9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид:

Вычислите коэффициент множественной корреляции. Сделайте вывод.

Вариант III 1.Графическая модель параболы имеет вид: (Б)

2. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет:

а) значимость коэффициента корреляции;

б) значимость уравнения регрессии;

в) значимость коэффициента регрессии;

г) значимость свободного члена уравнения регрессии.

3. Коэффициент множественной детерминации показывает:

а) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на1%;

б) долю вариации зависимой переменной, обусловленную вариацией независимых переменных;

в) на какую часть своего стандартного отклонения изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на величину своего стандартного отклонения;

г) насколько изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на единицу;

д) нет правильного ответа.

5 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы II порядка?

6. Общая дисперсия вычисляется по формуле: (е)

7. Прямая неопределенности используется при определении: А) Наличия коинтеграции временных рядов.

Б) Наличия коинтеграции рядов распределения.

В) Автокорреляции остатков.

Г) Автокорреляции уровней рядов динамики.

Д) Автокорреляции уровней рядов распределения.

8. Что характеризует -коэффициент? Это стандартизированный к-т регрессии. Показывают, на сколько среднеквадратических отклонений изменится в среднем результат, если фактор xi изменится на одно среднеквадратическое отклонение при неизменном среднем уровне других факторов. К-ты можно сравнивать друг с другом. Сравнивая их друг с другом можно ранжировать факторы по силе их воздействия на результат – главное достоинство в отличие от к-тов «чистой регрессии»

9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид:

	У	х,	х2
У	1
X,	0,75	1
х2	0,45	0,62	1

Вычислите коэффициенты частной корреляции. Сделайте выводы.

Вариант IV

1. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет:

а) значимость коэффициента корреляции;

б) значимость уравнения регрессии;

в) значимость коэффициента регрессии;

г) значимость свободного члена уравнения регрессии.

2. Как вычисляется значимость парного линейного коэффициента корреляции при малых объёмах выборки?

3- Коэффициент корреляции больше нуля, это означает, что

а) связь между переменными тесная;

б) связь между переменными прямая;

в) связь между переменными обратная;

г) связь между переменными отсутствует;

д) нет правильного ответа.

4. Случайная ошибка уравнения регрессии обозначается: (Е)

:

5. Мультиколлинеарность нежелательна при проведении регрессионного анализа потому, что:

а) вызывает автокорреляцию в остатках;

б) искажает смысл коэффициентов регрессии;

в) нарушает предпосылки МНК;

г) нарушает гомоскедастичность остатков.

6 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы III порядка?

7. Частный F-критерий Фишера определяется: (Д)

Е) нет правильного ответа.

8. Уравнение множественной регрессии характеризуется следующими средними коэффициентами эластичности: Какой из факторов (х₁ или х₂) оказывает большее влияние на результативный признак?