TestKontrolnayaParnayaRegressia
.docx-
Что является показателем тесноты связи в парной линейной регрессии?
-
Как оценивается значимость параметров уравнения регрессии?
Тест 2
19. Степень влияния неучтённых факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе:
-
парного линейного коэффициента корреляции;
2. частного коэффициента корреляции;
3. индекса корреляции;
4. коэффициента детерминации;
5. коэффициента регрессии.
20. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет:
1. значимость коэффициента корреляции;
2. значимость уравнения регрессии;
3. значимость коэффициента регрессии;
4. значимость свободного члена уравнения регрессии.
21. Коэффициент корреляции больше нуля, это означает, что
1. связь между переменными тесная;
2. связь между переменными прямая;
3. связь между переменными обратная;
4. связь между переменными отсутствует.
22. Оценка значимости уравнения в целом осуществляется по критерию:
1. Фишера;
2. Дарбина-Уотсона;
3. Пирсона;
4. Стьюдента.
23. Если расчётное значение критерия Фишера меньше табличного значения, то гипотеза о статистической незначимости уравнения
1. незначима;
2. несущественна;
3. отвергается;
4. принимается.
24. Табличное значение критерия Фишера определяется по:
1. уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий;
2. уровню значимости и степени свободы общей дисперсии;
3. уровню значимости;
4. степени свободы факторной и остаточной дисперсий.
25. Общая дисперсия служит для оценки влияния
1. учтённых явно в модели факторов;
2. как учтённых факторов, так и случайных воздействий;
3. величины постоянной составляющей в уравнении;
4. случайных воздействий.
26. Остаточная дисперсия служит для оценки влияния
1. случайных воздействий;
2. величины постоянной составляющей в уравнении;
3. учтённых явно в модели факторов;
4. как учтённых факторов, так и случайных воздействий.
27. Расчётное значение критерия Фишера определяется как
1. разность факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы;
2. отношение факторной дисперсии к остаточной;
3. отношение факторной дисперсии к остаточной, рассчитанных на одну степень свободы;
4. суммы факторной дисперсии к остаточной, рассчитанных на одну степень свободы.
28. Факторная дисперсия служит для оценки влияния:
1. как учтённых факторов, так и случайные воздействия;
2. учтённых явно в модели факторов;
3. величины постоянной составляющей в уравнении;
4. случайных воздействий.
29. Расчётное значение критерия Фишера определяется как …факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы
1. произведение;
2. разность;
3. сумма;
4. отношение.
31. Коэффициент корреляции равен нулю, это означает, что
1. связь между переменными тесная;
2. связь между переменными прямая;
3. связь между переменными обратная;
4. связь между переменными отсутствует.
32. Коэффициент корреляции меньше нуля, это означает, что
1. связь между переменными тесная;
2. связь между переменными прямая;
3. связь между переменными обратная;
4. связь между переменными отсутствует.
33. Остаточная сумма квадратов равна нулю:
1. когда правильно подобрана регрессионная модель;
2. когда между признаками существует точная функциональная связь;
3. никогда.
34. Табличное значение F-критерия Фишера меньше расчётного F-критерия Фишера. Это значит:
1. уравнение регрессии значимо;
2. уравнение регрессии незначимо;
3. все коэффициенты уравнения регрессии равны нулю;
4. не все коэффициенты уравнения регрессии равны нулю.
Тест 3
11. Нелинейную модель зависимостей экономических показателей нельзя привести к линейному виду, если …
1. нелинейная модель является внутренне нелинейной;
2. нелинейная модель является внутренне линейной;
3. линейная модель является внутренне нелинейной;
4. линейная модель является внутренне линейной.
12. Оценить статистическую значимость нелинейного уравнения регрессии можно с помощью …
1. индекса корреляции;
2. критерия Фишера;
3. линейного коэффициента корреляции;
4. показателя эластичности.
13. Назовите показатель тесноты связи для нелинейных моделей регрессии:
1. индекс корреляции;
2. индекс детерминации;
3. линейный коэффициент корреляции;
4. парный коэффициент линейной корреляции.
14. Значение индекса корреляции, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии характеризует:
1. тесноту случайной связи;
2. тесноту линейной связи;
3. тесноту нелинейной связи;
4. тесноту обратной связи.
15. Параметр b в степенной модели является:
1. коэффициентом детерминации;
2. коэффициентом эластичности;
3. коэффициентом корреляции;
4. индексом корреляции.