2018-02-14
476
Д) Автокорреляции уровней рядов распределения.
9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид:
Вычислите коэффициент частной корреляции. Сделайте выводы.
Вариант XXI
1. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет:
а) значимость коэффициента корреляции;
б) значимость уравнения регрессии;
в) значимость коэффициента регрессии;
г) значимость свободного члена уравнения регрессии.
2. Как вычисляется значимость парного линейного коэффициента корреляции при малых объёмах выборки?
3. Коэффициент корреляции больше нуля, это означает, что
а) связь между переменными тесная;
б) связь между переменными прямая;
в) связь между переменными обратная;
г) связь между переменными отсутствует; д)нет правильного ответа.
4. Назовите интервалы коэффициента корреляции для сильной, слабой и очень слабой
корреляционной зависимости.
Прямая связь обратная
Слабая 0.1-0.3 (-0.3)-(-0.1)
|
|
|
Умеренная 0.3-0.5 (-0.5)-(-0.3)
Сильная 0.7-0.9 (-0.9)-(-0.7)
6. Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы III порядка?
7.Частный F-критерий Фишера определяется: (Д)
Е) нет правильного ответа.
8. Уравнение множественной регрессии характеризуется следующими средними коэффициентами
эластичности: 
. Какой из факторов (х1 или х2) оказывает большее влияние на
результативный признак?
9. Параметры линейного однофакторного уравнения регрессии:
На основе имеющихся данных запишите линейное уравнение регрессии; оцените значимость модели. Определите, на сколько процентов увеличится стоимость фондов, если численность работников возрастёт на 1 %.
Вариант XXII
1. Имеются следующие показатели: 
Определите коэффициент линейной корреляции и оцените его значимость через критерий Стьюдента. Сделайте вывод.
2. В каких пределах должна находиться средняя ошибка аппроксимации, чтобы можно было
сделать вывод о хорошем подборе модели к исходным данным?
3. Поле корреляции полиномиальной модели II порядка имеет вид:
|
|
4. Коэффициент корреляции равен нулю, это означает, что
а) связь между переменными тесная;
б) связь между переменными прямая;
в) связь между переменными обратная;
г) связь между переменными отсутствует.
5. Табличное значение 1-критерия Стьюдента меньше расчетного 1-критерия Стьюдента. Это значит:
а) коэффициент регрессии значительно отличается от нуля;
б) коэффициент регрессии не значительно отличается от нуля;
в) все коэффициенты уравнения регрессии равны нулю;
|
|
|
г) выводы сделать нельзя.
6. На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии
Соответствуют ли знаки и значения
коэффициентов 
регрессии теоретическим представлениям?
а) да;
б) нет;
в) ничего определенного сказать нельзя.
7. Коэффициент регрессии:
А) всегда находится в пределах от -1 до 1;
Б) никогда не бывает отрицательным;
В) равен коэффициенту корреляции;
Г) не может быть равен нулю; Д) может принимать любые значения
Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: (Г)
Вариант XXIII
1. Коэффициент регрессии в линейной регрессии совокупного спроса на мобильные телефоны (в
тысячах рублей) по цене (в рублях) оказался равным -1. Это означает:
А) увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на 1%;
Б) увеличение цена на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на 1%;
В) увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на 1 тысячу рублей;
Г) увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на 1 тысячу рублей;
Д) полученное число никак не интерпретируется.
2. Для оценки значимости парного линейного коэффициента корреляции при малом объёме
выборки используется:
А) критерий Сьюдента; Б) F-статистика;
В)Z-распределение.
3..Средний коэффициент эластичности показывает:
А) на сколько в среднем изменится результату от своей средней величины при изменении фактора х на единицу;
Б) на сколько процентов в среднем изменится результат у от своей средней величины при изменении фактора х на 1% от своего среднего значения;
В) на какую величину своего среднеквадратического отклонения изменится результативный признак, если соответствующий факторный признак изменить на величину СКО.
4. Стандартная ошибка уравнения регрессии вычисляется по формуле:
5. Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции
рассчитываются:
А) критерий Фишера;
Б) коэффициент множественной детерминации;
