#Какие показатели вариации применяются для оценки тесноты связи между экономическими показателями:

коэффициент вариации;

среднее линейное отклонение;

дисперсия;

среднее квадратическое отклонение;

размах вариации.

#Какой показатель вариации применяется для изучения сезонности производства:

дисперсия;

размах вариации;

коэффициент вариации;

среднее линейное отклонение;

среднее квадратическое отклонение.

Тема 7. Корреляционный метод анализа (тз –36)

#Признаки, вызывающие изменение других, связанных с ними признаков, называются .........

результативными;

факторными;

корреляционными;

стохастическими.

#Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, называются .........

динамическими;

неучтенными;

графическими;

результативными.

#.........связь обуславливает лишь частичное влияние факторного признака на результативный.

функциональная;

корреляционная;

факторная;

дисперсионная.

#Не существует следующего вида корреляционных зависимостей:

парная корреляция;

частная корреляция;

множественная корреляция;

регрессионная корреляция.

#Задача .........состоит в определении тесноты связи между результативным и факторными признаками.

корреляционного анализа;

регрессионного анализа;

факторного анализа;

индексно анализа.

#Теснота связи характеризуется коэффициентом ……………..

доверия;

корреляции;

надежности;

дисперсии.

#Установите соответствие между величиной коэффициента корреляции и характеристикой силы связи.

1.К=1 1. Нет связи

2.К=0.5 2. Слабая обратная связь

3.К=0 3. Строгая обратная связь

4.К=-0.5 4. Строгая прямая связь

5.К=-1 5. Слабая прямая связь

(1-4; 2-5; 3-1; 4-2; 5-3);

(1-1; 2-2; 3-3; 4-4; 5-5);

(1-5; 2-4; 3-3; 4-2; 5-1);

(1-2; 3-4; 4-5; 5-1; 2-3).

#.........применяется для определения степени тесноты связи двух качественных признаков, вариации которых носят альтернативный характер:

коэффициент ассоциации;

коэффициент детерминации;

коэффициент доверия;

коэффициент вероятности.

#Для расчета коэффициента ассоциации строится .........таблица:

аналитическая;

корреляционная;

полевая;

комбинационная.

#Наиболее тесную связь показывает коэффициент корреляции .........

r_xy = 0,982;

r_xy = - 0,991;

r_xy = 0,871.

#Обратную связь между признаками показывает коэффициент корреляции ….

r_xy = 0,982;

r_xy = -0,991;

r_xy = 0,871.

#Тесноту связи между двумя альтернативными признаками можно измерить с помощью . коэффициентов........

корреляции рангов Спирмена;

ассоциации;

контингенции;

Конкордации.

#Парный коэффициент корреляции показывает тесноту ... .

линейной зависимости между двумя признаками на фоне действия остальных, входящих в модель;

линейной зависимости между двумя признаками при исключении; влияния остальных, входящих в модель;

связи между результативным признаком и остальными, включенными в модель;

нелинейной зависимости между двумя признаками.

#Частный коэффициент корреляции показывает тесноту ... .

линейной зависимости между двумя признаками на фоне действия;

остальных, входящих в модель;

линейной зависимости между двумя признаками при исключении; влияния остальных, входящих в модель;

нелинейной зависимости;

связи между результативным признаком и остальными, включенными в модель.

#Парный коэффициент корреляции может принимать значения .........

от 0 до 1;

от -1 до 0;

от -1 до 1;

любые положительные;

любые меньше нуля.

#Частный коэффициент корреляции может принимать значения ......... .

от 0 до 1;

от -1 до 0;

от -1 до 1;

любые положительные;

любые меньше нуля.

#Множественный коэффициент корреляции может принимать значения ..........

от 0 до 1;

от -1 до 0;

от -1 до 1;

любые положительные;

любые меньше нуля.

#Параметр ( =  1,04) линейного уравнения регрессии: показывает, что:

с увеличением признака "х" на 1 признак "у" уменьшается на 1,04;

связь между признаками "х" и "у" прямая;

связь между признаками "х" и "у" обратная;

с увеличением признака "х" на 1 признак "у" уменьшается на 36,5.