 |
Табличное значение критерия Стьюдента зависит
|
|
|
|
а) и от доверительной вероятности, и от числа факторов, и от длины исходного ряда.
Б) только от уровня доверительной вероятности.
В) только от числа факторов в модели.
Г)только от длины исходного ряда.
Д)только от уровня доверительной вероятности и длины исходного ряда.
42. Аналитический метод подбора вида уравнения регрессии основан на:
а) изучении природы связи признаков
б) изучении поля корреляции
в) сравнении величины остаточной дисперсии при разных моделях
г) графической оценке
д) методе максимального правдоподобия
43. Графический метод подбора вида уравнения регрессии основан на:
а) изучении поля корреляции
б) изучении природы связи признаков
в) сравнении величины остаточной дисперсии при разных моделях
г) графической оценке
д) методе максимального правдоподобия
44. Экспериментальный метод подбора вида уравнения регрессии основан на:
а) сравнении величины остаточной дисперсии при разных моделях
б) изучении поля корреляции
в) изучении природы связи признаков
г) графической оценке
д) методе максимального правдоподобия
45. Классический подход к оцениванию коэффициентов регрессии основан на:
а) методе наименьших квадратов
б) графической оценке
в) методе максимального правдоподобия
г) изучении поля корреляции
д) изучении природы связи признаков
46. «Объясненная» сумма квадратов отклонений отражает влияние на разброс y:
а) изучаемого фактора х
б) прочих факторов
в) изучаемого фактора х и прочих факторов
г) случайных факторов
д) случайных факторов и изучаемого фактора
47. Остаточная сумма квадратов отклонений отражает влияние на разброс у:
а) прочих факторов
б) изучаемого фактора х
|
|
|
в) изучаемого фактора х и прочих факторов
г) случайных факторов
д) случайных факторов и изучаемого фактора
48. С увеличением числа наблюдений n дисперсии оценок а и b:
а) уменьшаются
б) увеличиваются
в) не изменяются
г) а увеличится
д) а уменьшится
49. С увеличением наклона прямой регрессии (b) разброс значений свободного члена а:
а) увеличивается
б) уменьшается
в) не изменяется
г) равняется нулю
д) стремится к нулю
50 Разброс значений свободного члена а:
а) тем больше, чем больше среднее значение квадрата х
б) тем больше, чем меньше среднее значение квадрата х
в) не зависит от величины х
г) тем меньше чем больше среднее значение квадрата х
б) тем меньше, чем меньше среднее значение квадрата х
ІІІ раздел
Множественная регрессия и корреляция
1. Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной:
а) увеличивает значение коэффициента детерминации
б) уменьшает значение коэффициента детерминации;
в) не оказывает никакого влияние на коэффициент детерминации.
Г) уменьшает тесноту связи между переменными
д) увеличивает тесноту связи между переменными
2. Скорректированный коэффициент детерминации:
а) меньше обычного коэффициента детерминации;
б) больше обычного коэффициента детерминации;
в) меньше или равен обычному коэффициенту детерминации;
г) больше или равен обычному коэффициенту детерминации
д) не влияет на корреляцию
3. С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициент детерминации:
а) уменьшается;
б) увеличивается;
в) не изменяется.
Г) равен нулю
д) резко возрастает
4. Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
а ) n – m – 1
б) m;
в). n – m – 2
г) n-1;
д) 2
5. Число степеней свободы для общей суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
а) 
;
б) m;
в) 
.
|
|
|
Г) n – m -2
д) 2
6. Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
а) m;
б) 
в) .
Г) n – m -2
д) 2
7 Для построения модели линейной множественной регрессии вида 
необходимое количество наблюдений должно быть не менее:
а) 14
б) 7;
в). 2;
г) 10
д) 12
8. Стандартизованные коэффициенты регрессии 
:
а) позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат;
б) оценивают статистическую значимость факторов;
в) являются коэффициентами эластичности.
Г) являются коэффициентами детерминации
д) оценивают тесноту связи между переменными
9. При наличии гетероскедастичности следует применять:
а) обобщенный МНК;
б) обычный МНК;
в) метод максимального правдоподобия.
Г) косвенный МНК
д) двухшаговый МНК
10. Фиктивные переменные – это:
а) атрибутивные признаки (например, как профессия, пол, образование), которым придали цифровые метки;
б) экономические переменные, принимающие количественные значения в некотором интервале;
в) значения зависимой переменной за предшествующий период времени.
Г) эндогенные переменные, принимающие количественные значения в некотором интервале;
д) экзогенные переменные, принимающие количественные значения в некотором интервале;
11. Если качественный фактор имеет три градации, то необходимое число фиктивных переменных :
а) 2;
б) 3;
в) 4.
Г) 1;
д) 5;
12. При дополнительном включении в регрессию р+1 фактора
а) остаточная дисперсия уменьшается
б) коэффициент детерминации уменьшается
в) частный коэффициент корреляции увеличивается
г) коэффициент регрессии увеличивается
д) остаточная дисперсия увеличивается
|
|
|
