2015-01-21
3673
Выберите правильные ответы из предложенных вариантов:
1. В зависимости от характера парной регрессии различают:
а) прямую регрессию и обратную регрессию;
б) линейную регрессию и нелинейную регрессию;
в) непосредственную регрессию и косвенную регрессию.
2. Графический метод спецификации парной модели заключается:
а) в построении и анализе корреляционного поля;
б) в построении нескольких моделей и выборе наиболее качественной;
в) в анализе изучаемой взаимосвязи между признаками;
г) в обращении к экономической теории.
3. Какая из диаграмм рассеивания отражает прямую зависимость между факторами 
и 
:
| а) | 
| в) | 
|
| б) | 
| г) | 
|
4. Какое из уравнений задает обратную регрессию:
а) 
;
б) 
;
в) 
;
г) 
.
5. Уравнение парной линейной регрессии имеет вид:
а) 
;
б) 
;
в) 
;
г) 
.
6. Среди предложенных моделей выделить линейные парные регрессионные модели:
а) 
;
б) 
;
в) 
;
г) 
.
7. Экспериментальный метод спецификации парной модели заключается:
а) в построении корреляционного поля;
б) в построении нескольких моделей и выборе наиболее качественной;
в) в анализе изучаемой взаимосвязи;
г) в обращении к экономической теории.
8. Метод наименьших квадратов используется для оценивания:
а) величины коэффициента детерминации;
б) параметров линейной регрессии;
в) величины коэффициента корреляции;
г) средней ошибки аппроксимации.
9. Основная идея МНК для построения уравнения регрессии заключается в том, что:
а) сумма квадратов остатков минимизируется;
б) сумма остатков минимизируется;
в) сумма квадратов остатков максимизируется;
г) сумма остатков максимизируется.
10. Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если имеется:
а) не менее 5 наблюдений;
б) не менее 7 наблюдений;
в) не менее 10 наблюдений.
11. На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии 
, где – потребление, 
– доход. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?
а) да;
б) нет;
в) ничего определенного сказать нельзя.
12. Связь между факторами и обратная:
а) при 
;
б) при 
;
в) при 
.
13. Пусть по статистическим данным получены следующие значения средних: 
, 
, 
. Тогда:
а) 
;
б) 
;
в) 
.
14. Линейный коэффициент корреляции 
изменяется в пределах:
а) от 0 до 1;
б) от -1 до 0;
в) от 
до 
;
г) от -1 до 1.
15. Индекс корреляции для нелинейной регрессии находится в пределах:
а) 
;
б) 
;
в) 
.
16. Если 
, то:
а) между x и y отсутствует какая-либо связь;
б) между x и y имеется слабая линейная связь;
в) между x и y имеется высокая линейная связь;
г) между x и y имеется заметная линейная связь.
17. Вариацию результативного признака , обусловленную вариацией
фактора , оценивает:
а) коэффициент детерминации R -квадрат;
б) коэффициент эластичности;
в) коэффициент корреляции;
г) коэффициент регрессии 
.
18. Параметр 
степенной регрессии 
совпадает с:
а) индексом детерминации;
б) коэффициентом эластичности;
в) индексом корреляции.
19. Величину изменения результативного признака при изменении фактора на одну единицу измерения в случае парной линейной модели оценивает:
а) коэффициент детерминации R -квадрат;
б) коэффициент эластичности;
в) коэффициент корреляции;
г) коэффициент регрессии .
20. В модели линейной парной регрессии 
изменение на 2 единицы вызывает изменение на:
а) 4 единицы;
б) 2 единицы;
в) 5 единиц;
г) 10 единиц.
21. Коэффициент в уравнении линейной регрессии совокупного спроса на велосипеды (тыс. руб.) по цене (руб.) 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.
22. Если при построении уравнения парной регрессии получен коэффициент детерминации R -квадрат, равный 0,98, то:
а) зависимость слабая, незначительная, изменения результативного признака большей частью обусловлены случайными факторами;
б) изменения результативного признака на 0,98% обусловлены изменениями фактора;
в) изменения результативного признака на 98% обусловлены изменениями фактора;
г) изменения результативного признака на 98% обусловлены случайными факторами.
23. Случайными воздействиями обусловлено 12% дисперсии результативного признака. Значит, значение индекса детерминации составило:
а) 88; б) 0,12; в) 0,88; г) 12.
24. Значение коэффициента корреляции равно 0,9. Следовательно, значение коэффициента детерминации составит:
а) 0,3; б) 0,81; в) 0,95; г) 0,1.
25. Если 
, то о связи между фактором и признаком можно сказать, что она:
а) умеренная;
б) сильная;
в) отсутствует;
г) слабая.
26. О сильной линейной связи между фактором и признаком говорит то, что:
а) ;
б) 
;
в) 
;
г) 
.
27. 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 заметная.
28. Зависимость спроса от цены характеризуется уравнением регрессии 
. Следовательно:
а) с увеличением цен на одну единицу спрос увеличивается на 10,34%;
б) с уменьшением цен на 1% спрос снижается на 10,34%;
в) с увеличением цен на 1% спрос снижается на 1,05%.
29. В парной линейной регрессионной модели коэффициент детерминации R -квадрат равен:
а) квадрату коэффициента корреляции;
б) квадрату свободного члена;
в) свободному члену;
г) коэффициенту корреляции.
30. Допустимый предел средней ошибки аппроксимации составляет:
а) 8-12%;
б) 15-20%;
в) 20-25%;
г) 30%.
31. Значимость коэффициентов регрессии оценивается с помощью:
а) критерия Стьюдента;
б) критерия Фишера;
в) критерия Пирсона;
г) коэффициента детерминации.
32. Построена линейная парная регрессионная модель . Точечный прогноз по этой модели при 
составляет:
а) -8; б) 9; в) -9; г) -10.
33. Замена переменных может быть применена при линеаризации следующей парной модели:
а) 
;
б) 
;
в) 
.
