Реферат по предмету "Разное"


А тесноту связи между зависимой и независимой переменными

Вариант I 1. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает: а) тесноту связи между зависимой и независимой переменными; б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменитсяна единицу; в) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменитсяна 1%; г) на сколько ед. изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед. 2. Поле корреляции в степенных моделях имеет вид: 3. Оценить значимость парного линейного коэффициента корреляции можно при помощи:А) коэффициента корреляции; Б) коэффициента автокорреляции; В) критерия Стьюдента; Г) критерия Энгеля-Грангера; Д) критерия Дарбина-Уотсона. 4. Степень влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе:А) парного линейного коэффициента корреляции; Б) частного коэффициента корреляции; В) индекса корреляции; Г) коэффициента детерминации; Д) коэффициента регрессии; Е) нет правильного ответа. 5 . Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: Постройте систему нормальных уравнений для линейной модели. Что характеризует свободный член линейного уравнения регрессии? Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: Сила влияния, какого фактора выше на результативный признак? 9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид: Постройте уравнение регрессии в стандартизованном виде.Вариант II 1. Оценить значимость парного линейного коэффициента регрессии в парной линейной моделиможно при помощи: А) коэффициента корреляции; Б) коэффициента автокорреляции; В) критерия Стьюдента; Г) критерия Энгеля-Грангера; Д) критерия Дарбина-Уотсона. 2. Парный линейный коэффициент корреляции определяется по формуле: Изложите алгоритм использования критерия Дарбина-Уотсона. 4. Степень усредненного влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе: А) парного линейного коэффициента корреляции; Б) частного коэффициента корреляции; В) индекса корреляции; Г) коэффициента детерминации; Д) коэффициента регрессии; Е) свободного члена уравнения регрессии; Ж) нет правильного ответа. 5 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы II порядка? 6. Общая дисперсия вычисляется по формуле: Что характеризует F-критерий Фишера? Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: у = 0,5х1+ 0,5х2 . Сила влияния какого фактора выше на результативный признак? 9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид: Вычислите коэффициент множественной корреляции. Сделайте вывод. ^ Вариант III .Графическая модель параболы имеет вид: 2. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет: а) значимость коэффициента корреляции; б) значимость уравнения регрессии; в) значимость коэффициента регрессии; г) значимость свободного члена уравнения регрессии. 3. Коэффициент множественной детерминации показывает: а) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменитсяна1%; б) долю вариации зависимой переменной, обусловленную вариацией независимых переменных; на какую часть своего стандартного отклонения изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на величину своего стандартного отклонения; г) насколько изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на единицу; д) нет правильного ответа. 5 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы II порядка? 6. Общая дисперсия вычисляется по формуле: 7. Прямая неопределенности используется при определении:А) Наличия коинтеграции временных рядов. Б) Наличия коинтеграции рядов распределения. В) Автокорреляции остатков. Г) Автокорреляции уровней рядов динамики. Д) Автокорреляции уровней рядов распределения. Что характеризует -коэффициент? Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид: У х, х2 У 1 X, 0,75 1 х2 0,45 0,62 1 Вычислите коэффициенты частной корреляции. Сделайте выводы. Вариант IV 1. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет: а) значимость коэффициента корреляции; б) значимость уравнения регрессии; в) значимость коэффициента регрессии; г) значимость свободного члена уравнения регрессии. 2. Как вычисляется значимость парного линейного коэффициента корреляции при малых объёмах выборки? 3- Коэффициент корреляции больше нуля, это означает, что а) связь между переменными тесная; б) связь между переменными прямая; в) связь между переменными обратная; г) связь между переменными отсутствует; д) нет правильного ответа. 4. Случайная ошибка уравнения регрессии обозначается:: Мультиколлинеарность нежелательна при проведении регрессионного анализа потому, что: а) вызывает автокорреляцию в остатках; б) искажает смысл коэффициентов регрессии; в) нарушает предпосылки МНК; г) нарушает гомоскедастичность остатков. 6 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы III порядка? 7. Частный F-критерий Фишера определяется: Е) нет правильного ответа. Уравнение множественной регрессии характеризуется следующими средними коэффициентами эластичности:Какой из факторов (х1 или х2) оказывает большее влияние на результативный признак? Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид: Вычислите коэффициент множественной детерминации. Сделайте вывод.Вариант V 1. Используя спрос на продукцию К, аналитический отдел компании по данным, собранным по 13 торговым точкам, выявил следующую зависимость: 1nу=11,2-0,5х+ε, где х - средняя цена продукции К; у - объем продаж продукции К в отдельной торговой точке. До провелдения исследования администрация компании предполагала, что эластичность спроса по цене продукции К составит -0,6%. Можно ли говорить, что фактическая эластичность компании оказалась выше (или ниже) прогнозируемой? Ответ обоснуйте. Что такое автокорреляция остатков? Графическая модель гиперболы имеет вид: 4. Коэффициент корреляции больше нуля, это означает, чтосвязь между переменными тесная; о) связь между переменными прямая; в) связь между переменными обратная; г) связь между переменными отсутствует. 5. Свободный член уравнения регрессии обозначается:6. Мультиколлинеарность нежелательна при проведении регрессионного анализа потому, что: а) вызывает автокорреляцию в остатках; б) искажает смысл коэффициентов регрессии; в) нарушает предпосылки МНК; г) нарушает гомоскедастичность остатков. 7.существенно меньшеЭто значит: а) уравнение регрессии незначимо; оценки параметров уравнения регрессии неэффективны; в) уравнение регрессии "засорено" незначимыми переменными; г) в уравнение регрессии не включена незначимая переменная; д) нет правильного ответа. 8. Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: 9. Уравнение множественной регрессии характеризуется следующими средними коэффициентами эластичности:Какой из факторов (x1 или х2) оказывает большее влияние на результативный признак?Вариант VI 3. Поле корреляции линейной модели имеет вид: По группе 30 заводов, производящих однородную продукцию, получено уравнение регрессии объемов выпуска продукции у (тыс. руб.) от численности рабочих х (чел.):Критерий Фишера равен 46. Определите: а) коэффициент эластичности, предполагая, что среднегодовая численность рабочих предприятия составляет 50 человек; б) коэффициент линейной корреляции. Сделайте вывод. К нелинейным регрессиям относительно параметров могут быть отнесены следующие функции: 4. Линейный коэффициент корреляции и индекс корреляции совпадают, если: а) связь между переменными линейная; б) связь между переменными нелинейная; в) связь между переменными нелинейная, но измеряется теснота связи между зависимой и преобразованной независимой переменными; г) связь между переменными нелинейная, но измеряется теснота связи между преобразованной зависимой и преобразованной независимой переменными; д) нет правильного ответа. 5. Коэффициент корреляции меньше нуля, это означает, что а) связь между переменными тесная; б) связь между переменными прямая; в) связь между переменными обратная; г) связь между переменными отсутствует. 6. Напишите систему нормальных линейных уравнений для определения параметров модели 7. При нарушении предпосылки МНК о нормальном законе распределения остатков а) оценки параметров уравнения регрессии будут смещенными; б) оценки параметров уравнения регрессии будут не эффективными; в) возникнут проблемы при оценке точности уравнения регрессии и его коэффициентов; г) исказится смысл коэффициентов регрессии. 8. Коэффициенты уравнения регрессии показывают меру влияния факторных переменных (с разными единицами измерения) на результативную, если: а) уравнение составлено в натуральном масштабе; б) уравнение составлено в стандартизованном виде; г) в уравнении отсутствует свободный член; д) факторные переменные независимы. 9. Изложите основные предпосылки метода наименьших квадратов.Вариант VII1. Если парный линейный коэффициент корреляции характеризует наличие тесной обратной связи, значит он принимает следующее значение: А) 1,2; б)-0,82; В) 0,23; Г) 0,92; Д)-0,24. 2. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает: а) тесноту связи между зависимой и независимой переменными; б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на единицу; в) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%; г) на сколько ед. изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед. 3. Оценить значимость парного линейного коэффициента корреляции можно при помощи: А) критерия Фишера; Б) коэффициента автокорреляции; В) критерия Стьюдента; Г) критерия Энгеля-Грангера; Д) критерия Дарбина-Уотсона; Е) нет правильного ответа. 4. Как вычисляется средний коэффициент эластичности для гиперболы?5 . Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: 6. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: Сила влияния какого фактора выше на результативный признак? 7. Для двух видов продукции А и В модели зависимости удельных постоянных расходов от объема пускаемой продукции выглядят следующим образом: Определите, каким должен быть объем выпускаемой продукции, чтобы коэффициенты эластичности для продукции А и В были равны. Что такое гомоскедастичность? Коэффициенты частной корреляции позволяют: а) выявить связь между одной и многими переменными; б) выявить парную связь между переменными; в) выявить чистую связь между переменными; г) элиминировать наведенные связи между переменными Вариант VIII 1. Коэффициент детерминации показывает: а) на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу; б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%; в) на сколько процентов изменение зависимой переменной зависит от изменения независимой переменной; г) долю вариации независимой переменной, обусловленную вариацией независимой переменной. 2. Оценить значимость коэффициентов регрессии в множественной линейной модели можно при помощи: А) коэффициента корреляции; Б) коэффициента автокорреляции; В) критерия Стьюдента; Г) критерия Энгеля-Грангера; Д) критерия Дарбина-Уотсона. 3. Парный линейный коэффициент корреляции определяется по формуле: 4. Степень усредненного влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе: А) парного линейного коэффициента корреляции; Б) частного коэффициента корреляции; В) индекса корреляции; Г) коэффициента детерминации; Д) коэффициента регрессии; Е) свободного члена уравнения регрессии; Ж) нет правильного ответа. 5 . Как вычисляется коэффициент эластичности для модели у=а+b lnx? 6. Критерий Пирсона используется: А) для оценки автокорреляции уровней; Б) для оценки автокорреляции остатков; В) для оценки мультиколлиниарности факторов; Г) для оценки коинтеграциии. 7. Что характеризует t-критерий Стьюдента? 8. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид:Сила влияния какого фактора выше на результативный признак? 9. Для двух видов продукции А и В модели зависимости удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:Определите, каким должен быть объем выпускаемой продукции, чтобы коэффициенты эластичности для продукции А и В были равны.Вариант IX 1. Графическая модель параболы имеет вид: 2. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет: а) значимость коэффициента корреляции; б) значимость уравнения регрессии; в) значимость коэффициента регрессии; г) значимость свободного члена уравнения регрессии; д) нет правильного ответа. 3. Критерий Дарбина-Уотсона определяется: Изложите алгоритм использования критерия Стьюдента для оценки коэффициента регрессии. Как вычисляется коэффициент парной линейной корреляции? Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: Сила влияния какого фактора выше на результативный признак? 7. Коэффициенты частной корреляции позволяют: а) выявить связь между одной и многими переменными; б) выявить парную связь между переменными; в) выявить чистую связь между переменными; г) элиминировать наведенные связи между переменными. 8. Парный линейный коэффициент корреляции изменяется в пределах: 9. Пусть имеется следующая модель регрессии, характеризующая зависимость у от х: Известно также, что Оцените значимость полученной модели, вычислив критерий Фишера. Вариант X 1. Графическая линейная модель имеет вид:2. Коэффициент корреляции больше нуля, это означает, что а) связь между переменными тесная; б) связь между переменными прямая; в) связь между переменными обратная; г) связь между переменными отсутствует. 3.Коэффициент регрессии обозначается:4. Критерий Стьюдента определяется:Ж) нет правильного ответа. 5. Уравнение множественной регрессии характеризуется следующими средними коэффициентами эластичности:Какой из факторов (х1 или х2) оказывает большее влияние на результативный признак? 6. Критерий Пирсона используется: А) для оценки автокорреляции уровней; Б) для оценки автокорреляции остатков; В) для оценки мультиколлиниарности факторов; Г) для оценки коинтеграциии. 7. Зависимость объема производства у (тыс. ед.) от численности занятых х (чел.) по 15 заводам концерна характеризуется следующим образом: уравнение регрессии: доля остаточной дисперсии в общей: 20%. Определите значимость уравнения регрессии. 8. Что характеризует t-критерий Стьюдента? 9. Коэффициенты частной корреляции позволяют: а) выявить связь между одной и многими переменными; б) выявить парную связь между переменными; в) выявить чистую связь между переменными; г) элиминировать наведенные связи между переменнымиВариант XI 1. Используя спрос на продукцию К, аналитический отдел компании по данным, собранным по 13 торговым точкам, выявил следующую зависимость:где х - средняя цена продукции К; у - объем продаж продукции К в отдельной торговой точке. До проведения исследования администрация компании предполагала, что эластичность спроса по цене продукции К составит -0,6%. Можно ли говорить, что фактическая эластичность компании оказалась выше (или ниже) прогнозируемой? Ответ обоснуйте. 2. Графическая модель гиперболы имеет вид: 3. Коэффициент корреляции больше нуля, это означает, что а) связь между переменными тесная; б) связь между переменными прямая; в) связь между переменными обратная; г) связь между переменными отсутствует. 4. Мультиколлинеарность нежелательна при проведении регрессионного анализа потому, что: а) вызывает автокорреляцию в остатках; б) искажает смысл коэффициентов регрессии; в) нарушает предпосылки МНК; г) нарушает гомоскедастичность остатков. 5. Уравнение множественной регрессии характеризуется следующими средними коэффициентами эластичности:Какой из факторов ( или ) оказывает большее влияние на результативный признак? a) б) в) 6. К нелинейным регрессиям относительно параметров могут быть отнесены следующиефункции: 7. Напишите систему нормальных уравнений для модели следующего вида: 8. Как оценивается значимость парного линейного коэффициента корреляции при большомобъеме выборки? 9. Табличное значение Р-критерия Фишера меньше расчетного Р-критерия Фишера. Это значит: а) уравнение регрессии значимо; б) уравнение регрессии незначимо; в) все коэффициенты уравнения регрессии равны нулю; г) не все коэффициенты уравнения регрессии равны нулю.^ Вариант XII 1. По группе 30 заводов, производящих однородную продукцию, получено уравнение регрессии объемов выпуска продукции у (тыс. руб.) от численности рабочих х (чел.): у=200+17х. Критерий Фишера равен 46. Определите: а) коэффициент эластичности, предполагая, что среднегодовая численность рабочих предприятия составляет 50 человек; б) коэффициент линейной корреляции. Сделайте вывод. 2. К нелинейным регрессиям относительно параметров могут быть отнесены следующие функции: 3. Поле корреляции линейной модели имеет вид: 4. Коэффициент корреляции меньше нуля, это означает, что а) связь между переменными тесная; б) связь между переменными прямая; в) связь между переменными обратная; г) связь между переменными отсутствует. 5. Табличное значение t-критерия Стьюдента меньше расчетного t-критерия Стьюдента. Это значит: а) коэффициент регрессии значительно отличается от нуля; б) коэффициент регрессии не значительно отличается от нуля; в) все коэффициенты уравнения регрессии равны нулю; г) выводы сделать нельзя. 6. Что такое эконометрика? 7. Уравнение множественной регрессии имеет видКакой из факторов (или) оказывает большее влияние на результативный признак?Г) вывод сделать невозможно. Как определяются параметры линейного уравнения регрессии в матричной форме? Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: Вариант XIII 1. К нелинейным регрессиям по включаемым в нее объясняющим переменным могут быть отнесены следующие функции: а) полиномы разных степеней; б) степенная; в) показательная; г) равносторонняя гипербола; д) экспоненциальная. 2 Сформулируйте основные предпосылки применения МЧК для построения регрессионной Модели? 3.Средний коэффициент эластичности показывает: А) на сколько в среднем изменится результат у от своей средней величины при изменении фактора х на единицу; Б) на сколько процентов в среднем изменится результат y от своей средней величины при изменении фактора х на 1% от своего среднего значения; В) на какую величину своего среднеквадратического отклонения изменится результативный признак, если соответствующий факторный признак изменить на величину СКО. 4. Стандартная ошибка уравнения регрессии вычисляется по формуле: 5. Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляциирассчитываются: А) критерий Фишера; Б) коэффициент множественной детерминации; В) t-критерий Стьюдента. 6. При гетероскедастичности, когда дисперсия остатков растет по мере увеличения х, графиквыглядит следующим образом: 7 Изучалась зависимость видаПолучены следующие данные: Постройте уравнение регрессии. Найдите коэффициент парной линейной корреляции, если объем совокупностиСделайте вывод. 8. Коэффициентмножественной детерминации изменятся в пределах: 9. Уравнение множественной регрессии имеет видКакой из факторов (х1или х2) оказывает большее влияние на результативный признак?Г) вывод сделать невозможно. Вариант XIV ^. включение в модель мультиколлинеарных факторов нежелательно в силу следующих последствии: а) затрудняется интерпретация параметров множественной регрессии; б) оценки параметров ненадежны; в) отражается на наличие автокорреляции ряда динамики; г) затрудняет идентификацию модели. 2.. F-критерий Фишера вычисляется по формуле: Поясните экономический смысл коэффициента регрессии. Для оценки мультиколлинеарности может использоваться определитель: а) матрицы частных коэффициентов корреляции; б) матрицы коэффициентов автокорреляции; в) матрицы парных коэффициентов корреляции. 5. На каком графике наблюдается наличие гомоскедастичности: 6.К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам могут быть отнесены следующие функции: а) полиномы разных степеней; б) степенная; в) показательная; г) равносторонняя гипербола; д) экспоненциальная. 7.0ценки параметров регрессии должны соответствовать следующим критериям: а) несмещенность; б) состоятельность; в) независимость; г)респектабельность; д) эффективность. 8. Коэффициент эластичности для линейного уравнения регрессии вычисляется по следующей формуле: 9. По группе 20 заводов, производящих однородную продукцию, получено уравнение регрессии объемов выпуска продукции у (тыс. руб.) от численности рабочих х (чел.): Критерий Фишера равен 46. Определите коэффициент детерминации. Сделайте вывод. Вариант XV 1 Эконометрика - это. Л) наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов; Б) наука, характеризующая количественную сторону общественных массовых явлений в неразрывной связи с качественной стороной 2. Включение в модель мультиколлинеарных факторов нежелательно в силу следующихпоследствий: а) затрудняется интерпретация параметров множественной регрессии, б) оценки параметров ненадежны; в) отражается на наличие автокорреляции ряда динамики, г) затрудняет идентификацию модели. 3. Эндогенные переменные - это: А) зависимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе; Б) предопределенные переменные, влияющие на зависимые переменные, но не зависимые сами. 4 Коэффициент детерминации вычисляется по формуле. 5 Поясните экономический смысл коэффициента регрессии. 6. При гетероскедастичности, когда максимальная дисперсия остатков при малых значениях х и дисперсия остатков однородна по мере увеличения значениях, график выглядит следующим образом. 7. Напишите алгоритм использования теста Парка для анализа гетероскедастичности. 8. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид:Сила влияния какого фактора выше на результативный признак? 9. По группе 20 заводов, производящих однородную продукцию, получено уравнение регрессииобъемов выпуска продукции у (тыс. руб.) от численности рабочихКритерийФишера равен 46. Определите коэффициент детерминации. Сделайте вывод. ^ Вариант XVI1. Коэффициенты множественной корреляции позволяют: а) выявить связь между одной и многими переменными; б) выявить парную связь между переменными; в) выявить чистую связь между переменными; г) элиминировать наведенные связи между переменными. 2. Напишите систему нормальных уравнений для определения -коэффициентов для уравнениямножественной регрессии в стандартизованном виде с включением двух факторов. 3. Поле корреляции в линейных моделях имеет вид: 4. Наличие автокорреляции остатков можно определить используя: А) критерий Стьюдента; Б) критерий Фишера; В) критерий Чоу; Г) критерий Энгеля-Грангера; Д) критерий Спирмена; Е) критерий Дарбина-Уотсона. 5. Парный линейный коэффициент корреляции характеризует наличие слабой обратной связи, значит он принимает следующее значение: а)1,2; б) -0,82; в) 0,23; г) 0,92; д)-0,24 6. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает: а) тесноту связи между зависимой и независимой переменными; б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменитсяна единицу; в) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменитсяна 1%; г) на сколько ед. изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед. 7. Для двух видов продукции А и В модели зависимости удельных постоянных расходов от объемавыпускаемой продукции выглядят следующим образом:Определите, каким должен быть объемвыпускаемой продукции, чтобы коэффициенты эластичности для продукции А и В были равны. Что характеризует-коэффициент в уравнениях множественной регрессии? d-критерий Фишера используется для оценки: А)Наличия коинтеграции временных рядов. Б) Наличия коинтеграции рядов распределения. В) Автокорреляции остатков. Г) Автокорреляции уровней рядов динамики. Д) Автокорреляции уровней рядов распределения. Вариант XVII 1. Эластичность уравнения парной линейной регрессии показывает: а) тесноту связи между зависимой и независимой переменными; б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменитсяна единицу; в) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменитсяна 1%; г) на сколько ед. изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед. 2. Поле корреляции в степенных моделях имеет вид: 3. . Уравнение множественной регрессии имеет вид Какой из факторов (или ) оказывает большее влияние на результативныйпризнак?Г) вывод сделать невозможно. 4. Степень влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе:А) парного линейного коэффициента корреляции; Б) частного коэффициента корреляции; В) индекса корреляции; Г) коэффициента детерминации; Д) коэффициента регрессии; Е) нет правильного ответа. 5 . В однофакторном дисперсионном анализе общую дисперсию можно разложить на следующие дисперсии: Постройте уравнение регрессии в стандартизованном виде.Постройте систему нормальных уравнений для парной гиперболической модели. Что характеризует свободный член линейного уравнения регрессии? Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: Сила влияния какого фактора выше на результативный признак?Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид: Вариант XVIII 1. Коэффициент эластичности парной регрессии показывает: а) тесноту связи между зависимой и независимой переменными; б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменитсяна единицу; в) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменитсяна 1%; г) на сколько ед. изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед. 2. Поле корреляции в степенных моделях имеет вид: Укажите, для чего используется понятие " t- критерия Стьюдента". Степень влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе: А) парного линейного коэффициента корреляции; Б) частного коэффициента корреляции; В) индекса корреляции; Г) коэффициента детерминации; Д) коэффициента регрессии; Е) нет правильного ответа. 5 . Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: 6. Постройте систему нормальных уравнений для линейной модели. 7. Раскройте суть понятия "автокорреляция" остатков. Уравнение множественной регрессии в натуральном виде имеет вид:Сила влияния какого фактора выше на результативный признак? г) нет правильного ответа 9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид: Постройте уравнение регрессии в стандартизованном виде. Вариант XIX 1. Оценить значимость парного линейного коэффициента регрессии в парной линейной моделиможно при помощи: А) коэффициента корреляции; Б)коэффициента автокорреляции; В)критерия Стьюдента; Г)критерия Энгеля-Грангера; Д)критерия Дарбина-Уотсона. 2. Парный линейный коэффициент корреляции определяется по формуле: 3. Изложите алгоритм использования критерия Спирмена для определения гетероскедастичности. 4. Степень усредненного влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можноопределить на основе: А) парного линейного коэффициента корреляции; Б) частного коэффициента корреляции; В) индекса корреляции; Г) коэффициента детерминации; Д) коэффициента регрессии; Е) свободного члена уравнения регрессии; Ж) нет правильного ответа. 5 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы II порядка? 6. Общая дисперсия вычисляется по формуле: Раскройте суть понятия "автокорреляция" отстатков. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: Сила влияния какого фактора выше на результативный признак? 9. ^ Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид: Вычислите коэффициент множественной корреляции. Сделайте вывод. Вариант XX. Графическая модель параболы имеет вид: 2. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет: а) значимость коэффициента корреляции; б) значимость уравнения регрессии: в) значимость коэффициента регрессии; г) значимость свободного члена уравнения регрессии.4. Коэффициент множественной детерминации показывает: а) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменитсяна 1%; б) долю вариации зависимой переменной, обусловленную вариацией независимых переменных; в) на какую часть своего стандартного отклонения изменится зависимая переменная, еслинезависимая переменная изменится на величину своего стандартного отклонения; г) насколько изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится наединицу; д) нет правильного ответа. 4. Укажите, какое из трех уравнений характеризует понятие однофакторной «показательной регрессии» 5 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы II порядка? 6. Общая дисперсия вычисляется по формуле: 7. Прямая неопределенности используется при определении:А) Наличия коинтеграции временных рядов. Б) Наличия коинтеграции рядов распределения. В) Автокорреляции остатков. Г) Автокорреляции уровней рядов динамики. Д) Автокорреляции уровней рядов распределения. 8. Что характеризует-коэффициент? 9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид: Вычислите коэффициент частной корреляции. Сделайте выводы. Вариант XXI 1. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет: а) значимость коэффициента корреляции; б) значимость уравнения регрессии; в) значимость коэффициента регрессии; г) значимость свободного члена уравнения регрессии. Как вычисляется значимость парного линейного коэффициента корреляции при малых объёмах выборки? Коэффициент корреляции больше нуля, это означает, что а) связь между переменными тесная; б) связь между переменными прямая; в) связь между переменными обратная; г) связь между переменными отсутствует; д)нет правильного ответа. 4. Назовите интервалы коэффициента корреляции для сильной, слабой и очень слабойкорреляционной зависимости. 5. Мультиколлинеарность нежелательна при проведении регрессионного анализа потому, что: а) вызывает автокорреляцию в остатках; б) искажает смысл коэффициентов регрессии; в) нарушает предпосылки МНК; г) нарушает гомоскедастичность остатков. 6 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы III порядка? 7.Частный F-критерий Фишера определяется:Е) нет правильного ответа. 8. Уравнение множественной регрессии характеризуется следующими средними коэффициентамиэластичности:. Какой из факторов (х1 или х2) оказывает большее влияние нарезультативный признак? 9. Параметры линейного однофакторного уравнения регрессии : На основе имеющихся данных запишите линейное уравнение регрессии; оцените значимость модели. Определите, на сколько процентов увеличится стоимость фондов, если численность работников возрастёт на 1 %.Вариант XXII 1. Имеются следующие показатели:Определите коэффициент линейной корреляции и оцените его значимость через критерий Стьюдента. Сделайте вывод. 2. В каких пределах должна находиться средняя ошибка аппроксимации, чтобы можно былосделать вывод о хорошем подборе модели к исходным данным? 3. Поле корреляции полиномиальной модели II порядка имеет вид: 4. Коэффициент корреляции равен нулю, это означает, что а) связь между переменными тесная; б) связь между переменными прямая; в) связь между переменными обратная; г) связь между переменными отсутствует. 5. Табличное значение 1-критерия Стьюдента меньше расчетного 1-критерия Стьюдента. Это значит: а) коэффициент регрессии значительно отличается от нуля; б) коэффициент регрессии не значительно отличается от нуля; в) все коэффициенты уравнения регрессии равны нулю; г) выво


Не сдавайте скачаную работу преподавателю!
Данный реферат Вы можете использовать для подготовки курсовых проектов.

Поделись с друзьями, за репост + 100 мильонов к студенческой карме :

Пишем реферат самостоятельно:
! Как писать рефераты
Практические рекомендации по написанию студенческих рефератов.
! План реферата Краткий список разделов, отражающий структура и порядок работы над будующим рефератом.
! Введение реферата Вводная часть работы, в которой отражается цель и обозначается список задач.
! Заключение реферата В заключении подводятся итоги, описывается была ли достигнута поставленная цель, каковы результаты.
! Оформление рефератов Методические рекомендации по грамотному оформлению работы по ГОСТ.

Читайте также:
Виды рефератов Какими бывают рефераты по своему назначению и структуре.