
- •Вариант I
- •9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид:
- •6. Общая дисперсия вычисляется по формуле: (е)
- •Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид:
- •Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид:
- •Вариант V
- •8. Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: (г)
- •Вариант VI
- •Вариант VII
- •2. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:
- •3. Парный линейный коэффициент корреляции определяется по формуле: (скорее а, чем в)
- •4. Степень усредненного влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе:
- •Вариант XI
- •Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: (г)
- •Вариант XVI
- •6. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:
- •2. Поле корреляции в степенных моделях имеет вид: (а)
- •4. Степень влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе: а) парного линейного коэффициента корреляции;
- •Что характеризует свободный член линейного уравнения регрессии?
- •Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид:
- •6. Общая дисперсия вычисляется по формуле: (е)
- •9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид:
- •Вариант XXV
- •Вариант XXVI
- •6. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:
- •2. Поле корреляции в степенных моделях имеет вид: (а)
- •2. Парный линейный коэффициент корреляции определяется по формуле: (скорее а, чем в)
- •16. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:
- •23. Стандартизованные коэффициенты регрессии βi:
- •46. Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: (г)
Вариант I
1. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:
а) тесноту связи между зависимой и независимой переменными;
б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на единицу;
в) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%;
г) на сколько ед. изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед.
2. Поле корреляции в степенных моделях имеет вид: (А)
Б) коэффициента автокорреляции;
В) критерия Стьюдента;
Г) критерия Энгеля-Грангера;
Д) критерия Дарбина-Уотсона.
4. Степень влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе: А) парного линейного коэффициента корреляции;
Б) частного коэффициента корреляции;
В) индекса корреляции;
Г) коэффициента детерминации;
Д) коэффициента регрессии;
Е) нет правильного ответа (дисперсионный анализ)
5 . Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: (Г)
Что характеризует свободный член линейного уравнения регрессии?
Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид:
Сила влияния, какого фактора выше на результативный признак? (А)
9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид:
Постройте уравнение
регрессии в стандартизованном виде.
1. Оценить значимость парного линейного коэффициента регрессии в парной линейной модели можно при помощи:
А) коэффициента корреляции;
Б) коэффициента автокорреляции;
В) критерия Стьюдента;
Г) критерия Энгеля-Грангера;
Д) критерия Дарбина-Уотсона.
2. Парный линейный коэффициент корреляции определяется по формуле: (скорее А, чем В)
Изложите алгоритм использования критерия Дарбина-Уотсона.
4. Степень усредненного влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе:
А) парного линейного коэффициента корреляции; Б) частного коэффициента корреляции;
В) индекса корреляции;
Г) коэффициента детерминации;
Д) коэффициента регрессии;
Е) свободного члена уравнения регрессии (???);
Ж) нет правильного ответа.
5 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы II порядка? (Таблица, что скинул антон)
6. Общая дисперсия вычисляется по формуле: (Е)
Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: у = 0,5х1+ 0,5х2 .
Сила влияния какого фактора выше на результативный признак?