c. Indirektnu metodu sakupljanja podataka iz sekundarnih izvora
b. Nominalnoj skali c. Intervalnoj skali
16. Popis znači da:
d. Metričkoj skali
a. Radimo sa uzorkom b. Svaki element populaci je je uključen u istraživanje
25. Kada radimo sa kvalitativnom mjernom skalom i svaki modalitet ima isti relativni
c. Samo dio populacije se uključuje u istraživanje
značaj, riječ je o:
17. Pouzdanost u jednom istraživanju znači da: a. Istraživanje mora biti provedeno u skladu sa vremenskim i finansijskim ograničenjima b. Istraživanjem se „izmjerilo“ ono što je očekivano c. Ako se takvo istraživanje ponovi očekujemo slične rezultate
a. Ordinalnoj skali b. Nominalnoj skali c. Intervalnoj skali
d. Metričkoj skali 26. Kada radimo sa kvalitativnom mjernom skalom i modaliteti nemaju isti relat ivni
značaj, riječ je o:
a. Neka statistika iz uzorka
a. Ordinalnoj skali b. Nominalnoj skali c. Intervalnoj skali
b. Karakteristika po kojoj se razlikuju statističke jedinice
d. Metričkoj skali
18. Statistička varijabla je: c. Uvijek podatak iz upitnika 19. Modalitet jedne st atističke varijable je: a. Neki parametar iz populacije
b. Funkcija koja svakoj statističko j jedinici pridružuje jednu vrijedno st c. Vrijednost koju može uzeti statistička varijabla
27. Kvantitativna stati stička varijabla koja može uzeti bilo koji vrijednost iz datog intervala je a. Nominalna varijabla b. Ordinalna varijabla c. Prekidna varijabla d. Neprekidna varijabla
20. Statistička varijabla je: a. Neki parametar iz populacije b. Funkcija koja svakoj statističkoj jedinici pridružuje jednu vrijednost
c. Vrijednost koju može uzeti analizirana karakteristika 21. Kod nominalne mjerne skale poredak je bitan.
a. Tačno b. Netačno 22. Kod ordinalne mjerne skale poredak nije bitan. a. Tačno
b. Netačno 23. Kada radimo sa kvantitativnom mjernom skalom i „nula“ ne znači odsustvo pojave, riječ je o: a. Ordinalnoj skali b. Nominalnoj skali c. Intervalnoj skali
d. Metričkoj skali 24. Kada radimo sa kvantitativnom mjernom skalom i „nula“ znači odsustvo pojave, riječ je o: a. Ordinalnoj skali
28. Kvantitativna statistička varijabla koja može uzeti samo odreĎene vrijednosti iz datog intervala je: a. Nominalna varijabla b. Ordinalna varijabla c. Prekidna varijabla d. Neprekidna varijabla
29. Ako u analizi neke pojave, podatke dobijamo prebrojavanjem, odgovarajuća statistička varijabla je: a. Kvalitativna ordinalna b. Kvantitativna diskretna c. Kvalitativna nominalna d. Kvantitativna kontinuirana
30. Ako u analizi neke pojave, podatke dobijamo mjerenjem, odgovarajuća statistička varijabla je: a. Kvalitativna ordinalna b. Kvantitativna diskretna c. Kvalitativna nominalna d. Kvantitativna kontinuirana
31. Ako radimo sa prekidnom varijablom za prikupljanje podataka koristimo: a. Prebrojavanje b. Mjerenje c. Ponderisanje 32. Sa ciljem da dobijemo neprekidnu varijablu, koristimo proces: a. Agregiranja b. Prebrojavanja c. Odabira d. Mjerenja
33. Koja mjerna skala odgovara praćenju i evidentiranju jedinstvenog matičnog broja? a. Nominalna b. Ordinalna c. Intervalna d. Racio ili mjerna
34. Mjerili smo dužinu proizvoda u uzorku iz fabričkog pogona C. To je primjer koje mjerne skale? a. Nominalna b. Ordinalna c. Intervalna d. Racio ili mjerna
35. U podružnici Raiffeisen Banke, pratili smo broj transakcija u toku radnog dana, za 100 dana. Statistička varijabla „broj transakcija u toku radnog dana“ je: a. Kvalitativna ordinalna b. Kvantitativna diskretna c. Kvalitativna nominalna d. Kvantitativna kontinuirana
36. Mjerili smo težinu proizvoda za 30 proizvoda jedne serije. U tom primjeru, „težina proizvoda“ predstavlja: a. Kvalitativnu ordinalnu varijablu b. Kvantitativnu diskretnu varijablu c. Kvalitativnu nominalnu varijablu d. Kvantitativnu kontinuiranu varijablu
37. Za koji tip varijable u grafičkom predstavljanju ne smijemo koristiti spojene stupce ili histogram? a. Kvantitativnu kontinuiranu varijablu b. Kvantitativnu diskretnu varijablu
38. Za koji tip varijable u grafičkom predstavljanju koristimo spojene stupce ili histogram? a. Kvantitativnu kontinuiranu varijablu
b. Kvantitativnu diskretnu varijablu
39. Koji od navedenih tipova grafikona predstavlja „krivu“? a. Stupci b. Histogram c. Poligon apsolutnih frekvencija d. Strukturni krug
40. ___________________ varijabla je kvalitativna varijabla takva da nije moguće uspostaviti redosljed meĎu modalitetima niti ih je moguće porediti. a. Prekidna b. Kontinuirana c. Ordinalna d. Nominalna
41. ___________________ varijabla je kvalitativna varijabla takva da je moguće uspostaviti redosljed meĎu modalitetima i moguće ih je porediti. a. Prekidna b. Kontinuirana c. Ordinalna d. Nominalna
42. Sa ciljem da grafički pr edstavimo empirijsku distribuciju frekvencija nacrtali smo histogram. Ta znači da smo predstavljali: a. Kvalitativnu ordinalnu varijablu b. Kvantitativnu diskretnu varijablu c. Kvantitativnu kontinuiranu varijablu d. Kvalitativnu nominalnu varijablu II. FREKVENCIJE 43. Broj ponavljanja (pojavljivanja) datog modaliteta u seriji podataka je: a. Apsolutna frekvencija b. Relativna frekvencija c. Procentualna frekvencija 44. Apsolutna frekvencija pokazuje: a. broj ponavljanja datog modaliteta b. koliko podataka u seriji ima vrijednost manju ili jednaku vrijednosti datog modaliteta na kome su datom trenutku nalazimo
c. udio statističkih jedinica sa istim modalitetom u analiziranoj seriji podataka 45. Relativna frekvencija pokazuje: a. broj ponavljanja datog modaliteta b. koliko podataka u seriji ima vrijednost manju ili jednaku vrijednosti datog modaliteta na kome su datom trenutku nalazimo
c. udio statističkih jedinica sa istim modalitetom u analiziranoj seriji podataka
46. Formula za izračunavanje relativne frekvencije je: Pi=fi/N (b)
47. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje relativna frekvencija Pi=fi/?
?=N
(c)
48. Rastuća apsolutna kumulativna frekvencija pokazuje: a. koliko podataka u seriji ima vrijednost manju ili jednaku vrijednosti datog modaliteta na kome su datom tre nutku nalazimo
c. koji je udio podataka u seriji koji imaju vrijednost manju ili jednaku vrijednosti datog modaliteta na kome su datom trenutku nalazimo
54. Zbir relativnih frekvencija u jednoj e mpirijskog distribuciji frekvencija mora biti jednak: a. N b. 1 c. 0
b. koliko podataka u se riji ima vrijednost veću od vrijed nosti datog modaliteta na
55. Formula za izračunavanje rastuće relativne kumulativne frekvencije glasi:
kome su datom trenutku nalazimo c. koji je udio podataka u seriji koji imaju vrijednost manju ili jednaku vrijednosti datog modaliteta na kome su datom trenutku nalazimo
56. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje rastuće relativne
49. Opdajuća apsolutna kumulativna frekvencija pokazuje:
57. Poslednja rastuća apsolutna frekvencija mora biti jednaka:
a. koliko podataka u seriji ima vrijednost manju ili jednaku vrijednosti datog modaliteta na kome su datom trenutku nalazimo
a. 1 b. N c. 0
b. koliko podataka u seriji ima vrijednost veću od vrijednosti datog modaliteta na kome su datom trenutku nalazi mo c. koji je udio podataka u seriji koji imaju vrijednost manju ili jednaku vrijednosti datog modaliteta na kome su datom trenutku nalazimo
kumulativne frekvencije
58. Formula za izračunavanje rastuće apsolutne kumulativne frekvencije glasi: 59. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje rastuće apsolutne kumulativne frekvencije
50. Imamo informaciju da 27% studenata I godine Poslovne škole ima 19 godina. Na 60. Poslednja rastuća relativna frekvencija mora biti jednaka:
bazi kojeg tipa frekvencije smo dobili takvu informaciju? a. Apsolutna frekvencija b. Kumulativna frekvencija c. Procentualna frekvencija
a. 1 b. N c. 0
51. Imamo informaciju da 127 studenata II godine Poslovne škole ima 20 godina. Na
61. Serija sa bruto podacima je:
bazi kojeg tipa frekvencije smo dobili takvu informaciju? a. Apsolutna frekvencija b. Kumulativna frekvencija c. Procentualna frekvencija
b. Forma sreĎivanja podataka tako da svakom modalitetu odgovara njegova apsolutna frekvencija
52. Zbir apsolutnih frekvencija u je dnoj empirijskog distribuciji frekvencija mora biti jednak: a. N b. n c. 0 d. 1
53. Rastuća relativna kumulativna frekvencija pokazuje: a. koliko podataka u seriji ima vrijednost manju ili jednaku vrijednosti datog modaliteta na kome su datom trenutku nalazimo
b. koji je udio podatak a u seriji koji imaju vrijednost veću od vrijednosti datog
a. Statistička serija podataka koji su ureĎeni po veličini
c. Početna neureĎena serija podataka 62. Kada imamo takvu formu sreĎivanja podataka tako da svakom modalitetu odgovara njegova apsolutna frekvencija, tada je riječ o: a. statističkoj seriji sa orginalnim bruto nesreĎenim podacima b. ureĎenoj statističkoj seriji c. statističkoj distribuciji frekvencija 63. Statistička distribucija frekvencija je: a. Statistička serija podataka koji su ureĎeni po veličini b. Forma sreĎivanja podataka tako da svakom modalitetu odgovara njegova apsolutna frekvencija
c. Statističkoj serija sa orginalnim bruto nesreĎenim podacima
modaliteta na kome su datom trenutku nalazimo
64. Formula za izračunavanje centra intervala glasi:
73. Formula za izračunavanje aritmetičke sredine za intervalno grupisanu distribuciju frekvencija glasi:
65. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje centra intervala 74. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje aritmetičke sredine za intervalno grupisanu distribuciju frekvencija
66. Imamo informaciju da 76% studenata I godine Poslovne škole ima 21 godinu ili manje. Na bazi kojeg tipa frekvencije smo dobili takvu informaciju? a. Relativna frekvencija
b. Rastuća relativna kumulativna frekvencija c. R astuća apsolutna kumulativna frekvencija
75. Formula za izračunavanje aritmetičke sredine za neintervalno grupisanu distribuciju frekvencija glasi:
76. Za izračunavanje aritmetičke sredine koristimo sve podatke u statističkoj seriji. 67. Imamo informaciju da 178 studenata II godine Poslovne škole ima 21 godinu ili manje. Na bazi kojeg tipa frekvencije smo dobili takvu informaciju? a. Relativna frekvencija b. Rastuća relativna kumulativna frekvencija
c. Rastuća apsolutna kumulativna frekvencija 68. Formula za izračunavanje korigovane apsolutne frekvencije glasi:
a. Da b. Ne
77. Ako svaki podatak u nizu pomnožimo istom konstantom, aritmetička sredina novog niza podataka je jednaka:
a. Zbiru konstante i aritmetičke sredine početnog niza podataka b. Aritmetičkoj sredini početnog niza podataka c. Proizvodu konstante i aritmetičke sredine početnog niza podataka
III.1. MJERE CENTRALNE TENDENCIJE
III.1.1. POTPUNE (RAČUNSKE) MJERE CENTRALNE TENDENCIJE
78. Ako svaki podatak u nizu uvećamo za istu konstantu, aritmetička sredina novog niza podataka je jednaka:
69. Mjere centralne tendencije: a. Se mogu izračunavati za kvalitativne varijable
b. Ukazuju na srednju ili prosječnu vrijednost za podatke iz statističke serije c. PredviĎaju narednu vrijednost
a. Zbiru konstante i aritmetičke sredine početnog niza podataka b. Aritmetičkoj sredini početnog niza podataka c. Proizvodu konstante i aritmetičke sredine početnog niza podataka 79. Harmonijska sredina je jednaka:
70. Aritmetička sredina se definiše kao: a. Zbir svih podataka pomnožen sa brojem podataka b. Proizvod svih podataka pomnožen sa brojem p odataka. c. Zbir svih podataka podijeljen sa brojem podataka.
71. Aritmetička sredina je jednaka: a. Recipročnoj vrijednosti aritmetičke sredine recipročnih vrijednosti podataka. b. Količniku izmeĎu zbira svih podataka i broja podataka.
a. Količniku izmeĎu zbira svih podataka i broja podataka. b. N-tom korijenu iz proizvoda svih podataka.
c. Recipročnoj vrijednosti aritmetičke sredine recipročnih vrijednosti podataka. d. Podatku sa najvećom apsolutnom ili relativnom frekvencijom. 80. Koja od navedenih mjera srednje vrijednosti je osjetljiva na prisustvo outliera?
a. Aritmetička sredina
d. Podatku sa najvećom apsolutnom ili relativnom frekvencijom.
b. Mod c. Medijana d. Percentil
72. Kojoj vrsti mjera srednje vrijednosti aritmetička sredina pripada?
81. Geometrijska sredina je jednaka:
a. Pozicione i potpune b. Pozicione i nepotpune
a. Količniku izmeĎu zbira svih podataka i broja podataka. b. Recipročnoj vrijednosti aritmetičke sred ine recipročnih vrijednosti p odataka.
c. Računske i nepotpune d. Računske i potpune
c. N-tom korijenu iz proizvoda svih podataka.
c. N-tom korijenu iz proizvoda svih podataka.
d. Podatku sa najvećom apsolutnom ili relativnom frekvencijom.
82. Kojoj vrsti mjera srednje vrijednosti harmonijska sredina pripada? a. Pozicione i potpune b. Pozicione i nepotpune
c. Računske i potpune d. Računske i nepotpune 83. Formula za izračunavanje geometrijske sredine neintervalno grupisanu distribuciju
91. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje harmonijske sredine za neintervalno grupisanu statističku distribuciju frekvencija
frekvencija glasi:
92. Za varijablu „brzina kretanja vozila“ srednja vrijednost iznosila je 75 km/h. U izračunavanju srednje vrijednosti koristili smo:
84. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje geometrijske sredine
a. geometrijsku sredinu b. harmonijsku sredinu
za negrupisane podatke
c. arithmetičku sredinu
85. Zbir svih odstupanja podataka iz serije od aritmetičke sredine mora biti jednak:
93. Za seriju podataka: 15; 20; 14; 21; 28; aritmetička sredina iznosi:
a. 1 b. 0 c. N
a. 2.5 b. 19.6 c. 49.28 d. 10
86. Prosječna plata u kompaniji X je 800 KM. Ako se struktura zaposlenih ne mijenja,nova prosječna plata u slučaju da se plata svakog zaposlenog uveća za 40% biće: a. 800 KM b. 840 KM c. 1,200 KM d. 1,120 KM 87. Ako imamo seriju podataka takvu da je svaki podatak jenkak konstanti c., aritmetička sredina takvog niza je jednaka: a. 1 b. 0 c. c d. N 88. Mjera srednje vrijednosti koju koristimo da izrazimo indirektnu vezu je:
a. Arithmetička sredina b. Mod c. Harmonijska sredina d. Geometrijska sredina
89. Prosječna plata u kompaniji X je 800 KM. Ako se struktura zaposlenih ne mijenja,nova prosječna plata u slučaju da se plata svakog zaposlenog uveća za 60 biće: 1. 800 KM 2. 860 KM 3. 1,280 KM
90. Formula za izračunavanje harmonijske sredine za negrupisane podatke glasi:
94. Formula za izračunavanje harmonijske sredine za intervalno grupisanu distribuciju frekvencija glasi: III.1.2. NEPOTPUNE (POZICIONE) MJERE SREDNJE VRIJEDNOSTI
95. Distribucija frekvencija o prihodu domaćinstva je desno asimetrična sa vrlo malo domaćinstava koja imaju visoke prihode. Koja mjera srednje vrijednosti je prikladana za takvu distribuciju?
a. Aritmetička sredina b. Mod c. Medijana d. Percentili 96. Kojoj vrsti mjera srednje vrijednosti mod pripada? a. Pozicione i potpune b. Pozicione i nepotpune
c. Računske i potpune d. Računske i nepotpune 97. Teorijska relativna rastuća kumulativna frekvencija medijane je: a. 10% b. 25% c. 50% d. 100%
98. Medijana se odreĎuje na bazi: a. Rastuće kumulativne frekvencije b. Opadajuće kumulativne frekvencije c. Apsolutne frekvencijae
99. Teorijska apsolutna rastuća kumulativna frekvencija medijane je:
c. 75% d. 100%
100. Mod je:
111. Koliko se podataka u ureĎenoj statističkoj seriji nalazi izmeĎu drugog i trećeg kvartila? a. 25% b. 50% c. 75% d. 100%
a. Vrijednost na sredini statističke serije b. Potpuna mjera srednje vrijednosti
c. Modalitet koji se najčešće pojavljuje d. Prosječna vrijednost 101. Kojoj vrsti mjera srednje vrijednosti medijana pripada? a. Pozicione i nepotpune b. Pozicione i potpune
c. Računske i potpune d. Računske i nepotpune 102. Medijana intervalno grupisane distribucije frekvencija odreĎuje se interpolacijom
112. Koliko se podataka u ureĎenoj statističkoj seriji nalazi izmeĎu prvog kvartila I medijane? a. 100% b. 50% c. 75% d. 25%
na bazi formule:
103. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje medijane
113. Formula za izračunavanje moda za intervalno grupisanu distribuciju frekvencija glasi:
104. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje medijane a. Dva jednaka dijela b. Tri jednaka dijela
114. U statističkoj distribuciji frekvencija, modus je podatak koji: a. Ima najvišu vrijednost b. Se najčešće ponavlja c. Se najrjeĎe ponavlja
c. Četiri jednaka dijela
d. Dijeli seriju na 2 jednak dijela
106. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje moda
115. U statističkoj distribuciji frekvencija, medijana je podatak koji: a. Ima najvišu vrijednost b. Se najčešće ponavlja c. Se najrjeĎe ponavlja
105. Medijana dijeli ureĎenu statističku seriju na:
107. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje moda 108. Mod se grafički odreĎuje na:
d. Dijeli seriju na 2 jednak dijela
a. histogramu
b. poligonu rastuće ku mulante
116. Teorijska relativna rastuća kumulativna frekvencija prvog kvartila je:
c. strukturnom krugu
a. 10% b. 25% c. 50% d. 100%
109. Kvartili dijele ureĎenu statističku seriju na: a. Dva jednaka dijela b. Tri jednaka dijela
c. Četiri jednaka dijela 110. Koliko se podataka u ureĎenoj statističkoj seriji nalazi izmeĎu prvog i trećeg kvartila? a. 25% b. 50%
117. Teorijska relativna rastuća kumulativna frekvencija trećeg kvartila je: a. 10% b. 25% c. 50% d. 75%
118. Kada je distribucija značajno asimetrična poželjno je kao mjeru srednje vrijednosti uzeti: a. Medijanu b. Mod
128. Formula za izračunavanje srednjeg apsolutnog odstupanja glasi:
c. Aritmetičku sredinu 119. Teorijska apsolutna rastuća kumulativna frekvencija prvog kvartila je:
129. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje srednjeg apsolutnog
120. Teorijska apsolutna rastuća kumulativna frekvencija trećeg kvartila je:
130. Formula za izračunavanje standardne devijacije glasi:
121. Modalni podatak se čita na bazi: a. Najniže frekvencije b. Najviše frekvencije
131. Formula za izračunavanje standardne devijacije glasi:
c. Frekvencije u sredini distribucije frekvencija
devijacije
122. Mod se grafički odreĎuje na:
133. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje standardne
a. histogramu b. strukturnom krugu
devijacije
c. poligonu rastuće kumulante
134. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje standardne
odstupanja
132. Šta nedostaje (u praznoj kutijici) u formuli za izračunavanje standardne
devijacije III.2. MJERE VARIJABILITETA III. 2. 1. APSOLUTNE MJERE VARIJABILITETA
135. U kojoj jedinici mjere je izražena standardna devijacija?
123. Mjera disperzije je mjera za: a. Oblik distribucije
a. Neimenovani broj b. Ista jedinica mjere kao i analizirana varijabla c. Kvadrat jedinice mjere analizirane varijable
b. Varijabilitet podataka oko izračunate mjere srednje vrijednosti c. Centralnu tendenciju 124. Disperzija mjeri: a. Odstupanja podataka od prosjeka b. Asimetriju podataka c. Zaobljenost podataka 125. Interkvartilno odstupanje je:
a. Razlika izmeĎu četvrtog i prvog kvartila b. Prosjek prvog i trećeg kvart ila c. Razlika izmeĎu trećeg i prvog kvartila 126. Varijansa je: a. Korijen iz interkvartilnog odstupanja b. Kvadrat interkvartilnog odstupanja c. Korijen iz standardne devijacije d. Kvadrat standardne devijacije
127. Standardna devijacija je najviše apsolutno odstupanje izmeĎu podataka I prosjeka. a. Da b. Ne
136. U kojoj jedinici mjere je izražena varijansa? a. Neimenovani broj b. Ista jedinica mjere kao i analizirana varijabla c. Kvadrat jedinice mjere analizirane varijable 137. Varijansa je jednaka:
a. Sumi kvadrata odstupanja podataka iz niza od aritmetičke sredine b. Aritmetičkoj sredini kvadrata od stupanja podataka iz niza od aritmetičke sredine c. Aritmetičkoj sredini odstupanja podataka iz niza od aritmetičke sredine d. Sumi odstupanja podataka iz niza od aritmetičke sredine 138. Standardna devijacija je jednaka: a. Varijansi pbsolutnih odstupanja b. Pozitivnom korijenu iz varijanse c. Korijenu iz varjanse d. Kvadratu varijanse
139. Varijansa je „osjetljiva“ na outliere i ekstremne vrijednosti: a. Da b. Ne
141. Koji procenat rasiranja oko medijane izražava interkvartilno odstupanje?
III. 2. 1. RELATIVNE MJERE VARIJABILITETA
a. 25% b. 50% c. 75%
149. Koeficijent varijacije izražava odnos ili kolicnik izmedu standardne devijacije i
142. Dozvoljeno je koristiti standardnu devijaciju za poredenje varijabilteta kod serija sa razlicitim mjernim jedinicama. a. Da b. Ne 143. Standardna devijacija plata u j ednoj kompaniji iznosi 124 KM. Ako svaki
aritmeticke sredine. a. Da b. Ne 152. Koeficijent varijacije omogucava uporedivanje varijabiliteta serija koje imaju razlicitu jedinicu mjere. a. Da b. Ne
zaposleni dobije povišicu u iznosu 50 KM, standardna devijacija nove serije plata iznosi: a. 124 KM b. 174 KM c. 186 KM
153. Koeficijent varijacije se ne može koristiti za uporedivanje varijabiliteta serija
144. Varijansa za varijablu „iznos toplog obroka“ iznosi 36 KM2. Kako su porasle
154. Koji indikator koristimo da izmjerimo relativno variranje podataka iz niza oko medijane? a. Koeficijent inter-kvartilnog odstupanja b. Standardnu devijaciju c. Koeficijent varijacije d. Varijansu
cijene prehrambenih artikala, uprava je odlucila da udvostruci iznos toplog obroka
svim zaposlenim. Varijansa za novi niz varijable „iznos toplog obroka“ iznosice: a. 36 KM2 b. 36 KM c. 144 KM d. 144 KM2
145. Ako nekim istraživanjem obuhvatimo kompletnu populaciju standardna devijacija ce biti jednaka 0. a. Da b. Ne
koje imaju razlicitu jedinicu mjere. a. Da b. Ne
155. Kako bismo odredili relativno variranje podataka iz niza oko medijane, potrebno je da znamo: a. medijanu i mod b. Medijanu i aritmeticku sredinu c. Prvi i treci kvartil d. Prvi i treci decil
146. Ako eliminišemo ekstremne vrijenosti iz niza, varijansa ce a. Ostati ista
b. Biti niža c. Biti viša 147. Koja od ponudenih vrijednosti može biti standardna devijacija za varijablu „ocjena na ispitu“ (koja može uzeti vrijednosti 5-10)? a. -2 b. -1,05 c. 11,23 d. 1,35
156. Koji indikator koristimo da izmjerimo relativno variranje podataka iz niza oko aritmeticke sredine? a. Koeficijent inter-kvartilnog odstupanja b. Standardnu devijaciju c. Koeficijent varijacije d. Varijansu
157. Viši nivo keficijenta varijacije ukazuje na: a. Manju disperziju
b. Višu disperziju c. Istu situaciju sa varijabilitetom
148. Ako je standardna devijacija jednaka 0 znamo da: a. Su svi podaci u nizu razliciti b. Nekoliko podataka u nizu se ponavlja, ne svi c. Svi podaci u nizu su jednaki
158. Niži nivo keficijenta varijacije ukazuje na: a. Manju disperziju
b. Višu disperziju c. Istu situaciju sa varijabilitetom
160. Aritmeticka sredina niza standardiziranih vrijednosti analizirane varijable (i=1,...,N) jednaka je: a. 0 b. 1 c. Aritmetickoj sredini orginalnog niza za analiziranu varijablu 164. Studenti su radili ispit iz Statistike. Za tri studenta A, B i C standardizirane vrijednosti ocjene bile su: zA . 0.5, zB .1.4 i zC . .0.4 . Od njih trojice koji ima najbolju poziciju medu rezultatima ispita: a. Student A b. Student B c. Student C 165. Studenti su radili ispit iz Statistike. Za tri studenta A, B i C standardizirane vrijednosti ocjene bile su: 0.5, 1.4 i 0.4 A B C z . z . z . . . Od njih trojice koji ima najlošiju poziciju medu rezultatima ispita: a. Student A b. Student B c. Student C
a. Pozitivan b. Negativan
c. Može biti i pozitivan i negativan 172. U slucaju lijevo asimetricne distribucije frekvencija, znak koeficijenta asimetrije je: a. Pozitivan b. Negativan
c. Može biti i pozitivan i negativan 173. U slucaju lijevo asimetricne distribucije frekvencija, lijevi krak na poligonu
apsolutnih frekvencija je izdužen. a. Da b. Ne
174. U slucaju lijevo asimetricne distribucije frekvencija, desni krak na poligonu
apsolutnih frekvencija je izdužen. a. Da b. Ne
167. Koeficijent interkvartilnog odstupanja je relativni pokazatelj disperzije oko aritmeticke sredine. a. Da b. Ne
175. Ako je .3 . 0 , distribucija frekvencija je: a. Lijevo asimetricna b. Simetricna c. Desno asimetricna
168. Koeficijent interkvartilnog odstupanja je relativni pokazatelj disper zije oko medijane. a. Da b. Ne
176. Ako je 3 . . 0 , distribucija frekvencija je: a. Lijevo asimetricna b. Simetricna c. Desno asimetricna
169. Koji indikator se koristi za poredenje pozicije pojedinih modaliteta ili podataka u okviru jedne statisticke serije? a. z vrijednost b. Koeficijent varijacije c. Standardna devijacija
177. Ako je 3 . . 0 , distribucija frekvencija je: a. Lijevo asimetricna b. Simetricna c. Desno asimetricna
170. Varijansa niza standardiziranih vrijednosti analizirane varijable (i=1,...,N) jednaka je: a. 1 b. 0 c. Varijansi orginalnog niza za analiziranu varijablu
182. Ako su mod, medijana i aritmeticka sredina jedne statisticke distribucije frekvencija jednaki 25, distribucija je: a. Simetricna b. Lijevo asimetricna c. Desno asimetricna d. Bimodalna
III.3. MJERE OBLIKA DISTRIBUCIJE I KONCENTRACIJE
184. Na osnovu 4 .
možemo donijeti zakljucak o zaobljenosti empirijske 171. U slucaju desno asimetricne distribucije frekvencija, znak koeficijenta asimetrije je:
distribucije frekvencija. a. Da
b. Ne
194. Formula za izracunavanje Ginijevog koeficijenta glasi: a. površina G . koncentracije
185. Ako je o e M . M . X , to znaci da je empirijska distribucija frekvencija: a. Lijevo asimetricna b. Simetricna c. Desno asimetricna
b. G . 2 . površina konce ntracije c. G . 0,5. površina koncentracije
186. Ako je .4 . 3 , to znaci da je empirijska distribucija frekvencija: a. Normalno zaobljena
b. Uska (izdužena) c. Široka (zaobljena) 187. Ako je 4 . . 3, to znaci da je empirijska distribucija frekvencija: a. Normalno zaobljena
b. Uska (izdužena) c. Široka (zaobljena) 188. Ako je 4 . . 3, to znaci da je empirijska distribucija frekvencija: a. Normalno zaobljena
b. Uska (izdužena) c. Široka (zaobljena)
196. Izracunali smo da Ginijev koeficijent iznosi 1. U tom slucaju, Lorencova kriva je: a. Izmedu Linije potpune jednakosti i linije potpune nejednakosti b. Poklapa se sa linijom potpune jednakosti u raspodjeli c. Poklapa se sa linijom potpune nejednakosti u raspodjeli 197. Izracunali smo da Ginijev koeficijent iznosi 0. U tom slucaju, Lorencova kriva je: a. Izmedu Linije potpune jednakosti i linije potpune nejednakosti b. Poklapa se sa linijom potpune jednakosti u raspodjeli c. Poklapa se sa linijom potpune nejednakosti u raspodjeli 198. Ako se Lorencova kriva poklapa sa linijom potpune nejednakosti u raspodjeli, Ginijev koeficijent je jednak: a. 1 b. 0.5 c. 0
190. Na osnovu 3 .
možemo donijeti zakljucak o (a)simetriji empirijske distribucije frekvencija. a. Da b. Ne
191. Mjere koncentracije služe da : a. Izmjerimo (ne)ravnomjernost u raspodjeli medu pripadnicima analizirane populacije b. Izmjerimo disperziju podataka u statistickoj seriji c. Sagledamo oblik distribucije frekvencija
192. Površina koncentracije je površina izmedu: a. Lorencove krive i linije potpune nejednakosti b. Linije potpune jednakosti i linije potpune nejednakosti u raspodjeli c. Lorencove krive i linije potpune jednakosti 193. Ginijev koeficijent predstavlja: a. Kolicnik izmedu pov ršine koncentracije i površine trougla ispod linije jednakosti
b. Kolicnik izmedu površine koncentracije i površine kvad rata za konstrukciju
199. Naredna slika predstavlja jedan empirijski slucaj Lorencove krive: Ginijev koeficijent koji odgovara ovakvoj Lorencovoj krivoj je: a. Blizu 2 b. Blizu 0 c. Blizu 1 d. Lorencova kriva i Ginijev koeficijent nisu u direktnoj vezi 200. Ako se Lorencova kriva poklapa sa linijom potpune jednakosti u raspodjeli, Ginijev koeficijent je jednak: a. 1 b. 0.5 c. 0 Qi CFi 201. U kompaniji sa 10 zaposlenih samo je jedan primio platu za Februar. U tom slucaju raspodjele, Ginijev koeficijent iznosi: a.1 b.Izmedu 0 i 1 c.
Lorencove krive
c. površinu koncentracije
202. U kompaniji sa 10 zaposlenih svi su primli platu za Februar u istom apsolutnom iznosu 950 KM. U tom slucaju raspodjele, Ginijev koeficijent iznosi:
a.1 b.Izmedu 0 i 1 c. 203. Lorencova kriva koristi: a. Apsolutne frekvencije b.Rastuce relativne kumulativne frekvencije c. Relativne frekvencije
