81. Типы моделей

1. Модели информационных рядов, регрессионные модели с двумя уравнениями, системы одновременных уравнений.

2. Модели постоянных рядов, регрессионные модели с одним уравнением, системы одновременных уравнений.

3. Модели временных рядов, регрессионные модели с одним уравнением, системы одновременных уравнений. Модели временных рядов, регрессионные модели с одним уравнением, системы многовременных уравнений.

4. Модели информационных рядов, регрессионные модели с одним уравнением, системы априорных уравнений.

82. Типы данных

1. Целочисленные данные, временные ряды.

2. Пространственные данные, временные ряды.

3. Просторные данные, постоянные ряды.

4. Априорные данные, информационные ряды.

5. Постановочные данные, дополнительные ряды.

83. Парная регрессия представляет собой

1. Эконометрические измерения между двумя переменными – и

2. Анализ сущности между двумя переменными – и

3. Экономические объекты между двумя переменными – и

4. регрессию между двумя переменными – и

5. Экономико- математические модели

84. Парная регрессия представляет собой модель вида:

1. 

2. 

3. 

4. 

5. 

85. Случайная величина называется…

1. Определением

2. Возмущением

3. Регрессией

4. Моделью

5. Типом данных

86. Что включает величина

1. Эмпирические содержания априорных экономических рассуждении

2. Эмпирический вывод экономических законов

3. Некоторое рассеяние точек относительно линии регрессии

4. Влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.

5. Анализ сущности между двумя переменными

87. В парной регрессии выбор вида математической функции может быть осуществлен методами:

1. письменным; аналитическим; экспериментальным.

2. графическим; информационным; экспериментальным.

3. графическим; аналитическим; экспериментальным.1

4. графическим; аналитическим; пробным.

5. регрессионным; аналитическим; экспериментальным.

88. Линейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида

1. ₁

3. Тол

4. О

5. Лш

89. Частота невозможного события равна

1. Нулю

2. Единице

3. Бесконечности

4. Отрицательному числу

5. Правильного ответа нет

90. Выборочная ковариация вычисляется по формуле

1. 

2. 

3. 

4. 

5. 

91. Линейный коэффициент корреляции вычисляется по формуле

1. 

2. 

3. 

4. 

5. 1

92. Линейный коэффициент корреляции находится в пределах

1.

2.

3.

4.

5.

93. . Средняя ошибка аппроксимации вычисляется по формуле

1. 1

2. 

3. 

4. 

5. 

94. Коэффициент детерминации R связан с коэффициентом корреляции r_yx соотношением:

А) R = r_yx² B) R² = r_yx C) R = r_yx

D) R² = √r_yx E) R² r_yx² = 1

95. Закончить предложение: F-критерий Фишера для оценки

А) качества модели

В) значимости уравнения регрессии

С) качества прогнозируемого значения

D) значимости параметров регрессии

E) значимости коэффициента корреляции

96. Закончить предложение: t-критерий Стьюдента для оценки

А) качества модели

В) значимости уравнения регрессии

С) качества прогнозируемого значения

D) значимости параметров регрессии

E) значимости параметров регрессии и коэффициента корреляции