Множественная регрессия и корреляция

1. Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной:

б) увеличивает значение коэффициента детерминации;

2. Скорректированный коэффициент детерминации:

в) меньше или равен обычному коэффициенту детерминации;

3. С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициент детерминации:

а) увеличивается;

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

б) ;

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

а) ;

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

в) .

7. Множественный коэффициент корреляции . Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной  объясняется влиянием факторов  и :

б) 81%;

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

в) 14.

9. Стандартизованные коэффициенты регрессии :

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

10. Частные коэффициенты корреляции:

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

11. Частный -критерий:

б) служит мерой для оценки включения фактора в модель;

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

б) что математическое ожидание остатков равно нулю;

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

а) что она характеризуется наименьшей дисперсией;

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

в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки.

15. Укажите истинное утверждение:

в) при наличии гетероскедастичности оценки параметров регрессии становятся смещенными.

16. При наличии гетероскедастичности следует применять:

б) обобщенный МНК;

17. Фиктивные переменные – это:

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

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

в) 2.