57.Выберите правильную формулу квадратичной функции?

y=ax2+bx+с

58. Выберите. правильную формулу кубической функции?

59.Выберете правильный вид полинома второй степени?

y=ax2+bx+c

60. Выберете правильный вид полинома четвертой степени?

У=ах4+bx3+cx2+dx+e

61. Выберете правильный вид полинома первой степени ?

у=ах+b

62. Выберете правильный вид полинома третей степени?

у=ах3+bx2+cx+d.

63. Выберете правильный вид степенной функции?

y=kx^a

64. Выберете правильный вид экспоненциальной функции?

у=е ^х

65. Выберете правильный вид показательной функции?

у=е ^х

66.График в виде квадратной параболы соответствует функции вида?

67. График в виде кубической параболы соответствует функции вида?

76. Суть метода наименьших квадратов состоит в:

минимизации суммы квадратов остаточных величин.

78. На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии , где – потребление, – доход. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?

79. Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:

81. Значимость уравнения регрессии в целом оценивает:

F-статистики Фишера

82. Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на:

МНК

84. Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное: м

85. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

n-m-1

86. Общая сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

n-1

87. Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:

t-статистика (статистика Стьюдента)

91. Коэффициент корреляции может принимать значения:

1 и 1

95. Скорректированный коэффициент детерминации:

меньше или равен обычному коэффициенту детерминации

97. Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:

n-m-1

98. Число степеней свободы для общей суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:

n-1

99. Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:

M

100. Множественный коэффициент корреляции . Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной объясняется влиянием факторов и :

системами тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя кроме факторных пере-менных также результативные переменные из других уравнений. Т.о. результативные переменные связаны между собой через уравнения системы.

102. Стандартизованные коэффициенты регрессии :

позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат

103. Частные коэффициенты корреляции:

от 0 до 1

104. Частный -критерий:

оценивает значимость уравнения регрессии в целом

106. Эффективность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает:

что математическое ожидание остатков равно нулю

110.Средняя ошибка аппроксимации не должна?

превышать 10%.

112.Роль дисперсионного анализа в эконометрике?

В эконометрике дисперсионный анализ применяется как вспомогательное средство для изучения качества модели. 

113. Роль дисперсионного анализа в математической статистике?

В математической  статистике  дисперсионный  анализ  рассматривается  как самостоятельный  инструмент  статистического  анализа.

114.Как с помощью функции Excel вывести значение F-критерия?

ЛИНЕЙН

115.С помощью t- критерия Стьюдента проверяют значимость:

коэффициента регрессии

116.С помощью F- критерия Фишера проверяют значимость:

коэффициента корреляции

117.t-статистика для коэффициента регрессии есть:

отношение коэффициента регрессии к её стандартной ошибке

118.t-статистика для коэффициента регрессии есть:

отношение коэффициента регрессии к её стандартной ошибке

119.(n-m-1)- есть число степеней свободы, где n:

кол-во наблюдений

120.(n-m-1)- есть число степеней свободы, где m:

кол-во независимых переменных

121.Множественная регрессия у=в0+в1х1+в2х2+…+впхп+е уравнение связи с:

с несколькими независимыми переменными

122.В модели множественной регрессии у=в0+в1х1+в2х2+...+впхп+е е – является: отклонением

123.По таблице критических значений Стьюдента определяют значение:

t- критерий Стьюдента

124.По таблице значений Фишера определяют значение:

значение критерия Фишера

125.Адекватность уравнения регрессии проверяется вычислением значений:

ср. аппроксимации А ср +- крит. Стьюдента

126.Свойство о состоятельности оценок параметров регрессии, когда дисперсия оценок параметров при возрастании числа наблюдений стремится к:

нулю.

127.Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:

n-k-1

128.Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее:

7

129.Частные коэффициенты корреляции:

характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором, при устранении влияния других факторов, включенных в модель.

Частные коэффициенты корреляции представляют собой отношение сокращения остаточной дисперсии за счет дополнительного включения в анализ нового фактора к остаточной дисперсии, имевшей место до включения его в модель

Частный коэффициент корреляции измеряет тесноту связи между результативной переменной (y) и

фактором (z), без учета влияния фактора (x) на результативную переменную.