Студопедия


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации ВКонтакте Одноклассники Мой Мир Фейсбук LiveJournal Instagram

Б) объясняющей




в) сезонной

г) зависимой

д) циклической

25. Условие гетероскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член примет какое-либо конкретное значение ________ наблюдений:

а) зависит от числа

б) зависит от времени проведения

в) зависит от номера

г) одинакова для всех

д) не зависит от времени проведения

26. Фиктивная переменная – переменная, принимающая в каждом наблюдении:

а) ряд значений от 0 до 1

б) только отрицательные значения

в) только два значения 0 или 1

г) только положительные значения

д) случайные

27. Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае, если она:

а) подвержена сезонным колебаниям

б) является качественной по своему характеру

в) трудноизмерима

г) имеет трендовую составляющую

д) случайная

28. Наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная, называется:

а) временной

б) замещающей

в) лаговой

г) лишней

д) сезонной

29. Гетероскедастичность приводит к ___________ оценок параметров регрессии по МНК:

а) смещению

б) уменьшению дисперсии

в) усложнению вычисления

г) неэффективности

д) увеличению дисперсии

30. При добавлении еще одной переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации:

а) остается неизменным

б) уменьшается

в) не уменьшается

г) не увеличивается

д) увеличивается

31. В парной линейной регрессии Y=b0+b1X+e свободным членом (константой) уравнения регрессии является:

а) b1

б) b0

в) Y

г) X

32. В парной линейной регрессии Y=b0+b1X+e параметром при независимой переменной уравнения регрессии является:

а) b1

б) b0

в) Y

г) X

33. Процесс выбора необходимых переменных для регрессии переменных и отбрасывание лишних переменных называется:

а) унификацией переменных

б) моделированием

в) спецификацией переменных

г) прогнозированием

д) подгонкой

34. Аддитивная модель временного ряда имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

35. Мультипликативная модель временного ряда имеет вид:

а) ;

б) ;

в) .

36. Коэффициент автокорреляции:

а) характеризует тесноту линейной связи текущего и предыдущего уровней ряда;

б) характеризует тесноту нелинейной связи текущего и предыдущего уровней ряда;

в) характеризует наличие или отсутствие тенденции.

37. В парной линейной регрессии Y=b0+b1X+e независимой переменной (фактором) уравнения регрессии является:

а) b1

б) b0

в) Y

г) X

38. В парной линейной регрессии Y=b0+b1X+e зависимой переменной уравнения регрессии является:

а) b1

б) b0

в) Y

г) X

39. Критерий Дарбина-Уотсона применяется для:

а) определения автокорреляции в остатках;




б) определения наличия сезонных колебаний;

в) для оценки существенности построенной модели.

40. Скорректированный коэффициент детерминации:

а) меньше обычного коэффициента детерминации;

б) больше обычного коэффициента детерминации;

в) меньше или равен обычному коэффициенту детерминации;

41. С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициент детерминации:

а) увеличивается;

б) уменьшается;

в) не изменяется.

42. Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:

а) ;

б) ;

в) .

43. Число степеней свободы для общей суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:

а) ;

б) ;

в) .

44. Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:

а) ;

б) ;

в) .

45. Множественный коэффициент корреляции . Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной y объясняется влиянием факторов x1 и x2:

а) 90%;

б) 81%;

в) 19%.

46. Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее:

а) 2;

б) 7;

в) 14.

47. Стандартизованные коэффициенты регрессии βi:

а) позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат;

б) оценивают статистическую значимость факторов;

в) являются коэффициентами эластичности.

48. Частные коэффициенты корреляции:

а) характеризуют тесноту связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым признаком;

б) содержат поправку на число степеней свободы и не допускают преувеличения тесноты связи;



в) характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при элиминировании других факторов, включенных в уравнение регрессии.

49. Частный F-критерий:

а) оценивает значимость уравнения регрессии в целом;

б) служит мерой для оценки включения фактора в модель;

в) ранжирует факторы по силе их влияния на результат.

50. Несмещенность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает:

а) что она характеризуется наименьшей дисперсией;

б) что математическое ожидание остатков равно нулю;

в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки.

51. Эффективность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает:

а) что она характеризуется наименьшей дисперсией;

б) что математическое ожидание остатков равно нулю;

в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки.

52. Состоятельность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает:

а) что она характеризуется наименьшей дисперсией;

б) что математическое ожидание остатков равно нулю;

в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки.

53. Укажите истинное утверждение:

а) скорректированный и обычный коэффициенты множественной детерминации совпадают только в тех случаях, когда обычный коэффициент множественной детерминации равен нулю;

б) стандартные ошибки коэффициентов регрессии определяются значениями всех параметров регрессии;

в) при наличии гетероскедастичности оценки параметров регрессии становятся смещенными.

54. При наличии гетероскедастичности следует применять:

а) обычный МНК;

б) обобщенный МНК;

в) метод максимального правдоподобия.

55. Фиктивные переменные – это:

а) атрибутивные признаки (например, как профессия, пол, образование), которым придали цифровые метки;

б) экономические переменные, принимающие количественные значения в некотором интервале;

в) значения зависимой переменной за предшествующий период времени.

56. Если качественный фактор имеет три градации, то необходимое число фиктивных переменных:

а) 4;

б) 3;

в) 2.

57. Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является:

а) аналитический;

б) графический;

в) экспериментальный (табличный).

58. Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если у нас есть:

а) не менее 5 наблюдений;

б) не менее 7 наблюдений;

в) не менее 10 наблюдений.

59. Суть метода наименьших квадратов состоит в:

а) минимизации суммы остаточных величин;

б) минимизации дисперсии результативного признака;

в) минимизации суммы квадратов остаточных величин.

60. Коэффициент линейного парного уравнения регрессии:

а) показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу;

б) оценивает статистическую значимость уравнения регрессии;

в) показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%.

61. На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии , где y – потребление, x – доход. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?

а) да;

б) нет;

в) ничего определенного сказать нельзя.

62. Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:

а) оценивает качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению;

б) характеризует долю дисперсии результативного признака y, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака;

в) характеризует долю дисперсии y, вызванную влиянием не учтенных в модели факторов.

63. Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает:

а) коэффициент детерминации ;

б) F-критерий Фишера;

в) средняя ошибка аппроксимации .

64. Значимость уравнения регрессии в целом оценивает:

а) F-критерий Фишера;

б) t-критерий Стьюдента;

в) коэффициент детерминации .

65. Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на:

а) методе наименьших квадратов:

б) методе максимального правдоподобия:

в) шаговом регрессионном анализе.

66. Остаточная сумма квадратов равна нулю:

а) когда правильно подобрана регрессионная модель;

б) когда между признаками существует точная функциональная связь;

в) никогда.

67. Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

а) ;

б) ;

в) .

68. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

а) ;

б) ;

в) .

69. Общая сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

а) ;

б) ;

в) .

70. Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:

а) F-критерий Фишера;

б) t-критерий Стьюдента;

в) коэффициент детерминации .

71. Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду:

а) ;

б) :

в) .

72. Какое из уравнений является степенным:

а) ;

б) :

в) .

73. Коэффициент корреляции может принимать значения:

а) от –1 до 1;

б) от 0 до 1;

в) любые.

74. Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам:

а) ;

б) ;

в) .





Дата добавления: 2015-05-27; просмотров: 1150; Опубликованный материал нарушает авторские права? | Защита персональных данных | ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ


Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Учись учиться, не учась! 9885 - | 7646 - или читать все...

Читайте также:

 

52.23.234.7 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.


Генерация страницы за: 0.013 сек.