Вопрос 21. Шаговый регрессионный анализ - 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.

Вопрос 22. Анализ на мультиколлинеарность - 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.

Вопрос 23. Вставьте пропущенные слова в соответствующей последовательности: «Индикатором возникновения ....... между признаками является превышение парным коэффициентом ..... величины 0.8».

1) регрессии, мультиколлинеарности;

2) корреляции, мультиколлинеарности;

3) мультиколлинеарности, корреляции;

4) корреляции, регрессии;

5) дисперсии, корреляции.

Вопрос 24. Уравнение множественной линейной регрессии в стандартизованном масштабе имеет вид:

1) ;

2) ;

3) ;

4). ;

5). .

Вопрос 25. Оценка значимости коэффициентов регрессии осуществляется с помощью t-критерия:

1) Стьюдента;

2) Кендалла;

3) Фишера;

4) Пирсона;

5) Колмогорова.

Вопрос 26. Проверка адекватности всей модели регрессии осуществляется с помощью F-критерия:

1) Стьюдента;

2) Кендалла;

3) Фишера;

4) Пирсона;

5) Колмогорова.

Вопрос 27. Какое из приведенных ниже утверждений является истинным:

1) частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация факторного признака объясняется вариацией результативного;

2) частный коэффициент детерминации показывает, во сколько раз вариация факторного признака больше вариации результативного;

3) частный коэффициент детерминации показывает, во сколько раз вариация результативного признака больше вариации факторного;

4) частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией факторного, вошедшего в уравнение множественной регрессии;

5) частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией факторного, не вошедшего в уравнение множественной регрессии.

Вопрос 28. Вставьте пропущенный термин: «.... характеризует, какая доля вариации результативного признака обусловлена изменением факторных признаков, входящих в многофакторную регрессионную модель»:

1) множественный коэффициент детерминации;

2) частный коэффициент детерминации;

3) коэффициент корреляции;

4) линейный коэффициент вариации;

5) дисперсия.

Вопрос 29. Для оценки тесноты связи в уравнениях регрессии рассчитывается:

1) множественный коэффициент детерминации;

2) частный коэффициент детерминации;

3) линейный коэффициент корреляции;

4) среднее квадратическое отклонение;

5) дисперсия.

Вопрос 30. Чему равен частный коэффициент детерминации, если известно, что парный коэффициент корреляции между результативным и факторным признаками равен 0.8; а соответствующий коэффициент уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе - 0.25:

1) 0,4;

2) 0,5;

3) 0,2;

4) 0,6;

5) 0,8.

Вопрос 31. Множественный коэффициент ранговой корреляции (коэффициент конкордации) вычисляется по формуле:

1) ;

2) ;

3) ;

4) ;

5) .

Вопрос 32. Ранговые коэффициенты корреляции принимают любые значения в интервале:

1) 0; 1;

2) -1; 0;

3) 1; 2;

4) -2; -1;

5) -1; 1.

Вопрос 33. Значение корреляционно-регрессионного анализа для исследований статистических совокупностей:

1) определяет тесноту связей между факторами;

2) дает аппарат для количественной оценки тесноты связи между факторами;

3) дает аппарат для определения функциональной зависимости между факторами;

4) является основой для прогнозирования состояний элементов статистических совокупностей;

5) 1., 2., 3., 4. вместе взятые.

Вопрос 34. По данным приведенной таблицы вычислите коэффициент Спирмена (коэффициент корреляции рангов).

№п/п	Х	У	Х ранж.	Ранг Х	У ранж	Ранг У	d
1 2 3	500 400 600	250 300 100	600 500 400	1 2 3	100 250 300	3 2 1	-2 0 2	4 0 4
Итого								8

1) 1;

2) -1;

3) 0,5;

4) -0,5;

5) 0,2.