2018-02-13
1009
Коллинеарными являются факторы …
и 
коллинеарны.
4. В модели множественной регрессии 
определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами 
, 
и близок к нулю. Это означает, что факторы , и … мультиколлинеарность факторов.
5. Для эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии вида 
построена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная; х(1), х(2), х(3), x(4) – независимые переменные):
Коллинеарными (тесно связанными) независимыми (объясняющими) переменными не являются … x(2) и x(3)
1. Дана таблица исходных данных для построения эконометрической регрессионной модели:
Фиктивными переменными не являются …
стаж работы
производительность труда
2. При исследовании зависимости потребления мяса от уровня дохода и пола потребителя можно рекомендовать …
использовать фиктивную переменную – пол потребителя
разделить совокупность на две: для потребителей женского пола и для потребителей мужского пола
3. Изучается зависимость цены квартиры (у) от ее жилой площади (х) и типа дома. В модель включены фиктивные переменные, отражающие рассматриваемые типы домов: монолитный, панельный, кирпичный. Получено уравнение регрессии: 
,
где 
, 
Частными уравнениями регрессии для кирпичного и монолитного являются …
для типа дома кирпичный 
для типа дома монолитный 
4. При анализе промышленных предприятий в трех регионах (Республика Марий Эл, Республика Чувашия, Республика Татарстан) были построены три частных уравнения регрессии:
для Республики Марий Эл;
для Республики Чувашия;
для Республики Татарстан.
Укажите вид фиктивных переменных и уравнение с фиктивными переменными, обобщающее три частных уравнения регрессии.
5. В эконометрике фиктивной переменной принято считать …
переменную, принимающую значения 0 и 1
описывающую количественным образом качественный признак
1. Для регрессионной модели зависимости среднедушевого денежного дохода населения (руб., у) от объема валового регионального продукта (тыс. р., х1) и уровня безработицы в субъекте (%, х2) получено уравнение 
. Величина коэффициента регрессии при переменной х2 свидетельствует о том, что при изменении уровня безработицы на 1% среднедушевой денежный доход ______ рубля при неизменной величине валового регионального продукта.
изменится на (-1,67)
2. В уравнении линейной множественной регрессии: 
, где – стоимость основных фондов (тыс. руб.); – численность занятых (тыс. чел.); y – объем промышленного производства (тыс. руб.) параметр при переменной х1, равный 10,8, означает, что при увеличении объема основных фондов на _____ объем промышленного производства _____ при постоянной численности занятых.
на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8 тыс. руб.
3. Известно, что доля остаточной дисперсии зависимой переменной в ее общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет … 0,8
4. Построена эконометрическая модель для зависимости прибыли от реализации единицы продукции (руб., у) от величины оборотных средств предприятия (тыс. р., х1): 
. Следовательно, средний размер прибыли от реализации, не зависящий от объема оборотных средств предприятия, составляет _____ рубля. 10,75
5. F -статистика рассчитывается как отношение ______ дисперсии к ________ дисперсии, рассчитанных на одну степень свободы. факторной … остаточной
1. Для эконометрической модели уравнения регрессии ошибка модели определяется как ______ между фактическим значением зависимой переменной и ее расчетным значением. Разность
2. Величина 
называется … случайной составляющей
3. В эконометрической модели уравнения регрессии величина отклонения фактического значения зависимой переменной от ее расчетного значения характеризует … ошибку модели
4. Известно, что доля объясненной дисперсии в общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет … 0,2
5. При методе наименьших квадратов параметры уравнения парной линейной регрессии 
определяются из условия ______ остатков 
. минимизации суммы квадратов
1. Для обнаружения автокорреляции в остатках используется …
статистика Дарбина – Уотсона
2. Известно, что коэффициент автокорреляции остатков первого порядка равен –0,3. Также даны критические значения статистики Дарбина – Уотсона для заданного количества параметров при неизвестном и количестве наблюдений 
, 
. По данным характеристикам можно сделать вывод о том, что …автокорреляция остатков отсутствует
3. Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле 
, где 
– значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения 
будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.положительной
4. Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является ____ остатков. гетероскедатичность
5. Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле , где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.отрицательной
1. Пусть 
– оценка параметра 
регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; 
– математическое ожидание оценки . В том случае если 
, то оценка обладает свойством …несмещенности
2. Из несмещенности оценки параметра следует, что среднее значение остатков равно … 0
3. Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что …
математическое ожидание остатков равно нулю
