Egzamin Flashcards
(101 cards)
1
Q
Powiedz na czym polega ten proces i jak można go inaczej nazwać:
redukcja progresywna
A
rozumowanie od nieznanej wartości logicznej, do znanej (weryfikacja)
2
Q
Powiedz na czym polega ten proces i jak można go inaczej nazwać:
redukcja regresywna
A
rozumowanie od znanej wartości logicznej, do nieznanej (wyjaśnianie)
3
Q
Jakie rozumowanie bierze udział w testowaniu w doświadczeniu zdań jednostkowych z hipotezy?
A
dedukcyjne
4
Q
Wyjaśnij, czym jest:
Modus
A
prawo logiczne
*tautologia
takie prawo, które przy każdym podstawieniu dadzą wartość logiczną prawdy
5
Q
Powiedz, czym jest:
Zasada racji dostatecznej
principium rationis sufficientis
A
postulat uznawania zdania (twierdzenia)
dopiero po uzyskaniu jego wystarczającego uzasadnienia
(bezpośredniego lub pośredniego)
6
Q
Powiedz, na czym polega:
Poznanie pośrednie
A
polega na myśleniu
7
Q
Powiedz, na czym polega:
Poznanie bezpośrednie
A
polega na doświadczeniu
8
Q
Jak można przedstawić:
Wnioskowanie
A
przesłanka - wniosek
9
Q
Jak można przedstawić:
Wynikanie logiczne
konsekwencja logiczna
A
racja - następstwo
10
Q
Jak można przedstawić:
Implikacja
A
poprzednik - następnik
11
Q
Wyjaślij, czym jest:
wnioskowanie upodabniające
A
szczególna postać rozumowania
zawodnego pożądanego w naukach realnych
(indukcyjnych)
12
Q
Jakie są:
drogi uznawania zdań
A
- doświadczenie (wewnętrzne, zewnętrzne)
- wnioskowanie (dedukcyjne, redukcyjne)
13
Q
Na czym polega:
uzasadnianie zdań
A
podążanie od tego następnika (wniosku) do poprzednika
(przesłanki/ek)
14
Q
W oparciu o co może nastąpić:
uzasadnianie bezpośrednie
A
**doświadczenie zewnętrzne ** (eksteroceptory) lub wewnętrzne
15
Q
W oparciu o co może nastąpić:
uzasadnienie pośrednie
A
wnioskowanie
(np. z wykorzystaniem rozumowania dedukcyjnego, redukcyjnego)
16
Q
Jakie są rodzaje:
rozumowanie proste
A
- dedukcyjne
- redukcyjne
17
Q
Wyjaśnij, czym jest:
fenomen
A
zdarzenie dające się zaobserwować zmysłowo
18
Q
Co pełni rolę zdań ogólnych w naukach empirycznych?
A
hipotezy
19
Q
Jak można przedstawić:
dedukcja
A
zasada - przesłanka - wniosek
All coffee drinks from this bar are sour - This coffe drink is from this bar - This coffee drink is sour
20
Q
Jak można przedstawić:
indukcja
A
przesłanka - wniosek - zasada
IF this coffee drink is from this bar, THEN -** this coffee drink is sour** - All coffee drinks from this bar are sour.
21
Q
Jak można przedstawić:
abdukcja
A
zasada - wniosek - przesłanka
All coffee drinks from this bar are sour - This coffee drink is sour- This coffee drink is from this bar
22
Q
Jakich operacji dotyczy prawo rozdzielności?
A
mnożenia i dzielenia
23
Q
Czym różnią się pojęcia:
cecha a zmienna
A
cecha, to termin opisujący coś, ze świata rzeczywistego, a zmienna - ze świata logiki, matematyki
24
Q
Kiedy możemy powiedzieć, że próba jest reprezentacyjna?
A
kiedy jest kopią w populacji w zakresie danej cechy
25
# Co to jest:
relacja 2-argumentowa
relacja pomiędzy obiektem jednego zbioru a drugiego zbioru
| (np. mieszkańca Łodzi, do mieszkańca Warszawy)
26
# Jak możemy nazwać:
**zbiór argumentów** funkcji?
dziedzina, pole
27
# Na czym polega:
przyporządkowanie wielo-wieloznaczne
każdy element jednego zbioru można przyporządkować każdemu elementowi drugiego
28
# Kiedy mamy do czynienia z:
cecha stała
wszystkie elementy zbioru przyjmują tą samą wartość danej cechy
## Footnote
wystarczy jedna obserwacja inna niż pozostałe, żeby powiedzieć, że mamy do czynienia z **cechą zmienną**
29
# Czym charakteryzują się:
zmienne dychotomiczne
* przyjmują 2 wartości
* musi być spełniony warunek rozłączności podzbiorów
## Footnote
(nie może być tak, że jednemu elementowi przypiszemy jedną i drugą wartość tej zmiennej np. *TAK*/*NIE*)
30
# Jak dzielą się:
metody pomiaru
* pośrednie
* bezpośrednie
31
# Czym są:
zbiory realiów
obiekty i cechy oraz ich relacje
32
# Czym jest:
funkcja abstrakcji
relacja między obiektem a warościami cech
33
# Z czego składa się:
funkcja pomiaru
funckja abstrakcji + funkcja skalowania
34
# Prawda czy fałsz:
skala pomiaru = poziom pomiaru
fałsz
| Poziom pomiaru to *moc skali*.
35
# Pawda czy fałsz:
skala przedziałowa = skala interwałowa
prawda
36
# Prawda czy fałsz:
Im większa moc skali, tym mniej precyzyjna obserwacja.
prawda
| Im większa moc skali, tym bardziej precyzyjna obserwacja.
37
# Wyjaśnij dlacezgo:
Przy skali stosunkowej możemy powiedzieć o ile razy coś jest większe lub mniejsze.
mamy jakieś "zero", do którego możemy odnieść wynik
38
# Prawda czy fałsz:
Przekształcanie zbioru A **na** zbiór B to nie jest tym samym, co przekształcanie zbioru A **w** zbiór B.
prawda
39
# Czym jest:
*redundancja*
nadmiarowość jakiegoś zbioru
40
# Kiedy ma miejsce:
hipokryzja metodologiczna
bezpodstwanie zakładamy, że możemy wykonywać inne operacje arytmetyczne na wartościach skal niż dodawanie i odejmowanie
41
# Co łączy:
strategia mieszana
## Footnote
STRATEGIE GROMADZENIA I ANALIZY DANYCH
strategia ilościowa i jakościowa
## Footnote
STRATEGIE GROMADZENIA I ANALIZY DANYCH
42
Dlaczego w przypadku **statystyki opisowej** nasze wnioskowanie jest niezawodne?
ponieważ mamy dostęp do wszystkich danych
43
Z czym związana jest analiza struktury?
z rozkładem cechy
44
# Prawda czy fałsz:
Liczba jest obiektem abstrakcyjnym.
prawda
45
# Czym jest:
*pozycyjność*
zasada, zgodnie z którą liczby zapisuje się
cyframi w taki sposób, że pozycja danej cyfry oznacza
wartość liczby
| (123, to 1 setka, 2 dziesiątki i 3 jednostki)
## Footnote
PODSTAWY ARYTMETYKI
46
# Wyjaśnij, na czym polega:
przemienność
## Footnote
PODSTAWOWE PRAWA ARYTMETYKI
wynik dodawania i mnożenia nie zależy od kolejnosci składników/czynników
| (dzielenie i odejmowanie nie są działaniami przemiennymi)
47
# Na czym polega:
łączność
wynik dodawania i mnożenia nie zależy od sposobu łączenia liczb (składników/czynników)
| (dzielenie i odejmowanie nie są działaniami łącznymi)
## Footnote
PODSTAWOWE PRAWA ARYTMETYKI
48
# Na czym polega:
rozdzielność
## Footnote
PODSTAWOWE PRAWA ARYTMETYKI
wynik mnożenia i dzielenia nie zależy od tego, czy działanie na wyniku działania z nawiasu, czy na
składnikach działania z nawiasu
## Footnote
PODSTAWOWE PRAWA ARYTMETYKI
49
# Jak możemy nazwać:
**zbiór x**, w funcji *f(x) = y*
## Footnote
ZALEŻNOŚĆ FUNKCYJNA I RELACJA F
dziedzina/pole
## Footnote
ZALEŻNOŚĆ FUNKCYJNA I RELACJA F
50
# Jak możemy nazwać:
**zbiór y**, w funcji *f(x) = y*
## Footnote
ZALEŻNOŚĆ FUNCKYJNA I RELACJA F
przeciwdziedzina/zakres
## Footnote
ZALEŻNOŚĆ FUNCKYJNA I RELACJA F
51
# Czym jest:
modelowanie matematyczne
## Footnote
POMIAR
odwzorowanie cech przedmiotów
lub zdarzeń liczbami
| w procesie mierzenia wyznacza się liczby, cechy przedmiotów
## Footnote
POMIAR
52
# Czym jest:
skalowanie
## Footnote
POMIAR
przyporządkowanie symboli różnym wartościom
cechy, lecz w taki sposób, by relacje między tymi symbolami odwzorowywały także relacje
pomiędzy wartościami cechy
| odwzorowanie cechy symbolem nazywa się ***funkcją skalowania***
## Footnote
POMIAR
53
# Czym zajmuje się:
statystyka **opisowa**
## Footnote
DZIAŁY STATYSTYKI
analiza struktury, współzależności, dynamiki
| m.in. określanie cech zbiorowości, zmian zjawiska w czasie
## Footnote
DZIAŁY STATYSTYKI
54
# Czym zajmuje się:
statystyka **indukcyjna**
| (wnioskowanie statystyczne)
## Footnote
DZIAŁY STATYSTYKI
estymacja i weryfikacja hipotez statystycznych dotyczących rozkładów zmiennych i ich parametrów
## Footnote
DZIAŁY STATYSTYKI
55
# Prawda czy fałsz:
Kwartyle i mediana to rodzaje kwantyli.
prawda
56
# Jakie jest zastosowanie:
średnia **geometryczna**
badanie średniego tempa zmian zjawisk, gdy zjawiska zmieniają się w ujęciu dynamicznym; średnia geometryczna mówi o wzroście lub spadku wartości danej zmiennej w badanym okresie
57
# Jak można inaczej nazwać:
rodzina miar położenia
rodizna miar tendencji centralnej
58
# Jak można inaczej nazwać:
spłaszczenie rozkładu
skupienie, koncentracja
59
# Prawda czy fałsz:
Odchylenie standardowe to pierwiastek kwadratowy z dystrybuanty.
fałsz
| Odchylenie standardowe to pierwiastek kwadratowy z wariancji.
60
# Jak można podzielić:
miary struktury
* klasyczne
* pozycyjne
| Miary klasyczne to średnie. Miary pozycyjne to dominanta, kwantyle.
## Footnote
Istnieją miary: położenia, zmienności, asymetrii (skośności) i spłaszczenia
61
# Prawda czy fałsz:
Jeżeli dominanta i średnia arytmetyczna są równe, to rozkład jest asymetryczny.
fałsz
## Footnote
Jeżeli dominanta i średnia arytmetyczna są równe, to rozkład jest symetryczny.
62
# Kiedy stosuje się:
średnia **harmoniczna**
wartości cechy podawane są w przeliczeniu na stałą jednostkę innej zmiennej, czyli w postaci wskaźników natężenia
| np. prędkość pojazdu w km/godz., zagęszczenie ludności
63
# Jak można nazwać:
wynik doświadczenia losowego
## Footnote
ROZKŁAD WIELKOŚCI LOSOWEJ
zdarzenie elementarne
| (losowe)
## Footnote
ROZKŁAD WIELKOŚCI LOSOWEJ
64
# Czym są:
parametry
## Footnote
WŁASNOŚCI I PARAMETRY ROZKŁADÓW PRAWDOPODOBIEŃSTWA
liczbowe charakterystyki własności rozkładów prawdopodobieństwa
| nazywane też miarami
65
# Jal wygląda:
szereg rozdzielczy
## Footnote
SZEREG STATYSTYCZNY
przedstwaiony w postaci dwukolumnowej tabeli statystycznej
66
# Jak inaczej nazwać:
miary położenia
## Footnote
ANALIZA STRUKTURY
miary tendencji centralnej
## Footnote
ANALIZA STRUKTURY
67
# Jak inaczej nazwać:
miary zmienności
## Footnote
ANALIZA STRUKTURY
miary zróżnicowania, rozproszenia
## Footnote
ANALIZA STRUKTURY
68
# Jak inaczej nazwać:
miary skośności
## Footnote
ANALIZA STRUKTURY
miary asymetrii
## Footnote
ANALIZA STRUKTURY
69
# Jak inaczej nazwać:
miary spłaszczenia
## Footnote
ANALIZA STRUKTURY
miary skupienia, koncentracji
## Footnote
ANALIZA STRUKTURY
70
# Jak brzmi:
**aksjomatyczna** definicja prawdopodobieństwa
*prawdopodobieństwo* - funkcja, która każdemu zdarzeniu przyporządkowuje pewną liczbę rzeczywistą
71
# Jak brzmi:
**klasyczna** definicja prawdopodobieńtwa
*prawdopodobieństwo* - iloraz liczby zdarzeń sprzyjających zdarzeniu A do liczby wszystkich możliwych przypadków, zakładając, że wszystkie przypadki wzajemnie się wykluczają i są jednakowo możliwe
72
# Jak nazywamy:
moment zwykły rzędu pierwszego
wartość przeciętna lub wartość oczekiwana
73
Do ilu sumują się wszytskie odchylenia od sredniej?
do 0
74
# Czym charakteryzuje się:
rozkład zero-jedynkowy
* może przyjąć tylko dwie wartości
* mówimy o nim, kiedy mamy do czynienia z **jednorazowym wydarzeniem losowym**
75
# Czym charakteryzuje się:
rozkład dwumianowy
| (Bernoulli'ego)
- może przyjąć tylko dwie wartości
- mówimy o nim, kiedy mamy do czynienia z **wielorazowym wydarzeniem losowym**
## Footnote
Jeśli chcemy, żeby wypadł nam orzeł, to w schemacie Bernoulli’ego nazwiemy wypadnięcie orła *sukcesem*, a reszki *porażką*.
76
# Czym charkteryzuje się:
rozkład Poissona
* wykorzystuje się go w przypadku **zdarzeń rzadkich**
77
# Prawda czy fałsz:
Prawdopodobieństwo pewnej wartości jest tym niższe, im ta wartość bardziej różni się od μ.
## Footnote
REGUŁA TRZECH SIGM
prawda
## Footnote
REGUŁA TRZECH SIGM
78
# Prawda czy fałsz:
Prawdopodobieństwo realizacji wartości wielkości losowej w granicach 3σ od μ bliskie jest zera.
## Footnote
REGUŁA TRZECH SIGM
fałsz
## Footnote
Prawdopodobieństwo realizacji wartości wielkości losowej w granicach 3σ od μ bliskie jest **jedności**.
79
# O czym mówi nam:
przedział ufności (CI)
| (confidence interval)
od jakiej wartości do jakiej wartości na osi X interesują nas przyjmowane wartości
80
# O czym mówi nam:
poziom ufnośći (CL)
| (confidence level)
prawdopodobieństwo z jakim przedział pokrywa jakąś nieznaną wartość
81
# Na czym polega:
związek funkcyjny
przyporządkowanie każdemu elementowi jednego zbioru dokładnie jednego elementu drugiego zbioru
82
# Na czym polega:
związek stochastyczny
wraz ze zmianą wartości jednej wielkości losowej, zmienia się rozkład prawdopodobieństwa wartości drugiej wielkości losowej
83
# Podaj przykładowe:
klasyczne miary położenia
## Footnote
MIARY POŁOŻENIA
* średnia arytmetyczna
* średnia harmoniczna
* średnia geometryczna
## Footnote
MIARY POŁOŻENIA
84
# Podaj przykładowe:
pozycyjne miary położenia
## Footnote
MIARY POŁOŻENIA
* **dominanta** (inaczej *modalna*, *moda*)
* **kwantyle** (*mediana* - 1/2, *kwartyle* - 1/4, *kwintyle* - 1/5, *decyle* - 1/10, *percentyle* - 1/100)
## Footnote
MIARY POŁOŻENIA
85
# Czym charakteryzuje się (2):
średnia arytmetyczna
* wrażliwa na obserwacje odstające
* służy do liczenia wariancji
86
Jak oblicza się **średnią winsorowską**?
## Footnote
INNE MIARY ŚREDNIE
Zastępuje się skrajne obserwacje wartością maksymalną i minimalną z pozostałej ("środkowej") części.
## Footnote
INNE MIARY ŚREDNIE
87
Jak oblicza się średnią ucinaną?
| (trymowaną)
## Footnote
INNE MIARY ŚREDNIE
Obserwacje porządkuje się od najmniejszej do największej, odrzuca się mały procent najbardziej ekstremalnych obserwacji na obu krańcach, a następnie oblicza się średnią z pozostałych obserwacji.
| Jest ona **bardzo odporna na obserwacje nietypowe**.
## Footnote
INNE MIARY ŚREDNIE
88
W przypadku jakich cech nie można użyć **mediany**?
## Footnote
WARUNKI STOSOWANIA MIAR POŁOŻENIA
mierzonych na skali **nominalnej**
## Footnote
WARUNKI STOSOWANIA MIAR POŁOŻENIA
89
W przypadku jakich cech nie można użyć **średniej arytmetycznej**?
## Footnote
WARUNKI STOSOWANIA MIAR POŁOŻENIA
mierzonych na skali **nominalnej** lub **porządkowej**
## Footnote
WARUNKI STOSOWANIA MIAR POŁOŻENIA
90
W przypadku jakich cech nie można użyć **średniej arytmetycznej**?
## Footnote
WARUNKI STOSOWANIA MIAR POŁOŻENIA
mierzonych na skali **nominalnej** lub **porządkowej**
## Footnote
WARUNKI STOSOWANIA MIAR POŁOŻENIA
91
# Jak można podzielić:
miary zmienności
| (zróżnicowania)
* **bezwzględne** (rozstęp, odchylenie kwadratowe, średnie odchylenie kwadratowe, odchylenie standardowe, odchylenie przeciętne, odchylenie kwartylowe)
* **względne** (współczynnik zmienności)
92
# Jak inaczej można nazwać:
średnie odchylenie kwadratowe
## Footnote
BEZWZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI (ZRÓŻNICOWANIA)
wariancja
## Footnote
BEZWZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI (ZRÓŻNICOWANIA)
93
# Jak obliczyć:
odchylenie standardowe
## Footnote
BEZWZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI (ZRÓŻNICOWANIA)
pierwiastek kwadratowy z wariancji
## Footnote
BEZWZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI (ZRÓŻNICOWANIA)
94
# Czym jest:
odchylenie kwadratowe
## Footnote
BEZWZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI (ZRÓŻNICOWANIA)
suma kwadratów odchyleń od średniej
## Footnote
BEZWZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI (ZRÓŻNICOWANIA)
95
O czym mówi nam **odchylenie przeciętne** ?
## Footnote
BEZWZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI (ZRÓŻNICOWANIA)
o ile wszytskie jednostki średnio różnią się od średniej
## Footnote
BEZWZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI (ZRÓŻNICOWANIA)
96
# Czym jest:
odchylenie kwartylowe
| (ćwiartkowe)
## Footnote
BEZWZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI (ZRÓŻNICOWANIA)
połowa różnicy pomiędzy trzecim a pierwszym kwartylem
## Footnote
BEZWZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI (ZRÓŻNICOWANIA)
97
# Cyzym jest:
współczynnik zmienności
## Footnote
WZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI
stosunek odchylenia standardowego do średniej
## Footnote
WZGLĘDNE MIARY ZMIENNOŚCI
98
# Jak wygląda:
asymetria prawostronna
## Footnote
MIARY SKOŚNOŚCI
ogon na prawo
## Footnote
MIARY SKOŚNOŚCI
99
# Jak wygląda:
asymetria lewostronna
## Footnote
MIARY SKOŚNOŚCI
ogon na lewo
## Footnote
MIARY SKOŚNOŚCI
100
# Czym są:
miary spłaszczenia
miary koncentracji obserwacji wokół przeciętnej
101
# Czym charakteryzuje się:
rozkład leptokurtyczny
## Footnote
MIARY SPŁASZCZENIA
wartości danej cechy są skoncentrowane wokół średniej
## Footnote
MIARY SPŁASZCZENIA
