2018-02-14
545
128. Параметр является случайным, если
а) расчетное значение критерия Стъюдента меньше табличного значения.
б) доверительный интервал не проходит через ноль.
в) стандартная ошибка превышает половину значения самого параметра.
г) расчетное значение критерия Стъюдента больше табличного значения.
129. Отбор факторов множественной линейной регрессионной модели можно проводить по t-критерию Стъюдента для коэффициентов регрессии. Из уравнения исключаются факторы с величиной t-критерия
а) равные нулю. б) больше табличного значения.
в) меньше единицы. г) меньше табличного значения.
130. Оценка коэффициента по МНК является … оценкой теоретического параметра регрессии.
а) интервальной. б) инструментальной.
в) точечной. г) функциональной.
131. Для коэффициента регрессии получается следующая интервальная оценка (bn - точечная оценка коэффициента регрессии, с.о.(b) - стандартная ошибка, tкр - критическое значение 
-распределения):
а) (bn; bn + с.о.(b)). б) (bn – с.о.(b)tкр; bn + с.о.(b)tкр).
в) (bn – с.о.(b); bn + с.о.(b)). г) (bn – tкр; bn + tкр).
132. Для проверки статистической значимости уравнения нелинейной регрессии по F-критерию Фишера используется
а) коэффициент эластичности. б) относительная ошибка аппроксимации.
в) коэффициент ранговой корреляции. г) коэффициент детерминации.
133. Значима ли регрессия ŷ = 2 + 3x – 4z в целом с уровнем значимости 0,05, при R² = 0,3, n = 12 и Fтаб = 4,26?
а) Нет. б) Да.
в) Невозможно определить. г) Не хватает данных.
134. Значима ли регрессия ŷ = 2 + 3x – 4z в целом с уровнем значимости 0,05, при R² = 0,9, n = 12 и Fтаб = 4,26?
а) Нет. б) Да.
в) Невозможно определить. г) Не хватает данных.
135. Аддитивные модели степенных функций с линейными параметрами линеаризуются с помощью
а) дифференцирования. б) логарифмирования.
в) интегрирования. г) замены переменных.
136. Заменой переменных можно линеаризовать
а) все нелинейные уравнения.
б) аддитивные модели степенных функций с нелинейными параметрами.
В) аддитивные модели степенных функций с линейными параметрами.
г) мультипликативные модели нелинейной регрессии.
137. Примером нелинейной зависимости экономических показателей является …
А) классическая гиперболическая зависимость спроса от цены.
б) зависимость объема продаж от недели реализации, выраженная линейным трендом.
в) линейная зависимость выручки от величины оборотных средств.
г) линейная зависимость затрат на производство от объема выпуска продукции.
138. Линеаризовать уравнение прибыли П от объема реализации Q: П = a + bQ + cQ2 + e (x1 = Q, x2 = Q2).
а) П = a + bQ + cx1 + e. б) П = a + bx1 + cx2 + e.
в) П = a + bQ + cz2 + e. г) П = a + bQ + cz + e.
139. Укажите верные утверждения по поводу модели y = a + bx + cx2 + e:
А) линеаризуется в линейную модель множественной регрессии.
б) относится к классу линейных моделей.
в) линеаризуется в линейную модель парной регрессии.
