Вопрос 9. Некоторыми основными требованиями, предъявляемыми к статистическим совокупностям, для возможности проведения корреляционно-регрессионного анализа являются:
1) факторные признаки могут быть количественно не определены, объем выборки может быть небольшим;
2) существуют количественные ограничения на параметры связи, совокупность неоднородна;
3) факторные признаки должны быть количественно определены, объем выборки достаточно большой, отсутствуют ограничения на параметры связи;
4) факторы количественно определены, территориальная и временная структуры не постоянны;
5) объем выборки достаточно большой, присутствуют ограничения на параметры связи в модели.
Вопрос 10. Формула
является аналитической записью:
1) парной линейной регрессии;
2) парной гиперболической регрессии;
3) парной параболической регрессии;
4) коэффициента корреляции;
5) коэффициента детерминации.
Вопрос 11. Аналитическая форма записи парной гиперболической регрессии имеет вид:
1) ;
2)
;
3)
;
4) ;
5) .
Вопрос 12. Формула представляет собой аналитическую форму записи
1) парной параболической регрессии;
2) парной линейной регрессии;
3) парной гиперболической регрессии;
4) коэффициента корреляции;
5) коэффициента детерминации.
Вопрос 13. Сущность МНК (метода наименьших квадратов) состоит в том, что (дайте наиболее полный ответ):
1) параметры регрессионной модели ищутся так, чтобы минимизировать сумму квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических, то есть полученных по выбранному уравнению регрессии;
2) параметры линейной регрессионной модели ищутся так, чтобы минимизировать сумму квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических, то есть полученных из модели регрессии;
3) параметры параболической регрессии ищутся так, чтобы минимизировать сумму квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических, то есть полученных из модели регрессии;
4) параметры гиперболической регрессии ищутся так, чтобы минимизировать сумму квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических, то есть полученных из модели регрессии;
5) параметры регрессии ищутся так, чтобы линейное отклонение теоретических и эмпирических значений результативного признака было минимальным.
Вопрос 14. Между
двумя переменными Х и У существует
линейная зависимость, причем У -
результативный фактор. Известно также,
что
.
Определите, чему равен
:
1) 1,5;
2) 2,5;
3) 3,5;
4) 2,7;
5) 1,7.
Вопрос 15. Многофакторная степенная регрессионная модель записывается как:
1)
;
2)
;
3)
;
4).
;
5).
.
Вопрос 16. Формула является
1) многофакторной параболической регрессионной моделью;
2) многофакторной степенной регрессионной моделью;
3) многофакторной линейной регрессионной моделью;
4) однофакторной регрессионной моделью;
5) однофакторной параболической моделью.
Вопрос 17. Многофакторная гиперболическая регрессионная модель имеет формулу:
1) ;
2) ;
3) ;
4). ;
5). .
Вопрос 18. Формула является:
1) многофакторной параболической регрессионной моделью;
2) многофакторной степенной регрессионной моделью;
3) многофакторной линейной регрессионной моделью;
4) однофакторной регрессионной моделью;
5) однофакторной параболической моделью.
Вопрос 19. Многофакторная показательная регрессионная модель записывается как:
1) ;
2) ;
3) ;
4). ;
5). .
Вопрос 20. Метод экспертных оценок - это:
1) последовательное включение факторов в уравнение регрессии в модель и последующая проверка их значимости;
2) включение факторов в модель регрессии на основе учета мнений ведущих специалистов отрасли, интуитивно-логических предпосылок и содержательно-качественного анализа;
3) проверка тесноты зависимости между признаками, включенными в модель;
4) измерение тесноты и направленности связи между факторным и результативным признаками;
5) построение линейной регрессии.