Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Видео:Коэффициент детерминации. Основы эконометрикиСкачать

Коэффициент детерминации. Основы эконометрики

тест . Оценка тесноты связи

Значение линейного коэффициента корреляции не может характеризовать тесноту связи для уравнения … Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоЗначения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

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. Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоЗначения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Тест 10.

Коэффициент детерминации …является безразмерной величиной

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

Значение коэффициента детерминации составило 0,81, следовательно уравнением регрессии объяснено _____ дисперсии зависимой переменной. 81 %

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

Случайными воздействиями обусловлено 12% дисперсии результативного признака, следовательно, значение коэффициента детерминации составило …0,88

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 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненопозволяет вычислить значение …

Уравнение нелинейной регрессии Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, где Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— общая дисперсия результативного признака Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— остаточная дисперсия ошибки Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, может оцениваться показателем тесноты связи – индексом корреляции Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, который вычисляется по формуле …

Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Квадрат индекса корреляции для нелинейных форм называется …

Коэффициент детерминации для нелинейной модели часто называют…

Значение индекса корреляции находится в пределах …

Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Для степенной функции Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоформула для определения Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено–критерия Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненопримет вид …

Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Индекс корреляции для нелинейных форм связи находят по формуле …

Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

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 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоподходит для уравнения …

Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

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 .

Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Эконометрической моделью, приводимой к линейной регрессионной модели при логарифмировании и соответствующей подстановке, является .

Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

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 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоявляется.

нелинейной по параметрам и нелинейной по переменным

Соотношение №5 хрен знает как делать.

1.Зависимость спроса Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненона благо от его цены Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, задаваемая функцией вида Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено( Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено) 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 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоот Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, задаваемая функцией вида Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено( Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено), является возрастающей функцией …при Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, при Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

4. Зависимость объема производства Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоот использования ресурса Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, задаваемая функцией вида Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено( Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено) 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, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено) характеризуется обратной эконометрической моделью с начальным уровнем Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненовида … Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

8. Производственная функция Кобба-Дугласа относится к классу _________ моделей…степенных

9. В модели вида Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоразличают следующие значения параметра Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено: 1. Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено2. Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено; 3. Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено. В зависимости от значения параметра Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненовозможны ситуации, изображенные на рисунках: 1в, 3а

10. Зависимости Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоот Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, задаваемая функцией вида Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено( Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено), является выпуклой вниз функцией … Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено.

1. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

Читайте также:

  1. II. Оценка эффективности инвестиционного менеджмента.
  2. IV.Оценка эффективности деятельности структурного подразделения организации
  3. Анализ и оценка состояния управления инвестиционным процессом в ОАО «Дашковка»
  4. АНАЛИЗ ЛИКВИДНОСТИ БАЛАНСА (ОЦЕНКА ТЕКУЩЕЙ И ПЕРСПЕКТИВНОЙ ЛИКВИДНОСТИ)
  5. Ассортимент шерстяных и шелковых тканей. Оценка качества.
  6. Вживленная оценка
  7. Вопрос 42: оценка эффективности монетарной политики и влияние их изменений на равновесие.
  8. Вопрос – 130 Доказывание в ПАП. Предмет доказывания. Доказательства в производстве по делам об административных правонарушениях: понятие, виды и оценка.
  9. Выбор вида модели и оценка ее параметров
  10. Вычисление коэффициентов корреляции количественных признаков и оценка его достоверности
  11. ГЛАВА 3. КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ИНФОРМАЦИИ 1 страница
  12. ГЛАВА 3. КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ИНФОРМАЦИИ 10 страница
линейная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
гипербола Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
многофакторная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
парабола третьего порядка Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Пишет что не правильно( не знаю как по другому.

2. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения.

линейная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
полулогарифмическая Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
полиномиальная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
обратная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

3. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

линейная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
гипербола Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
многофакторная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
парабола третьего порядка Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

4. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

полином k-ой степени Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
обратная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
полулогарифмическая Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
показательная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

5. Установите соответствие между характером модели и видом уравнения:

линейная по переменным, но нелинейная по параметрам2 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
нелинейная относительно и переменных, и параметров3 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
линейная как по переменным, так и по параметрам4 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам1 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

6. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

степенная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
полулогарифмическая Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
обратная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
экспоненциальная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

7. Установите соответствие между характером модели и видом уравнения:

линейная как по переменным, так и по параметрам Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
линейная по переменным, но нелинейная по параметрам Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
нелинейная относительно и переменных, и параметров Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

8. Установите соответствие между видом нелинейной зависимости и величинами остатков модели, к которым предъявляются предпосылки метода наименьших квадратов при оценке параметров линеаризованной модели.

Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненотребования не определены (МНК невозможно применить)
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоотсутствуют, т.к. имеет место функциональная зависимость Y от Х

9. Установите соответствие между видом уравнения и характером модели:

Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненонелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненолинейная по переменным, но нелинейная по параметрам
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненонелинейная относительно и переменных, и параметров

10. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

полулогарифмическая Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
степенная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
обратная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
экспоненциальная Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

При отборе факторов в модель множественной регрессии проводят анализ …

1. значений матрицы парных коэффициентов корреляции

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 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненодобавляются факторы Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено. При этом Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено. Определите, какие дополнительные факторы включать в исходное уравнение не целесообразно.

только Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

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 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненодобавляются факторы Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено. При этом Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненои Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено. Определите, какие дополнительные факторы необходимо включить в исходное уравнение. только Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

В исходное уравнение регрессии Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненодобавляются факторы Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено. При этом Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено. Определите, какие дополнительные факторы необходимо включить в исходное уравнение.

ТЕСТ 3 ФИКТИВНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ

Для оценки заработной платы некоторого работника используется следующая модель Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, где Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— заработная плата Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено-го работника; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— общий стаж его работы; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— переменная, принимающая значение 1, если работник с высшим образованием и 0 в противном случае; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— переменная, принимающая значение 1, если у работника есть дети и 0, если нет, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— 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 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено, где Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— заработная плата Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено-го работника; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— общий стаж его работы; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— переменная, принимающая значение 1, если работник с высшим образованием и 0 в противном случае; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— количество детей у работника; Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— 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 (0.04 сек.)

Видео:Математика #1 | Корреляция и регрессияСкачать

Математика #1 | Корреляция и регрессия

Учебные материалы для студентов

Видео:Простые показатели качества модели регрессии (R2, критерии Акаике и Шварца)Скачать

Простые показатели качества модели регрессии (R2, критерии Акаике и Шварца)

Методические указания, конспекты, лекции, контрольные, лабораторные работы, курсовые.

Видео:Корреляция: коэффициенты Пирсона и Спирмена, линейная регрессияСкачать

Корреляция: коэффициенты Пирсона и Спирмена, линейная регрессия

Тесты по эконометрике

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

также в рубрике Контрольные, тесты:

Видео:Однофакторная регрессионная модель. Коэффициенты детерминации, корреляции. Критерий ФишераСкачать

Однофакторная регрессионная модель. Коэффициенты детерминации, корреляции. Критерий Фишера

Вклад случайных мелких незначительных факторов Аддитивная модель содержит компоненты в виде слагаемых

НазваниеВклад случайных мелких незначительных факторов Аддитивная модель содержит компоненты в виде слагаемых
Анкорtest.doc
Дата22.04.2017
Размер293.5 Kb.
Формат файлаЗначения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено
Имя файлаtest.doc
ТипДокументы
#5201
Подборка по базе: 1Рост значимости внешнеполитических факторовв в.pptx, БЖД. Елесина Е.А. Воздействие основных негативных факторов на че, Мой первый выгодный банковский вклад.docx, 21142 Организация и порядок бухгалтерского учета операций со вкл, Особенности психолого-педагогических факторов формирования мотив, ПЗ Рынки факторов производства.pdf, Курсовая Вклад Джеймса-Клерка Максвелла в развитие модели статис, Конспект 5 кл №23 Влияние экологических факторов.docx, Тенденции в развитии информационных технологий как один из факто, проект Выгодные денежные вклады.ppt

Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоНа рисунке представлена реализация процесса, нестационарного по дисперсии

εi это: Вклад случайных мелких незначительных факторов*

Аддитивная модель содержит компоненты в виде . слагаемых

Было замечено, что при увеличении количества вносимых удобрений урожайность также возрастает, однако, по достижении определённого значения фактора моделируемый показатель начинает убывать. Для исследования данной зависимости можно использовать спецификацию уравнения регрессии . Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

В зависимости от количества регрессоров, модели подразделяются на парные и множественные

В качестве показателя тесноты связи для линейного уравнения парной регрессии используется. линейный коэффициент корреляции

В линейной эконометрической модели наблюдаемое значение результирующей переменной, зависящей от факторов модели, и случайной составляющей равно . сумме

В линейном уравнении множественной регрессии Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненокоэффициентами регрессии являются . (несколько правильных ответов) b2 b1

В линейном уравнении парной регрессии Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненопараметрами не являются y x

В модель множественной регрессии необходимо включать факторы, которые уменьшают величину остаточной дисперсии; увеличивают величину объяснения

В правой части системы независимых уравнений находится. Совокупность переменных случайных факторов

В системах рекурсивных уравнений количество переменных в правой части каждого уравнения определяется как количества зависимых переменных уравнений и количества независимых факторов суммапредыдущих

В системе независимых уравнений каждое уравнение представлено изолированным уравнением регрессии*

В системе независимых уравнений определён набор экзогенных переменных, при этом в каждом уравнении набор существенных экзогенных переменных. может быть различным

В стандартизированном уравнении множественной регрессии Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненостандартизированными переменными не являютсяЗначения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоЗначения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение остаточной дисперсии на одну степень свободы равно отношению чисел, определенных на пересечении строки «Остаток» и столбцов «SS» и «df»
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значения суммы квадратов можно определить по соответствующей строке в столбцеSS
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. По строке «Остаток» можно определить информацию относительно числа степеней свободы для ___ дисперсии. остаточной
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Число степеней свободы объясненной (факторной) дисперсии равно отношению чисел, определенных на пересечении строки «регрессия» и столбцов *SS* и *MS*
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

В таблице представлены результаты дисперсного анализа. Значение суммы квадратов можно определить по соответствующей строке в столбце SS
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

В эконометрике для проверки статистической значимости уравнения в целом используют. сумма квадратов*

В эконометрических моделях присвоение численных значений признакам качественного характера проводится на основании включения в модель. стандартизированных переменных

В эконометрической практике стационарность временного ряда означает отсутствие тренда

В эконометрическую модель Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненолинейным образом включены параметр с, параметр b

В эконометрическую модель Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненонелинейным образом включены переменная x1 переменная x2

В экономической практике стационарность временного ряда означает. отсутствие систематических изменений дисперсии

Верификация модели заключается в: сопоставлении модельных и реальных данных

Взаимодействие коллинеарных факторов эконометрической модели означает, что . дублируют влияние друг друга на результат; теснота связи между ними превышает по абсолютной величине 0,7

Вид уравнения регрессии выбирают исходя из. существующей природы взаимосвязи исследуемых показателей

Влияние фиктивной переменной наклона на регрессивную модель состоит в . изменении величины свободного слагаемого

Временной ряд, отличающийся от стационарного на неслучайную составляющую (трендовую или периодическую компоненту), называется. регрессионным

Временный ряд называется стационарным, если он является реализацией стационарного стохастическогопроцесса.

Выберете верные утверждения по поводу приведенной формы эконометрических уравнений (несколько правильных ответов): представлена в виде системы независимых уравнений; параметры приведенной формы могут быть выражены как нелинейные функции от параметров структурной формы

Выберите верные утверждения по поводу модели Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено нелинейная, линейная относительно параметров регрессии

Выберите верные утверждения по поводу приведенной формы системы эконометрических уравнений: система независимых уравнений; получается в результате преобразования структурной формы модели

Выберите верные утверждения по поводу экзогенных переменных (несколько правильных ответов): значения экзогенных переменных определяются вне модели; предопределенные переменные

Выберите верные утверждения по поводу экзогенных переменных: не зависят от эндогенных переменных; оказывают влияние на эндогенные переменные

Выберите верные утверждения по поводу эндогенных переменных (несколько правильных ответов): значения эндогенных переменных определяются внутри модели; зависимые переменные

Выберите правильные варианты ответа: гомоскедастичность остатков, отсутствует автокорреляции в остатках

Выбор списка переменных модели и типа взаимосвязи между ними выполняется на этапе спецификация модели

Выделяют три класса систем эконометрических уравнений. системы независимых уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений

Выражение Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненопозволяет вычислить значение коэффициента эластичности*

Гетероскедастичность это: непостоянство дисперсий возмущаюших воздействий*

Гипотеза о мультипликативной структурной схеме взаимодействия факторов. формирующих уровни временного ряда означает. уровень временного ряда = тренд конъюнктурная компонента сезонный фактор случайная компонента

Гипотеза об аддитивной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного ряда, означает правомерность следующего представления. уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента

Дано уравнение регрессии Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено. Определите спецификацию модели: линейное уравнение множественной регрессии; линейное уравнение множественной регрессии

Даны 2 СВ X и Y. Известны стандартные отклонения Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненои коэффициент корреляции Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено. Чему равна выборочная ковариация: 1,489581

Двухшаговый метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров. систем экономических уравнений

Двухшаговый метод наименьших квадратов является частным случаем . косвенного метода наименьших квадратов

Детерминированная компонента уровней временного ряда, описывающая периодические колебания значений характеристики экономического процесса, называется. циклической

Дисперсия — это отношение: среднего квадратичного отклонения к средней арифметической величине

Дисперсия значений временного ряда зависит от времени и неограниченно возрастает с течением времени. Это характерно для. нестационарных рядов

Для временного ряда рассматривается авторегрессионный прогресс первого порядка Y101·Yt-1t. Известно, α1=1. Временной ряд является. описанием взрывного процесса

Для линейного уравнения множественной регрессии проблема спецификации модели связана. с отбором факторов, включаемых в модель

Для множественного коэффициента корреляции модели в естественном масштабе переменных (R1)и множественного коэффициента корреляции для модели в стандартизированном масштабе переменных (R2)справедливо соотношение . R1=R2

Для некоторой выборки известно среднеквадратическое отклонение Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено . Дисперсия для этой выборки равна: (0,21) 2 *

Для общей (Dобщ), факторной (Dфакт) и остаточной (Dост) дисперсий зависимой переменной и коэффициента детерминации R2 выполняется . Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоЗначения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Для описания тесноты (силы) связи между зависимой переменной и фактором (факторами) проводят расчет. коэффициент корреляции

Для получения системы нормальных уравнений в методе наименьших квадратов следует. взять частные производные первого порядка*

Для проверки значимости коэффициента детерминации используется статистика с распределением Фишера

Для проверки наличия гетероскедастичности остатков служат: графический метод, тест Голдфелда — Квандта

Для расчета доверительных интервалов коэффициента регрессии служат следующие параметры стандартная ошибка коэффициента регрессии; критическое значение распределения Стьюдента (табличное значение)

Для системы рекурсивных уравнений матрица параметров при эндогенных переменных имеет структуру.треугольную

Для стационарного временного ряда среднее значение по множеству реализаций для заданных моментов времени равно среднему по времени, вычисленному по одной реализации. Такой ряд называют. эргодическим

Для стационарного процесса второго порядка y1 на любых двух временных интервалах должны выполняться условия будут равны между собой пары показателей: _____, рассчитанные на этих интервалах. математическое ожидание, дисперсия, коэффициент автокорреляции второго порядка

Для точно идентифицируемой структурной формы системы одновременных уравнений при оценке параметров применяется _____ метод наименьших квадратов. косвенный*

Для уравнения зависимости предложения на некоторый товар от цены за единицу товара получено значение коэффициента детерминации, равное 0,64. Следовательно, отношение____ дисперсии предложения к его общей дисперсии равно____ факторной. 0,64; остаточной. 0,36

Для успешного применения МНК необходимо, чтобы математическое ожидание случайного отклонения ei равнялось нулю. Это означает, что равны математические ожидания случайного отклонения для каждого наблюдени

Если большие серии соседних остатков имеют одинаковые знаки, то статистика Дарбина-Уотсона приближенно равна : 0

Если доверительный интервал для коэффициента регрессии содержит 0, то справедливы следующие утверждения: фактическое значение статистики Стьюдента для этого коэффициента по модулю меньше критического (табличного); регрессии статистически незначим

Если зависимость между СВ близка к линейной, то статистика Дарбина-Уотсона приближенно равна: 2

Если значение индекса корреляции для нелинейного уравнения регрессии стремится к 1, следовательно нелинейная связь . очень тесная

Если качественный признак имеет k атрибутивных значений, то количество фиктивных переменных в модели должно быть равно. k -2

Если коэффициент регрессии является несущественным, то для него выполняются условия . стандартная ошибка превышает половину значения параметров; расчетное значение t- критерия Стьюдента меньше табличного

Если коэффициент регрессии является несущественным, то для него выполняются условия . доверительный интервал одновременно содержит положительные и отрицательные величины, расчетное значение t-критерия меньше табличного

Если коэффициент регрессии является существенным, то для него выполняются условия . стандартная ошибка не превышает половины значения параметра*; значение t- критерия Стьюдента больше табличного*

Если предпосылки метода наименьших квадратов (МНК) не выполняются, то остатки могут характеризоваться . высокой степенью автокорреляции, гетероскедастичностью

Если предпосылки метода наименьших квадратов (МНК) не выполняются, то остатки могут характеризоваться . гетероскедастичностью, высокой степенью автокорреляции

Если справедлива гипотеза H0: a1 =0 относительно коэффициента a1 модели множественной регрессии Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено,то целесообразно: удалить переменную x1 из спецификации модели

Если статистическая оценка θ * n параметра θ содержит всю информацию об оцениваемом параметре, она называется. достаточной

Если структурная форма модели системы эконометрических уравнений точно идентифицируема, то с помощью косвенного МНК получают единственную оценку параметров модели

Если факторы входят в модуль как сумма, то модель называется. аддитивной

Зависимость дисперсии возмущения от номера наблюдения называется гетероскедастичностью*

Зависимость прибыли Y от расходов на рекламу X характеризуется полиномиальной эконометрической моделью второй степени видаЗначения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Закон изменения нестационарного временного ряда yt близок к линейному. Этот ряд приводится к стационарному процессу xt c помощью расчеты первых разностей

Значение коэффициента детерминации составило 0,9 следовательно . уравнение регрессии объяснено 90% дисперсии результативного признака; доля остаточной дисперсии зависимой переменной y в ее общей дисперсии составила 10%

Значение коэффициента детерминации составило 0,9 следовательно отношение длины __ дисперсии к общей дисперсии равно ____ Остаточный. 0,1, Факторный. 0,9

Значение множественного коэффициента линейной корреляции близко к 1. Это означает, что результирующая переменная является линейной функцией от набора факторных переменных

Из теоремы Гаусса-Маркова следует, что оценки являются эффективными, несмещенными, состоятельными

Изображение корреляционного поля для парной регрессионной модели относится к статическим графикам, характеризующим . тесноту и форму зависимости между признаками

Использование в эконометрическом моделировании парной регрессии вместо множественной является ошибкой. спецификации

Использование полинома третьего порядка в качестве регрессионной зависимости для однофакторной модели обусловлено . неоднородностью выборки

Использование фиктивных переменных является оперативным при исследовании. однородных массивов данных

К достоинствам метода наименьших квадратов можно отнести . типовой характер расчётов, интерпретируемость полученных результатов*

К методам обнаружения автокорреляции относятся: критерий Дарбина-Уотсона

К методам устранения гетероскедастичности остатков относятся: метод Кохрана-Оркатта, взвешенный метод наименьших квадратов

К методам устранения мультиколлинеарности факторных переменных относятся добавление фиктивных переменных, изменение спецификации модели, исключение переменных

К ошибкам спецификации относится . неправильный выбор той или иной математической функции

Какие веса используются в сглаживании временных рядов Методом скользящего среднего при m=2-3/35, 12/35, 17/35, 12/35, -3/35

Какие методы используются для сглаживания временного ряда: Аналитические, алгоритмические

Какие основные понятия связаны с временными рядами: Тренд, фильтрация, сглаживание, автоковариация, спектральная плотность, модели генерации значений

Какое из этих значений может принимать линейный коэффициент корреляции при прямой связи? 0,6

Какое из этих уравнений является выборочным уравнением регрессии: Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Какое из этих уравнений является модельным уравнением регрессииЗначения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Какой показатель характеризует значимость коэффициента регрессии? t-статистика Стьюдента этого коэффициента регрессии

Какому коэффициенту корреляции соответствует возрастающая линейно-функциональная регрессионная зависимость? 1

Компонента уровней временного ряда, отражающая влияние неподдающихся учету и регистрации случайных факторов на изучаемый экономический процесс, называется случайной

Коррелированность возмущений с различными номерами называется автокорреляцией*

Коррелограмма — это . график автокорреляционной функции

Корреляция подразумевает наличие связи между . переменными

Коэффициент детерминации в парной регрессии применяется для проверки адекватности модели; общего качества регрессии

Коэффициент детерминации является величиной детерминированной

Коэффициент корреляции представляет собой . Число

Коэффициент корреляции это: относительная мера взаимосвязи переменных

Коэффициент парной линейной корреляции между признаками Y и X равен 0,9. Следовательно, доля дисперсии результативного признака Y, не объяснённая линейной парной регрессией Y по фактору X, будет равно . 10%*

Коэффициент парной линейной корреляции равен нулю. Это значит, что между признаками нет линейной корреляционной зависимости

Коэффициент эластичности является постоянной величиной и не зависит от значения факторного признака для . степенной функции регрессии Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Коэффициенты регрессионных моделей с фиктивными переменными оцениваются _______ методом наименьших квадратов. традиционным

Критерий Стьюдента используется для проверки гипотезы о: Значимости коэффициента корреляции

Критерий Фишера в эконометрических моделях служит показателем преимущества выбранной модели пред другими; для проверки статистической значимости уравнения регрессии

Критерий Фишера используется для оценки значимости . построенного уравнения

Лаговые переменные – это эндогенные переменные в предшествовавшие моменты времени

Левая часть системы взаимозависимых уравнений представлена вектором. зависимых переменных

Линейный коэффициент корреляции — это отношение . ковариации к произведению средних квадратичных отклонений двух показателей

Линейный коэффициент корреляции изменяется в пределах[-1, 1]*

Математическое выражение линейной модели временного ряда имеет вид.Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Метод инструментальных переменных применяется в случае корреляции регрессора со случайным возмущением*

Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров нелинейных регрессионных моделей, если эти модели . имеют автокорреляцию в остатках; характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений; являются нелинейными по параметрам, но внутренние линейными ;являются нелинейными по параметрам и внутренние нелинейными

Метод скользящего среднего — это: Алгоритмический метод сглаживания временного ряда

Минимальная дисперсия остатков характерна для оценок, обладающих свойством эффективности*

МНК — оценки параметров обобщенной регрессионной модели несмещенные*

МНК для оценки параметров уравнений регрессии дает хорошие результаты при выполнении определенных предпосылок*

МНК используется для оценивания . параметров линейной регрессии*

Множественный коэффициент линейной корреляции близок к единице. Это означает, что . рассматриваются факторы, значимо влияющие на результат*

Моделирование тенденции осуществляется на основе построения уравнения регрессии зависимости трендовойкомпоненты от времени.

Модель, содержащая фиктивную переменную, относится к ____ модели. регрессионной

На первом этапе применения косвенного метода наименьших квадратов. структурную форму преобразуют в приведенную

Наиболее часто используемый порог вероятности безошибочности выводов при проверке статистических гипотез в эконометрике.. 0,95

Найти коэффициент корреляции, если известен коэффициент детерминации R 2 =0.992016 Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Найти среднее квадратичное отклонение, если дисперсия совокупности равна 12,253,5

Найти среднюю урожайность пшеницы с 1 га за три года: 60ц, 49ц, 41ц. 50

Наличие возмущения зависимой переменной, вызванное неоднородностью данных в исходной статистической совокупности, является учетом ошибки выборки

Невязки это: Отклонение наблюдаемого значения от значения, вычисленного по теоретической функции регрессии

Независимые переменные в регрессионных моделях называются регрессорами*

Независимые переменные системы одновременных уравнений, определяемые вне модели, называются экзогенными переменными

Неидентифицируемая система совместных эконометрических уравнений решается не может решаться

Несмещенность оценки на практике означает . что при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливать; невозможность перехода от точечного оценивания к интервалу

Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки __ остатков гетероскедастичности*

Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает . Введение в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности; Преобразование переменных

Объем выборки должен превышать число рассчитываемых параметров при исследуемых факторах в 5-6 раз*

Один из этапов построения экономической модели, на котором проверяются статистические свойства построенной модели, называется. верификацией модели

Одним из методов присвоения числовых значений фиктивными переменными является. ранжирование

Одним из нарушений предпосылок метода наименьших квадратов для системы одновременных уравнений является . корреляция случайных отклонений с результативными переменными; гетероскедастичность остатков

Остаток регрессионной модели представляет собой оценку: случайной ошибки

от теоретических значений зависимости переменной уУкажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков имеет место гетероскедастичность остатков; нарушена предпосылка МНК и равенство дисперсий случайных отклонений
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Отбор факторов в модель множественной регрессии с использованием метода включения может 83.быть основан на сравнении . величины объясненной дисперсии до и после включения фактора в модель; величины остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель

Отношение факторной дисперсии к общей дисперсии равно 0,93, следовательно величина: разности (1 — R2), где R2 — коэффициент детерминации равна 0,07; коэффициент детерминации R2 равна 0,93

Оценки коэффициентов по МНК являются __ оценками теоретических коэффициентов регрессии точечными*

Оценки параметров неидентифицируемой системы эконометрических уравнений. не могут быть найдены обычным МНК

Оценки параметров сверхидентифицируемой системы эконометрических уравнений могут быть найдены с помощью __ метода наименьших квадратов двухшагового*

Оценку существенности (значимости) отдельного параметра уравнения регрессии можно проводить на основании показателей . t-критерия Стьюдента; доверительного интервала

Параметры управления тренда определяются обычным*методом наименьших квадратов.

Первый шаг двухшагового метода наименьших квадратов состоит в нахождении теоретических значений. эндогенных переменных из приведенной формы модели традиционным методом наименьших квадратов

Переменные системы одновременных уравнений, известные к расчетному моменту времени, называются предопределенными переменными*

Переход от точечного оценивая к интервальному возможен, если оценки являются. Эффективными и несмещенными*

По мере удаления индивидуального значения эндогенной переменной от среднего по выборке длина доверительного интервала Увеличивается

По отношению к выбранной спецификации модели, все экономические переменные объекта подразделяются на эндогенные и экзогенные

Под автокорреляцией уровней временного ряда подразумевается корреляционно-функциональная зависимость между последовательными уровнями ряда.

Под верификацией модели понимается проверка адекватности модели

Показатель общей дисперсии рассчитывается: для оценки влияния как учтенных в модели факторов, так и случайных воздействий; на основе разности наблюдаемого значения зависимой переменной и ее среднего уровня

Показатель общей или обобщенной дисперсии рассчитывается . на основе разности наблюдаемого значения зависимой переменной и её среднего уровня; для оценки влияния включенных в уравнение случайных факторов

Показателями, по которым может быть установлена мультиколлинеарность факторов, являются: высокие коэффициенты корреляции между объясняющими переменными; статистическая незначимость некоторых коэффициентов регрессии при достаточно высоком коэффициенте детерминации

Построена мультипликативная модель временного ряда, где Yt — значение уровня ряда, Yt=10, T — значение тренда, S — значение сезонной компонента, E — значение случайной компоненты. Определите вариант правильно найденных значений компонент уровня ряда T=5, S=2, E=1

Построение поля корреляции для парной регрессии позволяет определить... вид связи (линейная, нелинейная)

Предопределенные переменные – это переменные системы одновременных уравнений, известные к расчетному моменту времени

Предпосылками метода наименьших квадратов (МНК) являются . отсутствие автокорреляции в остатках

Предпосылкой применения МНК является постоянство дисперсии случайных отклонений et. *

При анализе взаимосвязи признаков в экономической модели используют корреляционное отношение, подсчитанное на основе аналитической группировки

При изменении начала отчета времени свойства строго стационарного временного ряда. не меняются*

При использовании в регрессионных моделях фиктивных переменных следует проводить анализ обычным образом

При использовании МНК минимизируется . отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной и ее расчетных значений. сумма квадратов*

При отборе факторов в модель множественной регрессии можно проводить сравнение величины ___ до и после включения фактора в модель коэффициента детерминации

При отборе факторов в модель множественной регрессии можно проводить сравнение величины _ до и после включения фактора в модель. остаточной дисперсии; коэффициента детерминации

При оценке параметров приведённой формы модели косвенный метод наименьших квадратов использует алгоритм. обычного МНК

При оценке параметров систем одновременных уравнений не производят. линеаризацию уравнений системы

При применении метода наименьших квадратов для оценки параметров уравнений регрессии минимизируют ____________ между наблюдаемым и моделируемым значениями зависимой переменной. сумму квадратов разности*

При увеличении объема выборки дисперсия эффективной оценки параметра становится бесконечно малой величиной. Такая оценка параметра называется состоятельной*

При увеличении объёма выборки дисперсия эффективной оценки параметра становится бесконечно малой величиной. Такая оценка параметра называется . асимптотически эффективной

При увеличении объема выборки становятся маловероятным значительные ошибки при оценивании параметров регрессии. Это означает, что используются . оценки. состоятельные*

Приведенная спецификация Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоСоответствует системе __ уравнений. одновременных

Приведённая форма модели является результатом преобразования. структурной формы модели

Принцип спецификации модели, лежащий в основании классификации: статические модели; динамические модели датирование переменных

Принцип спецификации модели, лежащий в основании классификации: экономические модели; эконометрические модели включение случайных возмущений

Причинами нарушения предпосылок МНК могут являться .наличие неучтенного в уравнении существенного фактора, наличие в уравнении фиктивных переменных

Причины автокорреляции ошибки спецификации; ошибки измерений; характер наблюдений

Проблема идентификации модели, описываемой системой эконометрических уравнений, состоит в . единственности соответствия между структурной и приведенной формами модели

Проверку выполнения предпосылки МНК о гомоскедастичности (гетероскедастичности) остатков можно проверить . визуально по графику. *

Процессом, который всегда является стационарным в слабом смысле является . процесс белого шума

Проявление гетероскедастичности в остатках удается устранить при помощи метода обобщенного метода наименьших квадратов путем . введение в выражения для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности

Пусть t — рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а tкрит — критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статически значимым, если выполняются следующие неравенства : t > tкрит; t

Пусть Y — средний ежемесячный доход одного человека в год, а D — фиктивная переменная, равная 1, если человек имеет высшее образование, и 0 — если нет, x — стаж работы на данном предприятии. Оценили регрессию вида Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено. Оценка 2 > 0. Тогда можно утверждать, что . лица с высшим образованием в среднем зарабатывают больше, чем остальные

Пусть Yt— значения временного ряда с квартальными наблюдениями S- мультипликативная сезонная компонента, причем для первого квартала года S1=2, для второго квартала года S2=4, для третьего квартала года S3=1/2.Определите оценку сезонной компоненты для четвертого квартала года S4=. 5/2

Пусть в некоторой модели необходимо учесть влияние времени года (зима-весна-лето-осень, всего 4 состояния фиктивной переменной) на объёмы продаж мороженного. Тогда максимальное количество фиктивных переменных, необходимых для проведения анализа и построения оценок равно . 3

Пусть в некоторой модели необходимо учесть влияние сезонности (зима-лето, всего 2 состояния фиктивной переменной) на объёмы продажи мороженного. Тогда максимальное количество фиктивных переменных, необходимых для проведения анализа и построения оценок равно . 2

Пусть для временного ряда Хt было получено эмпирическое выражение ТСt для трендциклической компоненты и значения мультипликативной сезонной компоненты St. Тогда прогнозное значение Хt+1 будет находиться по правилу . Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Пусть Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено-значения временного ряда, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено-трендциклическая компонента этого ряда, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено-сезонная компонента, Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено— случайная компонента. Тогда общий вид мультипликативной модели временного ряда можно представить как. Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Разделение на компоненты, отличающиеся с точки зрения выбранного порядка — это: Фильтрация

Разность фактического и теоретического значений результирующей переменной регрессионной модели называется. остатком

Расположите модели в возрастающем порядке по степени сложности оценки их параметро1)Линейная модель 2)Нелинейная модель, линейная относительно параметров 3)Нелинейная модель нелинейная относительно параметров (внутренне линейная) 4)Нелинейная модель внутренние нелинейные

Расчет величины коэффициента детерминации позволяет оценить . долю остаточной дисперсии зависимой переменной, вызванную влиянием прочих, не включенных в управление факторов, в общей дисперсии зависимой переменной; долю дисперсии зависимой переменной, и объясненную построенным управлением, в её общей дисперсии

Расчет формулы для коэффициента парной линейной корреляции случайных величин x и y имеет видЗначения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Расчётное значение критерия Фишера определяется как — факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы. Отношение

Регрессионная модель переменной структуры характеризуется . Гомоскедастичностью остатков; Нелинейностью относительно параметров

С помощью метода наименьших квадратов нельзя оценить значения параметров уравнения.Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

С увеличением объема выборки длина доверительного интервала индивидуального значения эндогенной переменной Уменьшается

Самым распространенным методом оценки параметров регрессии является: МНК*

Сверхидентифицируемая система совместных эконометрических уравнений решается двухшаговым МНК

Сезонная составляющая временного ряда характеризует. периодические изменения уровней ряда

Сезонные компоненты в аддитивной временной модели должны отвечать следующему правилу: сумма всех сезонных компонент равна нулю

Система независимых уравнений предполагает совокупность ___ уравнений регрессии. независимых

Система независимых эконометрических уравнений решается обычным МНК*

Система рекурсивных эконометрических уравнений решается обычным МНК*

Система эконометрических уравнений идентифицируема, если. количество приведенных и структурных коэффициентов одинаково

Система эконометрических уравнений неидентифицируема, если. количество приведенных коэффициентов меньше количества структурных коэффициентов

Система эконометрических уравнений сверхидентифицируема, если. количество приведенных коэффициентов больше количества структурных коэффициентов

Система эконометрических уравнений является идентифицируемой, если идентифицируемо каждое уравнение системы*

Система эконометрических уравнений является сверхидентифицируемой, если сверхидентифицируемо хотя бы одно уравнение системы

Система экономических уравнений включает в себя следующие переменные (несколько правильных ответов): зависимые; предопределённые

Систему МНК построенную для оценки параметров линейного управления множественной регрессии можно решить методом. определителей*

Системы эконометрчских уравнений с точки зренияИдентфицруемости бывютСверхидентифицируемые

Случайная составляющая характеризует. отклонение модельного значения результирующей переменной от наблюдаемого

Среди факторов, оказывающих влияние на уровень временного ряда можно назвать сезонные колебания и тенденции, тенденции и случайные факторы

Среднее квадратичное отклонение показывает в среднем, на сколько отклоняются значения показателя от среднего значения

Средний (обобщающий) коэффициент эластичности рассчитывается для среднего значения фактора по формуле. Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Средняя арифметическая величина — это отношение суммы значений показателя к объему совокупности

Средствами отбора факторов, включаемых в модель, могут служить: матрица парных коэффициентов корреляции; анализ существенности изменения коэффициента детерминации до и после добавления фактора в модель

Статистика Дарбина-Уотсона используется для: Определения характера зависимости между СВ

Стохастическая связь между признаками, выраженная в том, что средняя величина одного признака увеличивается с возрастанием другого, называется. положительной корреляцией

Текущее значение экономического процесса yt предопределено его предысторией. Пусть εt ошибка модели в момент t. f-аналитическая функция. Тогда модель для указанного допущения имеет следующий вид. yt = f(yt-1, yt-2. )+ εt

Термин эконометрика был введен Фришем

Укажите группы факторов, формирующих уровень временного ряда факторы, формирующие тенденцию ряда, факторы, формирующие циклические колебания ряда

Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков  от теоретических значений зависимости переменной у: имеет место автокорреляция остатков; неверная спецификация модели
Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Укажите назначение применения статистики Дарбина-Уотсона: не применим к моделям с лаговыми переменными ; проверяет гипотезу о наличии автокорреляции только первого порядка

Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии Y = a · bX · cZ. 1Определяются исходные параметры 2Находятся логарифмы правой и левой частей нелинейного уравнения3Оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2; 4Задается полулогарифмическая спецификация модели

Укажите правильные варианты ответов относительно числа переменных включаемых в уравнение регрессии: несколько зависимых и одна не зависимых переменных; одна зависимая и несколько независимых переменных

Укажите преимущества использования системы эконометрических уравнений перед изолированными уравнениями регрессии: учитывается взаимозависимость переменных; система уравнений моделирует реальную взаимосвязь на более высоком уровне, чем изолированные уравнения регрессии

Укажите преимущества использования системы эконометрических уравнений перед изолированными уравнениями регрессии (несколько правильных ответов): учитывается факт, что изменение одной переменной, как правило, не может происходить при абсолютной неизменности других; экономическая система моделируется не одним, а несколькими уравнениями

Укажите справедливые утверждения по поводу системы эконометрических уравнений: включает множество эндогенных и множество экзогенных переменных; система уравнений, каждое из которых может содержать эндогенные переменные других уравнений

Уравнением регрессии объяснено 80% дисперсии результативного признака следовательно величина . разности Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено равна 0,2 где Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено — коэффициент детерминации; коэффициента детерминации Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено равна 0,8

Уравнения регрессии содержат следующие элементы: параметры; переменные

Уровень временного ряда может формироваться под воздействием Сезонных колебаний экономического показателя, Долговременных факторов, формирующих тенденцию временного ряда

Уровнем временного ряда является значения экономического показателя в данный момент (период времени), заданного момента (периода) времени и соответствующие ему значения экономического показателя

Установите соответствие между экономическими терминами и их определениями Число периодов, на которое сдвигается исходный временной ряд- при расчете значения коэффициента автокорреляции-– Уровень временного ряда; Последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и т.д. порядков- — Автокорреляционная функция; Значение временного ряда в определенный период времени- Порядок коэффициента ; Ряд значений экономического показателя за несколько последовательных периодов времени- временной ряд

Установите соответствия между значениями коэффициентов автокорреляции различного порядка и возможной структурой временного ряда: ряд содержит только случайную составляющую или имеет сильную нелинейную тенденцию – отсутствуют высокие значения коэффициентов автокорреляции; ряд содержит сезонные колебания и случайную составляющую- высший коэффициент автокорреляции только порядка t(t>2); ряд содержит тенденцию, сезонные колебания и случайную составляющую — высший коэффициент автокорреляции только первого порядка и t(t>2); ряд содержит линейную тенденцию и случайную составляющую- высший коэффициент автокорреляции только первого порядка

Установите соответствия между эконометрическими терминами и областью их применения. служит для проверки гипотез об отсутствии автокорреляции остатков критерий Дарвина-Уотсона; служит для проверки гипотезы о гомоскедастичности остатков –тест Годдфелда-квандта; служит для оценки мультиколлинеарности факторов-матрица парных коэффициентов корреляции служит для выявления структуры временного ряда автокорреляционная функция

Факторы, описывающие сезонную компоненту временного ряда, могут характеризоваться __ воздействием на экономический показатель сезонным; периодическим

Факторы, описывающие случайную компоненту временного ряда, могут характеризоваться ___воздействием на экономический показатель случайным, единовременным

Фиктивные переменные включаются в уравнение множественной регрессии для учёта действия на результат признаков _________ характера качественного

Фиктивные переменные заменяют. качественные переменные

Формализация закономерностей общей эконометрической теории является одним из принципов . эконометрической модели спецификации

Формулой Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоопределяется __ показателя x средняя арифметическая величина

Формулой Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоопределяется __ показателя x. дисперсия

Формулой Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоопределяется ___показателей x и y. средняя арифметическая величина

Частные коэффициенты корреляции могут служить для решения следующих задач: определения силы линейной зависимости между факторами и результатами без учета влияния других факторов; ранжирования факторов модели по степени их влияния на результат

Часть зависимой переменной в регрессионной модели, которая не может быть объяснена значением регрессора случайное возмущение

Часть зависимой переменной в регрессионной модели, которая полностью объясняется значением регрессора уравнение регрессии*

Чему равна оценка α для авторегрессии первого порядка Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объясненоЗначения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Число степеней свободы определяется . числом свободы независимого варьирования признака (переменной, фактора)*

Что вычисляется при проверке гипотезы о наличии тренда во временном ряде: Выборочную медиану, серии, количество серий, длину самой протяженной серии*

Что из указанных уравнений является моделью авторегрессии первого порядка: Значения коэффициента детерминации составило 0 9 следовательно уравнением регрессии объяснено

Экзогенные переменные – это независимые переменные системы одновременных уравнений, определяемые вне модели

Эконометрика — это . наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Эконометрика — это . наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.; наука, которая осуществляет качественный анализ взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Экономические модели относятся к классу _ экономико-математических моделей стохастических

Эндогенные переменные – это взаимозависимые переменные системы одновременных уравнений, определяемые внутри модели

Эндогенные переменные в предшествовавшие моменты времени называются лаговыми переменными

🌟 Видео

Уравнение линейной регрессии. Интерпретация стандартной табличкиСкачать

Уравнение линейной регрессии. Интерпретация стандартной таблички

Статистика в диагностике: от гипотезы к алгоритму - Марапов Дамир ИльдаровичСкачать

Статистика в диагностике: от гипотезы к алгоритму - Марапов Дамир Ильдарович

Интерпретация коэффициента при логарифмировании в уравнениях регрессииСкачать

Интерпретация коэффициента при логарифмировании в уравнениях регрессии

Закон самоиндукцииСкачать

Закон самоиндукции

Коэффициент линейной регрессии, 2 способаСкачать

Коэффициент линейной регрессии, 2 способа

Нелинейная регрессия в MS Excel. Как подобрать уравнение регрессии? Некорректное значение R^2Скачать

Нелинейная регрессия в MS Excel. Как подобрать уравнение регрессии? Некорректное значение R^2

Регрессионный анализСкачать

Регрессионный анализ

Как вычислить линейный коэффициент корреляции по таблице? Корреляционное поле и прямая регрессииСкачать

Как вычислить линейный коэффициент корреляции по таблице? Корреляционное поле и прямая регрессии

Коэффициент корреляции. Статистическая значимостьСкачать

Коэффициент корреляции.  Статистическая значимость

Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1Скачать

Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1

Проверка гипотез о коэффициентах в RСкачать

Проверка гипотез о коэффициентах в R

Способы проверки гипотезы о значимости коэффициенте бетаСкачать

Способы проверки гипотезы о значимости коэффициенте бета

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]Скачать

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]

Тема 6 Регрессионный анализСкачать

Тема 6  Регрессионный анализ

Расстановка коэффициентов в окислительно-восстановительных реакцияхСкачать

Расстановка коэффициентов в окислительно-восстановительных реакциях
Поделиться или сохранить к себе: