Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством эффективности то дисперсия
Обновлено
Поделиться
Несмещённость, эффективность и состоятельность оценок параметров регрессии
Оценки параметров регрессии должны отвечать определенным критериям. Они должны быть несмещенными, состоятельными и эффективными. Эти свойства оценок, полученных по МНК, имеют чрезвычайно важное практическое значение в использовании результатов регрессии и корреляции.
Несмещенность оценки означает, что математическое ожидание остатков равно нулю. Если оценки обладают свойством несмещенности, то их можно сравнивать по разным исследованиям.
Оценки считаются эффективными, если они характеризуются наименьшей дисперсией. В практических исследованиях это означает возможность перехода от точечного оценивания к интервальному.
Состоятельность оценок характеризует увеличение их точности с увеличением объема выборки. Большой практический интерес представляют те результаты регрессии, для которых доверительный интервал ожидаемого значения параметра регрессии bi имеет предел значений вероятности, равный единице. Иными словами, вероятность получения оценки на заданном расстоянии от истинного значения параметра близка к единице.
Указанные критерии оценок (несмещенность, состоятельность и эффективность) обязательно учитываются при разных способах оценивания.
II. Оценка эффективности инвестиционного менеджмента.
IV.Оценка эффективности деятельности структурного подразделения организации
Анализ и оценка состояния управления инвестиционным процессом в ОАО «Дашковка»
АНАЛИЗ ЛИКВИДНОСТИ БАЛАНСА (ОЦЕНКА ТЕКУЩЕЙ И ПЕРСПЕКТИВНОЙ ЛИКВИДНОСТИ)
Ассортимент шерстяных и шелковых тканей. Оценка качества.
Вживленная оценка
Вопрос 42: оценка эффективности монетарной политики и влияние их изменений на равновесие.
Вопрос – 130 Доказывание в ПАП. Предмет доказывания. Доказательства в производстве по делам об административных правонарушениях: понятие, виды и оценка.
Выбор вида модели и оценка ее параметров
Вычисление коэффициентов корреляции количественных признаков и оценка его достоверности
ГЛАВА 3. КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ИНФОРМАЦИИ 1 страница
ГЛАВА 3. КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ИНФОРМАЦИИ 10 страница
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 детерминации, рассчитанное для линейного уравнения парной регрессии составило . Следовательно, значение линейного коэффициента парной корреляции может быть равно …- 0,9; если b. 0,9; если b > 0
В качестве показателя тесноты связи для построенного уравнения регрессии может использоваться …коэффициент множественной корреляции, если исследуется связь между зависимой переменной и несколькими независимыми переменными. коэффициент парной корреляции, если исследуется связь между зависимой переменной и одной независимой переменной
Значение коэффициента корреляции может находится в отрезке …[0; 1] [-1; 0]
Значение коэффициента корреляции может находится в отрезке …[0; 1][-1; 0]
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
Если значение коэффициента корреляции, рассчитанное для линейного уравнения регрессии равно единице, то … величина не оказывает влияния на переменную у. связь между переменными у и х функциональная
Пусть и — случайные величины, — эмпирическое корреляционное отношение. Свойствами эмпирического корреляционного отношения являются: корреляционное отношение есть неотрицательная величина, не превосходящая единицы: …. если , то между переменными корреляционная связь отсутствует
Выберите значение коэффициента корреляции, которое характеризует функциональную связь между переменными у и х.
Пусть , где y – фактическое значение зависимой переменной, — теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), – ошибка модели. Тогда значение характеризует дисперсию …фактических значений зависимой переменной, где m– число факторных признаков. Приведена формула подсчета ______.объясненной дисперсии
Рассматривается регрессионная модель , где — линейная функция. Количество наблюдений =25. Остаточная сумма квадратов равна 440. Тогда остаточная дисперсия на одну степень свободы равна … 440/25-4-1
Значение коэффициента детерминации не является статистически значимым. Это означает, что построенное уравнение регрессии не объясняет разброс наблюдаемых значений результирующего признака относительно величины …Y
Значение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно …уравнением регрессии объяснено 90% дисперсии результативного признака y
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 …22 н-м-1н-1
Пусть исследуется линейная зависимость вида и оценена регрессия , – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда общую дисперсию можно оценить по формуле …н-1
Тест 11.
Если расчетное значение F–критерия Фишера меньше табличного, то можно сделать вывод о …незначимости (несущественности) моделируемой зависимости…статистической незначимости построенной модели
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение остаточной дисперсии на одну степень свободы можно определить, как …отношение чисел, определенных на пересечении строки «Остаток» и столбцов «SS» и «df»…число на пересечении строки «Остаток» и столбца «MS»
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение остаточной суммы квадратов можно определить, как …число на пересечении строки «Остаток» и столбца «SS»…разность чисел, определенных на пересечении столбца «SS» и строк «Итого» и «Регрессия»
Статистические гипотезы используются для оценки статистической значимости …уравнения…оцениваемых параметров
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение общей суммы квадратов можно определить, как …число на пересечении строки «Итого» и столбца «SS»…сумму чисел, определенных на пересечении столбца «SS» и строк «Регрессия» и «Остаток»
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Расчетное значение F-критерия можно определить, как …отношение чисел, определенных на пересечении столбца «MS» и строк «Регрессия» и «Остаток»…число на пересечении строки «Регрессия» и столбца «F»
Какие статистические гипотезы выдвигаются при проверке статистической значимости построенной модели. нулевая о статистической незначимости….альтернативная о статистической значимости
При проверке статистической значимости построенной модели проводят сравнение …расчетного значения критерия Фишера…табличного значения критерия Фишера
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение объясненной (факторной) дисперсии на одну степень свободы можно определить, как …отношение чисел, определенных на пересечении строки «Регрессия» и столбцов «SS» и «df»…число на пересечении строки «Регрессия» и столбца «MS»
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение объясненной (факторной) суммы квадратов можно определить, как …разность чисел, определенных на пересечении столбца «SS» и строк «Итого» и «Остаток»…число на пересечении строки «Регрессия» и столбца «SS»
Тест 12.
Пусть t – рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а t крит — критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства: t > t крит…t крит
Выберите пропущенное в таблице значение(. 4,3) – ..12
Если коэффициент регрессии является несущественным, то для него выполняются условия …доверительный интервал проходит через ноль…расчетное значение t–критерия Стьюдента по модулю меньше табличного
Какое условие не выполняется, если коэффициент регрессии является незначимым (несущественным)? его значение признается отличным от нуля
С помощью частного -критерия можно проверить значимость -го коэффициента чистой регрессии в предположении, что -й фактор в уравнение множественной регрессии …был включен последним
Если -критерий, вычисленный для оценки параметра регрессии меньше значения , вычисленного по таблицам распределения Стьюдента, то на данном уровне значимости …не отвергается гипотеза о равенстве нулю параметра для генеральной совокупности
Для парной линейной регрессии y=a+bx+e проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии b равносильна проверкам гипотез о значимости: коэффициента детерминации…линейной связи между x и y
Если доверительный интервал для коэффициента регрессии содержит 0, то справедливы следующие утверждения: фактическое значение статистики Стьюдента для этого коэффициента по модулю меньше критического (табличного).. коэффициент регрессии статистически незначим
Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если справедливы следующие утверждения: доверительный интервал для этого коэффициента не содержит 0…фактическое значение статистики Стьюдента для этого коэффициента по модулю больше критического (табличного)
Критическое значение критерия Стьюдента определяет минимально возможную величину, допускающую принятие гипотезы о …статистической значимости (существенности) параметра.
Гипотеза о значимости в целом уравнения нелинейной регрессии проверяется с помощью критерия…
Нелинейная связь между рассматриваемыми признаками тем теснее, чем значение индекса корреляции ближе к …
Выражение позволяет вычислить значение …
Уравнение нелинейной регрессии , где — общая дисперсия результативного признака ; — остаточная дисперсия ошибки , может оцениваться показателем тесноты связи – индексом корреляции , который вычисляется по формуле …
Квадрат индекса корреляции для нелинейных форм называется …
Коэффициент детерминации для нелинейной модели часто называют…
Значение индекса корреляции находится в пределах …
Для степенной функции формула для определения –критерия примет вид …
Индекс корреляции для нелинейных форм связи находят по формуле …
Значение индекса детерминации, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии характеризует долю дисперсии результативного признака, _____, в общей дисперсии результативного признака.
объясненную нелинейной регрессией
Тест
1. Вопрос: Если оценка параметра эффективна, то это означает …
Выберите несколько ответов: наименьшую дисперсию остатков
возможность перехода от точечного оценивания к интервальному
2. Вопрос: Минимальная дисперсия остатков характерна для оценок, обладающих свойством …
Укажите ответ: эффективности
3. Вопрос: Несмещенная оценка параметра имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра , вычисленных по выборкам одного и того же объема . Такая оценка называется .
4. Вопрос: Если предпосылки метода наименьших квадратов не выполняются, то оценки параметров уравнения регрессии могут не обладать свойствами …
Выберите несколько ответов: эффективности несмещенности
5. Вопрос: Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством несмещенности, то математическое ожидание остатков …
6. Вопрос: Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством эффективности, то дисперсия остатков характеризуется …
7. Вопрос: Если оценки параметров уравнения регрессии обладают свойствами состоятельности, эффективности и несмещенности, то …
Выберите несколько ответов:
при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливаться
возможен переход от точечного оценивания к интервальному
8. Вопрос: Укажите условия, которые выполняются, если оценки параметров уравнения регрессии обладают свойствами состоятельности, эффективности и несмещенности.
Выберите несколько ответов: наименьшая дисперсия остатков
равенство нулю математического ожидания остатков
9. Вопрос: Переход от точечного оценивания к интервальному возможен, если оценки являются …
Укажите ответ: эффективными и несмещенными
10. Вопрос: Если оценки параметров уравнения регрессии, полученных при помощи метода наименьших квадратов обладают свойствами несмещенности, эффективности и состоятельности, то …
Выберите несколько ответов: возможен переход от точечного оценивания к интервальному
математическое ожидание остатков равно нулю и они характеризуются минимальной дисперсией
Тест
1. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов не используется в случае ______ остатков.
2. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае…
3. Вопрос: После применения обобщенного метода наименьших квадратов удается избежать ______ остатков.
4. Вопрос: Проявление гетероскедастичности в остатках удается устранить при помощи метода обобщенного метода наименьших квадратов путем …
Выберите несколько ответов:
введения в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности
5. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки _______ остатков.
Выберите несколько ответов:
6. Вопрос: Для преодоления проблемы автокорреляции служит …
обобщенный метод наименьших квадратов
7. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов применяется, когда случайные отклонения…
не имеют постоянной дисперсии и коррелированны между собой
8. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов используется для корректировки…
Укажите ответ: гетероскедастичности остатков в уравнении регрессии
9. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае ______ остатков.
гетероскедастичности или автокорреляции
Замена ; подходит для уравнения …
Все нижеприведенные нелинейные модели можно свести к модели множественной линейной регрессии W = b0 + b1·U + b2·V. Установите соответствие между видом нелинейной модели и соотношениями между исходными переменными Y, X, Z и новыми переменными W, U, V линеаризованной модели.
Соотношение хрен знает как делать.
Соотношение №2 хрен знает как делать.
Включение случайного отклонения мультипликативным способом позволяет линеаризовать регрессионную модель вида .
Эконометрической моделью, приводимой к линейной регрессионной модели при логарифмировании и соответствующей подстановке, является .
Эконометрическую модель, линейную по параметрам и нелинейную по переменным с аддитивным включением случайного возмущения .
всегда можно свести к классической регрессионной модели с помощью соответствующей подстановки
Соотношение №3 хрен знает как делать.
Соотношение №4 хрен знает как делать.
Эконометрическая модель является.
нелинейной по параметрам и нелинейной по переменным
Соотношение №5 хрен знает как делать.
1.Зависимость спроса на благо от его цены , задаваемая функцией вида ( , ) является …убывающей функцией, выпуклой вниз функцией.
2. Нелинейную модель зависимостей экономических показателей нельзя привести к линейному виду, если …нелинейная модель является внутренне нелинейной
3. Зависимость от , задаваемая функцией вида ( ), является возрастающей функцией …при , при
4. Зависимость объема производства от использования ресурса , задаваемая функцией вида ( , ) является …выпуклой вверх функцией, возрастающей функцией
5. Функции Торнквиста относятся к классу _________ моделей…обратных
6. При выборе спецификации нелинейная регрессия используется, если …между экономическими показателями обнаруживается нелинейная зависимость
7. Зависимость спроса на товары первой необходимости от дохода (функция Торнквиста, ) характеризуется обратной эконометрической моделью с начальным уровнем вида …
8. Производственная функция Кобба-Дугласа относится к классу _________ моделей…степенных
9. В модели вида различают следующие значения параметра : 1. 2. ; 3. . В зависимости от значения параметра возможны ситуации, изображенные на рисунках: 1в, 3а
10. Зависимости от , задаваемая функцией вида ( ), является выпуклой вниз функцией … , .
1. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
линейная
гипербола
многофакторная
парабола третьего порядка
Пишет что не правильно( не знаю как по другому.
2. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения.
линейная
полулогарифмическая
полиномиальная
обратная
3. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
линейная
гипербола
многофакторная
парабола третьего порядка
4. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
полином k-ой степени
обратная
полулогарифмическая
показательная
5. Установите соответствие между характером модели и видом уравнения:
линейная по переменным, но нелинейная по параметрам
2
нелинейная относительно и переменных, и параметров
3
линейная как по переменным, так и по параметрам
4
нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам
1
6. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
степенная
полулогарифмическая
обратная
экспоненциальная
7. Установите соответствие между характером модели и видом уравнения:
линейная как по переменным, так и по параметрам
нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам
линейная по переменным, но нелинейная по параметрам
нелинейная относительно и переменных, и параметров
8. Установите соответствие между видом нелинейной зависимости и величинами остатков модели, к которым предъявляются предпосылки метода наименьших квадратов при оценке параметров линеаризованной модели.
требования не определены (МНК невозможно применить)
отсутствуют, т.к. имеет место функциональная зависимость Y от Х
9. Установите соответствие между видом уравнения и характером модели:
нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам
линейная по переменным, но нелинейная по параметрам
нелинейная относительно и переменных, и параметров
10. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
полулогарифмическая
степенная
обратная
экспоненциальная
При отборе факторов в модель множественной регрессии проводят анализ …
2. остаточной дисперсии до и после включения факторов в модель
Матрица парных коэффициентов корреляции строится для …
1. отбора факторов в модель множественной регрессии
2. определения коллинеарных факторов
Матрица парных коэффициентов линейной корреляции может служить для решения следующих задач:
1. выявления мультиколлинеарных факторов
2. определения тесноты линейной связи между переменными
В исходное уравнение регрессии добавляются факторы , , . При этом ; ; . Определите, какие дополнительные факторы включать в исходное уравнение не целесообразно.
только
Взаимодействие коллинеарных факторов эконометрической модели означает, что …
1. факторы дублируют влияние друг друга на результат
2. теснота связи между ними превышает по абсолютной величине 0,7
При построении модели множественной регрессии методом пошагового включения переменных на первом этапе рассматривается…
модель с одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наибольший коэффициент корреляции
Отбор факторов в модель множественной регрессии с использованием метода включения может быть основан на сравнении ….
Из двух коллинеарных факторов из модели множественной регрессии исключается тот, для которого абсолютное значение стандартизованного коэффициента … Меньше В исходное уравнение множественной регрессии добавляются факторы , , . При этом ; ; и . Определите, какие дополнительные факторы необходимо включить в исходное уравнение. только
В исходное уравнение регрессии добавляются факторы , , . При этом ; ; . Определите, какие дополнительные факторы необходимо включить в исходное уравнение.
ТЕСТ 3 ФИКТИВНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Для оценки заработной платы некоторого работника используется следующая модель , где — заработная плата -го работника; — общий стаж его работы; — переменная, принимающая значение 1, если работник с высшим образованием и 0 в противном случае; — переменная, принимающая значение 1, если у работника есть дети и 0, если нет, — переменная, принимающая значение 1, если работник мужчина и 0, если женщина. Сколько факторов необходимо представить в модели фиктивными переменными?
Фиктивная переменная может принимать значения:
Исследуется зависимость потребления кофе от ряда факторов: х1 – марки кофе, х2 – уровня крепости кофе (крепкий, средней крепости, слабой крепости), х3 – дохода потребителя, х4 – цены на кофе. Фиктивными переменными в модели не являются …
В страховой компании решили оценить влияние знака зодиака (всего 12), под которым рожден работник, на производительность его труда. Тогда максимальное количество фиктивных переменных, необходимых для проведения анализа и построения оценок равно…
Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии могут быть …
1. качественные переменные, преобразованные в количественные
2. переменные, исходные значения которых не имеют количественного значения
В модели необходимо учесть влияние возраста на производительность труда работника. На предприятии работают пенсионеры и лица, не достигшие пенсионного возраста (всего 2 категории). Тогда максимальное количество фиктивных переменных, необходимых для проведения анализа и построения оценок равно…
Укажите уравнения регрессии, в которых фиктивная переменная D используется только в аддитивной форме:
В модели необходимо учесть влияние уровня образования на заработную плату работника. На предприятии работают люди со средним специальным, высшим и незаконченным высшим образованием (всего 3 категории). Тогда максимальное количество фиктивных переменных, необходимых для проведения анализа и построения оценок равно…
Для оценки заработной платы некоторого работника используется следующая модель , где — заработная плата -го работника; — общий стаж его работы; — переменная, принимающая значение 1, если работник с высшим образованием и 0 в противном случае; — количество детей у работника; — переменная, принимающая значение 1, если работник мужчина и 0, если женщина. Сколько факторов необходимо представить в модели фиктивными переменными?
Проводится эконометрическое моделирование зависимости объема продаж компании от ряда факторов: х1 – цены на товар, х2 – степени известности торговой марки фирмы, х3 – дохода потребителя, х4 – уровня интенсивности рекламной деятельности (высокий уровень – массированная реклама; средний уровень – регулярно повторяющаяся; низкий уровень – время от времени повторяющаяся). Фиктивными переменными в модели не являются …
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.034 сек.)
Видео:3.2 Точечные оценки математического ожидания и дисперсии .Скачать
1. «Белым шумом» называется ___________ процесс чисто случайный 2. Автокорреляционной функцией временного ряда называется последовательность значений коэффициентов автокорреляции различных порядков 3. В исходном соотношении МНК сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений минимизируется 4. В качестве показателя тесноты связи для линейного уравнения парной регрессии используется линейный коэффициент корреляции 5. В качестве фиктивных переменных в модель множественной регрессии включаются факторы не имеющие количественных значений 6. В левой части системы взаимозависимых переменных, как правило, находится одна зависимая переменная 7. В левой части системы независимых уравнений находится совокупность зависимых переменных 8. В линейном уравнении парной регрессии коэффициентом регрессии является значение параметра b 9. В матрице парных коэффициентов корреляции отображены значения парных коэффициентов линейной корреляции между переменными 10. В нелинейной модели парной регрессии функция является нелинейной 11. В общем случае каждый уровень временного ряда формируется под воздействием тенденции, сезонных колебаний и случайных факторов 12. В основе метода наименьших квадратов лежит минимизация суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений 13. В приведенной форме модели в правой части уравнений находятся только независимые переменные 14. В системах рекурсивных уравнений количество переменных в правой части каждого уравнения определяется как ______________ уравнений и количества независимых факторов сумма количества зависимых переменных предыдущих 15. В системе независимых уравнений каждое уравнение представлено изолированным уравнением регрессии 16. В стандартизованном уравнении множественной регрессии ;. Определите, какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние на ,так как 2,1>0,3 17. В стандартизованном уравнении множественной регрессии переменными являются стандартизованные переменные 18. В стандартизованном уравнении свободный член отсутствует 19. Величина коэффициента детерминации при включении существенного фактора в эконометрическую модель будет увеличиваться 20. Величина остаточной дисперсии при включении существенного фактора в модель будет уменьшаться 21. Величина отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений представляет собой ошибку аппроксимации 22. Величина параметра в уравнении парной линейной регрессии характеризует значение результирующей переменной при нулевом значении фактора 23. Взаимодействие факторов эконометрической модели означает, что влияние одного из факторов на результирующий признак не зависит от значений другого фактора 24. Включение фактора в модель целесообразно, если коэффициент регрессии при этом факторе является существенным 25. Временной ряд – это совокупность значений экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени 26. Временной ряд называется стационарным, если он является реализацией _____________ процесса стационарного стохастического 27. Временной ряд характеризует данные, описывающие один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени 28. Выбор формы зависимости экономических показателей и определение количества факторов в модели называется ________________ эконометрической модели спецификацией 29. Выделяют три класса систем эконометрических уравнений независимые, взаимозависимые и рекурсивные 30. Гетероскедастичность остатков подразумевает _____________ от значения фактора зависимость дисперсии остатков 31. Гетероскедастичность подразумевает ________________________ от значения фактора зависимость дисперсии остатков 32. Графическое изображение наблюдений на декартовой плоскости координат называется полем корреляции 33. Дано уравнение регрессии . Определите спецификацию модели линейное уравнение множественной регрессии 34. Двухшаговый метод наименьших квадратов предполагает ______ использование обычного МНК однократное 35. Двухшаговый метод наименьших квадратов применим для решения только сверхидентифицируемой системы одновременных уравнений 36. Двухшаговый метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров систем эконометрических уравнений 37. Для модели зависимости среднедушевого (в расчете на одного человека) месячного дохода населения (р.) от объема производства (млн р.) получено уравнение . При изменении объема производства на 1 млн р. доход в среднем изменится на 0,003 млн р. 38. Для моделирования зависимости предложения от цены не может быть использовано уравнение регрессии
39. Для моделирования сложных экономических систем целесообразно использовать систему эконометрических уравнений 40. Для нелинейных уравнений метод наименьших квадратов применяется к преобразованным линеаризованным уравнениям 41. Для оценки коэффициентов структурной формы модели не применяют _____ метод наименьших квадратов обычный 42. Для существенного параметра расчетное значение критерия Стьюдента больше табличного значения критерия 43. Для уравнения зависимости выручки от величины оборотных средств получено значение коэффициента детерминации, равное 0,7. Следовательно, _% дисперсии обусловлено случайными факторами 30
44. Для уравнения у = 3,14 + 2х +e значение коэффициента корреляции составило 2. Следовательно значение коэффициента корреляции рассчитано с ошибкой 45. Если доверительный интервал для параметра проходит через точку ноль, следовательно параметр является несущественным 46. Если значение индекса корреляции для нелинейного уравнения регрессии стремится к 1, следовательно нелинейная связь достаточно тесная 47. Если значение коэффициента корреляции равно единице, то связь между результатом и фактором функциональная 48. Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значения приравниваются к нулю и соответствующий фактор не включается в модель 49. Если между экономическими показателями существует нелинейная связь, то целесообразно использовать спецификацию нелинейного уравнения регрессии 50. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, то исследуемый ряд содержит только тенденцию 51. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции третьего порядка, то исследуемый ряд содержит случайную величину, влияющую на каждый третий уровень ряда 52. Если оценка параметра эффективна, то это означает наименьшую дисперсию остатков 53. Если предпосылки метода наименьших квадратов нарушены, то оценки параметров могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности 54. Если расчетное значение критерия Фишера меньше табличного значения, то гипотеза о статистической незначимости уравнения принимается 55. Если спецификация модели нелинейное уравнение регрессии, то нелинейной является функция
56. Если спецификация модели отображает нелинейную форму зависимости между экономическими показателями, то нелинейно уравнение регрессии 57. Если факторы входят в модель как произведение, то модель называется мультипликативной 58. Если факторы входят в модель как сумма, то модель называется аддитивной 59. Значение индекса корреляции, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии характеризует тесноту ______ связи нелинейной 60. Значение коэффициента автокорреляции второго порядка характеризует связь между исходными уровнями и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на 2 момента времени 61. Значение коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9 следовательно линейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная 62. Значение коэффициента автокорреляции рассчитывается по аналогии с линейным коэффициентом корреляции 63. Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии результативного признака, объясненной регрессией, к ___________ дисперсии результативного признака общей 64. Значение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно уравнение регрессии объяснено 90% дисперсии результативного признака 65. Значение коэффициента корреляции не характеризует статистическую значимость уравнения 66. Значение коэффициента корреляции равно 0,9. Следовательно, значение коэффициента детерминации составит 0,81 67. Значение коэффициента корреляции равно 1. Следовательно связь функциональная 68. Значение линейного коэффициента корреляции характеризует тесноту ________ связи линейной 69. Значения коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9. Следовательно линейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная 70. Значения коэффициента корреляции может находиться в отрезке [-1;1] 71. Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор, который при достаточно тесной связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами 72. Известны значения аддитивной модели временного ряда: Yt — значение уровня ряда, Yt = 30, Т- — значение тренда, Т+15, Е- значение случайной компоненты случайных факторов Е=2. Определите значение сезонной компоненты S 13
73. Изолированное уравнение множественной регрессии может быть использовано для моделирования взаимосвязи экономических показателей, если факторы не взаимодействуют друг с другом 74. Исследуется зависимость, которая характеризуется линейным уравнением множественной регрессии. Для уравнения рассчитано значение тесноты связи результативной переменной с набором факторов. В качестве этого показателя был использован множественный коэффициент корреляции 75. Исходные значения фиктивных переменных предполагают значения качественные 76. К линейному виду нельзя привести: нелинейную модель внутренне нелинейную 77. К ошибкам спецификации относится неправильный выбор той или иной математической функции 78. Качество подбора уравнения оценивает коэффициент детерминации 79. Коррелограммой называется ______________________________ функции графическое отображение автокорреляционной 80. Косвенный метод наименьших квадратов требует преобразования структурной формы модели в приведенную 81. Критерий Стьюдента предназначен для определения значимости каждого коэффициента регрессии 82. Критерий Фишера используется для оценки значимости построенного уравнения 83. Критические значения критерия Фишера определяются по уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий 84. Критическое значение критерия Стьюдента определяет максимально возможную величину, допускающую принятие гипотезы о несущественности параметра 85. Критическое значение критерия Стьюдента определяет минимально возможную величину, допускающую принятие гипотезы о существенности параметра 86. Линеаризация не подразумевает процедуру включение в модель дополнительных существенных факторов 87. Линеаризация подразумевает процедуру приведения нелинейного уравнения к линейному виду 88. Линейное уравнение множественной регрессии имеет вид . Определите какой из факторов или оказывает более сильное влияние на y так как 2,5 1, то есть x возрастает и y тоже возрастает) не может быть описана зависимость выработки от трудоемкости 167. При построении модели временного ряда проводится расчет каждого уровня временного ряда 168. При построении систем независимых уравнений набор факторов в каждом уравнении определяется числом факторов, оказывающих ________ на моделируемый показатель существенное влияние 169. При построении системы эконометрических уравнений необходимо учитывать структуру связей реальной экономической системы 170. При применении метода наименьших квадратов исследуются свойства оценок параметров уравнения регрессии 171. При применении метода наименьших квадратов исследуются свойства оценок параметров уравнения регрессии 172. При применении метода наименьших квадратов уменьшить гетероскедастичность остатков удается путем преобразования переменных 173. При расчете значения коэффициента детерминации используется отношение дисперсий 174. При хорошем качестве модели допустимым значением средней ошибки аппроксимации является ___% 5-7 175. Приведенная форма модели получена из _________формы модели структурной 176. Приведенная форма модели представляет собой систему ________ функций эндогенных переменных от экзогенных линейных 177. Приведенная форма модели является результатом преобразования структурной формы модели 178. Проверка является ли временной ряд «белым шумом» осуществляется с помощью статистики Бокса-Пирса 179. Проводится исследование зависимости выработки работника предприятия от ряда факторов. Примером фиктивной переменной в данной модели будет являться ______ работника уровень образования 180. Простая линейная регрессия предполагает наличие одного фактора и линейность уравнения регрессии 181. Расчет значения коэффициента детерминации не позволяет оценить существенность коэффициента регрессии 182. Расчет средней ошибки аппроксимации для нелинейных уравнений регрессии связан с расчетом разности между ____________________________ переменной фактическим и теоретическим значениями результативной 183. Расчетное значение критерия Фишера определяется как отношение факторной дисперсии к остаточной, рассчитанных на одну степень свободы 184. Расчетное значение критерия Фишера определяется как ___________ факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы отношение 185. Расчетное значение критерия Фишера определяется как отношение дисперсий 186. Результатом линеаризации полиномиальных уравнений является ______________ регрессии линейные уравнения множественной 187. Свойствами оценок МНК являются: эффективность, а также состоятельность и несмещенность 188. Система взаимозависимых уравнений в ее классическом виде называется также системой ______ уравнений одновременных 189. Система независимых уравнений предполагает совокупность независимых уравнений регрессии 190. Система нормальных уравнений метода наименьших квадратов строится на основании таблицы исходных данных 191. Система рекурсивных уравнений включает в каждое предыдущее (должно быть последующее) уравнение в качестве факторов все зависимые переменные предшествующих уравнений с набором собственно факторов 192. Система эконометрических уравнений не используется при моделировании взаимосвязей временных рядов данных 193. Система эконометрических уравнений предполагает наличие _________ независимых признаков нескольких зависимых и нескольких 194. Система эконометрических уравнений представляет систему уравнений регрессии 195. Систему МНК, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить методом определителей 196. Системы эконометрических уравнений классифицируются по способу вхождения зависимых и независимых переменных в уравнение регрессии 197. Случайный характер остатков предполагает независимость остатков от величины предсказанных по модели значений результативного признака 198. Смысл расчета средней ошибки аппроксимации состоит в определении среднего арифметического значения отклонений, выраженных в процентах от фактических значений результативного признака 199. Совокупность значений критерия, при которых принимается нулевая гипотеза, называется областью _____________ гипотезы принятия 200. Состоятельность оценки характеризуется увеличением ее точности с увеличением объема выборки 201. Спецификацию нелинейного уравнения парной регрессии целесообразно использовать, если значение индекса детерминации, рассчитанного для данной модели достаточно близко к 1 202. Спецификация модели нелинейная парная (простая) регрессия подразумевает нелинейную зависимость и независимую переменную 203. Стандартная ошибка рассчитывается для проверки существенности параметра 204. Статистические гипотезы используются для оценки значимости уравнения регрессии в целом 205. Стационарность временного ряда не подразумевает отсутствие стационарного стохастического процесса 206. Стационарность временного ряда означает отсутствие тренда 207. Стационарность характерна для временного ряда типа «белый шум» 208. Стохастическим процессом называется набор случайных переменных X(t), где t – вещественные числа 209. Строится модель зависимости спроса от ряда факторов. Фиктивной переменной в данном уравнении множественной регрессии не является _________ потребителя доход 210. Структурной формой модели называется система _______ уравнений взаимосвязанных 211. Структурными коэффициентами модели называются коэффициенты ___________ в структурной форме модели при экзогенных и эндогенных переменных 212. Структуру временного ряда можно выявить с помощью коэффициента __________ уровней ряда автокорреляции 213. Табличное значение критерия Фишера служит для проверки статистической гипотезы о равенстве факторной и остаточной дисперсий 214. Требованием к уравнениям регрессии, параметры которых можно найти при помощи МНК является линейность параметров 215. Требованием к уравнениям регрессии, параметры которых можно найти при помощи МНК является: линейность параметров 216. Увеличение точности оценок с увеличением объема выборки описывает свойство _______ оценки состоятельности 217. Уравнение может быть линеаризовано при помощи подстановки
218. Уравнение регрессии характеризует зависимость обратно пропорциональную 219. Уравнение регрессии, которое связывает результирующий признак с одним из факторов при зафиксированных на среднем уровне значении других переменных, называется частным 220. Уровнем временного ряда является значение временного ряда в конкретный момент (период) времени 221. Факторная дисперсия служит для оценки влияния учтенных явно в модели факторов 222. Факторные переменные уравнения множественной регрессии, преобразованные из качественных в количественные называются фиктивными 223. Факторы эконометрической модели являются коллинеарными, если коэффициент корреляции между ними по модулю больше 0,7 224. Фиктивные переменные включаются в уравнение множественной регрессии для учета действия на результат признаков ____________ характера качественного 225. Фиктивные переменные включаются в уравнения ____________ регрессии множественной 226. Циклические колебания связаны с общей динамикой конъюнктуры рынка 227. Экзогенными переменными не являются зависимые переменные 228. Экзогенными переменными являются независимые переменные 229. Экономические временные ряды, представляющие собой данные наблюдений за ряд лет, как правило, являются _______________________ временными рядами нестационарными 230. Экспоненциальным не является уравнение регрессии
231. Эндогенными переменными не являются: независимые переменные 232. Эндогенными переменными являются зависимые переменные 233. Эффективность оценки на практике характеризуется возможность перехода от точечного оценивания к интервальному
позволяет вычислить значение …
, где 
— общая дисперсия результативного признака 
; 
— остаточная дисперсия ошибки 
, может оцениваться показателем тесноты связи – индексом корреляции 
, который вычисляется по формуле …
формула для определения 
–критерия 
примет вид …
; 
подходит для уравнения …
является.
на благо от его цены 
, задаваемая функцией вида 
( 
, 
) является …убывающей функцией, выпуклой вниз функцией.
, при 
) характеризуется обратной эконометрической моделью с начальным уровнем 
вида … 
: 1. 
добавляются факторы 
, 
, 
. При этом 
; 
; 
. Определите, какие дополнительные факторы включать в исходное уравнение не целесообразно.
добавляются факторы 
. При этом 
; 
; 
и 
. Определите, какие дополнительные факторы необходимо включить в исходное уравнение. только 
, где 
— заработная плата 
-го работника; 
— общий стаж его работы; 
— переменная, принимающая значение 1, если работник с высшим образованием и 0 в противном случае; 
— переменная, принимающая значение 1, если у работника есть дети и 0, если нет, 
— переменная, принимающая значение 1, если работник мужчина и 0, если женщина. Сколько факторов необходимо представить в модели фиктивными переменными?
