Тестовые задания к зачету
1. Укажите метод, с помощью которого рассчитываются значения параметров уравнения регрессии
а) Метод параллельных рядов б) Метод наименьших квадратов
в) Метод аналитической группировки г) Метод экспертных оценок
2. Фиктивная переменная это:
А) переменная, не отражаемая в уравнении регрессии;
Б) переменная, принимающая значения в диапазоне от -1 до 1;
В) переменная, служащая для учета количества переменных в модели;
Г) числовая переменная, сконструированная на основе качественного фактора
3. Пусть n-объем выборки m-количество объясняющих переменных. Для проверки статистической значимости коэффициентов регрессии служит статистика …
А) Фишера с n-m степенями свободы;
Б) Фишера с числом степеней свободы n и m;
В) Стьюдента с n-m-1 степенями свободы;
Г) Стьюдента с числом степеней свободы n и m
4. Косвенный метод наименьших квадратов применим для …
А) идентифицируемой системы одновременных уравнений;
Б) неидентифицируемой системы уравнений;
В) неидентифицируемой системы рекурсивных уравнений
Г) любой системы одновременных уравнений
5. С целью определения тесноты связи между признаками получены следующие коэффициенты корреляции. В каком случае связь наиболее тесная
а) rxy=0,982 б) rxy = - 0,991 в) rxy = 0,871 г) 0,650
6. Для получения связи между двумя признаками рассчитано линейное уравнение регрессии 
Параметр a1 показывает, что:
а) связь между признаками обратная;
б) с уменьшением признака Х на единицу, признак У увеличивается на 0,016;
в) с увеличением признака Х на единицу, признак У увеличивается на 0,016.
г) с увеличением признака Х на единицу, признак У уменьшается на 0,016
7. Для двух признаков рассчитано уравнение регрессии:
Определите расчетное значение у при х=4:
а) 81.5; б) 79.4 в) 71.5 г) 81,0
8. Под мультиколлинеарностью понимается тесная зависимость между:
а) признаками; б) уровнями; в) явлениями г) временными рядами
9. Для уравнения регрессии 
рассчитаны стандартизированные коэффициенты регрессии:
; 
; 
Определите, который из факторов сильнее влияет на результативный признак
а) 1; б) 2; в) 3; г) 4
10. Для уравнения 
Fфакт.=1,3 Fтаб.=4,2 в данном случае следует:
а) отклонить нулевую гипотезу о случайной природе факторного признака, отобранного в модель;
б) принять нулевую гипотезу о случайной природе факторного признака, отобранного в модель;
в) подтвердить адекватность модели
г) отклонить нулевую гипотезу о равенстве коэффициента регрессии нулю
11. Коэффициент эластичности Э=1.03 - это значит, что:
а) с увеличением факторного признака на 1% от своей средней величины, результативный увеличивается на 103% от своей средней величины;
б) с увеличением факторного признака на 1% от своей средней величины, результативный увеличивается на 1,03% от своей средней величины;
в) с увеличением факторного признака на 1% от своей средней величины, результативный уменьшается на 1,03% от своей средней величины.
12. Стандартная ошибка коэффициента регрессии определяется по формуле:
а) 
б) 
в) 
г) 
13. Определите долю вариации результативного признака в результате воздействия на него случайных факторов, не включенных в модель, если коэффициент корреляции равен 0, 939. Выберите правильный вариант ответа:
а. 91,6% б. 11,83%; в. 0,8% г. 88,17
14. Качество модели определяется по средней ошибке аппроксимации, для ее расчета применяется формула:
а) 
; б) 
;
в) 
г) 
15. Имеются следующие значения показателей: 
Рассчитайте параметры уравнения регрессии
а) 
б) 
в) 
г) 
16. Имеются следующие значения показателей: 
Оцените однородна ли совокупность по результативному признаку
а) Коэффициент вариации – 0,12%- совокупность однородна
б) Коэффициент вариации – 1,6% - совокупность однородна
в) Коэффициент вариации - 35,1%- совокупность неоднородна
г) Коэффициент вариации- 3,5 % совокупность однородна
17. С помощью подходящих преобразований исходных переменных регрессионная зависимость представляется в виде линейного соотношения между преобразованными переменными. Этот процесс называется ….. модели.
А) параметризацией;
Б) стандартизацией;
В) линеаризацией;
Г) оптимизацией
18. Использование полинома второго порядка в качестве регрессионной зависимости для однофакторной модели обусловлено
А) отсутствием тенденции;
Б) изменением направления связи результативного и факторного признаков;
В) наличием случайных колебаний
Г) неоднородностью выборки
19. Оцените уравнение тренда 
на пригодность прогнозирования по критерию Дарбина-Уотсона если 
, число наблюдений 10.
А) 2,74 – уравнение пригодно для прогноза;
Б) 2,74 – уравнение не пригодно для прогноза;
В) – 0,372 – уравнение пригодно для прогноза;
Г) 0,88 – уравнение не пригодно для прогнозирования
20. По данным задания 25 рассчитайте коэффициент автокорреляции в остатках. Он равен:
а) 0,905; б) –0,372; в) 0372; г) -0,905
21. Оцените адекватность модели по F – критерию, если множественный коэффициент корреляции 0,738, число единиц наблюдения – 30, количество факторных признаков -2.
а) F = 32,3 – модель адекватна
б) F = 16,1 – модель адекватна
в) F = 28,1 – модель неадекватна
г) F = -16,1 – модель адекватна
22. Линейный коэффициент множественной корреляции исчисляется по формуле:
а) 
- частный коэффициент корреляции;
б) - парный коэффициент корреляции;
в) - коэффициент детерминации;
г) - коэффициент раздельной детерминации
23. Гомоскедастичность остатков означает:
а) дисперсия остатков для каждого значения Х не одинакова;
б) дисперсия остатков для каждого значения Х равна 0;
в) дисперсия остатков одинакова для каждого значения Х;
24. Структурной формой модели называется система …
А) уравнений с фиксированным набором факторов;
Б) независимых уравнений;
В) взаимосвязанных уравнений;
Г) рекурсивных уравнений
25. Если обозначить число эндогенных переменных в уравнении системы через H , а число эндогенных переменных, которое содержится в системе, но не входит в данное уравнение, - через D, то при D+1<H уравнение
А) неидентифицируемо;
Б) идентифицируемо;
В) сверхидентифицируемо;
Г) не определить
26. Косвенный метод наименьших квадратов используется для оценки
А) Точно идентифицируемой структурной модели;
Б) Неидентифицируемой структурной модели;
В) сверхидентифицируемой структурной модели
Г) приведенной модели
return false">ссылка скрыта
27. Основное внимание в эконометрических исследованиях уделяется ошибкам:
а) измерения; б) спецификации модели; в) выборки г) расчетов
28. По какой формуле измеряется теснота связи двух признаков при линейной зависимости:
а) 
; б) 
;
в) 
г) 
29. Для расчета параметра а уравнения 
можно воспользоваться следующей готовой формулой:
а) 
; б) 
;
в) ; г) 
30. Матрица парных коэффициентов корреляции отображает…
А) вероятность значимости каждой объясняющей переменной;
Б) тесноту линейной связи между переменными;
В) величину вклада каждой объясняющей переменной в общую дисперсию зависимой переменной;
Г) значения стандартизированных коэффициентов линейной регрессии
31. Фиктивная переменная используется для …
А) снижения качества эконометрической модели;
Б) повышения качества эконометрической модели;
В) описания влияния на исследуемый показатель факторов случайного характера;
Г) объединения несущественных факторов.
32. Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки качества …
А) факторов, не включенных в модель;
Б) подбора уравнения регрессии;
В) мультиколлинеарных факторов;
Г) параметров уравнения регрессии
33. В эконометрическую модель множественной регрессии необходимо включить факторы, оказывающие ………..влияние на исследуемый показатель
А) случайное;
Б) существенное;
В) детерминированное;
Г) несущественное
34. Для уравнения регрессии рассчитаны стандартизированные коэффициенты регрессии:
; ; ; 
Определите, который из факторов слабее всего влияет на результативный признак
а) 1; б) 2; в) 3; г) 4
35. Для уравнения Fфакт.=6,8 Fтаб.=4,2 в данном случае следует:
а) отклонить случайную гипотезу о случайной природе факторного признака, отобранного в модель;
б) принять нулевую гипотезу о случайной природе факторного признака, отобранного в модель;
в) признать модель неадекватной
г) принять нулевую гипотезу о равенстве коэффициента регрессии нулю
36. Коэффициент эластичности Э=0.18 - это значит, что:
а) с увеличением факторного признака на 1% от своей средней величины, результативный увеличивается на 18% от своей средней величины;
б) с увеличением факторного признака на 1% от своей средней величины, результативный увеличивается на 0,18% от своей средней величины;
в) с увеличением факторного признака на 1% от своей средней величины, результативный уменьшается на 0,18% от своей средней величины.
г) с увеличением факторного признака на 1% от своей средней величины, результативный уменьшается на 18% от своей средней величины.
37. Стандартная ошибка коэффициента регрессии в уравнении парной линейной регрессии определяется по формуле:
а) б)
в) г) 
38. Определите долю вариации результативного признака в результате воздействия на него фактора, включенного в модель, если коэффициент корреляции равен 0, 939. Выберите правильный вариант ответа:
а) 88,17% б) 11,83%; в) 0,8% г) 8,17%
39. Верно ли равенство в парной линейной регрессии 
а)нет; б) верно ; в) не определить г) не имеет смысла
40. Качество модели определяется по средней ошибке аппроксимации, для ее расчета применяется формула:
а) ; б) ;
в) ; г) 
41. Оцените адекватность модели по F – критерию, если множественный коэффициент корреляции 0,738, число единиц наблюдения – 30, количество факторных признаков -2.
а) F = 32,3 – модель адекватна
б) F = 16,1 – модель адекватна
в) F = 28,1 – модель неадекватна
г) F = 1,61 – модель неадекватна
42. В какой функции, выражающей зависимость переменных, коэффициент регрессии при объясняющей переменной является коэффициентом эластичности
а) логарифмической б) показательной в) степенной г) параболе
43. Определите тесноту связи между показателями если: 
а) –0,680 связь обратная, умеренная;
б) - 0,758 связь прямая, сильная;
в) - 0,758 связь обратная, сильная.
Г) - 0,680 связь прямая, умеренная
44. При изучении зависимости между результативным и факторными признаками получили уравнение регрессии 
; парные линейные коэффициенты корреляции получились следующие: 
Рассчитайте стандартизированные коэффициенты регрессии.
Они равны:
а) 
; в) 
б) 
г) 
45. Имеются следующие значения показателей:
Оцените , однородна ли совокупность по факторному признаку
а) Коэффициент вариации – 0,12%- совокупность однородна
б) Коэффициент вариации – 1,6% - совокупность однородна
в) Коэффициент вариации - 35,1%- совокупность неоднородна
г) Коэффициент вариации - 16,0%- совокупность однородная
46. При анализе остаточных величин получены следующие данные:
Коэффициент Дарбина-Уотсона равен и показывает:
а) 3,81-уравнение пригодно для прогнозирования
б) 3,81-уравнение не пригодно для прогнозирования
в) –0,905 – уравнение пригодно для прогнозирования
г) 0,905 – уравнение не пригодно для прогнозирования
47. По данным задания 23 рассчитайте коэффициент автокорреляции в остатках. Он равен:
а) -0,905; б) 0,905; в) 1,26 г) 0,350
48. Коэффициент корреляции рангов Ч. Спирмэна имеет значение: -0,782 это значит:
А) Тенденция неустойчивая к сокращению уровней;
Б) Тенденция устойчивая к сокращению уровней
В) тенденция неустойчивая к росту уровней
Г) тенденция устойчивая к росту уровней
49. Имеются следующие значения показателей:
Рассчитайте параметры уравнения регрессии
а) б)
в) г)
50. Уравнение регрессии по рядам динамики можно построить следующими способами:
А) регрессия по среднему коэффициенту роста;
Б) регрессия по отклонениям от тренда;
В) регрессия средних значений показателя;
Г) включение дополнительного фактора в уравнение регрессии;
51. Гетероскедастичность остатков означает:
а) дисперсия остатков для каждого значения Х не одинакова;
б) дисперсия остатков для каждого значения Х равна 0;
в) дисперсия остатков одинакова для каждого значения Х;
52. Если зависимая переменная У одного уравнения выступает в виде фактора в другом уравнении, то строится модель в виде системы ……….. уравнений
А) независимых;
Б) взаимосвязанных;
В) рекурсивных;
Г) одновременных
53. Если обозначить число эндогенных переменных в уравнении системы через H , а число эндогенных переменных, которое содержится в системе, но не входит в данное уравнение, - через D, то при D+1=H уравнение
А) неидентифицируемо;
Б) идентифицируемо;
В) сверхидентифицируемо;
Г) не определить
54. Если обозначить число эндогенных переменных в уравнении системы через H , а число эндогенных переменных, которое содержится в системе, но не входит в данное уравнение, - через D, то при D+1>H уравнение
А) неидентифицируемо;
Б) идентифицируемо;
В) сверхидентифицируемо;
Г) не определить
55. Двухшаговый метод наименьших квадратов используется для оценки
А) Точно идентифицируемой структурной модели;
Б) Неидентифицируемой структурной модели;
В) сверхидентифицируемой структурной модели
Г) приведенной модели
56. Уравнение регрессии по рядам динамики можно построить следующими способами:
А) регрессия по среднему коэффициенту роста;
Б) регрессия по отклонениям от среднего значения;
В) регрессия средних значений показателя;
Г) включение фактора времени в уравнение регрессии;
57. Если коэффициент первого порядка стремится к 1, то временной ряд содержит
А) случайную компоненту;
Б) тенденцию;
В) сезонную составляющую;
Г) циклические колебания
Основная литература
1. Эконометрика: Учебник./ Под ред. И.И.Елисеевой.-М.:Финансы и статистика, 2008.
2. Практикум по эконометрике./ Под ред. И.И. Елисеевой.-М.: Финансы и статистика, 2008.
Ддополнительная литература
1. Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования: учебное пособие. М.: Ком.Книга, 2006.
2. Бабешко Л.О. Введение в эконометрическое моделирование: учебное пособие. М: URSS, 2005.
3. Бывшев В.А. Эконометрика: учебное пособие. М.: «Финансы и статистика», 2008.
Приложение 1
Таблица 1 - Исходные данные для расчета параметров уравнения парной регрессии и коэффициента корреляции
| Номер региона | Среднедушевые денежные доходы, руб. | Оборот розничной торговли на душу населения, руб. | Номер региона | Среднедушевые денежные доходы, руб. | Оборот розничной торговли на душу населения, Руб. |
| 1 вариант | 2 вариант | ||||
| 3 вариант | 4 вариант | ||||
| 5 вариант | 6 вариант | ||||
Приложение 2
Таблица 2 - Исходные данные для расчета параметров уравнения множественной регрессии
| Номер предприятия | Собственные оборотные средства, млн. руб. | Дебиторская задолженность, млн. руб. | Дивиденды, начисленные по результатам деятельности, млн. руб. |
| 1 вариант | |||
| 20,33 20,04 19,87 20,48 20,13 20,26 19,89 19,92 19,78 20,23 20,46 20,07 20,23 20,26 | |||
| 2 вариант | |||
| 20,28 20,52 20,28 19,97 19,97 19,57 19,94 20,29 20,83 19,59 19,76 20,19 20,66 19,95 | |||
| 3 вариант | |||
| 20,61 20,03 19,78 20,22 19,78 20,09 20,13 20,56 20,51 19,71 20,10 20,32 20,37 20,03 | |||
| 4 вариант | |||
| 20,65 20,19 20,24 20,27 20,69 19,85 19,87 20,20 20,33 20,20 20,46 20,17 20,62 19,97 | |||
| 5 вариант | |||
| 20,34 20,51 20,04 20,39 20,27 20,06 20,39 19,94 19,95 20,23 20,49 20,61 20,56 20,42 | |||
| 6 вариант | |||
| 19,42 20,17 19,87 20,26 20,04 20,34 20,63 20,32 20,06 20,04 20,62 20,53 20,18 20,40 |
Приложение 3
Таблица 11 -Динамики начисленной реальной заработной платы по регионам в сопоставимых ценах, рублей
| год | Номер региона | |||||
| 5232,4 6419,2 7619,9 8024,2 9136,9 10596,7 11544,0 12949,6 12911,8 13725,7 15048,6 15805,0 17304,9 18639,9 | 4137,2 5105,9 5943,7 6667,1 7494,2 8680,7 9128,9 9803,1 9901,2 10464,3 12014,4 13488,6 14039,2 15114,3 | 4824,3 6200,8 6748,1 7129,8 8402,2 9541,2 10595,6 11541,5 12091,3 12256,2 12463,5 14265,6 14456,5 14859,2 | 4084,7 4947,6 6230,3 6583,7 7712,9 8997,8 9691,1 11148,4 11529,4 12036,2 13263,2 14753,1 16787,1 16675,3 | 3790,0 5003,1 5513,3 6318,0 7552,3 8168,0 8875,2 9692,1 10558,7 11637,6 13051,8 14419,6 15747,4 17407,7 | 5568,1 6709,1 7835,3 8661,8 10000,1 11277,3 11366,4 13509,1 13984,7 14419,6 15747,4 17407,7 19784,3 20842,8 |
Приложение 4
Динамика объема ВВП и инвестиций в основной капитал в сопоставимых ценах по странам, млрд. ден. ед.
| год | 1 страна | 2 страна | 3 страна | 4 страна | ||||
| ВВП | Инвести-ции | ВВП | Инвести-ции | ВВП | Инвести-ции | ВВП | Инвести-ции | |
| 1931,3 1973,2 2025,6 2129,8 2218,0 2343,3 2473,5 2622,3 2690,3 2801,0 2877,1 2875,8 2965,1 3107,1 3268,5 3248,1 3221,7 3380,8 3533,2 3703,5 | 296,4 290,8 289,4 321,2 343,3 371,8 413,0 438,0 418,6 440,1 461,3 429,7 481,5 532,2 591,7 543,0 437,6 520,6 600,4 664,6 | 3796,8 3776,3 3843,1 3760,3 3906,6 4148,5 4279,8 4404,5 4540,0 4781,6 4836,9 4884,9 4848,4 4952,3 4950,1 4980,3 4992,1 4990,3 5022,1 5103,6 | 669,7 594,4 631,1 540,5 599,5 757,5 745,9 735,1 749,3 773,4 789,2 744,5 672,6 775,3 780,2 785,4 790,6 798,7 802,3 810,0 | 931,3 973,2 1025,6 1129,8 1218,0 1343,3 1473,5 1622,3 1690,3 1801,0 1877,1 1875,8 1965,1 1107,1 1268,5 1248,1 1221,7 1380,8 1533,2 1703,5 | 196,4 190,8 189,4 221,2 243,3 271,8 313,0 338,0 318,6 340,1 361,3 329,7 381,5 432,2 491,7 443,0 437,6 420,6 500,4 564,6 | 2796,8 2776,3 2843,1 2760,3 2906,6 3148,5 3279,8 3404,5 3540,0 3781,6 3836,9 3884,9 3848,4 3952,3 3950,1 3980,3 3992,1 3990,3 4022,1 4103,6 | 569,7 494,4 531,1 440,5 499,5 657,5 645,9 635,1 649,3 673,4 689,2 644,5 572,6 675,3 680,2 685,4 690,6 698,7 702,3 710,0 |
Приложение 5
Распределение Стьюдента (t-распределение)
Значения 
удовлетворяют условию: 
| ν \ α | 0,10 | 0,050 | 0,010 |
| 1,9432 1,8946 1,8595 1,8331 1,8125 1,7959 1,7823 1,7709 1,7613 1,7530 1,7459 1,7396 1,7341 1,7291 1,7247 1,7207 1,7171 1,7139 | 2,4469 2,3646 2,3060 2,2622 2,2281 2,2010 2,1788 2,1604 2,1448 2,1315 2,1199 2,1098 2,1009 2,0930 2,0860 2,0796 2,0739 2,0687 | 3,7074 3,4995 3,3554 3,2498 3,1693 3,1058 3,0545 3,0123 2,9768 2,9467 2,9208 2,8982 2,8784 2,8609 2,8453 2,8314 2,8188 2,8073 |
Приложение 6
Распределение Фишера-Снедекора (F-распределение)
Значение соответствует вероятности 0,05; 
- число степеней свободы числителя; 
- знаменателя
\ 
| ∞ | |||||||||
| 161,4 | 199,5 | 215,7 | 224,6 | 230,2 | 238,9 | 243,9 | 254,3 | |||
| 18,51 | 19,16 | 19,25 | 19,30 | 19,33 | 19,37 | 19,41 | 19,45 | 19,50 | ||
| 10,13 | 9,55 | 9,28 | 9,12 | 9,01 | 8,94 | 8,84 | 8,74 | 8,64 | 8,53 | |
| 7,71 | 6,94 | 6,59 | 6,39 | 6,26 | 6,16 | 6,04 | 5,91 | 5,77 | 5,63 | |
| 6,61 | 5,79 | 5,41 | 5,19 | 5,05 | 4,95 | 4,82 | 4,68 | 4,63 | 4,36 | |
| 5,99 | 5,14 | 4,76 | 4,53 | 4,39 | 4,28 | 4,15 | 3,84 | 3,67 | ||
| 5,59 | 4,74 | 4,35 | 4,12 | 3,97 | 3,87 | 3,73 | 3,57 | 3,41 | 3,23 | |
| 5,32 | 4,46 | 4,07 | 3,84 | 3,69 | 3,58 | 3,44 | 3,28 | 3,12 | 2,99 | |
| 5,12 | 4,26 | 3,86 | 3,63 | 3,48 | 3,37 | 3,23 | 3,07 | 2,90 | 2,71 | |
| 4,96 | 4,10 | 3,71 | 3,48 | 3,33 | 3,22 | 3,07 | 2,91 | 2,74 | 2,54 | |
| 4,84 | 3,98 | 3,59 | 3,36 | 3,20 | 3,09 | 2,95 | 2,79 | 2,61 | 2,40 | |
| 4,75 | 3,88 | 3,49 | 3,26 | 3,11 | 2,85 | 2,69 | 2,50 | 2,30 | ||
| 4,67 | 3,80 | 3,41 | 3,18 | 3,02 | 2,92 | 2,77 | 2,60 | 2,42 | 2,21 | |
| 4,60 | 3,74 | 3,34 | 3,11 | 2,96 | 2,85 | 2,70 | 2,53 | 2,35 | 2,13 | |
| 4,45 | 3,68 | 3,29 | 3,06 | 2,90 | 2,79 | 2,64 | 2,48 | 2,29 | 2,07 | |
| 4,41 | 3,63 | 3,24 | 3,01 | 2,85 | 2,74 | 2,59 | 2,42 | 2,24 | 2,01 | |
| 4,45 | 3,59 | 3,20 | 2,96 | 2,81 | 2,70 | 2,55 | 2,38 | 2,19 | 1,96 | |
| 4,41 | 3,55 | 3,16 | 2,93 | 2,77 | 2,66 | 2,51 | 2,34 | 2,15 | 1,92 | |
| 4,38 | 3,52 | 3,13 | 2,90 | 2,74 | 2,63 | 2,48 | 2,31 | 2,11 | 1,88 | |
| 4,35 | 3,49 | 3,10 | 2,87 | 2,71 | 2,60 | 2,45 | 2,28 | 2,08 | 1,84 | |
| 4,32 | 3,47 | 3,07 | 2,84 | 2,68 | 2,57 | 2,42 | 2,25 | 2,05 | 1,82 | |
| 4,30 | 3,44 | 3,05 | 2,82 | 2,66 | 2,55 | 2,40 | 2,23 | 2,03 | 1,78 | |
| 4,28 | 3,42 | 3,03 | 2,80 | 2,64 | 2,53 | 2,38 | 2,20 | 1,76 | ||
| 4,26 | 3,40 | 3,01 | 2,78 | 2,62 | 2,51 | 2,36 | 2,18 | 1,98 | 1,73 | |
| 4,24 | 3,38 | 2,99 | 2,76 | 2,60 | 2,49 | 2,34 | 2,16 | 1,96 | 1,71 | |
| 4,22 | 3,37 | 2,98 | 2,74 | 2,59 | 2,47 | 2,32 | 2,15 | 1,95 | 1,69 | |
| 4,21 | 3,35 | 2,96 | 2,73 | 2,57 | 2,46 | 2,30 | 2,13 | 1,93 | 1,67 |
Приложение 7
Значение статистик Дарбина – Уотсона при 5% - ном уровне значимости
| N | K=1 | K=2 | K=3 | |||
| dL | dU | dL | dU | dL | dU | |
| 0,61 0,70 0,76 0,82 0,88 0,93 0,97 1,01 1,05 1,08 1,10 1,13 1,16 1,18 1,20 1,22 1,24 1,26 1,27 1,29 1,30 1,32 1,33 1,34 1,35 | 1,40 1,36 1,33 1,32 1,32 1,32 1,33 1,34 1,35 1,36 1,37 1,38 1,39 1,40 1,41 1,42 1,43 1,44 1,45 1,45 1,46 1,47 1,48 1,48 1,49 | - 0,47 0,56 0,63 0,70 0,66 0,81 0,86 0,91 0,95 0,98 1,02 1,05 1,08 1,10 1,13 1,15 1,17 1,19 1,21 1,22 1,24 1,26 1,27 1,28 | - 1,90 1,78 1,70 1,64 1,60 1,58 1,56 1,55 1,54 1,54 1,54 1,53 1,53 1,54 1,54 1,54 1,54 1,55 1,55 1,55 1,56 1,56 1,56 1,57 | - - 0,37 0,46 0,53 0,60 0,66 0,72 0,77 0,82 0,86 0,90 0,93 0,97 1,00 1,03 1,05 1,08 1,10 1,12 1,14 1,16 1,18 1,20 1,21 | - - 2,29 2,13 2,02 1,93 1,86 1,82 1,78 1,75 1,73 1,71 1,69 1,68 1,68 1,67 1,66 1,66 1,66 1,66 1,65 1,65 1,65 1,65 1,65 |