Парная регрессия и корреляция. 1. Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является:
1. Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является:
в) экспериментальный (табличный).
2. Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если у нас есть:
а) не менее 5 наблюдений;
б) не менее 7 наблюдений;
в) не менее 10 наблюдений.
3. Суть метода наименьших квадратов состоит в:
а) минимизации суммы остаточных величин;
б) минимизации дисперсии результативного признака;
в) минимизации суммы квадратов остаточных величин.
4. Коэффициент линейного парного уравнения регрессии:
а) показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу;
б) оценивает статистическую значимость уравнения регрессии;
в) показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%.
На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии , где – потребление, – доход. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?
в) ничего определенного сказать нельзя.
6. Суть коэффициента детерминации 
состоит в следующем:
а) оценивает качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению;
б) характеризует долю дисперсии результативного признака 
, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака;
в) характеризует долю дисперсии , вызванную влиянием не учтенных в модели факторов.
7. Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает:
а) коэффициент детерминации ;
б) 
-критерий Фишера;
в) средняя ошибка аппроксимации 
.
8. Значимость уравнения регрессии в целом оценивает:
а) -критерий Фишера;
б) 
-критерий Стьюдента;
в) коэффициент детерминации .
9. Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на:
а) методе наименьших квадратов:
б) методе максимального правдоподобия:
в) шаговом регрессионном анализе.
10. Остаточная сумма квадратов равна нулю:
а) когда правильно подобрана регрессионная модель;
б) когда между признаками существует точная функциональная связь;
11. Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
а) 
;
б) 
;
в) 
.
12. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
а) ;
б) ;
в) .
13. Общая сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:
а) ;
б) ;
в) .
14. Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:
а) -критерий Фишера;
б) -критерий Стьюдента;
в) коэффициент детерминации .
15. Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду:
а) 
;
б) 
:
в) 
.
16. Какое из уравнений является степенным:
а) ;
б) :
в) .
17. Параметр 
в степенной модели является:
а) коэффициентом детерминации;
б) коэффициентом эластичности;
в) коэффициентом корреляции.
18. Коэффициент корреляции 
может принимать значения:
19. Для функции 
средний коэффициент эластичности имеет вид:
а) 
;
б) 
;
в) 
.
20. Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам:
а) 
;
б) 
;
в) 
.
Источник
вариант_тест_ЗО. Вариант 16 Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является
| Название | Вариант 16 Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является |
| Анкор | вариант_тест_ЗО.doc |
| Дата | 19.09.2018 |
| Размер | 286 Kb. |
| Формат файла |  |
| Имя файла | вариант_тест_ЗО.doc |
| Тип | Документы #24840 |
| Подборка по базе: Лаборторня работа 4 ОАиП вариант10.docx, АМАНГЕЛЬДИЕВА Р._8 вариант.docx, Алексеева Л., Тс1907, 3 вариант.doc, 10-12 вариант_ Резьбовое соединение.pdf, Практика Стасу Вариант 2.docx, РГР Хусаинов 10 Вариант.pdf, Уголовное право 8 вариант.docx, Тема 1.1 Введение в курс. Современные виды и варианты угроз для , индивидуальное задание вариант В.docx, Системный анализ 1-й вариант.docx ВАРИАНТ 16 в) экспериментальный (табличный).
а) факторы б) факторы в) в модели нет коллинеарных факторов г) факторы 3.В линейной парной регрессии параметр b: а) всегда имеет экономический смысл; б) никогда не имеет экономического смысла; в) имеет смысл при возможности нулевого значения фактора-признака. а) коэффициент детерминации б) в) средняя ошибка аппроксимации 5.Какое из уравнений является нелинеаризуемым: а) б) в) Г) все линеаризуемы 6. Коэффициент корреляции в) любые. а) меньше любого частного коэффициента корреляции; в) равен любому частному коэффициенту корреляции; а) б) в) а) позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат; б) оценивают статистическую значимость факторов; в) являются коэффициентами эластичности. 10. При использовании метода наименьших квадратов: а) минимизируется общая дисперсия результата; б) минимизируется остаточная дисперсия результата; в) минимизируется факторная дисперсия результата ВАРИАНТ 34 а) b статистически значимо; в) b может равняться нулю 3. Для функции а); б) в) 5. Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной: б) увеличивает значение коэффициента детерминации; в) не оказывает никакого влияние на коэффициент детерминации. 6. Суть метода наименьших квадратов состоит в: а) минимизации суммы остаточных величин; в) минимизации суммы квадратов остаточных величин. 7. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное: а) б) в) 8. Множественный коэффициент корреляции 9. Состоятельность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает: а) что она характеризуется наименьшей дисперсией; б) что математическое ожидание остатков равно нулю; в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки. 10. Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам: а) б) 1.Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является: в) экспериментальный (табличный). 2. На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии в) ничего определенного сказать нельзя. 3. Значимость параметра уравнения регрессии в целом оценивает: а) б) в) коэффициент детерминации 4. Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное: а) б) в) 5. Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду: а) б) в) 6. Для функции а) б) в) 7. Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной: а) уменьшает значение коэффициента детерминации; б) увеличивает значение коэффициента детерминации; в) не оказывает никакого влияние на коэффициент детерминации.
а) необходимо исключить фактор б) необходимо исключить фактор в) необходимо исключить фактор г) в модели нет коллинеарных факторов в) не изменяется 1. Коэффициент множественной корреляции : а) показывает, на сколько процентов измениться в среднем результат, если фактор изменится на 1%. б) характеризуют тесноту связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым признаком в) характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при элиминировании других факторов, включенных в уравнение регрессии. а) общая дисперсия результата б) остаточная дисперсия результата в) факторная дисперсия результата а) методе наименьших квадратов: б) методе максимального правдоподобия: в) шаговом регрессионном анализе. а) б) в)
а) фактор х1 теснее связан с результатом, чем х2 с х3 б) факторы в) фактор х1 теснее связан с результатом, чем х2 с результатом а) средняя ошибка аппроксимации равна 0; б) средняя ошибка аппроксимации не более 10%; в) средняя ошибка аппроксимации более 10%; а) б) в) а) позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат; б) оценивают статистическую значимость факторов; в) являются коэффициентами эластичности. а) б) в) коэффициент детерминации б)измеряются в единицах, соответствующих фактору в) безразмерны. 1. Наиболее используемым методом выбора вида парной регрессии является: в) экспериментальный (табличный). а) когда правильно подобрана регрессионная модель; б) когда между признаками существует точная функциональная связь; в) никогда.
а) в модели присутствует мультиколлинеарность б) в модели не присутствует мультиколлинеарность в) мультиколлинеарность определить нельзя а) однонаправленное изменение результата с изменением фактора; б) разнонаправленное изменение результата с изменением фактора; в) низкое качество модели а) б) в) 6. Коэффициент корреляции а) больше коэффициента детерминации б) равен коэффициенту детерминации в) меньше коэффициента детерминации . а) коэффициентом детерминации; б) коэффициентом эластичности; в) коэффициентом корреляции 8. Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно: а) б) в) б)измеряются в единицах, соответствующих фактору в) безразмерны. б) обобщенный МНК; в) метод максимального правдоподобия. ВАРИАНТ 56 в) любые. в) 19%.
а) в модели присутствует мультиколлинеарность б) в модели не присутствует мультиколлинеарность в) мультиколлинеарность определить нельзя а) б) в) коэффициент детерминации а) б) в) а) уменьшает значение коэффициента детерминации; б) увеличивает значение коэффициента детерминации; в) не оказывает никакого влияние на коэффициент детерминации. а) минимизации суммы остаточных величин; б) минимизации дисперсии результативного признака; в) минимизации суммы квадратов остаточных величин. 8. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное: а) б) в) 9. Если индекс детерминации намного больше линейного коэффициента детерминации, то а) целесообразно использовать нелинейную регрессию б) целесообразно использовать линейную регрессию ; в) кривизна линии незначительна 10. Данная система уравнений используется для расчета
а) индекса детерминации б) параметров линейной регрессии в) параметров нелинейной регрессии. ВАРИАНТ 14 а) метод наименьших квадратов; в) шаговый регрессионный метод.
а) факторы б) факторы в) в модели нет коллинеарных факторов г) факторы 3.В нелинейной парной регрессии параметр b: а) всегда имеет экономический смысл; б) может не иметь экономического смысла; в) имеет смысл при возможности нулевого значения фактора-признака. а) коэффициент детерминации б) в) средняя ошибка аппроксимации 5.Какое из уравнений регрессии является линейным по параметрам: а) б) в) 6. Коэффициент корреляции а) он близок к 0; б) имеет абсолютное значение близкое к 1; в) не больше 10%. б) через определители матриц корреляции в) и тем и другим способом; а) индекса детерминации; в)критерия Фишера. а) используются в дисперсионном анализе; б) оценивают статистическую значимость факторов; в) имеют нулевое среднее значение. 10. При использовании метода наименьших квадратов: а) минимизируется общая дисперсия результата; б) минимизируется остаточная дисперсия результата; в) минимизируется факторная дисперсия результата ВАРИАНТ 28 а) H0 гипотеза отвергается б) H0 гипотеза принимается в) b статистически не оценено 3. Для функции б) переменная величина 5. Использование в модели несущественного фактора: а) уменьшает значение коэффициента детерминации; б) увеличивает значение коэффициента детерминации; в) не оказывает никакого влияние на коэффициент детерминации. 6. Суть метода наименьших квадратов состоит в: а) минимизации суммы остаточных величин; б) минимизации дисперсии результативного признака; в) минимизации суммы квадратов остаточных величин. 7. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное: а) б) в) 8. Множественный коэффициент корреляции 9. Частные уравнения регрессии выражают зависимость у от данного фактора: а) при нулевых значениях других факторов; б) при значениях других факторов, закрепленных на среднем уровне; в) при элиминировании других факторов. 10. Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам: а) Источник |
;
-критерий Фишера;
.
;
:
.
может принимать значения:
;
;
.
:
таким образом:
средний коэффициент эластичности имеет вид:
;
.
;
.
. Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной 
;
.
, где 
– доход. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?
-критерий Стьюдента;
необходимое количество наблюдений должно быть не менее:
— это:
;
в степенной модели является:
