Все предварительно отобранные факторы

4. На основе чего происходит отсев несущественных факторов в многошаговом регрессионном анализе:

1. на основе показателей значимости факторов, в частности, на основе величины d –критерия Дарбина-Уотсона;

2. на основе показателей значимости факторов, в частности, на основе величины t_aj – расчетном значении критерия Стьюдента;

3. на основе показателей значимости факторов, в частности, на основе величины F –критерия Фишера.

5. Какие специфические требования предъявляются при предварительном отборе факторов, включаемых в анализ:

1. качественные показатели;

2. количественные показатели;

Оба ответа верны.

6. Какое название носит наличие следующих связей: функциональная зависимость факторов, включаемых в модель, между собой или близкая связь к модели:

1. мультиколлинеарность;

2. гетероскедастичность;

3. автокорреляция.

7. Почему нецелесообразно одновременное включение в модель факторов, характеризующих одну и ту же сторону изучаемого явления (о чем свидетельствует мультиколлинеарность):

1. они не имеют связи с моделью;

2. они в определенной степени дублируют друг друга;

3. они вызывают появление гетероскедастичности.

8. Какой фактор следует включать в модель, если нет особых предположений, говорящих в пользу одного из факторов, имеющих мультиколлинеарную связь:

1. который характеризуется меньшим коэффициентом парной корреляции или вносит в уравнение регрессии наименьший вклад, то есть дает большую статочную дисперсию;

2. который характеризуется большим коэффициентом парной корреляции или вносит в уравнение регрессии наименьший вклад, то есть дает меньшую статочную дисперсию;

Который характеризуется большим коэффициентом парной корреляции или вносит в уравнение регрессии наибольший вклад, то есть дает меньшую статочную дисперсию.

1. Чем оправдано использование для отбора включаемых в модель факторов коэффициентов парной корреляции:

1. они служат фактически концентрированным выражением влияния на изучаемый показатель отдельных связанных факторов;

2. они служат фактически концентрированным выражением влияния на изучаемый показатель всей функциональной связанной группы факторов;

3. они служат фактически концентрированным выражением влияния на изучаемый показатель не связанных факторов между собой.

10.Чем предопределяется выбор факторов, включаемых в модель:

2. возможностью получения исходной статистической информации;

3. невозможностью получения исходной статистической информации;

4. возможностью выявления ошибок при анализе модели.