tekintetbe véve, és az ellenhipotézis igazságát feltételezve pontosan ismert.

hamis

Egy futóversenyen a versenyzők által elért helyezések különbségi skálán mérhetők, hiszen bármely két helyezés különbsége értelmezhető.

hamis

Egy futóversenyen a versenyzők által elért helyezések mérési szintje a lehető legerősebb (arányskála), hiszen bármely két helyezés különbsége értelmezhető.

hamis

Egy gyakorisági táblázatban a relatív gyakoriságokat az összes osztályra összegezve a sokaság elemszámát kapjuk.

hamis

Gyakorisági poligonnak nevezzük a gyakorisági sor vonaldiagramját

hamis

Ha a determinációs együttható értéke 1, akkor sztochasztikus kapcsolat van a két kvantitatív változó között.

hamis

Ha a függetlenségvizsgálatnál a p-értékre 5%-nál kisebb értéket kapunk, akkor a két vizsgált ismérv 5%-os szignifikanciaszinten függetlennek tekinthető.

hamis

Ha a korrelációs együttható értéke -0,8, akkor a determinációs együttható -0,64.

hamis

Ha a nullhipotézis a valóságban nem helyes, de a próbafüggvény mintából számított értéke alapján mégis elfogadjuk, akkor elsőfajú hibát követünk el.

hamis

Ha a nullhipotézis igaz, nem kaphatunk a p-értékre 0,01-nél kisebb értéket.

hamis

Ha a sokasági meredekségi paraméter értéke 0, akkor az azt jelenti, hogy nem szignifikáns.

hamis

Ha a sokasági szórás nem ismert, akkor a khínégyzet eloszlást használjuk a várható érték konfidenciaintervallumának szerkesztéséhez, mivel a minta szórás khínégyzet eloszlást követ.

hamis

Ha a varianciahányados értéke 0, akkor az azt jelenti, hogy az asszociációs kapcsolat két változója független egymástól.

hamis

Ha a varianciahányados értéke 1, a vegyes kapcsolatban a két ismérv független egymástól.

hamis

Ha az ANOVA-teszt p-értéke 0,0029; akkor a nullhipotézist - mely szerint a várható értékek megegyeznek - minden szignifikanciaszinten elutasítjuk.

hamis

Ha az ANOVA-teszt p-értéke 0,0213; akkor 1%-os szignifikanciaszinten van kapcsolat a vizsgált mennyiségi és kategorikus ismérv között, 5%-on viszont nincs.

hamis

A mintaelemszám növelésével egy hipotézisvizsgálat során csökkenthető az elsőfajú hiba.

igaz

A mintavételi hiba abból adódik, hogy a vizsgálat során nem a teljes sokaságot figyeljük meg.

igaz

A mintából számolt, becslésre használt mutatók értékei valószínűségi változók, értékük mintáról mintára változhat.

igaz

A másodfajú hiba a valóságban fennálló, de a döntéshozó előtt nem ismert állapot függvénye.

igaz

A módusz becsült értékére nincsen hatással az osztályközök megválasztása, mindig a legnagyobb gyakoriságú osztály tartalmazza.

igaz

A módusz előnye, hogy érzéketlen a szélsőértékekre.

igaz

A nem mintavételi hiba a mintával kapcsolatos teendőkhöz kapcsolódik.

igaz

A nominális skálától az egyedek megkülönböztethetőségét követeljük meg.

igaz

A nullhipotézis helyességének ellenőrzése céljából a próbafüggvény lehetséges értékeinek tartományát egyelutasítási és egy elfogadási tartományra bontjuk. Ehhe mindenképpen szükségünk van a szignifikancia szintre.

igaz

A névleges skálán a hozzárendelés az egységek vagy csoportok azonosítására szolgál.

igaz

A p érték nem a H0(nullhipotézis) valószínűsége.

igaz

A próba ereje(e) a hamis hipotézis felismerésének a képessége.

igaz

A próbafüggvény eloszlásának ismerete teszi alkalmassá a nullhipotézis helyességének vizsgálatára.

igaz

A próbafüggvényt eloszlásának ismerete teszi alkalmassá a nullhipotézis helyességének vizsgálatára.

igaz

A sokaság egységeire vonatkozóan valamilyen kategóriát rögzítő ismérvet nem mennyiségi ismérvnek nevezzük.

igaz

A sokasági várható értékre szerkesztett konfidenciaintervallum közepe valószínűségi változó.

igaz

A sorrendi skála az egyenlőségi és a kisebb-nagyobb relációkat egyaránt tartalmazza.

igaz

A sorrendi skála az egységek viszonylagos helyét is meghatározza.

igaz

A standard normális eloszlás a legszélesebb körben alkalmazott diszkrét eloszlás a statisztikában

igaz

A statisztikai sokaság a mintába került elemek összessége.

igaz

A tapasztalati gyakoriságokat az összes osztályra összegezve a sokasági elemszámát kapjuk.

igaz

A teljes szórás a külső és belső szórás összege.

igaz

A teljes variancia a külső és belső variancia összege.

igaz

A valódi mennyiségi ismérvek sorrendi, arány és intervallumskálán egyaránt mérhetőek lehetnek.

igaz

A varianciaanalízis ellenhipotézisének elfogadása esetén szignifikáns a kapcsolat a mennyiségi ismérv és a sokaságot megkülönböztető minőségi ismérv között.

igaz

A varianciahányados mutató azt mutatja meg, hogy asszociációs kapcsolat esetén a kvalitatív változó a kvantitatív változóban lévő varianciát hány %-ban magyarázza.

igaz

A várható érték additivitása szerint a tetszőleges valószínűségi változók összegének (különbségének) várható értéke egyenlő a valószínűségi változók várható értékeinek összegével (különbségével).

igaz

A várható érték kétoldali intervallumbecslése mindig szimmetrikus

igaz

Adott szignifikancia szint mellett a másodfajú hiba elkövetésének valószínűsége a mintanagyság növelésével mérsékelhető.

igaz

Akkor számolunk student eloszlást, ha nem ismert a sokasági szórás és az n kisebb mint 30.

igaz

Aszimmetrikus szituációban nem szerencsés számtani átlagot használni középértékmutatóként.

igaz

Az 1-α szintű konfidenciaintervallum α valószínűséggel nem tartalmazza a becsülni kívánt paramétert

igaz

Az egymintás próbák mindig egy adott sokaság valamely jellemzőjére vonatkozó feltevések helyességének ellenőrzésére szolgálnak

igaz

Az eloszlásfüggvényt mind diszkrét, mind folytonos valószínűségi változó esetén értelmezhetjük

igaz

Az eloszlásfüggvényt mind diszkrét, mind folytonos valószínűségi változó esetén értelmezhetjük.

igaz

Az elsőfajú hiba elkövetésének valószínűsége az éppen a szignifikancia szint

igaz

Az elsőfajú hiba elkövetésének valószínűsége megegyezik a szignifikancia szinttel.

igaz

Ha ismert az alapsokasági szórás, akkor a várható érték teszteléséhez egymintás esetben a minta elemszámától függetlenül alkalmazható egymintás z-próba.

igaz

Ha kicsi a p értéke, azt jelenti, hogy van okunk kételkedni a H0 (nullhipotézis) igazságosságában, de nem jelenti, hogy nem igaz.

igaz

Ha két ismérv 5%-os szignifikanciaszinten független egymástól, akkor 1%-on is biztosan az lesz.

igaz

Ha nagy a p értéke, akkor nem hajlunk a H0(nullhipotézis) elutasítására.

igaz

Ha nő a megbízhatósági szint, szélesedik az intervallum.

igaz

Ha nő a mintaelemszám, akkor szűkül az intervallum.

igaz

Ha nő az alapsokaság szórása, akkor szélesedik az intervallum.

igaz

Ha valamilyen feltételezett, előírt állapottól való adott irányú eltérést kívánunk vizsgálni, akkor érdemes egyoldali elutasítási tartományt kijelölni.

igaz

Hipotézisvizsgálat során a sokaságra vonatkozó feltevésünket a sokaságból vett mintákra alapozva ellenőrizzük.

igaz

Hipotézisvizsgálat során valójában annak eldöntéséről van szó, hogy a mintavétel eredménye inkább alátámasztja vagy inkább cáfolja-e a sokaságra vonatkozó feltevésünket.

igaz

Intervallumbecslésnél a minta alapján olyan intervallumot határozunk meg, amely előre megadott (nagy) valószínűséggel tartalmazza a becsülni kívánt jellemzőt.

igaz

Intervallumskálán bármely 2 pont közötti távolság is értelmezhető.

igaz

Ismeretes, hogy két sörtöltő gép mindegyike ml szórással tölti a palackokat. Két 20 elemű mintán vizsgálva, hogy a töltési térfogat egyenlő-e a két gépen, a kétmintás z-próba alkalmazható.

igaz

Ismeretlen alapsokasági szórású, normális eloszlású valószínűségi változó várható értékére a Student-eloszlás segítségével szerkeszthető konfidenciaintervallum.

igaz

A mintaelemszám növelésével egy hipotézisvizsgálat során csökkenthető az elsőfajú hiba

igaz

A "Canon digitális fényképezőgépek ára valószínűleg három hónap múlva alacsonyabb lesz, mint most" állítás elemzésére leíró statisztikai eszközök szolgálnak.

hamis

A Cramer-féle asszociációs együttható -1 értéke a két minőségi ismérv függetlenségét jelzi.

hamis

A Cramer-féle asszociációs együttható 1-hez közeli értéke a két minőségi ismérv közötti erős kapcsolatot jelent.

hamis

A determinációs együttható kétváltozós esetben megegyezik a lineáris korrelációs együtthatóval.

hamis

A döntés megbízhatósága annak valószínűségét adja meg, hogy nem követjük el a másodfajú hibát.

hamis

A gyakorisági táblázat fi gyakoriságai rendre azt mutatják, hogy a sokaság hány %-a tartozik az X változó szerinti i-edik osztályba.

hamis

A khínégyzet eloszlás segítségével intervallumbecslést adhatunk egy normális eloszlású valószínűségi változó értékére.

hamis

A konfidencia szintjét csökkentve szélesebb intervallumot kapunk becslésünk eredményeként

hamis

A konfidencia szintjét csökkentve szélesebb intervallumot kapunk becslésünk eredményeként.

hamis

A konfidenciaintervallum közepe mindig a minta alapján számított pontbecslés, és annak valószínűségét mutatja, hogy a mintastatisztika értéke az intervallumon belül helyezkedik el.

hamis

A konfidenciaintervallum szerkesztéséhez szükséges mintaelemszám egyenesen arányos a hibahatárral.

hamis

A korrelációs együttható előjele megegyezik a tengelymetszet paraméter előjelével.

hamis

A korrelációs együttható két kvantitatív változó közötti lineáris vagy nem lineáris kapcsolat szorosságát méri. (Ez nem biztos, hogy jó)

hamis

A korrigált tapasztalati szórás az elméleti alapsokasági szórás torzított becslése.

hamis

A kétoldali intervallumbecslés mindig szimmetrikus a pontbecslésre.

hamis

A középérték mutatók két csoportja az átlagok és a szórás.

hamis

A külső eltérés az egyes csoportokba besorolt egyedeknek az adott részsokaság átlagától vett eltérését méri.

hamis

A magas p-érték erős bizonyíték arra, hogy a nullhipotézis igaz.

hamis

A matematikai statisztika a teljes sokaságot vizsgálja.

hamis

A mennyiségi ismérv típusai lehetnek a területi, időbeli és a minőségi ismérvek.

hamis

A meredekség paraméter értéke azt mutatja, hogy ha az eredményváltozó értéke 0, mekkora a magyarázó változó értéke.

hamis

A meredekségi paraméter mértékegysége megegyezik az x tengelyen mért kvalitatív változó mértékegységével.

hamis

A meredekségi paraméter értéke azt mutatja, hogy ha a magyarázó változó értéke 0, akkor mekkora az eredményváltozó értéke.

hamis

A meredekségi paraméter értéke azt mutatja, hogy ha az eredményváltozó értéke 0, mekkora a magyarázó változó értéke.

hamis

A mintavételi hiba kifejezetten a mintával kapcsolatos teendőkhöz kapcsolódik.

hamis

A másodfajú hiba elkövetése mindig költségesebb az elsőfajú hibáénál.

hamis

A másodfajú hiba elkövetésének valószínűsége megegyezik a szignifikancia szinttel.

hamis

A másodfajú hiba értéke a hipotézisvizsgálat során szabadon megválaszolható.

hamis

A módusz csak diszkrét ismérv esetén határozható meg.

hamis

A nagyon alacsony p-érték igazolja a nullhipotézis hamisságát

hamis

A nem véletlen mintavételi eljárások legfőbb előnye, hogy számszerűsíthető a mintavételi hiba.

hamis

A p-érték nem a nullhipotézis igazságának, hanem a nullhipotézis elutasításának valószínűsége.

hamis

A sokaság várható értékére irányuló egymintás próbák esetén kizárólag a minta elemszáma alapján döntünk a z és t próba alkalmazása között.

hamis

A standard normális eloszláshoz hasonlóan, minden t-eloszlás várható értéke 0 és a szórása 1.

hamis

A szignifikancia szint a másodfajú hiba elkövetésének valószínűségét adja meg.

hamis

A szignifikancia szint egyértelműen kijelöli a kritikus tartomány mértékét és helyzetét is.

hamis

A szignifikancia szint egyértelműen kijelöli a kritikus tartomány mértékét és helyzetét.

hamis

A szignifikancia szint megválasztását befolyásolja a mintaelemszám.

hamis

A tapasztalati szórás az ingadozást az egyes ismérvértékek egymástól való eltéréseivel ragadja meg.

hamis

A tapasztalati szórás az ingadozást az egyes ismérvértékek egymástól való eltérésével ragadja meg.

hamis

A tengelymetszet paraméter értéke azt mutatja, hogy ha a függő változó értéke 0, mekkora a független változó értéke.

hamis

A testmagasság arányskálán mérhető, mivel folytonos ismérvről van szó.

hamis

A valószínűségi változó eloszlásfüggvénye megadja, hogy a valószínűségi változó milyen valószínűséggel vesz fel egy adott értéket.

hamis

A varianciaanalízis belső eltérés négyzetösszege a csoportosító ismérvnek köszönhető eltérést méri, magyarázza.

hamis

A varianciaanalízis belső eltérés-négyzetösszege a csoportosító ismérvnek köszönhető eltérést méri, magyarázza.

hamis

Adott szignifikancia szint mellett a másodfajú hiba elkövetésének valószínűsége a mintanagyság növekedésével mérhető.

hamis

Asszociációs kapcsolatban mindkét, egymással kapcsolatban álló ismérv intervallumskálán mérhető

hamis

Asszociációs kapcsolatban mindkét, egymással kapcsolatban álló ismérv intervallumskálán mérhető.

hamis

Az egymintás z-próbafüggvénye standard normális eloszlást követ n-1 szabadsági fokkal.

hamis

Az első és másodfajú hiba elkövetésének összege 1-et ad.

hamis

Az elővizsgán elért pontok különbségi skálán mérhetők, hiszen bármely két ismérvérték különbsége értelmezhető, a hányadosuk viszont nem.

hamis

Az interkvartilis terjedelem az alsó és felső kvartilis átlaga.

hamis

Az intervallumbecslés eredményeként kapott konfidenciaintervallum a becsülni kívánt mintajellemzot elore megadott, nagy valószínuséggel tartalmazza.

hamis

Az intervallumbecslés eredményeként kapott konfidenciaintervallum a becsülni kívánt mintajellemzőt előre megadott, nagy valószínűséggel tartalmazza.

hamis

Az intervallumskála rögzített nullponttal bíR

hamis

Az intervallumskálának csak a mértékegysége szabadon választható

hamis

Az intervallumskálának csak a mértékegysége szabadon választható.

hamis

Az n-1 szabadsági fokú t-eloszlást gyakran használjuk a sokaság várható értéke konfidenciaintervallumának szerkesztésekor, ha a sokasági szórás ismert.

hamis

Az y független vagy magyarázó változó ingadozásának SSR nagyságú része a regressziónak tulajdonítható.

hamis

Az útlevél sorrendi skálán mérhető.

hamis

Binominális eloszlással modellezhetők a véletlen pontelhelyezkedések.

hamis

Bármilyen eloszlásra igaz, hogy egy adathalmazban számított számtani átlag alatti és feletti számok gyakorisága megegyezik.

hamis

Egy 0,05 alatti p-érték mindig elegendő bizonyíték a nullhipotézis elvetésére.

hamis

Egy 0,1 feletti p-érték a nullhipotézis igazságát támasztja alá.

hamis

Egy folytonos valószínűségi változó móduszának nevezzük az eloszlásfüggvénye maximumhelye(i)t.

hamis

Ha azt vizsgáljuk, hogy a szülők legmagasabb iskolai végzettsége (alap-, közép- és felsőfokú) miként függ össze a gyermekeik legmagasabb iskolai végzettségével (szintén alap, közép és felső), akkor a próbafüggvény DF = 9 szabadsági fokú χ_^2-eloszlást követ.

hamis

Ha egy nullhipotézist 5%-os szignifikanciaszinten elutasítottunk, akkor 1%-on is el fogjuk utasítani.

hamis

Ha egy regressziós paraméter 1%-os szignifikanciaszinten szignifikáns, akkor 10%-on is az.

hamis

Ha két ismérv 1%-os szignifikanciaszinten független egymástól, akkor 5%-on is biztosan az lesz.

hamis

Ha következtető statisztika segítségével megpróbáljuk megbecsülni egy adott egyetem hallgatóinak átlagéletkorát, akkor ezzel egyúttal kapcsolatot is elemzünk.

hamis

Ha valamilyen feltételezett, előírt állapottól való adott irányú eltérést kívánunk vizsgálni, akkor érdemes kétoldali kritikus tartományt kijelölni.

hamis

Hipotézisvizsgálat során a mintára vonatkozó feltevésünket ellenőrizzük.

hamis

Ismeretlen alapsokasági szórású, normális eloszlású valószínűségi változó várható értékére a Student-eloszlás segítségével szerkeszthető kofidenciaintervallum.

hamis

Kategorikus adatok esetében a legjobb középértékmutató a módusz.

hamis

Kevés számú diszkrét adat esetén a gyakoriságok ábrázolása oszlopdiagram segítségével történik.

hamis

Kevés számú diszkrét adat esetén a relatív gyakoriságok ábrázolása lépcsős diagrammal történhet.

hamis

Korrelációs kapcsolat vizsgálata merül fel a havi bruttó jövedelem és a régió szerinti lakóhely közötti kapcsolat elemzésekor.

hamis

Kritikus értéknek nevezzük a próbafüggvény mintából számított értékét.

hamis

Két valószínűségi változó összegének varianciája mindig megegyezik a két változó varianciájának összegével.

hamis

Két, független minta esetén, ha mindkét minta elemszáma 30-nál kisebb, akkor kizárólag a kétmintás t-próba segítségével hasonlítható össze a két sokaság várható értéke.

hamis

Kétmintás próbák során a két minta elemszáma minden esetben azonos.

hamis

Minél közelebb van a mintából becsült érték a becsülni kívánt sokasági paraméterértékhez, annál kisebb mintára van szükség a becsléshez.

hamis

Normális eloszlású alapsokaság esetén, ha nem ismert az alapsokasági szórás és azt a mintából kell becsülni, akkor a várható érték konfidencia intervalluma keskenyebb lesz, mint ha ismert lenne a sokasági szórás.

hamis

Osztályközös gyakorisági sorból becsülve a mediánt, azt mindig az az osztály tartalmazza, amelynek a gyakorisága a legnagyobb.

hamis

Számított középértékekre példa a módusz.

hamis

Vegyes kapcsolat esetén az egyik ismérv intervallum-, a másik arányskálán mérhető.

hamis

Vegyes kapcsolat esetén az egyik ismérv nominális, a másik sorrendi skálán mérhető jellemző.

hamis

Vegyes kapcsolat során a külső szórás azt mutatja, hogy a részátlagok átlagosan mennyivel térnek el egymástól.

hamis

Vegyes kapcsolat során az SSB a kvantitatív ismérv csoportképző ismérvén kívüli egyéb hatásoknak köszönhető ingadozását ragadja meg.

hamis

Vegyes kapcsolat vizsgálatakor a főátlag főleg a részsokaságok átlagának a részsokasági elemszámmal súlyozott számtani átlaga

hamis

A 3-szigma szabály szerint az átlag értéke 99,73% valószínűséggel esik a várható érték plusz/mínusz 3 szórás tartományba

igaz

A Cramer-féle asszociációs együttható előjele két minőségi ismérv közötti kapcsolat irányát jelzi.

igaz

A Cramer-féle asszociációs együttható számításának akkor van értelme, ha a khínégyzet próbával végzett függetlenségvizsgálat nullhipotézisét elutasítottuk.

igaz

A Cramer-féle asszociációs együttható számításának akkor van értelme, ha a khínégyzet próbával végzett függetlenségvizsgálat során a nullhipotézist elutasítottuk.

igaz

A becslések ingadozását a becslések szórásával mérjük.

igaz

A belső eltérés az egyes részsokaságokba besorolt mennyiségi értékeknek az adott részsokaság átlagától vett eltérését méri.

igaz

A determinációs együttható értéke megmutatja, hogy a modell az eredményváltozó szóródásának hány %-át képes megmagyarázni.

igaz

A döntés erőssége annak a valószínűsége, hogy a valóságban helytelen nullhipotézist elutasítjuk.

igaz

A döntés megbízhatósága annak valószínűségét adja meg, hogy a valóságban helyes nullhipotézist a mintaeredmények alátámasztani látszanak.

igaz

A g_i gyakoriságok rendre azt mutatják, hogy a sokaság hány %-a tartozik a mennyiségi változó szerinti i-edik osztályba.

igaz

A hipotézisvizsgálat annak mérlegelése, hogy az adott sokaságra vonatkozó állítás mennyire hihető a mintavétel eredményének fényében.

igaz

A konfidenciaintervallum minden esetben tartalmazza a becsülni kívánt sokasági paramétert.

igaz

A konfidenciaintervallum szerkesztéséhez szükséges mintaelemszám fordítottan arányos a hibahatárral.

igaz

A konfidenciaintervallum szélesebb, ha a sokasági szórás, σ nem ismert.

igaz

A korrelációs együttható szignifikanciájának tesztelésére t-próbát használunk.

igaz

A korrelációs együttható érzékeny a kiugró értékekre.

igaz

A korrelációs együttható és a meredekségi paraméter mértékegysége megegyezik

igaz

A kritikus / elutasítási tartomány elhelyezkedését a nullhipotézissel szemben álló ellenhipotézisben foglalt feltevés határozza meg.

igaz

A kritikus érték minden esetben a szignifikancia szint és a próbafüggvény tulajdonságai alapján határozható meg.

igaz

A kritikus érték minden esetben a szignifikanciaszint és a próbafüggvény tulajdonságai alapján határozható meg.

igaz

A kumulált relatív gyakorisági sor oszlopdiagramja folytonos ismérv esetén az empirikus eloszlásfüggvény

igaz

A kvantilisek segítségével olyan osztópontok határozhatók meg a rangsorban, amelyek egyenlő osztályközhosszúságú osztályokat fognak közre.

igaz

A kétmintás próbák két sokaság egymással való összehasonlítását szolgálják.

igaz

A központi határeloszlás tétele azt mondja ki, hogy a számtani átlag mintavételi eloszlása normális lesz, ha a mintaelemszám növekszik.

igaz

A leíró statisztikai elemzések elegendőek ahhoz hipotézisvizsgálat nélkül, hogy megerősítsük azt, hogy normális eloszlással van-e dolgunk.

igaz

A megbízhatósági szint az igaz hipotézis elfogadásának valószínűsége.

igaz

A meredekségi paraméter mértékegysége megegyezik az y tengelyen mért változó mértékegysége és az x tengelyen mért változó mértékegysége hányadosával.

igaz

Az intervallum szélessége függ a megbízhatósági szinttől, és ezen keresztül a szignifikancia szinttől továbbá függ az alapsokaság szórásától és a mintaelemszámtól.

igaz

Az átlag mintavételi eloszlása és a központi határeloszlás tétele alapján a mintaátlag jól használható a sokasági átlag becsléséhez, feltéve, hogy a minta nagysága (n) elég nagy.

igaz

Az átlag mintavételi eloszlásának varianciája csökken, ha a minta elemszáma nő.

igaz

Az átlag standard hibája a mintaelemszám növekedésével csökken.

igaz

Az átlag standard hibáját gyakran mintavételi hibának is hívjuk.

igaz

Cramer-féle asszociációs együttható számításának akkor van értelme, ha a khínégyzet próbával végzett függetlenségvizsgálat során a nullhipotézist elutasítottuk.

igaz

Egy adott sokaság teljes körű, minden egyedére kiterjedő megfigyelése során nem léphet fel mintavételi hiba.

igaz

Egy egyszerű véletlenszerű mintában minden lehetséges n méretű minta azonos valószínűséggel kerül kiválasztásra

igaz

Egy folytonos valószínűségi változó adott intervallumba esésének valószínűsége a sűrűségfüggvény-görbéje alatti terület segítségével meghatározható.

igaz

Egy üzleti szervezet esetében a követelések ellenőrzése általában a sokaság alapján történik.

igaz

Egymintás z-, illetve t-próba esetén előfordulhat, hogy egyoldali ellenhipotézis esetén elvetjük, kétoldali ellenhipotézis esetén elfogadjuk a nullhipotézist

igaz

Első és másodfajú hibát nem lehet ugyanabban a hipotézisvizsgálatban egyszerre elkövetni.

igaz

Ha a determinációs együttható értéke 0, akkor nincs lineáris kapcsolat a két kvantitatív változó között.

igaz

Ha a determinációs együttható értéke 1, akkor determinisztikus kapcsolat van a két kvantitatív változó között

igaz

Ha a konfidencia szintje és a minta szórása változatlan, akkor az n=100 mintán alapuló sokasági várható érték konfidenciaintervalluma szűkebb lesz, mint az n=50 mintán alapuló konfidenciaintervallum.

igaz

Ha a nullhipotézis a valóságban helyes, de a próbafüggvény mintából számított értéke a kritikus tartományba esik, így azt elvetjük, akkor elsőfajú hibát követünk el.

igaz

Ha a nullhipotézis igaz, akkor a döntés megbízhatósága a szignifikancia szint csökkentésével növelhető.

igaz

Ha a nullhipotézis igaz, akkor elsőfajú hibát követünk el abban az esetben, ha a kritikus tartományba kerülő mintastatisztika értéket kapunk.

igaz

Ha a p kisebb mint az a (alfa) akkor a nullhipotézist elutasítjuk, de így elkövethetjük az elsőfajú hibát.

igaz

Ha a p nagyobb mint az a (alfa) akkor a nullhipotézist elfogadjuk, de így másodfajú hibát követhetünk el.

igaz

Ha a p-érték nagyobb a döntéshozó által választott szignifikancia szintnél, akkor a nullhipotézist a döntéshozó elfogadja.

igaz

Ha a próbafüggvény értéke az elfogadási tartományba esik, akkor fennáll a másodfajú hiba elkövetésének a lehetősége.

igaz

Ha a próbafüggvény értéke az elutasítási tartományba esik, akkor fennáll a másodfajú hiba elkövetésének lehetősége.

igaz

Ha a próbafüggvény értéke az elutasítási tartományba esik, akkor fennáll az elsőfajú hiba elkövetésének lehetősége.

igaz

Ha a sokasági szórás nem ismert, hanem csak egy kisméretű mintából tudjuk becsülni, akkor a konfidenciaintervallum szélesebb lesz, mintha ismert - és a mintából becsülttel megegyező - sokasági szórás mellett becsülnénk a várható értéket.

igaz

Ha a szignifikancia szint 5%, akkor egy 0,04-es p-érték a nullhipotézis igazsága ellen szól, a mintavételi eredmények fényében nem hihető, amit a nullhipotézis állít.

igaz

Ha a szignifikancia szintet növeljük akkor a konfidenciaintervallum sugara csökken.

igaz

Ha a varianciahányados értéke 0, a vegyes kapcsolatban a két ismérv független egymástól.

igaz

Ha az alapsokaság nem normális eloszlású, a számtani átlag mintavételi eloszlása közelítőleg normális eloszlású lesz, ha elég nagy minta áll rendelkezésre.

igaz

Ha az alapsokaság normális eloszlású, akkor a sokaságból kivett véletlen minta számtani átlaga is normális eloszlású mintavételi eloszlással jellemezhető

igaz

Ha az elsőfajú hiba értékét 1%-kal növeljük, akkor a másodfajú hiba 1%-kal csökken.

igaz

Ha csökken az alapsokaság szórása, akkor szűkül az intervallum.

igaz

Ha egy mintaátlag közel esik a sokasági átlaghoz, akkor a nullhipotézisben megfogalmazott állítás elfogadása tűnik hihetőbbnek.

igaz

Ha egy mintaátlag nagyon eltér a sokasági átlagtól, akkor a nullhipotézisben megfogalmazott állítás alátámasztására kevés bizonyítékunk van.

igaz

Ha egy regressziós paraméter 1%-os szignifikancia szinten szignifikáns, akkor 5%-on is az.

igaz

Ha elkövetjük az elsőfajú hibát, akkor a nullhipotézist annak ellenére utasítjuk el, hogy az a valóságban helyes.

igaz

Konzisztens a becslőfüggvény, ha ingadozása a becsült paraméter körül a minta elemszámának növelésével egyre csökken.

igaz

Két becslés közül a kevésbé ingadozót tekintjük hatásosabbnak.

igaz

Két független, 30 elemnél kisebb minta esetén, ha az alapsokasági szórások nem ismertek, de feltehető egyezőségük akkor a két mintás t-próba segítségével hasonlíthatók össze a várható értékek.

igaz

Kétoldali kritikus tartomány kijelölése esetén mind a bal, mind a jobb oldali kritikus tartományba esés valószínűsége a szignifikancia szint fele.

igaz

Minden normális eloszlású változó áttranszformálható standard normális eloszlásúvá.

igaz

Minél nagyobb a sokasági szórás, annál szélesebb a várható érték konfidenciaintervalluma.

igaz

Minél nagyobb a sokasági szórás, annál szélesebb lesz a várható érték konfidenciaintervalluma.

igaz

Nincs szisztematikus, egyirányú eltérés a becslés és a becsült paraméter között

igaz

Nominális skálán meghatározhatók az egyes osztályok gyakoriságai és a módusz.

igaz

Pontbecslésnél az ismeretlen sokasági jellemző értékére egy mintából egyetlen pontot határozunk meg, amely eleget tesz valamilyen követelménynek.

igaz

Sokasági szórás csak akkor becsülhető, ha az alapsokaság normális eloszlású.

igaz

Student eloszlás esetén szélesebb az intervallum, mint a standard normál esetén.

igaz

Sztochasztikus jelenséges esetén a vizsgált jelenségnek több kimenetele lehet.

igaz

Szélesebb lesz az intervallum, ha növeljük a megbízhatósági szintet (E -epszilon)

igaz

Torzítatlanabecslőfüggvény,haannakvárhatóértékemegegyezika becsülni kívánt sokasági paraméterrel

igaz

Vegyes kapcsolat során a részsokaságok képzésére használt kvantitatív ismérv annál hasznosabbnak tekinthető, minél nagyobb az SSK/SST hányados.

igaz

Vegyes kapcsolat során külső szórás azt mutatja, hogy a fősokaság egyes részeihez tartozó ismérvértékek átlagosan mennyivel térnek el a főátlagtól.

igaz