Вопрос 1. Метод экспертных оценок - это:
1. последовательное включение факторов в уравнение регрессии в модель и последующая проверка их значимости;
2. включение факторов в модель регрессии на основе учета мнений ведущих специалистов отрасли, интуитивно-логических предпосылок и содержательно-качественного анализа;
3. проверка тесноты зависимости между признаками, включенными в модель;
4. измерение тесноты и направленности связи между факторным и результативным признаками;
5. построение линейной регрессии.
Вопрос 2. Шаговый регрессионный анализ - это:
1. последовательное включение факторов в уравнение регрессии в модель и последующая проверка их значимости;
2. включение факторов в модель регрессии на основе учета мнений ведущих специалистов отрасли, интуитивно-логических предпосылок и содержательно-качественного анализа;
3. проверка тесноты зависимости между признаками, включенными в модель;
4. измерение тесноты и направленности связи между факторным и результативным признаками;
|
|
5. построение линейной регрессии.
Вопрос 3. Анализ на мультиколлинеарность - это:
1. последовательное включение факторов в уравнение регрессии в модель и последующая проверка их значимости;
2. включение факторов в модель регрессии на основе учета мнений ведущих специалистов отрасли, интуитивно-логических предпосылок и содержательно-качественного анализа;
3. проверка тесноты зависимости между признаками, включенными в модель;
4. измерение тесноты и направленности связи между факторным и результативным признаками;
5. построение линейной регрессии.
Вопрос 4. Вставьте пропущенные слова в соответствующей последовательности: «Индикатором возникновения....... между признаками является превышение парным коэффициентом....... величины 0.8».
1. регрессии, мультиколлинеарности;
2. корреляции, мультиколлинеарности;
3. мультиколлинеарности, корреляции;
4. корреляции, регрессии;
5. дисперсии, корреляции.
Вопрос 5. Уравнение множественной линейной регрессии в стандартизованном масштабе имеет вид:
1. ;
2. ;
3. ;
4. ;
5. .
Вопрос 6. Рассчитайте, чему равно i-ое значение признака Х = 22 () в стандартизованном масштабе, если известно, что среднее значение этого признака () равно 20, а среднее квадратическое отклонение = 5.
1. 0.2;
2. 0.4;
3. 1.04
4. 0.6;
5. 0.8.