Атрибутивный ряд распределения – это статистический ряд, у которого

10 11 12 13 14 15 16

1) в основу группировки данных положен количественный признак;

2) данные могут быть сгруппированы и по качественным, и по количественным признакам;

3) данные представлены за один период времени;

4) в основу группировки данных положен качественный признак;

5) данные представлены за несколько временных периодов

30. Структурные различия принято считать существенными, если:

1) линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов изменяется в пределах от 2 до 10 %;

2) квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов изменяется в пределах от 2 до 10 %;

3) линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов более 10 %;

4) квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов менее 2 %;

5) квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов более 10 %

31. Вариация считается умеренной, если:

1) коэффициент вариации не менее 30 %;

2) коэффициент вариации не более 10 %;

3) среднеквадратическое отклонение изменяется в пределах от 10 до 30 %;

4) среднеквадратическое отклонение не превосходит 10 %;

5) коэффициент вариации изменяется в пределах от 10 до 30 %

32. По способу задания периода времени ряды бывают:

1) моментные;

2) равноотстоящие;

3) интервальные;

4) квартальные;

5) неравноотстоящие

33. В число требований, предъявляемых к анализируемым рядам динамики, входят:

1) однородность;

2) аддитивность;

3) полнота;

4) устойчивость;

5) доверительность

34. Несопоставимость статистических данных может быть устранена путем:

1) расчета средних показателей анализа динамики;

2) исчисления индексов сезонности;

3) выбора подходящей математической модели;

4) смыкания рядов динамики;

5) расчета среднего уровня ряда

35. Средний уровень моментного ряда может рассчитываться по формуле:

1) моды;

2) средней арифметической простой;

3) медианы;

4) средней арифметической взвешенной;

5) средней хронологической простой

36. Темп роста характеризует собой:

1) размер увеличения или уменьшения уровня ряда за определенный промежуток времени –– в процентах;

2) во сколько раз данный уровень ряда больше базисного уровня;

3) интенсивность изменения уровней ряда в процентах;

4) скорость роста анализируемого показателя в именованных единицах;

5) размер увеличения или уменьшения уровня ряда в долях базисного уровня

37. Стоимостный объем импорта: в 1999 г. –– 216 млн. долл. США, в 2003 г. –– 397 млн. долл. Тогда среднегодовой темп прироста равен:

1) 1,164;

2) 116,4 %;

3) 0,164;

4) 45,25 млн. долл., 16,4 %

38. Оценка параметров «кривых роста» производится методом:

1) базисным;

2) Дарбина-Уотсона;

3) цепным;

4) наименьших квадратов;

5) гармоник ряда Фурье

39. Адекватность модели определяется:

1) при построении графика «кривой роста»;

2) при вычислении и оценке коэффициента эксцесса;

3) при расчете и оценке коэффициента Дарбина-Уотсона;

4) при расчете и оценке средней абсолютной ошибки;

5) при проверке свойства нулевого среднего;

6) при вычислении и оценке коэффицента асимметрии

40. Для «кривых роста» ширина доверительных интервалов зависит:

1) от периода упреждения прогноза;

2) от числа наблюдений;

3) от точности аппроксимации;

4) от остаточной дисперсии;

5) от адекватности модели

41. По характеру связи корреляционные связи различаются:

1) прямые;

2) непосредственные;

3) линейные;

4) обратные;

5) косвенные

42. Связь между признаками считается тесной, если абсолютное значение линейного коэффициента корреляции:

1) изменяется в пределах от 0,5 до 1;

2) больше 1;

3) изменяется в пределах от 0,5 до 0,7;

4) изменяется в пределах от 0,7 до 1;

5) изменяется в пределах от 0,3 до 0,5

43. Проверка значимости коэффициента регрессии производится с применением:

1) F-критерия Фишера;

2) критерия независимости последовательных остатков;

3) t-критерия Стьюдента;

4) критерия нулевого среднего;

5) критерия нормальности распределения

44. Чтобы определить, в какой степени вариация переменной у объясняете уравнением регрессии, используется:

1) линейный коэффициент регрессии;

2) средняя ошибка аппроксимации;

3) коэффициент регрессии;

4) коэффициент множественной корреляции;

5) коэффициент детерминации

45. Для пространственных, межрегиональных сопоставлений используют индексы:

1) динамические;

2) индивидуальные;

3) качественные;

4) агрегатные;

5) территориальные

46. Индексы средние из индивидуальных могут быть представлены в форме индекса:

1) структурных сдвигов;

2) среднего гармонического;

3) переменного состава;

4) среднего арифметического;

5) постоянного состава

47. Сводный индекс цен товарооборота составляет 1,1, сводный индекс физического объема –– 1,3. Следовательно, в отчетном периоде стоимость товарооборота за счет изменения цен выросла:

1) на 10 %;

2) на 30 %;

3) в 1,3 раза;

4) на 43 %;

5) в 1,43 раза

48. Предметом изучения таможенной статистики является деятельность таможенных органов:

1) правоохранительная

2) контрольная

3) учетная

4) верно 2, 3;

5) верно 1, 2, 3

49. Задачи таможенной статистики определены: