2025-05-23 08:35:50
Слишком высокое значение параметра ядерной оценки плотности может приводить:
Выберите один ответ:
a. К излишней сглаженности линии ядерной оценки плотности, не позволяющей выявить ключевые паттерны распределения
b. К невозможности выявить аномальные наблюдения
c. К излишней изменчивости линии ядерной оценки плотности, не позволяющей выявить ключевые паттерны распределения
d. К невозможности определить паттерны распределения на малых выборках
Другие предметы Колледж Ядерная оценка плотности ПМСА прикладной многомерный статистический анализ колледж ядерная оценка плотности параметры распределения аномальные наблюдения сглаженность линии изменчивость линии паттерны распределения малые выборки Новый
2025-05-23 08:36:14
При выборе правильного ответа на вопрос о высоком значении параметра ядерной оценки плотности, важно понимать, как этот параметр влияет на сглаживание данных. Давайте рассмотрим каждый из предложенных вариантов:
- a. К излишней сглаженности линии ядерной оценки плотности, не позволяющей выявить ключевые паттерны распределения - Этот вариант правильный. Высокое значение параметра (ширина ядра) приводит к тому, что линия оценки плотности становится слишком сглаженной. Это может скрыть важные особенности и паттерны в данных, такие как пики и впадины.
- b. К невозможности выявить аномальные наблюдения - Хотя высокое значение параметра может затруднить выявление аномалий, это не является основным следствием. Поэтому этот вариант не является правильным.
- c. К излишней изменчивости линии ядерной оценки плотности, не позволяющей выявить ключевые паттерны распределения - Высокое значение параметра приводит к сглаживанию, а не к изменчивости. Это утверждение неверно.
- d. К невозможности определить паттерны распределения на малых выборках - Хотя это может быть проблемой, это не является прямым следствием высокого значения параметра ядерной оценки плотности.
Таким образом, правильный ответ - a. Высокое значение параметра ядерной оценки плотности действительно может привести к излишней сглаженности, что затрудняет выявление ключевых паттернов распределения.
