для студентов специальности

Тесты по дисциплине «Эконометрика»

«Финансы», «Учет и аудит», «Экономика», «Менеджмент»

 

<question>Что такое число степеней свободы?

<variant> Число независимых отклонений для образования данной суммы квадратов

<variant> Число независимых отклонений для образования данной суммы

<variant> Число образований данной суммы квадратов

<variant> Число независимых отклонений суммы квадратов

<variant> Число отклонений суммы квадратов

 

<question>Число степеней свободы связано с:

<variant> числом единиц совокупности n и числом определяемых констант

<variant> числом единиц совокупности n и числом переменных

<variant> числом переменных и числом определяемых констант

<variant> числом единиц совокупности n и числом слагаемых, образовывающих сумму

<variant> числом слагаемых, образовывающих сумму и числом определяемых констант

 

<question>Число степеней свободы для общей суммы квадратов при линейной регрессии равно

<variant> n-1

<variant> n-2

<variant> n

<variant> n+1

<variant> n+2

 

<question>Число степеней свободы остаточной суммы квадратов при линейной регрессии составляет

<variant> n-2

<variant> n-1

<variant> n

<variant> n+1

<variant> n+2

 

<question>Какое из уравнений регрессии целесообразно применять для характеристики зависимости урожайности от количества внесенных удобрений

<variant> параболическая

<variant> гиперболическая

<variant> показательная

<variant> линейная

<variant> степенная

 

<question>Зависимость потребления электроэнергии от объема продукции удобно выразить регрессией вида:

<variant> линейная

<variant> гиперболическая

<variant> показательная

<variant> параболическая

<variant> степенная

 

<question>Зная, . Найдите b для у = а + bх.

<variant> 0,4

<variant> 48

<variant> 30

<variant> 0

<variant> 0,28

 

<question>Какая из регрессий является нелинейной по оцениваемым параметрам:

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

<question>Метод наименьших квадратов используется:

<variant> для оценки параметров регрессии

<variant> для оценки параметров регрессии нелинейных по параметрам

<variant> для нахождения теоретических значений у

<variant> для оценки значений х

<variant> для нахождения фактических значений у

 

<question>Тесноту связи изучаемых явлений оценивает:

<variant> коэффициент корреляции r

<variant> параметр a

<variant> коэффициент b

<variant> индекс корреляции

<variant> средняя ошибка аппроксимации

 

<question>Оценка качества построенной модели определяется с помощью

<variant> коэффициента детерминации

<variant> коэффициент b

<variant> коэффициент корреляции r

<variant> коэффициента вариации

<variant> коэффициента эластичности

 

<question>Средняя ошибка апроксимации—это:

<variant> *100%

<variant> разность между фактическим значением у и теоретическим значением у

<variant> *100%

<variant> *100%

<variant>

 

<question>Коэффициент, показывающий насколько % в среднем по совокупности изменится результат у от своей средней величины при изменении фактора х на 1% от своего среднего значения, называется

<variant> коэффициент эластичности

<variant> коэффициент детерминации

<variant> коэффициент вариации

<variant> средняя ошибка аппроксимации

<variant> коэффициент корреляции

 

<question>Общая сумма квадратов отклонений—это

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

<question>Факторная сумма квадратов отклонений

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

<question>Остаточная сумма квадратов отклонений

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

<question>Оцените тесноту линейной связи при помощи коэффициента корреляции, если σх=48, σу=24, b = 0,28.

<variant> 0,56;

<variant> 48;

<variant> 0,28

<variant> 24;

<variant> 0.

 

<question>Прогнозируемое значение результативного признака определяется путем:

<variant> подстановки в уравнение регрессии

<variant> нахождения коэффициента корреляции

<variant> нахождения ошибки аппроксимации

<variant> метода наименьших квадратов

<variant> нахождения коэффициента эластичности

 

<question>Допустимый предел значений средней ошибки аппроксимации:

<variant> не более 10%

<variant> не менее 11-15%

<variant> 10-20%

<variant> не менее 30%

<variant> не более 30%

 

<question>Средние коэффициенты эластичности для линейной множественной регрессии определяются по формуле:

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

<question>Коэффициент эластичности для линейной регрессии равен:

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

<question>Коэффициент эластичности для (равносторонняя гипербола) гиперболической регрессии равен:

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

<question>Коэффициент эластичности для показательной регрессии равен:

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

 

<question>Коэффициент эластичности для степенной регрессии равен:

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

<question>Корреляционная связь—это

<variant> связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторным признаком

<variant> зависимость, проявляющаяся не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений

<variant> связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака

<variant> связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторным признаком

<variant> признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков

 

<question>Временной ряд-это

<variant> последовательность измерений в последовательные моменты времени

<variant> числовые значения случайных величин

<variant> таблица значений случайной величины

<variant> интервальный ряд

<variant> ряд значений признака

 

<question>Лаг – это

<variant> число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции

<variant> сезонное колебание уровней временных рядов.

<variant> циклическое поведение уровней временных рядов.

<variant> последовательность уровней временных рядов.

<variant> Все ответы верны

 

<question>Аддитивная модель – модель вида:

<variant> Y=T+S+E

<variant> Y=T-(S*E)

<variant> Y=T*S*E

<variant> Y=T+(S*E)

<variant> Y=T/(S+E)

 

<question>Дисперсия—это

<variant> величина, вычисляемая как средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины

<variant> разность между максимальным и минимальным значениями признака в изучаемой совокупности

<variant> последовательность уровней временных рядов.

<variant> связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака

<variant> зависимость, проявляющаяся не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений

 

<question>Определите качество модели при помощи средней ошибки аппроксимации, если n =20, ΣАi=90.

<variant> 4,5%

<variant> 12%

<variant> 25

<variant> 25%

<variant> 0

 

<question>Мультипликативная модель – модель вида:

<variant> Y=T*S*E

<variant> Y=T-(S*E)

<variant> Y=T+S+E

<variant> Y=T+(S*E)

<variant> Y=T/(S+E)

 

<question>Корреляция—это

<variant> статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющая строго функционального характера, при котором изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой

<variant> зависимость, проявляющаяся не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений

<variant> признаки, обусловливающие изменения других, связанных с ними признаков

<variant> связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторным признаком

<variant> признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков

 

<question>Факторные признаки—это

<variant> признаки, обусловливающие изменения других, связанных с ними признаков

<variant> зависимость, проявляющаяся не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений

<variant> совокупность отобранных для обследования единиц

<variant> совокупность единиц, из которой производится отбор

<variant> признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков

 

<question>Дана таблица значений. Найти

N x Y

 

<variant> 4,33

<variant> 5

<variant> 76,9

<variant> 8

<variant> 2

 

<question>Дана таблица значений. Найти

N x Y

 

<variant> 7,67

<variant> 2

<variant> 4

<variant> 8

<variant> 7

 

<question>Если в модели парной линейной регрессии Чему равен параметр а?

<variant> 2,12

<variant> 3,32

<variant> –8,5

<variant> 0,25

<variant> –0,25

 

<question>Результативный признак—это

<variant> признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков

<variant> зависимость, проявляющаяся не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений

<variant> признаки, обусловливающие изменения других, связанных с ними признаков

<variant> совокупность отобранных для обследования единиц

<variant> совокупность единиц, из которой производится отбор

 

<question>Корреляционный анализ—это

<variant> метод количественного измерения тесноты связи между варьирующими признаками

<variant> выбор типа модели, установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной

<variant> квадрат линейного коэффициента корреляции

<variant> определение некоторых неизвестных уровней внутри данного ряда динамики

<variant> показатель интенсивности изменения уровня ряда, выраженный в процентах

 

<question>Регрессионный анализ—это

<variant> выбор типа модели, установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной

<variant> метод количественного измерения тесноты связи между варьирующими признаками

<variant> квадрат линейного коэффициента корреляции

<variant> определение некоторых неизвестных уровней внутри данного ряда динамики

<variant> показатель интенсивности изменения уровня ряда, выраженный в процентах

 

<question>Найти среднее арифметическое чисел 1,2,3,4.

<variant> 5/2

<variant> 5

<variant> 1/2

<variant> 2

<variant> 2/5

 

<question>Линейный коэффициент детерминации—это

<variant> квадрат линейного коэффициента корреляции

<variant> выбор типа модели, установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной

<variant> метод количественного измерения тесноты связи между варьирующими признаками

<variant> определение некоторых неизвестных уровней внутри данного ряда динамики

<variant> показатель интенсивности изменения уровня ряда, выраженный в процентах

 

<question>Общая дисперсия:

<variant> измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов

<variant> систематическая вариация результативного порядка

<variant> случайная вариация, обусловленную влиянием неучтенных факторов

<variant> определение некоторых неизвестных уровней внутри данного ряда динамики

<variant> показатель интенсивности изменения уровня ряда, выраженный в процентах

 

<question>Определите качество модели при помощи средней ошибки аппроксимации, если n =25, ΣАi=95.

<variant> 3,8%

<variant> 12%

<variant> 25

<variant> 25%

<variant> 0

 

<question>Для того, чтобы уравнение свести к линейному, необходимо

<variant> Прологарифмировать обе части уравнения

<variant> Произвести замену

<variant> Произвести замену

<variant> Проинтегрировать обе части

<variant> Все ответы верны

 

<question>Определите качество модели при помощи средней ошибки аппроксимации, если n =12, ΣАi=68,9.

<variant> 5,7%

<variant> 12

<variant> 34,5%

<variant> 3,85

<variant> 0

 

<question>Укажите уравнение множественной линейной регрессии

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

<question>Как обычно в эконометрике называют независимую переменную y?

<variant> Результативным признаком

<variant> Значением регрессии

<variant> Фактором

<variant> Переменной

<variant> Нет правильного ответа

 

<question>Как обычно в эконометрике называют независимую переменную x?

<variant> Фактором

<variant> Результативным признаком

<variant> Значением регрессии

<variant> Переменной

<variant> Нет правильного ответа

 

<question>Какое из ниже перечисленных уравнений является уравнением парной линейной регрессии.

<variant> у = а+bх

<variant> у = а+bх+сх2

<variant> у = а+b1х1+b2х2

<variant> у = а+b/х

<variant> у = ахb

 

<question>Вывод параметров а, в в уравнении парной линейной регрессии осуществляется:

<variant> методом наименьших квадратов

<variant> методом Гаусса

<variant> методом определителей

<variant> методом Виета

<variant> метод Жордана

 

<question>Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам:

<variant> у = а+bх+сх2

<variant> у = а+bх

<variant> у = а+b1х1+b2х2

<variant> у = а+b/х

<variant> у = ахb

 

<question>. Найти параметр b:

<variant> 4;

<variant> 5;

<variant> 0,7;

<variant> 16;

<variant> 12

<question>Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам:

<variant> у = ахb

<variant> у = а+bх+сх2

<variant> у = а+b1х1+b2х2

<variant> у = а+b/х

<variant> у = а+bх

 

<question>Формула коэффициента корреляции для парной линейной регрессии:

<variant> r =

<variant> r =

<variant> r =

<variant> r =

<variant> r =

 

<question>Как называется данный вид регресии

<variant> показательная

<variant> экспоненциальная

<variant> степенная

<variant> линейная

<variant> гиперболическая

 

<question>Как называется данный вид регресии

<variant> экспоненциальная

<variant> гиперболическая

<variant> степенная

<variant> линейная

<variant> показательная

 

<question>Как называется данный вид регресии

<variant> степенная

<variant> показательная

<variant> экспоненциальная

<variant> линейная

<variant> гиперболическая

 

<question>Величина F критерия Фишера—это число равное отношению дисперсий

<variant> факторной к остаточной

<variant> общей к остаточной

<variant> факторной к общей

<variant> остаточной к общей

<variant> общей к общей

 

<question>Как называется данный вид регрессии :

<variant> равносторонняя гипербола

<variant> показательная

<variant> степенная

<variant> параболическая

<variant> экспоненциальная

 

<question>Как называется данный вид регрессии y=a+b*x

<variant> линейная

<variant> показательная

<variant> экспоненциальная

<variant> параболическая

<variant> гиперболическая

 

<question>Как называется данный вид регрессии y=a+b*lnX

<variant> полулогарифмическая функция

<variant> показательная

<variant> линейная

<variant> парабалическая

<variant> экспоненциальная

<question>Дано уравнение ŷх=4+2,1*(1/х), и среднее значение х равно 3. Найдите коэффициент эластичности для данной функции.

<variant> -0,15

<variant> 5,6

<variant> 0,7

<variant> 2,5

<variant> 0,078

 

<question>Дисперсия случайной величины равна 169. Определить среднеквадратическое отклонение

<variant> 13

<variant> 11

<variant> 14

<variant> 12

<variant> 15

 

<question>Дано уравнение ŷх=9+2,1х, и среднее значение х равно 2. Найти коэффициент эластичности для данной функции?

<variant> 0,32

<variant> 2,5

<variant> 0,7

<variant> 3,85

<variant> 9

 

<question>Укажите последовательность прохождения этапов эконометрического исследования:

1.спецификация модели

2. оценка параметров регрессии

3. интерпретация результатов

4. постановка проблемы

5. получения данных, анализ их качества

<variant> 4-5-1-2-3

<variant> 2-3-5-1-4

<variant> 3-5-2-4-1

<variant> 3-2-5-1-4

<variant> 1-2-3-4-5

 

<question>Моделирование это….

<variant> Процесс изучения, построения или применения

<variant> Новое направление в модельном бизнесе

<variant> Процесс превращения одной переменной в другую

<variant> Консервативный метод изучения математики

<variant> Нет правильного ответа

 

<question>Наука изучающая конкретные количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей называется:

<variant> эконометрика

<variant> математика

<variant> экономика

<variant> теория вероятностей

<variant> статистика

 

<question>Аддитивная модель содержит компоненты в виде …

<variant> слагаемых

<variant> комбинации слагаемых и сомножителей

<variant> отношений

<variant> сомножителей

<variant> Нет правильного ответа

 

<question>Определить формулу взаимосвязи F критерия Фишера с коэффициентом корреляции

<variant> f=(r2/1-r2)*(n-2)

<variant> f=(r2/1-r2)/(n-2)

<variant> f=(r2/1-r2)+(n-2)

<variant> f=(r2/1-r2)

<variant> f=(r2/1-r2)

 

<question>С помощью чего оценивается значимость уравнения регрессии в целом и отдельных его параметров:

<variant> с помощью F-критерия Фишера

<variant> с помощью регрессионной статистики

<variant> нелинейных регрессий

<variant> равносторонней гиперболы

<variant> трендовых моделей

 

<question>По какой формуле рассчитывается коэффициент эластичности:

<variant> Э=

<variant> Э=у*х/у

<variant> Э= * у/х

<variant> Э= *x/y

<variant> Э= x*y

 

<question>Найдите коэффициент b линейной корреляции, если σу=30, σх=6, rху=0,5

<variant> 2,5

<variant> 5,6

<variant> 0,7

<variant> 3,85

<variant> 0,078

 

<question>Зная коэффициент детерминации, найдите коэффициент линейной корреляции, если r2ху=0,49?

<variant> 0,7

<variant> 5,6

<variant> 2,5

<variant> 3,85

<variant> 0,078

 

<question>Зная коэффициент линейной корреляции найдите коэффициент детерминации если rху=0,15?

<variant> 0,0225

<variant> 5,6

<variant> 2,5

<variant> 3,85

<variant> 0,078

 

<question>Как называется процесс построения, изучения и пременения моделей:

<variant> моделирования
<variant> временной ряд
<variant> регрессия
<variant> корреляция
<variant> гипотеза

 

<question>Определите коэффициент детерминации, если b = 0,14, σу=30 σх =60.

<variant> 0,0784

<variant> 2,5

<variant> 5,006

<variant> 784

<variant> 3,85

 

<question>Коэффициент корреляции парной линейной регрессии находится в границах:

<variant> -1 r 1
<variant> r<=-1
<variant> r>0
<variant> r >= 1
<variant> r=1

 

<question>Непосредственному расчету F критерий Фишера предшествует анализ:

<variant> дисперсии

<variant> регрессии
<variant> корреляции
<variant> детерминации
<variant> аппроксимации

 

<question>Рассчитайте линейный коэффициент парной корреляции, если b = 0,14, σу=30 σх =60.

<variant> 0,28

<variant> 2,5

<variant> 5,6

<variant> 7

<variant> 2,4

 

<question>Коэффициент, характеризующий степень линейной функциональной зависимости между случайными величинами х и у:

<variant> коэффициент корреляции

<variant> коэффициент эластичности

<variant> коэффициент ковариации

<variant> средняя ошибка аппроксимации

<variant> коэффициент детерминации

 

<question>Если коэффициент корреляции равен 0 ,то случайные величины х и у:

<variant> линейно независимы

<variant> коэффициент корреляции не может быть равен 0

<variant> линейно зависимы

<variant> криволинейно зависимы

<variant> обратно зависимы

 

<question>Если коэфициент кореляции равен +1, то случайые величины х и у:

<variant> линейно зависимы

<variant> линейно независимы

<variant> коэфициент коррляции не может быть равен 1

<variant> криволинейно зависимы

<variant> обратно зависимы

 

<question>Если коэффициент корреляции равен –1, то между случайными величинами х и у:

<variant> обратная линейная зависимость

<variant> линейная независимость

<variant> линейная зависимость

<variant> криволинейная зависимость

<variant> коэффициент корреляции не может быть равен -1

 

<question>Чему равен индекс корреляции, если σ2ост=30 σ2у =60.

<variant> 0,71

<variant> 5,6

<variant> 2

<variant> 2,1

<variant> 30

 

<question>Уровень временного ряда (yt) может состоять из компонент: T - тренд, S - сезонные колебания, Е - случайная величина. Тогда аддитивная модель временного ряда может быть представлена в виде

<variant> yt = T + S + Е

<variant> yt = T·S·ε

<variant> yt = T·ε

<variant> yt = (T + S)·Е

<variant> Нет правильного ответа

 

<question>Средняя величина признака в совокупности равна 12, а средний квадрат индивидуальных значений этого признака равен 149. Определить среднеквадратическое отклонение?

<variant> 5

<variant> 7

<variant> 25

<variant> 10

<variant> 9

 

<question>Средняя величина признака в совокупности равна 10, а среднеквадратическое отклонение равно 5. Определить средний квадрат индивидуального значения этого признака?

<variant> 125

<variant> 135

<variant> 140

<variant> 116

<variant> 100

 

<variant> Оцените тесноту связи парной корреляции rху для линейной регрессии если

 

<variant> 1/5

<variant> 6

<variant> 3

<variant> 0,3

<variant> 2,4

 

<question>Найдите значение b в уравнении линейной регрессии ,если

<variant> 4

<variant> 5

<variant> 0,7

<variant> 16

<variant> 12

 

<question>Зная значения, , b =2,5 и , вычислите параметр а для линейной парной регрессии.

<variant> 3,85

<variant> 5,6

<variant> 0,7

<variant> 2,5

<variant> 2,4

 

<question>Найти коэффициент корреляции, если

<variant> 44,4

<variant> 0

<variant> 1

<variant> –44,4

<variant> –1

 

<question>Найдите ожидаемое значение себестоимости у при выпуске продукции х=5,5 тыс. шт., а=2,12, b=0,11

<variant> 2,725 тыс. тг.

<variant> 1,5 тыс. тг.

<variant> 1,515 тыс. тг.

<variant> 5,12 тыс. тг.

<variant> 0,35 тыс. тг.

 

<question>Найти среднюю урожайность пшеницы с 1 га за три года: 60ц, 49ц, 41ц.

<variant> 50

<variant> 41

<variant> 49

<variant> 55

<variant> Нет правильного ответа

 

<question>Если между факторами регрессии не существует линейной зависимости, то определитель матрицы парных коэффициентов корреляции равен

<variant> 1

<variant> -1

<variant> 0

<variant> 0,5

<variant> –0,5

 

<question>Дано уравнение зависимости суточной переработки сахарной свеклы от стоимости основных производственных фондов y=4,64+2,12x. Спрогнозируйте суточную переработку сахарной свеклы, если стоимость основных производственных фондов составила 2,9 тыс. ед.

<variant> 10,788

<variant> 4,988

<variant> -10,788

<variant> 5,5

<variant> -4,988

 

<question>Найти параметр а для линейной регрессии, если

<variant> 2,89

<variant> 2

<variant> 0.68

<variant> 0

<variant> 1

 

<question>По временному тренду ŷ = 4,5 + 1,5t найти прогнозное значение в 2004г., если 2001г. соответствует t = 1, 2002г. соответствует t = 2 и т.д.

<variant> 10,5

<variant> 4,5

<variant> 6

<variant> 12

<variant> Нет правильного ответа

 

<question>Модель считается адекватной, если средняя ошибка аппроксимации не превышает (в %)

<variant> нет правильного ответа

<variant> 45

<variant> 30

<variant> 25

<variant> 20

 

<question>Под автокорреляцией уровней временного ряда подразумевается

<variant> корреляционная зависимость между последовательными уровнями временного ряда.

<variant> корреляционно-функциональная зависимость между последовательными уровнями ряда.

<variant> функциональная зависимость между двумя временными рядами.

<variant> функциональная зависимость между последовательными уровнями временого ряда.

<variant> Все ответы верны

 

<question>Найти параметр вдля линейной парной регрессии, если

<variant> 0,65

<variant> 0,074

<variant> 3,56

<variant> 34

<variant> 50

 

<question>t-критерий Стьюдента применяется:

<variant> для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции

<variant> для оценки тесноты связи изучаемых явлений

<variant> для расчета средних отклонений расчетных значений от фактических

<variant> для оценки качества уравнения регрессии

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, то исследуемый ряд содержит

<variant> тенденцию

<variant> циклические колебания

<variant> сильную нелинейную тенденцию

<variant> сезонную компоненту

<variant> Нет правильного ответа

 

<question>МНК используется для оценивания …

<variant> параметров линейной регрессии.

<variant> коэффициента детерминации.

<variant> средней ошибки аппроксимации

<variant> коэффициента корреляции.

<variant> Все ответы верны

 

<question>Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает:

<variant> средняя ошибка аппроксимации

<variant> -критерий Фишера

<variant> коэффициент детерминации

<variant> коэффициент корреляции

<variant> дисперсия

 

<question>Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:

<variant> -критерий Стьюдента

<variant> -критерий Фишера

<variant> коэффициент детерминации

<variant> коэффициент корреляции

<variant> дисперсию

 

<question>Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:

<variant> характеризует долю дисперсии результативного признака , объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака

<variant> оценивает качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению

<variant> характеризует долю дисперсии , вызванную влиянием не учтенных в модели факторов

<variant> характеризует долю дисперсии x

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Если коэффициент эластичности Эx = 2, то это означает, что при увеличении факторного признака на 1% результирующий признак

<variant> увеличивается на 2%

<variant> уменьшается на 2%

<variant> увеличивается на 200%

<variant> уменьшается на 200%

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Зная определите rух.

<variant> 1,23

<variant> 5,4

<variant> 0,325

<variant> 0,56

<variant> 0

 

<question>Если фактическое значение -критерия больше табличного, то

<variant> признается статистическая значимость уравнения в целом

<variant> характеризует долю дисперсии x

<variant> циклические колебания

<variant> сильную нелинейную тенденцию

<variant> сезонную компоненту

 

<question>Линейная двухфакторная модель содержит число коэффициентов, равное

<variant> 2

<variant> 1

<variant> 3

<variant> 4

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Найдите параметр адля у = а + bх, если .

<variant> 1,2

<variant> 4,6

<variant> 0,325

<variant> 0,56

<variant> 2,1

 

<question>Дана линейная регрессия , в которой коэффициент регрессии b=-0,11; найти значения параметра а.

<variant> 2,12

<variant> 48

<variant> 2,5

<variant> 0,56

<variant> 0

 

<question>Коэффициент корреляции определяется формулой

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Чему равен коэффициент множественной детерминации, если .

<variant> 0,81

<variant> 5,4

<variant> 0,325

<variant> 0,56

<variant> 0

 

<question>Чему равен коэффициент множественной детерминации, если .

<variant> 0,64

<variant> -0.11

<variant> 0,325

<variant> 0,56

<variant> 0

 

<question>Первым этапом регрессионного анализа является

<variant> определение типа функции

<variant> определение и проверка коэффициентов регрессии

<variant> расчет значений функций для отдельных значений аргумента

<variant> исследование рассеивания по отклонениям расчетных значений от эмпирических данных

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Если коэффициент корреляции равен 1, то связь

<variant> функциональная

<variant> отсутствует

<variant> прямая

<variant> обратная

<variant> нет правильного ответа

 

<question>С помощью корреляционной таблицы определяются

<variant> наличие или отсутствие парной корреляционной связи

<variant> коэффициенты парной корреляции

<variant> коэффициенты множественной корреляции

<variant> коэффициенты уравнения регрессии

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Частная корреляция - это зависимость

<variant> между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков

<variant> результативного и трех признаков, включенных в исследование

<variant> между результативным и факторным признаком

<variant> результативного и двух признаков, включенных в исследование

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Коэффициент регрессии a1, показывает

<variant> на сколько в среднем изменится значение результативного признака при изменении факторного признака на единицу собственного значения

<variant> значение неучтенных факторов

<variant> в случае а0 = 0 отсутствие неучтенных факторов

<variant> во сколько раз изменится значение результативного признака при изменении факторного признака на единицу собственного значения

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Коэффициент множественной корреляции Rопределяется в интервале

<variant> 0≤ r ≤1

<variant> -1≤ R ≤0

<variant> -1≤ R ≤ 1

<variant>

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе:

<variant>

<variant>

<variant> yt = (T + S)·Е

<variant> yt = T + S + Е

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Индекс множественной корреляции:

<variant>

<variant>

<variant> yt = (T + S)·Е

<variant>

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Определите индекс множественной корреляции, если известны , .

<variant> 0,71;

<variant> 0,2;

<variant> 0,325;

<variant> 0,56;

<variant> 0.

 

<question>Временной ряд - это

<variant> совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени;

<variant> между результативным и факторным признаком;

<variant> результативного и двух признаков, включенных в исследование;

<variant> между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков;

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Случайная ошибка коэффициента регрессии по параметру b определяется:

 

<variant>

<variant>

<variant> yt = (T + S)·Е

<variant>

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Остаточная дисперсия на одну степень свободы:

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Остаточная дисперсия:

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant> нет правильного ответа

 

<question> _?

<variant> индекс детерминации

<variant> число наблюдений

<variant> число параметров при переменной

<variant> остаточная дисперсия на одну степень свободы

<variant> нет правильного ответа

 

<question> - это

<variant> cтандартизированные переменные;

<variant> число параметров при переменной

<variant> остаточная дисперсия на одну степень свободы

<variant> индекс детерминации

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Формула для расчета коэффициента автокорреляции:

 

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

<variant> нет правильного ответа

 

 

<question>Коэффициент автокорреляции второго порядка:

<variant>

<variant>

<variant>

<variant>

 

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Уравнение линейного тренда:

<variant> ;

<variant>

<variant>

<variant>

<variant> нет правильного ответа

 

<question> – ?

<variant> теоретическое значение результативного признака;

<variant> фактическое значение результативного признака;

<variant> случайная величина, характеризующая отклонения реального значения результативного признака от теоретического;

<variant> уравнение линейной регрессии;

<variant> нет правильного ответа

 

<question>

- ?

<variant> парабола второй степени

<variant> фактическое значение результативного признака;

<variant> случайная величина, характеризующая отклонения реального значения результативного признака от теоретического;

<variant> уравнение линейной регрессии;

<variant> нет правильного ответа

 

<question>Параметр называется:

<variant> коэффициентом регрессии;

<variant> уравнение линейной регрессии;

<variant> парабола второй степени;

<variant> фактическое значение результативного признака;

<variant> нет правильного ответа

 

<question> -?

<variant> коэффициент детерминации;

<variant> коэффициента корреляции;

<variant> уравнение линейной регрессии;

<variant> парабола второй степени;

<variant> нет правильного ответа

 

<question> -?

<variant> Общая сумма квадратов отклонений;

<variant> Факторная сумма квадратов отклонений;

<variant> Остаточная сумма квадратов отклонений;

<variant> Среднее значение

<variant> нет правильного ответа

 

<question> -?

<variant> Факторная сумма квадратов отклонений;

<variant> Общая сумма квадратов отклонений;

<variant> Остаточная сумма квадратов отклонений;

<variant> Среднее значение

<variant> нет правильного ответа

 

<question> -?

<variant> Остаточная сумма квадратов отклонений;

<variant> Общая сумма квадратов отклонений;

<variant> Факторная сумма квадратов отклонений;

<variant> Среднее значение

<variant> нет правильного ответа

 

<question> Найти параметры а и b?

 

<variant> -0,035; 8,14

<variant> 1.2 ; 4.6

<variant> -0,035 ; 81,4

<variant> 0, 035 ; -8, 14

<variant> 8,14 ; -0,035

 

<question>y (x) - ?

<variant> коэффициент эластичности;

<variant> коэффициент детерминации;

<variant> коэффициента корреляции;

<variant> уравнение линейной регрессии;

<variant> нет правильного ответа

 

<question> Найти коэффициент корреляции:

<variant> 0,96

<variant> 0,91

<variant> 0,45

<variant> –0,96

<variant> –0,54

 

<question> Найти параметры а и b:

<variant> a=2, b=

<variant> a=1, b=2

<variant> a=3, b=

<variant> a= b=1

<variant> a= , b= .

<question> найти параметр в:

<variant> 0,4.

<variant> 48;

<variant> 30

<variant> 0

<variant> 0.28

 

<question> для линейной регрессии найти rху :

<variant> 0,2;

<variant> 5;

<variant> 6;

<variant> 3;

<variant> 2,4.

 

<question>f /1)= 0,5, найти коэффициент эластичности?

<variant> 2,5;

<variant> 5,6;

<variant> 0,7;

<variant> 3,85;

<variant> 2,4.

 

<question>Найти среднее арифметическое чисел 5,6,10:

<variant> 7

<variant> 5

<variant> 4

<variant> 8

<variant> 6

 

<question>Имея следующие данные, найти параметр b:

гху = 0,85, σу = 36, σх = 49.

<variant> 0,624

<variant> 0,614

<variant> 0,5

<variant> -0,624

<variant> -0,614

 

<question>Имея следующие данные, найти параметр b:

гху = 0,994, σу = 0,935, σх = 5,53.

<variant> 0,168

<variant> 0,990

<variant> 0,980

<variant> -0,168

<variant> -0,980

 

<question>По следующим данным рассчитайте коэффициент корреляции:

Σх = 71,6, Σу =18,7, Σxy =208,71, Σx2=885,24, Σy2=50,83, n =8

<variant> 0,988

<variant> 0,399

<variant> 0,587

<variant> -0,994

<variant> -0,288

 

<question>По следующим данным рассчитайте индекс корреляции:

σост2 = 0,0711, σу2= 0,874

<variant> 0,959

<variant> 0,955

<variant> 0,956

<variant> -0,957

<variant> -0,954

 

<question>По следующим данным рассчитайте индекс корреляции:

σост2 = 28,27, σу2= 32,92

<variant> 0,3755

<variant> 0,3750

<variant> 0,3730

<variant> -0,3758

<variant> -0,3750