Знаки соседних отклонений, как правило, противоположны

Отсутствие систематического смещения случайного возмущения в регрессионной модели представляет собой ...

одну из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии

 

 

тест 7

Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством эффективности, то дисперсия остатков характеризуется …

минимальной величиной

 

^{Переход от точечного оценивания к интервальному возможен, если оценки являются …}

^{эффективными и несмещенными}

Если оценка параметра эффективна, то это означает …

наименьшую дисперсию остатков

возможность перехода от точечного оценивания к интервальному

 

Несмещенная оценка параметра имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра , вычисленных по выборкам одного и того же объема . Такая оценка называется ...

Эффективной

 

Если оценки параметров уравнения регрессии обладают свойствами состоятельности, эффективности и несмещенности, то …

при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливаться

возможен переход от точечного оценивания к интервальному

Если оценки параметров уравнения регрессии, полученных при помощи метода наименьших квадратов обладают свойствами несмещенности, эффективности и состоятельности, то …

возможен переход от точечного оценивания к интервальному

математическое ожидание остатков равно нулю и они характеризуются минимальной дисперсией

Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством несмещенности, то математическое ожидание остатков …

равно 0

 

Если предпосылки метода наименьших квадратов не выполняются, то оценки параметров уравнения регрессии могут не обладать свойствами …

Эффективности

Несмещенности

 

^{Укажите условия, которые выполняются, если оценки параметров уравнения регрессии обладают свойствами состоятельности, эффективности и несмещенности.}

^{наименьшая дисперсия остатков}

^{равенство нулю математического ожидания остатков}

Минимальная дисперсия остатков характерна для оценок, обладающих свойством …

Эффективности

 

Тест 9

Пусть и — случайные величины, — эмпирическое корреляционное отношение. Свойствами эмпирического корреляционного отношения являются:

если , то между переменными корреляционная связь отсутствует

корреляционное отношение есть неотрицательная величина, не превосходящая единицы:

 

Пусть для множественной линейной регрессии оценки параметров теоретической регрессии таковы, что гипотеза отвергается, а гипотезы принимаются. Это означает, что…

добавление переменной значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией только по переменным и

совместное добавление переменных и не приведет к значимому улучшению предсказания по сравнению с регрессией только по

 

^{Значение линейного коэффициента корреляции не может характеризовать тесноту связи для уравнения …}

^{В случае стохастической зависимости множественный коэффициент корреляции R не может принимать значения …}

^{R=100 %}

^R=1,2

^{Значение коэффициента корреляции может находится в отрезке …}

^{[-1; 0]}

^{[0; 1]}

Значение коэффициента корреляции может находится в отрезке …

[0; 1]

[-1; 0]

 

^{Выберите значение коэффициента корреляции, которое характеризует функциональную связь между переменными у и х}

В качестве показателя тесноты связи для построенного уравнения регрессии может использоваться …

коэффициент парной корреляции, если исследуется связь между зависимой переменной и одной независимой переменной

коэффициент множественной корреляции, если исследуется связь между зависимой переменной и несколькими независимыми переменными

Если значение коэффициента корреляции, рассчитанное для линейного уравнения регрессии равно единице, то …

связь между переменными у и х функциональная

величина не оказывает влияния на переменную у

 

Значение коэффициента детерминации, рассчитанное для линейного уравнения парной регрессии составило . Следовательно, значение линейного коэффициента парной корреляции может быть равно …

0,9; если b > 0

- 0,9; если b

 

Тест 10

Коэффициент детерминации …

является безразмерной величиной

^{Для множественной линейной регрессии с числом факторов вычисляют коэффициент детерминации с учетом величины дисперсии на одну степень свободы. В этом случае скорректированный коэффициент детерминации находят по формуле …}

^\

^\

Случайными воздействиями обусловлено 12% дисперсии результативного признака, следовательно, значение коэффициента детерминации составило …

0,88