Добавил:

Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Челябинский государственный педагогический университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Primernaja_baza_testov_dlja_podgotovki_k_ehkzam...doc

Скачиваний:

Добавлен:

01.05.2025

Размер:

1.6 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 23 / 33

A) графический;

B) подстановки;

C) наименьших квадратов;

D) симплекс-метод;

E) метод главных компонент.

**************************

137. Приведите полную информацию о содержании ковариационно-корреляционной матрицы ?

A) выборочные ковариации между всеми возможными парами переменных;

B) выборочные линейные коэффициенты корреляции между всеми возможными парами переменных;

C) выборочные коэффициенты ковариации между всеми возможными парами переменных;

D) выборочные ковариации между всеми возможными парами независимых переменных и линейные коэффициенты парной корреляции между факторными и результативным признаком;

E) дисперсии всех независимых переменных.

**************************

138. Что определяют коэффициенты линейной функции регрессии ?

A) степень тесноты связи между факторными признаками и результативным признаком;

B) степень тесноты связи между факторными признаками;

C) степень тесноты связи между результативными признаками;

D) на сколько увеличится результативный признака, если факторный признак увеличится на одну единицу;

E) функцию зависимости.

**************************

139. Теоретической основой регрессионного анализа является ?

A) метод главных компонент;

B) метод северо-западного угла;

C) метод наименьших квадратов;

D) метод потенциалов;

E) метод корреляционного анализа.

**************************

140. Если линейный коэффициент корреляции равен 0,82, чему равен R² ?

A) R²=0,91;

B) R²=0,67;

C) R²=0,41;

D) R²=0,82х;

E) R²=0.

**************************

141. Сколько различают классов нелинейных регрессий:

A) 2 класса;

B) 3 класса;

C) 4 класса;

D) 5 классов;

E) 6 классов.

**************************

142. Укажите функцию нелинейной регрессии, выраженную гиперболической зависимостью:

A) ;

B) ;

C) ;

D) ;

E) .

**************************

143. Укажите функцию нелинейной регрессии, выраженную параболической зависимостью:

A) ;

B) ;

C) ;

E) .

**************************

144. Построена модель простой регрессии: у=2,3-1,5х. Определите значение коэффициента регрессии:

A) –2,3;

B) +2,3;

C) +1,5;

D) –1,5;

E) от –1,5 до 2,3.

**************************

145. Построена модель простой регрессии: у=15,6+2,7х. Определите значение коэффициента регрессии:

A) 15,6;

B) 2,7;

C) ;

D) ;

E) от 2,7 до 15,6.

**************************

146. Построена модель простой регрессии: у=12,6+2,8х. Определите значение свободного члена:

A) 12,6;

B) 2,8;

C) ;

D) ;

E) от 2,8 до 12,6.

**************************

147. Построена линейна функция регрессии: у=15,1+2,3х. Коэффициент корреляции составил 0,17. Оценить степень зависимости (связи) между х и у.

A) сильная;

B) средняя;

C) слабая;

D) достаточная;

E) недостаточная.

**************************

148. Построена линейна функция регрессии: у=15,1+2,3х. Коэффициент корреляции составил 0,91. Оценить степень зависимости (связи) между х и у.

A) сильная;

B) средняя;

C) слабая;

D) достаточная;

E) недостаточная.

**************************

149. Построена линейна функция регрессии: у=1,5-0,7х. Коэффициент корреляции составил 0,18. Оценить степень зависимости (связи) между х и у.

A) сильная;

B) средняя;

C) слабая;

D) достаточная;

E) недостаточная.

**************************

150. Построена линейна функция регрессии: у=1,5-0,18х. Коэффициент корреляции составил 0,92. Оценить степень зависимости (связи) между х и у.

A) сильная;

B) средняя;

C) слабая;

D) достаточная;

E) недостаточная.

**************************

160. При определении табличного значения F-критерия Фишера за берется величина:

A) n-1;

B) m-1;

C) n-m;

D) m-n;

E) n+1.

**************************

161. При определении табличного значения F-критерия Фишера за берется величина:

A) n-1;

B) m-1;

C) n-m;

D) m-n;

E) n+1.

**************************

162. Если для линейной функции регрессии F_ф>F_табл., какой можно сделать вывод ?

A) уравнение регрессии считается статистически значимым и надежным;

B) уравнение регрессии считается статистически незначимым и ненадежным;

C) параметры уравнения регрессии и коэффициент корреляции считается существенными;

D) параметры уравнения регрессии и коэффициент корреляции считается не существенными;

E) связь линейная.

**************************

163. Если для линейной функции регрессии F_ф<F_табл., какой можно сделать вывод ?

A) уравнение регрессии считается статистически значимым и надежным;

B) уравнение регрессии считается статистически незначимым и ненадежным;

C) параметры уравнения регрессии и коэффициент корреляции считается существенными;

D) параметры уравнения регрессии и коэффициент корреляции считается не существенными;

E) связь нелинейная.

**************************

164. Если для линейной функции регрессии t_ф>t_табл. (для a, b и r), какой можно сделать вывод ?

A) уравнение регрессии считается статистически значимым и надежным;

B) уравнение регрессии считается статистически незначимым и ненадежным;

C) параметры уравнения регрессии и коэффициент корреляции считается существенными;

D) параметры уравнения регрессии и коэффициент корреляции считается не существенными;

E) значения правосторонние.

**************************

165. Если для линейной функции регрессии t_ф<t_табл. (для a, b и r), какой можно сделать вывод ?

A) уравнение регрессии считается статистически значимым и надежным;

B) уравнение регрессии считается статистически незначимым и ненадежным;

C) параметры уравнения регрессии и коэффициент корреляции считается существенными;

D) параметры уравнения регрессии и коэффициент корреляции считается не существенными;

E) значения левосторонние.

**************************

166. Определить коэффициент детерминации, если коэффициент корреляции равен 0,51.

A) 0,71;

B) 0,49;

C) 0,26;

D) 0,74;

E) 0.

**************************

167. Определить коэффициент детерминации, если коэффициент корреляции равен 0,9.

A) 0,1;

B) 0,81;

C) 0,19;

D) 0,9;

E) 0.

**************************

168. Определить коэффициент корреляции, если коэффициент детерминации равен 0,82.

A) 0,9;

B) 0,1;

C) 0,18;

D) 0,42;

E) 0.

**************************

169. Определить коэффициент корреляции, если коэффициент детерминации равен 0,18.

A) 0,82;

B) 0,42 ;

C) 0,03;

D) 0,58;

E) 0,97.

**************************

170. Как обозначается свободный член в функции простой регрессии ?

A) a;

B) b;

C) c;

D) d;

E) e.

**************************

171. Как обозначается коэффициент регрессии в функции простой регрессии ?

A) a;

B) b;

C) c;

D) d;

E) e.

**************************

172. Как обозначается случайная величина (фактор) в функции простой регрессии ?

A) a;

B) b;

C) ;

D) ;

E) .

**************************

173. Как обозначается коэффициент корреляции ?

A) a;

B) b;

C) ;

D) ;

E) .

**************************

174. Как обозначается коэффициент детерминации ?

A) a;

B) b;

C) ;

D) ;

E) .

**************************

175. Чему равен корень квадратный из коэффициента детерминации ?

A) a;

B) b;

C) ;

D) ;

E) у.

**************************

176. Что показывает коэффициент регрессии в уравнении регрессии у=1,5а+2х ?

A) при увеличении факторного признака на 2 (две единицы), результативный признак увеличится на единицу;

B) при уменьшении факторного признака на 2 (две единицы), результативный признак уменьшится на единицу;

C) при уменьшении факторного признака на единицу, результативный признак не изменится;

D) при увеличении факторного признака на единицу, результативный признак уменьшится на 2 (две единицы);

E) при увеличении факторного признака на единицу, результативный признак увеличится на 2 (две единицы).

**************************

177. Что показывает коэффициент регрессии в уравнении регрессии у=1,5а-2х ?

A) при увеличении факторного признака на 2 (две единицы), результативный признак увеличится на единицу;

B) при уменьшении факторного признака на 2 (две единицы), результативный признак уменьшится на единицу;

C) при уменьшении факторного признака на единицу, результативный признак не изменится;

D) при увеличении факторного признака на единицу, результативный признак уменьшится на 2 (две единицы);

E) при увеличении факторного признака на единицу, результативный признак увеличится на 2 (две единицы).

**************************

178. Как называется графическое изображение зависимости факторного и результативного признаков (х и у) ?

A) регрессионное поле;

B) поле корреляции (или корреляционное поле);

C) детерминационное поле;

D) кумулятивная кривая или огива;

E) полигон или гистограмма.

**************************

179. Как называется параметр а в функции регрессии ?

A) свободный член;

B) случайная величина (фактор);

C) коэффициент регрессии;

D) факторный признак;

E) результативный признак.

**************************

180. Как называется параметр в функции регрессии ?

A) свободный член;

B) случайная величина (фактор);

C) коэффициент регрессии;

D) факторный признак;

E) результативный признак.

**************************

181. Как называется параметр в функции регрессии ?

A) свободный член;

B) случайная величина (фактор);

C) коэффициент регрессии;

D) факторный признак;

E) результативный признак.

**************************

182. Из каких слагаемых складывается величина у (результативный признак) ?

A) у= - ;

B) у= + ;

C) у= ;

D) у= ;

E) у=а+b.

**************************

183. Чему равно у (результативный признак) ?

A) у= - ;

B) у= + ;

C) у= ;

D) у= ;

E) у=а+b.

**************************

184. Чему равно у (результативный признак) ?

A) =у-х;

B) =у+ ;

C) =у- ;

D) = у - а;

E) = у - b.

**************************

185. Чему равно а (свободный член), если =80, =4, =15 ?

A) 10;

B) 15;

C) 20;

D) 25;

E) 80.

**************************

186. Чему равен (коэффициент корреляции), если =4, =8, =0,2 ?

A) 0,1;

B) 0,2;

C) 4;

D) 8;

E) 0.

**************************

187. Чему равен , если =8, =0,2, =0,1 ?

A) 0,1;

B) 0,2;

C) 4;

D) 8;

E) 0.

**************************

188. Чему равен , если =4, =0,2, =0,1 ?

A) 0,1;

B) 0,2;

C) 4;

D) 8;

E) 0.

**************************

189. Чему равен (коэффициент регрессии), если =4, =8, =0,1 ?

A) 0,1;

B) 0,2;

C) 4;

D) 8;

E) 0.

**************************

190. Определите по уравнению регрессии вида у=2,5+1,5х, при х=3 ?

A) 2;

B) 4;

C) 15;

D) 16;

E) 7.

**************************

191. В каких границах располагаются значения (коэффициента корреляции), если >0 (коэффициент регрессии) ?

A) <0;

B) >0;

C) ;

D) ;

E) 0.

**************************

192. В каких границах располагаются значения (коэффициента корреляции), если <0 (коэффициент регрессии) ?

A) <0;

B) >0;

C) ;

D) ;

E) 0.

**************************

193. Как называют выбор формулы связи переменных ?

A) спецификацией уравнения регрессии;

B) идентификацией уравнения регрессии;

C) аннотацией уравнения регрессии;

D) детерминацией уравнения регрессии;

E) дискриминацией уравнения регрессии.

**************************

194. Сколько существует основных причин для обязательного присутствия в регрессионных моделях случайного фактора или случайной величины ?

A) две;

B) три;

C) шесть;

D) пятнадцать;

E) девятнадцать.

**************************

195 С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R	0,828725
R-квадрат	0,686785
Нормированный R-квадрат	0,647634
Стандартная ошибка	4,095255
Наблюдения	10

Чему равен ?

A) =0,828725

B) =0,686785

C) =0,647634

D) =4,095255

E) =10

**************************

196. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R	0,828725
R-квадрат	0,686785
Нормированный R-квадрат	0,647634
Стандартная ошибка	4,095255
Наблюдения	10

Чему равен коэффициент детерминации ?

A) 0,828725

B) 0,686785

C) 0,647634

D) 4,095255

E) 10

**************************

197.С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R	0,828725
R-квадрат	0,686785
Нормированный R-квадрат	0,647634
Стандартная ошибка	4,095255
Наблюдения	10

Чему равен коэффициент корреляции ?

A) =0,828725

B) =0,686785

C) =0,647634

D) =4,095255

E) =10

**************************

198. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите величину свободного члена уравнения регрессии.

A) 3,756165;

B) 1,433275;

C) 13,30277;

D) 6,00294;

E) значение отсутствует.

**************************

199. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите величину коэффициента регрессии.

A) 3,756165;

B) 1,433275;

C) 13,30277;

D) 6,00294;

E) значение отсутствует.

**************************

200. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите параметр а.

A) 3,756165;

B) 1,433275;

C) 13,30277;

D) 6,00294;

E) значение отсутствует.

**************************

201 С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите параметр b.

A) 3,756165;

B) 1,433275;

C) 13,30277;

D) 6,00294;

E) значение отсутствует.

**************************

202 С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите стандартную ошибку параметра а.

A) 3,756165;

B) 1,433275;

C) 13,30277;

D) 6,00294;

E) значение отсутствует.

**************************

203 С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите стандартную ошибку параметра b.

A) 3,756165;

B) 1,433275;

C) 13,30277;

D) 6,00294;

E) значение отсутствует.

**************************

204. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите .

A) 3,756165;

B) 1,433275;

C) 13,30277;

D) 6,00294;

E) значение отсутствует.

**************************

205. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите .

A) 3,756165;

B) 1,433275;

C) 13,30277;

D) 6,00294;

E) значение отсутствует.

**************************

206. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите значение критерия Стьюдента для параметра а.

A) значение отсутствует;

B) 13,302771;

C) 6,00294;

D) 3,541583;

E) 4,188268.

**************************

207. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите значение критерия Стьюдента для параметра b.

A) значение отсутствует;

B) 13,302771;

C) 6,00294;

D) 3,541583;

E) 4,188268.

**************************

208. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите значение .

A) значение отсутствует;

B) 13,302771;

C) 6,00294;

D) 3,541583;

E) 4,188268.

**************************

209. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите значение .

A) значение отсутствует;

B) 13,302771;

C) 6,00294;

D) 3,541583;

E) 4,188268.

**************************

210. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите доверительный интервал для параметра а.

A) 21,964514,641031;

B) 4,641031>a>21,96451;

C) 4,641031<a<21,96451;

D) a>4,641031;

E) a<21,96451.

**********************

211. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите доверительный интервал для параметра b.

A) 9,308082,6978;

B) 2,6978>a>9,30808;

C) a>2,6978;

D) 2,6978<a<9,30808;

E) a<9,30808.

*******************

212. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите доверительный интервал для параметра а.

A) 4,641031<a<21,96451;

B) 2,6978<a<9,30808;

C) 13,302773,756165;

D) 6,002941,433275;

E) a3,541583.

*************************

213. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	13,30277	3,756165	3,541583	0,007602	4,641031	21,96451	4,641031	21,96451
Переменная X 1	6,00294	1,433275	4,188268	0,003045	2,6978	9,30808	2,6978	9,30808

Укажите доверительный интервал для параметра b.

A) 4,641031<a<21,96451;

B) 2,6978<a<9,30808;

C) 13,302773,756165;

D) 6,002941,433275;

E) b4,188268. .

**************************

214. Какая из приведенных ниже характеристик соответствует методу исключения ?

A) отсев факторов из полного его набора;

B) дополнительное введение фактора;

C) исключение ранее введенного фактора;

D) построение из существующего набора факторов новых переменных;

E) анализ корреляционной матрицы.

************************

215. Какая из приведенных ниже характеристик соответствует методу включения ?

A) отсев факторов из полного его набора;

B) дополнительное введение фактора;

C) исключение ранее введенного фактора;

D) построение из существующего набора факторов новых переменных;

E) анализ корреляционной матрицы.

********************

216. Какая из приведенных ниже характеристик соответствует методу шагового регрессионного анализа ?

A) отсев факторов из полного его набора;

B) дополнительное введение фактора;

C) исключение ранее введенного фактора;

D) построение из существующего набора факторов новых переменных;

E) анализ корреляционной матрицы.

************************

217. Как называют параметры при х в линейной множественной регрессии?

A) свободные члены;

B) коэффициенты корреляции;

C) ошибки аппроксимации;

D) коэффициенты регрессии;

E) коэффициенты «чистой» регрессии.

************************

218. В каком случае считается, что две переменные явно коллинеарны?

A) 0;

B) 1;

C) =1;

D) >0,7 ;

E) <0,7.

*************************

219. Какие из независимых переменных из приведенной ниже корреляционной матрицы явно коллинеарны ?

	у
у	1,00
	0,30	1,00
	0,60	0,10	1,00
	0,40	0,15	0,80	1,00

A) и ;

B) и ;

C) и ;

D) коллинеарные факторы отсутствуют;

E) все факторы коллинеарны.

*************************

220. Какие из независимых переменных из приведенной ниже корреляционной матрицы явно коллинеарны ?

	у
у	1,0
	0,8	1,0
	0,7	0,8	1,0
	0,6	0,5	0,2	1,0

A) и ;

B) и ;

C) и ;

D) коллинеарные факторы отсутствуют;

E) все факторы коллинеарны.

*************************

221. Коэффициент детерминации =0,82. Какой можно сделать вывод ?

A) уровень надежности построенной функции регрессии составляет 82%;

B) вариация факторных признаков на 82% объясняется вариацией результативного признака;

C) вариация результативного признака на 82% объясняется вариацией факторов;

D) при осуществлении до 82% изменений в функции регрессии ее значимость будет на прежнем уровне;

E) из присутствующих факторов следует оставить лишь 82%, а 18% факторов следует исключить из модели.

*********************

222. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R	0,739039
R-квадрат	0,546178
Нормированный R-квадрат	0,461087
Стандартная ошибка	1,275498
Наблюдения	20

Чему равен ?

A) =20;

B) =1,275498;

C) =0,461087;

D) =0,546178;

E) =0,739039.

*************************

223. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R	0,739039
R-квадрат	0,546178
Нормированный R-квадрат	0,461087
Стандартная ошибка	1,275498
Наблюдения	20

Чему равен коэффициент детерминации ?

A) =20;

B) =1,275498;

C) =0,461087;

D) =0,546178;

E) =0,739039.

************************

224. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R	0,739039
R-квадрат	0,546178
Нормированный R-квадрат	0,461087
Стандартная ошибка	1,275498
Наблюдения	20

Чему равен коэффициент корреляции ?

A) =20;

B) =1,275498;

C) =0,461087;

D) =0,546178;

E) =0,739039.

**************************

225. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите величину свободного члена уравнения регрессии.

A) 1,589716;

B) 0,006314;

C) 0,069656;

D) –0,00283;

E) значение отсутствует.

*******************

226. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите величину коэффициента регрессии .

A) 1,589716;

B) 0,006314;

C) 0,069656;

D) –0,00283;

E) значение отсутствует.

******************

227. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите величину коэффициента регрессии .

A) 1,589716;

B) 0,006314;

C) 0,069656;

D) –0,00283;

E) значение отсутствует.

***********************

228. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите величину коэффициента регрессии .

A) 1,589716;

B) 0,006314;

C) 0,069656;

D) –0,00283;

E) значение отсутствует.

**********************

229. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите стандартную ошибку параметра а.

A) 0,517162;

B) 0,011318;

C) 0,017132;

D) 0,002005;

E) значение отсутствует.

*************************

230. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите стандартную ошибку параметра .

A) 0,517162;

B) 0,011318;

C) 0,017132;

D) 0,002005;

E) значение отсутствует.

**************************

231. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите стандартную ошибку параметра .

A) 0,517162;

B) 0,011318;

C) 0,017132;

D) 0,002005;

E) значение отсутствует.

****************************

232. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите стандартную ошибку параметра .

A) 0,517162;

B) 0,011318;

C) 0,017132;

D) 0,002005;

E) значение отсутствует.

***************************

233. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите .

A) 0,517162;

B) 0,011318;

C) 0,017132;

D) 0,002005;

E) значение отсутствует.

****************************

234. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите .

A) 0,517162;

B) 0,011318;

C) 0,017132;

D) 0,002005;

E) значение отсутствует.

**************************

235. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите .

A) 0,517162;

B) 0,011318;

C) 0,017132;

D) 0,002005;

E) значение отсутствует.

****************************

236. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите .

A) 0,517162;

B) 0,011318;

C) 0,017132;

D) 0,002005;

E) значение отсутствует.

***************************

237. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите значение критерия Стьюдента для параметра а.

A) значение отсутствует;

B) –1,41244;

C) 4,065904;

D) 0,557872;

E) 3,073922.

************************

238. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите значение критерия Стьюдента для параметра .

A) значение отсутствует;

B) –1,41244;

C) 4,065904;

D) 0,557872;

E) 3,073922.

************************

239. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите значение критерия Стьюдента для параметра .

A) значение отсутствует;

B) –1,41244;

C) 4,065904;

D) 0,557872;

E) 3,073922.

*************************

240. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите значение критерия Стьюдента для параметра .

A) значение отсутствует;

B) –1,41244;

C) 4,065904;

D) 0,557872;

E) 3,073922.

***********************

241. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите доверительный интервал для параметра а.

A) 0,493382<a<2,68605;

B) –0,01768<a<0,030306;

C) 0,033338<a<0,105974;

D) -0,00708<a<0,001418;

E) значения отсутствуют.

************************

242. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите доверительный интервал для параметра .

A) 0,493382<a<2,68605;

B) –0,01768<a<0,030306;

C) 0,033338<a<0,105974;

D) -0,00708<a<0,001418;

E) значения отсутствуют.

***************************

243. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите доверительный интервал для параметра .

A) 0,493382<a<2,68605;

B) –0,01768<a<0,030306;

C) 0,033338<a<0,105974;

D) -0,00708<a<0,001418;

E) значения отсутствуют.

***************************

244. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите доверительный интервал для параметра .

A) 0,493382<a<2,68605;

B) –0,01768<a<0,030306;

C) 0,033338<a<0,105974;

D) -0,00708<a<0,001418;

E) значения отсутствуют.

****************************

245. С использованием пакета «Анализ данных» MS Excel получены следующие результаты решения:

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	1,589716	0,517162	3,073922	0,007266	0,493382	2,68605	0,493382	2,68605
Переменная X 1	0,006314	0,011318	0,557872	0,584654	-0,01768	0,030306	-0,01768	0,030306
Переменная X 2	0,069656	0,017132	4,065904	0,000899	0,033338	0,105974	0,033338	0,105974
Переменная X 3	-0,00283	0,002005	-1,41244	0,176975	-0,00708	0,001418	-0,00708	0,001418

Укажите доверительный интервал для параметра .

A) 0,493382<a<2,68605;

B) –0,01768<a<0,030306;

C) 0,033338<a<0,105974;

D) -0,00708< <0,001418;

E) значения отсутствуют.

****************************

246.Статистические выводы – это,

А) Заключения о генеральной совокупности на основе выборки , случайно отобранной из генеральной совокупности;

В) Обобщение результатов , полученных по выборке на генеральную совокупность и есть суть статистических выводов;

С) Процесс нахождения оценок по определенному правилу;

D) Нет правильного ответа;

Е) Верны ответы А и В.

******************************

247. Процесс нахождения оценок по определенному правилу – это,

А) Обобщение результатов по выборке;

В) Оценивание;

С) Заключение о генеральной совокупности;

D) Нет верного ответа;

Е) Верны ответы Аи В.

***************************

248. Какие существуют типы оценивания:

А) Оценивание вида распределения ;

В) Оценивание параметров распределения;

С) Оценивание по результатам выборки;

D) Верны ответы А и В;

Е) Нет верного ответа.

*****************************

249. В качестве оценок параметров распределения генеральной совокупности берутся их выборочные оценки. При этом различают два вида оценок:

А) Точечные;

В) Интервальные;

С) Статистические:

D) Динамические;

Е) Верны ответы А и В.

********************************

250. Точечной оценкой Ө* параметра Ө называется :

А) Числовое значение этого параметра, полученное по выборке объема n.

В) Систематической ошибкой оценивания;

С) Статистической оценкой параметра Ө;

D) Нет верного ответа;

Е) Все ответы верны.

**************************

251. Точностью оценки называется число е такое, что:

А) ( Ө- Ө* )<E;

В) ( Ө- Ө* )>E;

С) ( Ө- Ө* )=E;

D) Нет верного ответа;

Е) Все вышеперечисленное.

*****************************

252. Качество оценок характеризуется характеризуется основными свойсивами:

А) Несмещенность;

В) Эффективность ;

С) Состоятельность;

D) Верны ответы А, В, С;

Е) Нет верного ответа.

**************************

253. Оценка Ө* называется несмещенной оценкой параметра Ө , если её математическое ожидание равно оцениваемому параметру:

А) М(Ө) =О;

В) М(Ө) >О;

С) М(Ө) =>О;

D) М(Ө) <=О;

Е) Нет верного ответа.

***********************

254. Для несмещенных оценок систематическая ошибка равна:

А) 1;

В) 0;

С) 2;

D) 3;

Е) 4.

************************

255. Смещением или систематической ошибкой оценивания называется:

А) Разность М(Ө*) -0;

В) Сумма М(Ө*) +0;

С) Частное М(Ө*)/ М(Ө*)/;

D) Нет верного ответа;

Е) Все ответы верны.

*********************

256. Оценка Ө*называется эффективной оценкой параметра Ө , если :

А) Её дисперсия больше её альтернативной точки;

В) Её дисперсия меньше дисперсии любой другой альтернативной оценки при фиксированном объеме выборки n;

С) Оценка должна иметь такую плотность вероятности , которая наиболее сжата вокруг истинного значения оцениваемого параметра;

D) Нет верного ответа;

Е) Все ответы верны.

*********************

257. Оценка называется асимптотически эффективной , если:

А) С увеличением объема выборки её дисперсия стремится к нулю , т.е. D(Ө*)=>0;

В) Если Ө* сходится по вероятности к Ө при n=>0;

С) Если М(Ө*)=>0 и D(Ө*)=>0 при n=>0;

D) Нет верного ответа;

Е) Все ответы верны.

*********************

258.Оценки , являющиеся линейными линейными функциями от выборочных наблюдений , называется:

А) Точечными ;

В) Динамические;

С) Инвентарные;

D) Состоятельные;

Е) Линейные.

***********************

259. Такие оценки , имеют наименьшую дисперсию среди всех возможных оценок несмещенного класса:

А) Линейные;

В) Наилучшие линейные несмещенные оценки;

С) Состоятельные;

D) Нет верного ответа;

Е) Все ответы верны.

************************

260. Наиболее употребительными методами нахождения точечных оценок является метод:

А) Метод моментов;

В) Метод макроэкономического правдоподобия;

С) Метод наименьших квадратов;

D) Нет верного ответа;

Е) Все ответы верны.

**********************

261. Выборочная дисперсия оценивает:

А) Генеральную дисперсию с недостатками;

В) Исправленную дисперсию;

С) Наилучшие линейные несмещенные оценки;

D) Нет верного ответа;

Е) Все ответы верны.

***********************

262. Интервальная оценка – это:

А) Интервал внутри которого с наперед с заданной вероятностью Y находится точное значение оцениваемого параметра;

В) Интервал внутри которого с наперед с заданной вероятностью Х находится точное значение оцениваемого параметра;

С) Интервал внутри которого с наперед с заданной вероятностью Х находится точное значение оцениваемого параметра Ө при n=>0;

D) Нет верного ответа;

Е) Все ответы верны.

**********************

263. Гипотеза о виде закона распределения или о параметрах известного распределения,

называется:

А) Статистической ;

В) Альтернативной;

С) Исправленной;

D) Нет верного ответа;

Е) Все ответы верны.

**********************

264. Непараметрической называется гипотеза:

А) О виде закона распределения;

В) О параметрах известного распределения;

С) Нулевая;

D) Альтернативной;

Е) Конкурирующей.

*********************

265. Параметрической называется гипотеза:

А) О виде закона распределения;

В) О параметрах известного распределения;

С) Нулевая;

D) Альтернативной;

Е) Конкурирующей.

***********************

266. Гипотеза Н₀ подлежащая проверке называется:

А) Нулевой;

В) Альтернативной;

С) Конкурирующей;

D) Нет верного ответа;

Е) Все ответы верны

***********************

267. Как называется гипотеза Н₁ , которая применяется , если отклоняется Н₀:

А) Простой;

В) Альтернативной;

С) Конкурирующей;

D) Нулевой;

Е) Сложной;

**********************

268. Как называется гипотеза, если она соединяет одно конкретное предложение (Н₀ : О=О₀, Н₁ : О=О₁) :

А) Нулевой;

В) Альтернативной;

С) Конкурирующей;

D) Простой;

Е) Сложной;

***********************

269. Как называется гипотеза, если она состоит из конечного или бесконечного числа простых гипотез (Н₁ : Ө = Ө₀, Н₁ : Ө > Ө₀; Н₁ : Ө < Ө₀;):

А) Нулевой;

В) Альтернативной;

С) Конкурирующей;

D) Простой;

Е) Сложной.

**********************

270. При проверке гипотез возможны ошибки двух родов, при ошибке первого рода :

А) Будет отвергнута правильная нулевая гипотеза;

В) Будет принята нулевая гипотеза , в то время как в действительности верна альтернативная гипотеза;

С) Будет отвергнута правильная альтернативная гипотеза;

D) Будет принята альтернативная гипотеза, в то время как в действительности верна нулевая гипотеза;

Е) Нет верного ответа.

***********************

271 . При проверке гипотез возможны ошибки двух родов, при ошибке второго рода:

А) Будет отвергнута правильная нулевая гипотеза;

В) Будет принята нулевая гипотеза , в то время как в действительности верна альтернативная гипотеза;

С) Будет отвергнута правильная альтернативная гипотеза;

D) Будет принята альтернативная гипотеза, в то время как в действительности верна нулевая гипотеза;

Е) Нет верного ответа.

**********************

272. Вероятность совершить ошибку первого рода принято называть:

А) Уровнем значимости;

В) Мощностью критерия;

С) Критической областью;

D) Двусторонней критической областью;

Е) Все вышеперечисленное.

**********************

273. Вероятность не совершить ошибку второго рода принято называть:

А) Уровнем значимости;

В) Мощностью критерия;

С) Критической областью;

D) Двусторонней критической областью;

Е) Все вышеперечисленное.

**********************

274. Совокупность значений критерия , при которых нулевую гипотезу отклоняют , называется:

А) Уровнем значимости;

В) Мощностью критерия;

С) Критической областью;

D) Двусторонней критической областью;

Е) Все вышеперечисленное.

**************************

275. Если наблюдаемое значение критерия к ( вычисленное по выборке) принадлежит критической области , то нулевую гипотезу отклоняют, это:

А) Основное правило проверки гипотез;

В) Мощность критерия;

С) Критическая область;

D) Двусторонняя критическая область;

Е) Основной принцип проверки гипотез.

**************************

276. Односторонние критические области делятся на :

А) Правосторонние;

В) Левосторонние;

С) Двусторонние;

D) Нет верного ответа;

Е) Верны ответы А и В.

****************************

277. Правосторонней называют критическую область:

А)(K0 + ) определяемую из соотношения P(К>k1) = а;

В) ( K0 + ) определяемую из соотношения P(К<k1) = а;

С) ( K0 + ) определяемую из соотношения P(К<k1) > а;

D) Нет верного ответа;

Е) Верны ответы А и В.

***************************

278. Общая схема проверки гипотез состоит:

А) 1. Формулировка проверяемой и альтернативной гипотез. 2. Выбор соответствующего уровня значимости а. 3. Определение объема выборки n.4. Выбор критерия К для проверки Н0. 5. Определение критической области и области принятия гипотезы. 6. Вычисление наблюдаемого значения критерия К набл. 7. Принятие статистического решения.

В) 2 Формулировка проверяемой и альтернативной гипотез. 1. Выбор соответствующего уровня значимости а. 3. Определение объема выборки n.4. Выбор критерия К для проверки Н0. 6 Определение критической области и области принятия гипотезы. 5. Вычисление наблюдаемого значения критерия К набл. 7. Принятие статистического решения.

С)3 Формулировка проверяемой и альтернативной гипотез. 1.. Выбор соответствующего уровня значимости а. 4. Определение объема выборки n.2. Выбор критерия К для проверки Н0.5 Определение критической области и области принятия гипотезы. 6. Вычисление наблюдаемого значения критерия К набл. 7. Принятие статистического решения.

D)5. Формулировка проверяемой и альтернативной гипотез. 3. Выбор соответствующего уровня значимости а. 4. Определение объема выборки n 5. Выбор критерия К для проверки Н0. 2 Определение критической области и области принятия гипотезы. 6. 1.Вычисление наблюдаемого значения критерия К набл. 7. Принятие статистического решения.

Е) нет верного ответа.

****************************

279. При одном и том же уровне значимости а выборки n попадание гипотетического значения исследуемого параметра в доверительный интервал равносильно попаданию соответствующего критерия в область принятия гипотезы, поэтому для проверки гипотезы в этом случае лучше использовать:

А) Доверительный интервал;

В) Односторонние критические области;

С) Двусторонние критические области;

D) Нет верного ответа;

Е) Верны ответы А и В.

**************************

280. Проверка гипотезы о математическом ожидании нормальной СВ при известной дисперсии проводится следующим образом:

А) Нет верного ответа;

В) Для проверки Н₁ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, и в качестве критерия строится статистика;

С) Для проверки Н₂ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, и в качестве критерия строится статистика;

D) Для проверки Н₀ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, и в качестве критерия строится статистика;

Е) Верны ответы А и В.

**************************

281. Для проверки гипотезы о математическом ожидании нормальной СВ при неизвестной дисперсии:

А) Для проверки Н₀ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, вычисляются выборочное среднее и исправленная выборочная дисперсия , которой соответствует стандартное отклонение;

В) Для проверки Н₀ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, вычисляются выборочное среднее , которой соответствует стандартное отклонение;

С) Для проверки Н₂ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, и в качестве критерия строится статистика;

D) Нет верного ответа;

Е) Верны ответы А и В.

**************************

282. Проверка гипотезы о величине дисперсии нормальной СВ:

А) Для проверки Н₀ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, вычисляются выборочное среднее , которой соответствует стандартное отклонение;

В) Для проверки Н₀ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, вычисляются выборочное среднее и исправленная выборочная дисперсия ;

С) Для проверки Н₂ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, и в качестве критерия строится статистика;

D) Нет верного ответа;

Е) Верны ответы А и В.

**************************

283. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных СВ при известных дисперсиях:

А) В качестве критерия проверки Н₀ принимается СВ U, при справедливости Н0 СВ U- N(0,1);

С) Для проверки Н₂ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, и в качестве критерия строится статистика;

D) Для проверки Н₀ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, вычисляются выборочное среднее и исправленная выборочная дисперсия ;

Е) Верны ответы А и В.

**************************

284.Для того , чтобы установить наличие значимой линейной связи между двумя СВ Х и Y следует проверить :

А) Гипотезу о математическом ожидании нормальной СВ при неизвестной дисперсии;

В) Гипотезу о величине дисперсии нормальной СВ;

С) Гипотезу о статистической значимости коэффициента корреляции;

D) Нет верного ответа;

Е) Верны ответы А и В.

***************************

285. Для того , чтобы установить наличие значимой линейной связи между двумя СВ Х и Y следует проверить гипотезу о статистической значимости коэффициента корреляции, в этом случае используется следующая гипотеза:

А) Н₀: pxy=0, Н₁: pxy>0;

С) Для проверки Н₂ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, и в качестве критерия строится статистика;

Е) Верны ответы А и В.

*************************

286. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных СВ при неизвестных дисперсиях ,выдвигается гипотеза:

А) Верны ответы А и В.

С) Для проверки Н₂ извлекается выборка объема n: х1 , х2, …., хn, и в качестве критерия строится статистика;

Е) О равенстве математических ожиданий, при этих условиях в качестве проверки критерия Н₀ принимают СВ Т, где n, k – объемы выборок х1, х2,…., хn и y1, y2, ….., уk соответственно;

*************************

287. Дайте определение экономическому прогнозированию. Экономическое прогнозирование-это:

B) предсказание специалиста в области экономики, основанное на интуитивно-субъективных ощущениях;

C) чтение о возможной связи, существующей между расположением небесных светил и экономическими явлениями, о возможности предсказания будущего по положению звезд;

D) предсказание экономического будущего (благополучие или упадок) и определение характера человека по крупным линиям и бугоркам на ладонях;

E) прикладная научная дисциплина, изучающая закономерности и способы разработки прогнозов развития объектов любой природы;

************************

288. Укажите верное определение прогностики это.

B) предсказание специалиста в области экономики, основанное на интуитивно-субъективных ощущениях;

E) прикладная научная дисциплина, изучающая закономерности и способы разработки прогнозов развития объектов любой природы.

***********************

289. В качестве объекта экономического прогнозирования рассматривают:

A) процесс производства; B) процесс конкретного производства; C) познание возможных состояний функционирующих экономических объектов в будущем;

D) процесс конкретного расширения воспроизводства. E) процесс простого воспроизводства;

***********************

290. В качестве предмета экономического прогнозирования рассматривают:

A) процесс конкретного расширения производства; B) познание возможных состояний функционирующих экономических объектов в будущем; C) исследование закономерностей и способов разработки экономических прогнозов; D) познание возможных состояний функционирующих экономических объектов в будущем, исследование закономерностей и способов разработки экономических прогнозов. E) процесс разработки экономических прогнозов, основанных на научных методах познания экономических явлений и использования всей совокупности методов, средств и способов экономической прогностики;

***********************

291. Основное содержание экономического прогнозирования – это:

A) выявление объективных условий, факторов и тенденций развития; B) максимальное приближение теоретической модели к устойчивым, существенным закономерностям;

C) качественный и количественный анализ реальных экономических процессов, выявление объективных условий, факторов и тенденций развития. D) возможность развития экономического объекта по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных отношениях; E) определение анализа явлении как единого целого и как совокупности относительно самостоятельных направлений прогнозирования;

***********************

292. Содержание экономического прогнозирования предопределяет несколько основных принципов разработки прогнозов, назовите их:

A) альтернативность, адекватность, комплексность;

B) альтернативность, адекватность, системность.

C) адекватность, системность, комплексность;

D) альтернативность, комплексность, системность;

E) альтернативность, адекватность, субъективность;

***********************

293. Что, по вашему мнению, не относится к числу основных принципов разработки прогнозов:

A) альтернативность, адекватность;

B) адекватность, системность;

C) альтернативность, системность;

D) альтернативность, комплексность, системность;

E) субъективность, комплексность.

***********************

294. Укажите верное определение системности:

C) качественный и количественный анализ реальных экономических процессов, выявление объективных условий, факторов и тенденций развития; D) возможность развития экономического объекта по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных отношениях; E) определение анализа явлении как единого целого и как совокупности относительно самостоятельных направлений прогнозирования.

***********************

295. Адекватность это - :

A) выявление объективных условий, факторов и тенденций развития; B) максимальное приближение теоретической модели к устойчивым, существенным закономерностям.

***********************

296. При переходе к модельной имитации сложившихся закономерностей возникает необходимость построения альтернатив. Что же такое альтернативность:

C) качественный и количественный анализ реальных экономических процессов, выявление объективных условий, факторов и тенденций развития; D) возможность развития экономического объекта по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных отношениях. E) определение анализа явлении как единого целого и как совокупности относительно самостоятельных направлений прогнозирования;

***********************

297. Практическая реализация принципа системности предполагает:

A) создание моделей, которые соответствовали бы содержанию каждого отдельного блока и, одновременно, позволяли бы построить целостную картину развития объекта в будущем. B) построенные модели должны быть сначала проверены с точки зрения их способности имитировать уже сложившиеся тенденции; C) необходимо отделить те варианты развития, которые осуществимы, от вариантов, которые при сложившихся предвидимых условиях не могут быть реализованы; D) способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов; E) модель исследуемого объекта, записанную в математической форме; ***********************

298. Под практической реализацией адекватности подразумевают:

A) создание моделей, которые соответствовали бы содержанию каждого отдельного блока и, одновременно, позволяли бы построить целостную картину развития объекта в будущем; B) построенные модели должны быть сначала проверены с точки зрения их способности имитировать уже сложившиеся тенденции. C) необходимо отделить те варианты развития, которые осуществимы, от вариантов, которые при сложившихся предвидимых условиях не могут быть реализованы; D) способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов; E) модель исследуемого объекта, записанную в математической форме;

***********************

299.Назовите главную проблему практической реализации принципа альтернативности: A) создание моделей, которые соответствовали бы содержанию каждого отдельного блока и, одновременно, позволяли бы построить целостную картину развития объекта в будущем; B) построенные модели должны быть сначала проверены с точки зрения их способности имитировать уже сложившиеся тенденции; C) необходимо отделить те варианты развития, которые осуществимы, от вариантов, которые при сложившихся предвидимых условиях не могут быть реализованы. D) способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов; E) модель исследуемого объекта, записанную в математической форме;

***********************

300. Что называют методом прогнозирования:

A) способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов. B) модель исследуемого объекта, записанную в математической форме;

C) создание моделей, которые соответствовали бы содержанию каждого отдельного блока и, одновременно, позволяли бы построить целостную картину развития объекта в будущем; D) построенные модели должны быть сначала проверены с точки зрения их способности имитировать уже сложившиеся тенденции; E) необходимо отделить те варианты развития, которые осуществимы, от вариантов, которые при сложившихся предвидимых условиях не могут быть реализованы;

***********************

301. Модель прогнозирования представляет собой:

A) способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов;

B) модель исследуемого объекта, записанную в математической форме.

***********************

302. Какой из ниже перечисленных этапов относится к процессу прогнозирования:

A) обобщение данные за достаточно продолжительный период времени, и представление статистических закономерностей в виде модели. B) разработка концепции развития системы и подготовка возможных вариантов решений и их последствий; C) постановка задачи, определение целей и критериев оценки; D) анализ исследуемой системы; E) необходимо отделить те варианты развития, которые осуществимы, от вариантов, которые при сложившихся предвидимых условиях не могут быть реализованы;

***********************

303. Какой из ниже перечисленных этапов относится к процессу прогнозирования:

А) разработка концепции развития системы и подготовка возможных вариантов решений и их последствий;

В) дедуктивный. C) постановка задачи, определение целей и критериев оценки; D) анализ исследуемой системы; E) необходимо отделить те варианты развития, которые осуществимы, от вариантов, которые при сложившихся предвидимых условиях не могут быть реализованы;

***********************

304. Что является основной формой представления информации о динамике экономических показателей:

A) дискретный ряд; B) остаточные ряды;

C) СКО; D) временной ряд. E) дисперсия;

***********************

305. Укажите цель статистического анализа временных рядов: A) процесс разработки экономических прогнозов, основанных на научных методах познания экономических явлений и использования всей совокупности методов, средств и способов экономической прогностики;

B) предсказание специалиста в области экономики, основанное на интуитивно-субъективных ощущениях;

E) изучение соотношения закономерности и случайности в формировании значений уровней ряда с оценкой количественной меры их влияния.

***********************

306. Для отражения тенденций изменения исследуемого показателя в моделях кривых роста используются разнообразные математические функции, назовите фактор, который в них задействован:

A) остаточная компонента; B) СКО; C) количество наблюдении; D) время. E) дискретный ряд; ***********************

307. Адекватность характеризуется выполнением определенных статистических свойств и точностью, т.е. степенью близости к фактическим данным.в каком случае модель считается хорошей со статистической точки зрения если она:

A) адекватна; B) альтернативна; C) достаточно точна; D) компактна и систематична; E) адекватна и достаточно точна.

***********************

308.Модель является адекватной если математическое ожидание значений остаточного ряда:

A) близко или равно нулю. B) больше нуля; C) меньше нуля; D) положительно; E) отрицательно;

***********************

309.Гипотеза отклоняется если:

A) t < t_табл.; B) t > 0;

C) t = t_табл; D) t_табл отлично от нуля;

E) t > t_табл.

***********************

310. Проверка равенства математического ожидания уровней ряда остатков нулю осуществляется по формуле:

A) t = │E│/ S_E* корень из N.

B) d = ∑[E(t)-E(t-1)]²:∑ E(t)²; C) r(1) = ∑(t)*E(t-1):∑(t)²; D) RS = [E_max – E_min] : SE; E) Y_p(N+k)+U(k); ***********************

311.При проверке независимости определяется отсутствие в ряду остатков систематической составляющей, это проверяется с помощью d-критерия Драбина – Уотсона в соответствии с которым вычисляется коэффициент d: A) d = │E│/ S_E* корень из N;

B) d = ∑[E(t)-E(t-1)]²:∑ E(t)². C) d(1) = ∑(t)*E(t-1):∑(t)²; D) dS = [E_max – E_min] : SE; E) d_p(N+k)+U(k);

***********************

312.Проверку случайностей уровней ряда остатков проводят на основе критерия поворотных точек. Каждый уровень рада сравнивается с двумя рядом стоящими, при каком условии точка считается поворотной:

A) если уровень ряда равен двум рядом стоящим уровням; B) если уровень ряда меньше чем рядом стоящие уровни; C) если уровень ряда больше чем рядом стоящие уровни; D)если уровень ряда либо больше, либо меньше чем рядом стоящие уровни. E) уровень ряда не влияет на критерии поворотных точек;

***********************

313.Модель неадекватна при условии если при сравнении d – критерия с двумя табличными уровнями (нижним d₁ и верхним d₂) d :

A) d находится в интервале от нуля до d_1.

B) d находится в интервале от d₂ до 2; C) если d превышает 2; D)d находится в интервале от d₁ до d₂; E)d меньше нуля;

***********************

314.При каком условии уровни ряда являются независимыми: A) d находится в интервале от нуля до d₁;

B) d находится в интервале от d₂ до 2. C) если d превышает 2; D)d находится в интервале от d₁ до d₂; E)d меньше нуля;

***********************

315. Дайте определение прогноза:

A) процесс разработки экономических прогнозов, основанных на научных методах познания экономических явлений и использования всей совокупности методов, средств и способов экономической прогностики; B) система содержательных предпосылок, на основе которых формируются результаты прогнозов; C) научный анализ возможного будущего, построение, исследование и оценка вариантов развития экономической системы. D) возможность развития экономического объекта по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных отношениях; E) определение анализа явлении как единого целого и как совокупности относительно самостоятельных направлений прогнозирования;

***********************

316. Особенностью прогнозов на длительную перспективу является формирование возможных вариантов развития экономических систем, в этом случае разрабатывается определенный сценарии. Из ниже перечисленного найдите определение сценария:

A) процесс разработки экономических прогнозов, основанных на научных методах познания экономических явлений и использования всей совокупности методов, средств и способов экономической прогностики; B) система содержательных предпосылок, на основе которых формируются результаты прогнозов. C) научный анализ возможного будущего, построение, исследование и оценка вариантов развития экономической системы; D) возможность развития экономического объекта по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных отношениях; E) определение анализа явлении как единого целого и как совокупности относительно самостоятельных направлений прогнозирования;

***********************

317. Процесс системного анализа экономической системы можно разбить на следующие этапы: 1) постановка задачи, определение целей и критериев оценки; 2) анализ исследуемой системы; 3) разработка концепции развития системы и подготовка возможных вариантов решений и их последствий. Реализация каких этапов процесса систематического анализа экономических систем в настоящее время объективно невозможна без использования экономико-математических методов?

A) 1, 2, 3;

B) 1, 2;

C) 2, 3. D) 1, 3; E) верного ответа нет;

***********************

318. Что из ниже указанного является инструментом экономического анализа:

A) анализ данных; B) оптимизирование экономики; C) экономико-математическое моделирование. D) прогнозирование экономики; E) планирование экономики; ***********************

319. Простейшим способом прогнозирования является подход от фактически достигнутого уровня Y(N) при помощи

A) временного ряда; B) среднего абсолютного прироста. C) СКО; D) дискретного ряда; E) тренда;

***********************

320. Какой из ниже перечисленных этапов относится к процессу прогнозирования:

А) разработка концепции развития системы и подготовка возможных вариантов решений и их последствий;

В) индуктивный. C) постановка задачи, определение целей и критериев оценки; D) анализ исследуемой системы; E) необходимо отделить те варианты развития, которые осуществимы, от вариантов, которые при сложившихся предвидимых условиях не могут быть реализованы;

***********************

321. Назовите подход, разработанный для оценки лаговой структуры зависимости?

А) Метод Койка;

В) Метод Дарбина – Уотсона;

С) Модель Брауна;

D) Модель Хольта;

Е) Верны ответы А и В.

***********************

322. Распределение Койка основывается?

А) На преобразовании метода «Алмон»;

В) На ограниченном предположении, что коэффициенты при лаговых объясняющих переменных убывают;

С) На ограниченном предположении, что коэффициенты при лаговых объясняющих переменных убывают в геометрической прогрессии;

D) На ограниченном предположении, что коэффициенты при лаговых объясняющих переменных возрастают в геометрической прогрессии;

Е) Правильного ответа нет.

***********************

323. Для оценки лаговой структуры зависимости было разработано несколько подходов, позволяющих?

А) Ограничить число объясняющих переменных в уравнении регрессии;

В) Основываться на ограничивающем предложении, что коэффициенты при лаговых объясняющих переменных убывают;

С) Ограничить число объясняющих переменных в уравнении регрессии с целью избежать появления проблемы мультиколлинеарности или минимизировать её эффект;

D) Верны ответы А и В;

Е) Верны ответы В и С.

***********************

324. Назовите подход, разработанный для оценки лаговой структуры?

А) Метод Дарбина – Уотсона;

В) Модель Брауна;

С) Метод «Алмом»;

D) Метод Койка;

Е) Верны ответы С и D.

***********************

325. Эта форма позволяет анализировать кратко- и долгосрочные динамические свойства модели?

А) у_t = α (1- δ) + βх_t+δу_t- +u_t –δu_t-;

В) y_t – δy_t- = α ( 1 – δ ) + βх_t + u_t- δu_t-;

С) y_t – δy_t+1= α ( 1 +δ ) + βх_t + u_t- δu_t-;

D) у_t = α (1+ δ) + βх_t+δу_t- +u_t –δu_t-;

Е) у_t = α (1+ δ)- βх_t+δу_t- +u_t.

***********************

326. Модели с распределенными лагами – это?

А) модели, включающие в качестве лаговых объясняющих переменных регрессоры;

В) модели, включающие в качестве лаговых объясняющих переменных зависимые переменные;

С) модель, основанная на использовании различных функций, параметры которых находят методом наименьших квадратов;

D) Модель, предполагающая, что каждый уровень распределенного ряда может быть представлен как произведение трендовой, сезонной, и случайной компонент;

Е) Верны ответы С и D.

***********************

327. Лагом называют … ?

А) Величину L, характеризующую запаздывание в воздействии фактора на результат;

В) временные ряды самих факторных переменных, сдвинутые на один или более моментов времени;

С) Совокупность значений, какого – либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени;

D) Данные наблюдений за эконометрическими показателями;

Е) Число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции.

***********************

328. Лаговыми переменными называют?

А) Временные ряды самих факторных переменных, сдвинутые на один или более моментов времени;

В) Число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции;

D) Данные наблюдений за эконометрическими показателями;

Е) Величину L, характеризующую запаздывание в воздействии фактора на результат.

***********************

329. Укажите специфику построения моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии.

А) оценка параметров моделей авторегрессии, а в большинстве случаев и моделей с распределенным лагом не может быть произведена с помощью обычного МНК ввиду нарушения его предпосылок и требует специальных статистических методов;

В) исследователям приходится решать проблемы выбора оптимальной величины лага и определения его структуры;

С) между моделями с распределенным лагом и моделями авторегрессии существует определенная взаимосвязь, и в некоторых случаях необходимо осуществлять переход от одного типа моделей к другому;

D) Верны ответы А и В;

Е) все ответы верны.

***********************

330. Средний лаг представляет собой?

А) Средний период, в течение которого будет происходить изменение результата под воздействием изменения фактора в момент времени t;

В) средний период, в течение которого не будет происходить изменение результата под воздействием изменения фактора в момент времени t;

С) Cредний период, в течение которого не будет происходить изменение результата под воздействием фактора;

D) Cредний период, в течение которого будет происходить изменение результата.

Е) Правильного ответа нет.

***********************

331. Небольшая величина среднего лага свидетельствует?

А) Об относительно быстром реагировании результата на изменение фактора;

В) Об относительно медленном реагировании результата на изменение фактора;

С) об относительно быстром реагировании результата на изменение фактора, тогда как высокое его значение говорит о том, что воздействие фактора на результат будет сказываться в течение длительного периода времени;

D) Об относительно медленном реагировании результата на изменение фактора, тогда как низкое его значение говорит о том, что воздействие фактора на результат будет сказываться в течение длительного периода времени;

Е) О том, что воздействие фактора на результат будет сказываться в течение длительного периода времени.

***********************

332. Коэффициент регрессии b₀при переменных х_tхарактеризует среднее абсолютное изменение у_t, при изменении х_t на 1 единицу своего измерения в некоторый фиксированный момент времени t, без учета воздействия лаговых значений фактора х. Этот коэффициент называют?

А) Краткосрочным мультипликатором;

В) промежуточным мультипликатором;

С) долгосрочным мультипликатором;

D) среднесрочным мультипликатором;

Е) средним лагом.

***********************

333. b₀+b₁+… +b₁ = b, величину b называют?

А) Краткосрочным мультипликатором;

В) промежуточным мультипликатором;

С) долгосрочным мультипликатором;

D) среднесрочным мультипликатором;

Е) медианным лагом.

***********************

334.Долгосрочный мультипликатор обозначается?

А) b₀;

В) b;

С) b₁;

D) b_j;

Е) b₂.

***********************

335.Зная величины β_j, с помощью стандартных формул можно определить?

А) величину среднего лага;

В) величину медианного лага;

С) верны ответы А и В;

D) величину долгосрочного мультипликатора;

Е) все ответы верны.

***********************

336. Структура лага может быть?

А) линейной;

В) геометрической;

С) перевернутой V-образной;

D) все ответы верны;

Е) верны ответы А и В.

***********************

337. 16. Структура лага может быть?

А) линейной;

В) полиномиальной;

С) геометрической;

D) верны ответы А и В;

Е) все ответы верны.

***********************

338. Линейную структуру лага называют также?

А) квадратной;

В) прямоугольной;

С) треугольной;

D) овальной;

Е) правильного ответа нет.

***********************

339. Если с ростом величины лага коэффициенты при лаговых значениях переменной убывают во времени, то имеет место?

А) линейная структура лага;

В) геометрическая структура лага;

С) полиномиальная структура лага;

D) верны ответы А и В;

Е) верны ответы В и С.

***********************

340. Если лаговые воздействия фактора на результат не имеют тенденцию к убыванию во времени, то имеет место?

А) перевернутая V- образная структура лага;

В) полиномиальная структура лага;

С) геометрическая структура лага;

D) верны ответы А и В;

Е) верны ответы А и С.

***********************

341. Симметричность лаговых воздействий относительно некоторого среднего лага, который характеризуется наиболее сильным воздействием фактора на результат – это основная особенность?

А) геометрической структуры лага;

В) полиномиальной структуры лага;

С) перевернутой V- образной структуры лага;

D) линейной структуры лага;

Е) верны ответы А и С.

***********************

342. Укажите преимущество (а) метода Алмон.

А) достаточно универсален и может быть применен для моделирования процессов, которые характеризуются разнообразными структурами лагов;

В) при относительно небольшом количестве переменных, которое не приводит к потере значительного числа степеней свободы можно построить модели с распределенным лагом любой длины;

С) верны ответы А и В;

D) при относительно большом количестве переменных, которое приводит к потере значительного числа степеней свободы можно построить модели с распределенным лагом любой длины;

Е) верны ответы А и D.

***********************

343. В зависимости от способа определения ожидаемых значений показателей различают модель (и)?

А) неполной корректировки;

В) адаптивных ожиданий;

С) рациональных ожиданий; D) верны ответы А, В, С;

Е) правильный вариант А.

***********************

344. В специфику построения моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии входит (ят)?

А) оценка параметров моделей авторегрессии, а в большинстве случаев и моделей с распределенным лагом не может быть проведена с помощью обычного МНК ввиду нарушения его предпосылок и требует специальных статистических методов;

В) исследователям приходится решать проблемы выбора оптимальной величины лага и определения его структуры;

С) между моделями с распределенным лагом и моделями авторегрессии имеется определенная взаимосвязь, и в некоторых случаях необходимо осуществлять переход от одного типа моделей к другому.

D) между моделями с распределенным лагом и моделями авторегрессии имеется определенная взаимосвязь;

Е) верны ответы А, В, С.

***********************

345. Долгосрочным мультипликатором называют?

А) Величину b;

В) Коэффициент регрессии b₀;

С) Величину b₁;

D) Правильного ответа нет;

Е) Переменную х₁.

***********************

346. В момент t+1 совокупное воздействие факторной переменной х_t на результат у_t составит (b₀+b₁) условных единиц, в момент t+2 это воздействие можно охарактеризовать суммой (b₀+b₁+b₂) и т.д. Полученные таким образом суммы называют?

А) краткосрочными мультипликаторами;

В) промежуточными мультипликаторами;

С) долгосрочными мультипликаторами;

D) среднесрочными мультипликаторами;

Е) медианными мультипликаторами.

***********************

347. Рассчитывается по формуле средней арифметической взвешенной?

А) медианный лаг;

В) средний лаг;

С) долгосрочный лаг;

D) краткосрочный мультипликатор;

Е) относительные коэффициенты.

***********************

348. В чем состоит основная трудность в выявлении структуры лага?

А) в том, как получить значения параметров b_j;

В) в том, как получить значения параметров b_j( илиβ_j);

С) В том, как получить значения параметров b₀;

D) Верны ответы А и С;

Е) Правильный ответ В и С.

***********************

349. Формально модель зависимости коэффициентов b_j от величины лага j для полинома первой степени можно записать так:

А) b_j= c₀+c₁j;

В) b_j= c₀+c₁j+c₂j²;

С) b_j= c₀+c₁j+c₂j²+c₃j³;

D) b_j= c₀+c₁j+c₂j²+c₃j³+cj;

Е) b_j= c₀+c₁j+c₂j²+cj.

***********************

350. Формально модель зависимости коэффициентов b_j от величины лага j для полинома второй степени можно записать так:

А) b_j= c₀+c₁j;

В) b_j= c₀+c₁j+c₂j²;

С) b_j= c₀+c₁j+c₂j²+c₃j³;

D) b_j= c₀+c₁j+c₂j²+c₃j³+cj;

Е) b_j= c₀+c₁j+c₂j²+cj.

***********************

351. Формально модель зависимости коэффициентов b_j от величины лага j для полинома третьей степени можно записать так:

А) b_j= c₀+c₁j;

В) b_j= c₀+c₁j+c₂j²;

С) b_j= c₀+c₁j+c₂j²+c₃j³;

D) b_j= c₀+c₁j+c₂j²+c₃j³+cj;

Е) b_j= c₀+c₁j+c₂j²+cj.

***********************

352. b_j= c₀+c₁j+c₂j² – это?

А) полином первой степени;

В) полином второй степени;

С) полином третьей степени;

D) полином нулевой степени;

Е) полином четвертой степени.

***********************

353. b_j= c₀+c₁j+c₂j²+c₃j³- это?

А) полином первой степени;

В) полином второй степени;

С) полином третьей степени;

D) полином нулевой степени;

Е) полином четвертой степени.

***********************

354. Метод Алмон имеет … неоспоримых преимуществ(а)?

А) два;

В) три;

С) четыре;

D) пять;

Е) шесть.

***********************

355. Метод достаточно универсален и может быть применен для моделирования процессов, которые характеризуются разнообразными структурами лагов – это?

А) преимущество метода Алмон;

В) преимущество метода Койка;

С) преимущество метода главных компонентов;

D) преимущество метода адаптивных ожиданий;

Е) преимущество метода неполной корректировки.

***********************

356. Величину l, характеризующую запаздывание в воздействии фактора на результат, в эконометрике называют?

А) средним лагом;

В) лаговыми переменными;

С) мультипликатором;

D) относительными коэффициентами;

Е) лагом.

***********************

357. Временные ряды самих факторных переменных, сдвинутые на один или более моментов времени, в эконометрике называют?

А) лагом;

В) лаговыми переменными;

С) мультипликатором;

D) относительными коэффициентами;

Е) средним лагом.

***********************

358. Средний период, в течение которого будет происходить изменение результата под воздействием изменения фактора в момент времени t, представляет собой?

А) медианный лаг;

В) средний лаг;

С) промежуточный мультипликатор;

D) долгосрочный мультипликатор;

Е) краткосрочный мультипликатор.

***********************

359. Перевернутая V- образная и полиномиальная структуры лага имеют место, если?

А) лаговые воздействия фактора на результат не имеют тенденцию к убыванию во времени;

В) симметричность лаговых воздействий относительно некоторого среднего лага, который характеризуется наиболее сильным воздействием фактора на результат;

С) с ростом величины лага коэффициенты при лаговых значениях переменной убывают во времени;

D) с ростом величины лага коэффициенты при лаговых значениях переменной возрастают во времени;

Е) лаговые воздействия фактора на результат имеют тенденцию к убыванию во времени.

***********************

360. Линейная и геометрическая структура лага имеют место, если?

А) с ростом величины лага коэффициенты при лаговых значениях переменной убывают во времени;

В) лаговые воздействия фактора на результат не имеют тенденцию к убыванию во времени;

С) с ростом величины лага коэффициенты при лаговых значениях переменной возрастают во времени;

D) симметричность лаговых воздействий относительно некоторого среднего лага, который характеризуется наиболее сильным воздействием фактора на результат;

Е) лаговые воздействия фактора на результат имеют тенденцию к убыванию во времени.

***********************

361.Временной ряд – это…?

А) совокупность значений за несколько последовательных моментов или периодов времени;

В) последовательность измерений в непоследовательные моменты времени;

С) совокупность значений в разрозненные моменты времени;

D) последовательность измерений в случайные, разрозненные периоды времени;

Е) выборка случайных временных значений.

***************

362. Какие две основные цели ставит перед собой анализ временных рядов?

А) определение природы временного ряда;

В) прогнозирование (предсказание будущих значений временного ряда

по настоящим и прошлым значениям);

C) изучение статических моделей равномерности;

D) правильные ответы А) и В);

Е) Нет верного ответа.

***************

Каждый уровень временного ряда формируется под влиянием большого

числа факторов. На какие три группы их можно условно подразделить?

А) факторы, формирующие тенденцию ряда, факторы, формирующие циклические колебания ряда, случайные факторы;

В) факторы верхней границы, факторы нижней границы, случайные факторы;

С) факторы, формирующие тенденцию ряда, прогнозные факторы, нулевые факторы;

D) факторы, формирующие циклические колебания ряда, случайные факторы, факторы прогнозного интервала;

Е) факторы, формирующие тенденцию ряда, факторы верхней границы, факторы нижней границы.

***************

Модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент называется …

А) мультипликативная модель;

В) аддитивной моделью временного ряда;

С) стационарная модель;

D) улучшенная модель временного ряда;

Е) диспозитивная модель.

***************

Если временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент называется …

А) стационарная модель временного ряда;

В) аддитивная модель временного ряда;

С) мультипликативная модель временного ряда;

D) улучшенная модель временного ряда;

Е) диспозитивная модель временного ряда.

***************

Временной ряд называется слабо стационарным (стационарным в широком смысле), если …

А) его основные характеристики: математическое ожидание, дисперсия, ковариационная (корреляционная) функция зависят от текущего времени t;

В) его основные характеристики: математическое ожидание, дисперсия, аппроксимация зависят от текущего времени t;

С) его основные характеристики: модели, уравнения и прогнозы не зависят от текущего времени t;

D) его основные характеристики: математическое ожидание, дисперсия, ковариационная (корреляционная) функция не зависят от текущего времени t;

Е) его основные характеристики: модели, уравнения и прогнозы зависят от текущего времени t.

***************

Ряд x_t называется строго стационарным (или стационарным в узком

смысле), если …

А) совместное распределение вероятностей m наблюдений такое же, как и для m наблюдений , при любых , и t₁,…, t_m;

В) его основные характеристики: модели, уравнения и прогнозы не

зависят от текущего времени t;

С) его основные характеристики: математическое ожидание, дисперсия,

ковариационная (корреляционная) функция зависят от текущего времени t;

D) распределение вероятностей m наблюдений полностью отличается от распределения m наблюдений , при любых , и t₁,…, t_m;

Е) нет верного варианта ответа.

***************

Какой особенностью обладают свойства строго стационарного временного ряда?

А) меняются при изменении начала отсчета времени;

В) могут как меняться так и не изменяться при изменении начала отсчета времени;

С) не меняются при изменении начала отсчета времени;

D) всегда меняются при изменении начала времени;

Е) верны ответы А) и В).

***************

Что определяет значение  для стационарного временного ряда?

А) постоянный уровень, относительно которого колеблется анализируемый временной ряд x_t;

В) размах колебаний анализируемого временного ряда;

С) предполагаемые числовые значения временного ряда;

D) предполагаемые корреляционные значения временного ряда;

Е) предполагаемые ковариационные значения временного ряда.

***************

Что характеризует постоянная величина  для стационарного временного ряда?

А) постоянный уровень, относительно которого колеблется анализируемый временной ряд x_t;

В) размах колебаний анализируемого временного ряда;

С) предполагаемые числовые значения временного ряда;

D) предполагаемые корреляционные значения временного ряда;

Е) предполагаемые ковариационные значения временного ряда.

***************

Как называется временной ряд, если его вероятностные характеристики (параметры случайной величины) постоянны?

А) абсорбированным;

В) стационарным;

С) нестационарным;

D) случайным;

Е) спрогнозированным.

***************

Как называется временной ряд, если хотя бы одна из вероятностных характеристик непостоянна?

А) абсорбированным;

В) стационарным;

С) нестационарным;

D) случайным;

Е) спрогнозированным.

***************

В большинстве практических приложений рассматривают стационарные и нестационарные по математическому ожиданию временные ряды с нормальным законом распределения значений ряда. Это означает, что стационарный ряд:

А) x(k) є ( µ, σ2 ) , µ = const, σ2 = const;

В) x(k) є ( µ, σ2 ) , µ = var, σ2 = const;

С) x(k) є ( µ, σ2 ) , µ = var, σ2 = var;

D) x(k) є ( µ, σ2 ) , µ = const, σ2 = var;

Е) нет верного ответа.

***************

Какая функция временного ряда характеризует линейную зависимость двух значений временного ряда, отстоящих друг от друга на промежуток (лаг) k?

А) регрессионная;

В) корреляционная;

С) ковариационная;

D) дисперсионная;

Е) аналитическая.

***************

В каком лишь случае возможна прогнозируемость временного ряда?

А) при любом случае;

В) когда существует вероятностная (или аналитическая) связь последующих значений ряда от предыдущих;

С) когда существует одностороння связь последующих значений ряда от предыдущих;

D) когда существует любая связь последующих значений ряда от предыдущих;

Е) нет верного ответа.

***************

С помощью какой функции определяется прогнозируемость стационарного временного ряда?

А) регрессионной функции;

В) автокорреляционной функции (АКФ);

С) ковариационной функции;

D) дисперсионной функции;

Е) аналитической функции.

***************

По какой формуле определяется ρ(m) значение автокорреляционной функции на сдвиге m временного ряда x(k)?

А) ;

В) ρ(m) = M[(x(k) - µ)*(x(k + m) - µ)]/σ2;

С) ρ(m) = M(x(k) - µ)/ (x(k + m) - µ)*2;

D) ρ(m) = M(x(k) - µ)/ (x(k + m) - µ);

Е) нет верного ответа.

***************

Важное значение в анализе временных рядов имеют стационарные временные ряды, главной особенностью которых является?

А) вероятностные свойства изменяются во времени;

В) вероятностные свойства периодически изменяются во времени;

С) вероятностные свойства могут изменяться во времени;

D) верны ответы А), В), С);

Е) вероятностные свойства не изменяются во времени.

***************

Какие методы тестирования стационарности можно отнести к неформальным?

А) метод Дики-Фуллера;

В) визуальный анализ графиков спектральной плотности;

С) визуальный анализ графиков автокорреляционной функции;

D) визуальный анализ графиков спектральной плотности и автокорреляционной функции;

Е) визуальный анализ графиков спектральной плотности, метод Дики-Фуллера.

***************

Какой метод тестирования стационарности в настоящее время является наиболее популярным из формальных тестов?

А) метод Дики-Фуллера;

В) визуальный анализ графиков спектральной плотности;

С) визуальный анализ графиков автокорреляционной функции;

D) тестирование спектральной плотности;

Е) тестирование автокорреляционной функции.

***************

Какой базовый порождающий данные процесс (ПДП) использовали Дики и Фуллер при разработке своего теста стационарности?

А) авторегрессионный процесс второго порядка;

В) авторегрессионный процесс третьего порядка;

С) авторегрессионный процесс первого порядка;

D) авторегрессионный процесс четвертого порядка;

Е) нет верного ответа.

***************

В чем состоит нулевая гипотеза в тесте Дики-Фуллера для тестирования стационарности?

А) ряд нестационарен и имеет один единичный корень (ρ = 1) (и при этом μi = 0);

В) ряд стационарен (ρ < 1);

С) ряд стационарен (ρ = 1);

D) ряд нестационарен (ρ < 1);

Е) нет верного ответа.

***************

В чем состоит альтернативная гипотеза в тесте Дики-Фуллера для тестирования стационарности?

А) ряд нестационарен и имеет один единичный корень (ρ = 1) (и при этом μi = 0);

В) ряд стационарен (ρ < 1);

С) ряд стационарен (ρ = 1);

D) ряд нестационарен (ρ < 1);

Е) нет верного ответа.

***************

Как записывается альтернативная гипотеза в тесте Дики-Фуллера для тестирования стационарности?

А) Н₀: ρ = 1, μi = 0;

В) Н₀: ρ < 1;

С) Н_А: ρ < 1;

D) Н_А: ρ = 1;

Е) Н_А: ρ = 1, μi = 0.

***************

Как записывается нулевая гипотеза в тесте Дики-Фуллера для тестирования стационарности?

А) Н₀: ρ = 1, μi = 0;

В) Н₀: ρ < 1;

С) Н_А: ρ < 1;

D) Н_А: ρ = 1;

Е) Н_А: ρ = 1, μi = 0.

***************

Какое название получил тест Дики-Фуллера, модифицированный для авторегрессионных процессов более высоких порядков?

А) универсальный тест Дики-Фуллера (UDF);

B) наращенный тест Дики-Фуллера (GDF);

C) расширенный тест Дики-Фуллера (WDF);

D) дополненный тест Дики-Фуллера (ADF);

E) нет верного ответа.

***************

Какие из перечисленных характеристик относятся к особенностям применения дополненного теста Дики-Фуллера (ADF) для тестирования стационарности?

А) ADF может давать разные результаты в зависимости от того, каким выбрано количество лагов;

В) На практике решающим при использовании ADF является вопрос о том, как выбирать L — порядок AR-процесса в оцениваемой регрессии;

С) Если гипотеза о наличии единичного корня не была отвергнута, то t-статистики для μ = 0 и γ = 0 могут быть полезны для определения точного вида нестационарного процесса;

D) роль дополнительной авторегрессионной компоненты сводится к тому, чтобы убрать автокорреляцию из остатков;

Е) Все вышеперечисленные ответы верны.

***************

Что представляет собой детерминированный тренд?

А) тоже что и стохастический трен;

В) неподтвержденная гипотеза временного ряда;

С) подтвержденная гипотеза стационарного ряда;

D) сумма детерминированных компонент и стационарного ряда;

Е) разность детерминированных компонент и стационарного ряда.

***************

Какие вопросы необходимо решить для правильной идентификации модели временного ряда?

А) является ли исследуемый временной ряд стационарным;

В) является ли временной ряд стационарным относительно детерминированного тренда;

С) есть ли в составе временного ряда стохастический тренд;

D) все вышеперечисленное;

Е) нет верного ответа.

***************

Поиск модели, адекватно описывающей поведение случайных остатков _t анализируемого временного ряда x_t, производят, как правило, в рамках класса…

А) стационарных временных рядов;

В) нестационарных временных рядов;

С) дискретных временных рядов;

D) недискретных временных рядов;

Е) мультипликативных временных рядов.

***************

Выделите характерные особенности, отличающие поведение автокорреляционной функции стационарного временного ряда?

А) чем больше разнесены во времени члены временного ряда x_t и x_t+_, тем слабее взаимосвязь этих членов;

В) чем больше разнесены во времени члены временного ряда x_t и x_t+__,тем меньше должно быть по абсолютной величине значение r();

С) существует такое пороговое значение r₀, начиная с которого все значения будут тождественно равны нулю;

D) верны ответы А) и В);

Е) верны ответы А), В) и С).

**************

С помощью какой функции реализуется идея измерения автокорреляции, существующей между разделенными  тактами времени членами временного ряда x_t и x_t₊_, при устраненном опосредованном влиянии на эту взаимозависимость всех промежуточных членов этого временного ряда?

А) простая регрессионная функция;

В) частная автокорреляционная функция r_част();

С) простая корреляционная функция;

D) замкнутая регрессионная функция;

Е) нет верного ответа.

***************

На какие два типа подразделяются методы выделения неслучайной составляющей в траектории, отражающей поведение временного ряда?

А) алгоритмические и тригонометрические;

В) аналитические и сравнительные;

С) аналитические и алгоритмические;

D) вариационные и аналитические;

Е) вариационные и сравнительные.

***************

Какие методы выделения (оценки) неслучайной составляющей временного ряда реализуются в рамках моделей регрессии, в которых в роли зависимой переменной выступает переменная x_t, а в роли единственной объясняющей переменной  время t?

А) алгоритмические;

В) аналитические;

С) вариационные;

D) тригонометрические;

Е) нет верного ответа.

***************

В основе каких методов выделения неслучайной составляющей временного ряда лежит простая идея: если «индивидуальный» разброс значений члена временного ряда x_t около своего среднего (сглаженного) значения a характеризуется дисперсией ², то разброс среднего из N членов временного ряда (x₁ + x₂ +…+ x_T) / N около того же значения a будет характеризоваться гораздо меньшей величиной дисперсии, а именно дисперсией, равной ² / N. А уменьшение меры случайного разброса (дисперсии) и означает как раз сглаживание соответствующей траектории?

А) алгоритмические;

В) аналитические;

С) вариационные;

D) тригонометрические;

Е) нет верного ответа.

***************

Какие особенности автокорреляционной функции следуют из стационарности временного ряда?

А) при анализе поведения автокорреляционных функций ограничиваются рассмотрением только положительных значений ;

В) значения, по определению, могут колебаться от 1 до +1;

С) автокорреляционная функция (в отличие от автоковариационной) безразмерна;

D) автокорреляционная функция не зависит от масштаба измерения анализируемого временного ряда;

Е) все вышеперечисленные варианты верны.

***************

Что определяется с помощью автокорреляционной функции для стационарного временного ряда?

А) прогнозируемость стационарного временного ряда;

В) усредненность стационарного временного ряда;

С) оцениваемость стационарного временного ряда;

D) упорядоченность стационарного временного ряда;

Е) нет верного ответа.

***************

Упорядоченная во времени последовательность значений одной или конечного множества случайных величин – это?

А) корреляция;

В) регрессия;

С) прогноз;

D) временной ряд;

Е) дисперсия.

***************

Упорядоченная во времени последовательность значений одной случайной величины – это?

А) корреляция;

В) регрессия;

С) прогноз;

D) одномерный временной ряд;

Е) многомерный временной ряд.

***************

Упорядоченная во времени последовательность значений конечного множества случайных величин – это?

А) корреляция;

В) регрессия;

С) прогноз;

D) одномерный временной ряд;

Е) многомерный временной ряд.

***************

401. Что проявляется в полном или почти полном прекращении производства на какой-то промежуток времени, обусловленный самой природой продукта и способом его приготовления.

А) сезонность;

В) цикличность;

С) факторный признак;

D) ритмичность;

E) результативный признак.

***********************

402. Выяснение наличия сезонной компоненты в ряде с удаленным трендом производится, как и в случае тренда, так и с помощью

А) спектрограммы;

В) параболы;

С) синусоиды;

D) диаграммы;

E) тангинусоиды.

***********************

403. Уровень сезонности оценивается с помощью:

А) спектрограммы;

В) индексов сезонности;

С) гармонического анализа;

D) правильные ответы В) и С);

E) нет верного ответа;

***********************

404. Индексы сезонности показывают,

А) во сколько раз фактический уровень ряда в момент или интервал времени t больше среднего уровня либо уровня, вычисляемого по уравнению тенденции f(t);

В) во сколько раз увеличится фактический уровень ряда в момент или интервал времени t больше среднего уровня либо уровня, вычисляемого по уравнению тенденции f(t);

С) во сколько раз уменьшится фактический уровень ряда в момент или интервал времени t больше среднего уровня либо уровня, вычисляемого по уравнению тенденции f(t);

D) во сколько раз фактический уровень ряда в момент или интервал времени t меньше среднего уровня либо уровня, вычисляемого по уравнению тенденции f(t);

E) все ответы верны.

***********************

405. Индексы сезонности – это

А) относительные величины координации, когда за базу сравнения принят либо средний уровень ряда, либо уровень тенденции;

В) абсолютные величины координации, когда за базу сравнения принят либо средний уровень ряда, либо уровень тенденции;

С) относительные величины корреляции, когда за базу сравнения принят либо средний уровень ряда, либо уровень тенденции;

D) относительные величины регрессии, когда за базу сравнения принят либо средний уровень ряда, либо уровень тенденции;

E) относительные величины ковариации, когда за базу сравнения принят либо средний уровень ряда, либо уровень тенденции.

***********************

6. Способы определения индексов сезонности зависят

А) от наличия или отсутствия дополнительной тенденции;

В) от наличия или отсутствия основной тенденции;

С) от количества переменных;

D) от количества факторных признаков;

Е) нет верного ответа.

***********************

407. Если тренда нет или он незначителен при анализе сезонных колебаний, то для каждого месяца (квартала) индекс рассчитывается по формуле

А)

где - уровень показателя за месяц (квартал) t;

- общий уровень показателя;

В) ,

где f(t) – уровень, определяемый тенденцией развития;

- случайное и циклическое отклонение от тенденции;

С) правильные ответы А) и В);

D) все ответы верны;

Е) нет верного ответа.

***********************

408. Сезонные колебания и в производстве и в обращении обычно отрицательно влияют:

А) на результаты производственной деятельности;

В) на ритмичности производства;

С) на неравномерность использования трудовых ресурсов и оборудования в течении года и т.д.;

D) верны ответы А), В), С);

Е) нет верного ответа.

***********************

409. Назовите группы методов анализа сезонности.

А) методы, с помощью которых определяется и измеряется сезонность непосредственно из эмпирических данных, без особой предварительной их обработки,- метод простой средней, метод относительных чисел У.Персона;

В) методы заключается в предварительном определении и исключении общей тенденции развития и в последующем исчислении и количественном измерении сезонных колебаний. К методам анализам сезонности данной группы можно отнести метод аналитического выравнивания и метод скользящей (подвижной) средней;

С) верны ответы А) и В);

D) нет верного ответа;

Е) все ответы верны.

***********************

410.Процентные отношения фактических (эмпирических) внутригрупповых уровней к теоретическим расчетным уровням, выступающим в качестве базы сравнения применяемые при анализе сезонности это

А) коэффициент корреляции;

В) коэффициент ковариации;

C) регрессия;

D) сезонность;

E) индексы сезонности.

***********************

411. Какой метод применяется для анализа сезонности тех рядов динамики, развитие общей тенденции которых происходит равномерно.

А) нет верного ответа;

В) метод скользящей средней;

С) метод относительных чисел;

D) метод абсолютных чисел;

E) метод аналитического выравнивания.

***********************

412. Анализ сезонности в рядах динамики, отражающих развитие явлений, общая тенденция которых изменяется по средней геометрической, то есть по сложным процентам рассчитывается следующими методами

А) метод скользящей средней;

В) метод аналитического выравнивания;

С) метод скользящей средней;

D) метод Персона;

E) все ответы верны.

***********************

413. Обобщающим показателем силы колеблемости динамического ряда из-за сезонного характера производства или обращения служит среднее квадратическое отклонение индексов сезонности укажите формулу

А) ;

В) ;

С) ;

D) ;

E) нет верного ответа.

***********************

414. Что представляет собой интервал времени в развитии рыночной экономики, в течение которого происходит увеличение объема производства товаров и услуг, а затем сокращение, спад, депрессия, оживление и, наконец, снова его рост

А) технический прогресс;

В) экономика;

С) цикл;

D) динамика;

E) нет верного ответа.

***********************

415. Что в рыночной экономики характеризуется резким спадом производства, который начинается с постепенного сужения, сокращения деловой активности.

А) цикл;

В) кризис;

С) государство;

D) налог;

E) нет верного ответа.

***********************

416. Назовите фазы экономического цикла

А) спад;

В) оживление;

С) депрессия;

D) рост;

E) все ответы верны.

***********************

417. Форма движения национальной экономикой мирового хозяйства в целом, предполагающая смену революционных и эволюционных стадий развития экономики, экономического прогресса.

А) спад;

В) оживление;

С) депрессия;

D) цикличность;

E) все ответы верны.

***********************

418. Каким уровнем экономической активности в течение длительного времени, а затем спадом этой активности до уровня ниже допустимого сопровождается цикличное развитие экономики

А) никаким;

В) высоким;

С) низким;

D) средним;

E) все ответы верны.

***********************

419. Периодические колебания деловой активности в обществе.

А) экономический цикл;

В) кризис;

С) спад;

D) оживление;

E) все ответы верны.

***********************

420. Как называется высшая точка в фазе экономического цикла подъема

А) бум;

В) пик;

С) чек;

D) бам;

E) все ответы верны.

***********************

421. В какой фазе экономического цикла низшей точкой является кризис

А) спад;

В) оживление;

С) рост;

D) депрессия;

E) нет верного ответа.

***********************

422. Экономическая наука на основе анализа хозяйственной практики за всю историю ее развития выделяет несколько типов экономических циклов, которые называются волнами. Им обычно дают имена ученых, посвятивших этой проблеме специальные исследования. Наиболее известны

А) циклы Н.Д. Кондратьева (50— 60 лет), получившие название «длинных волн»,

В) циклы С. Кузнеца (18—25 лет), т.е. «средние волны»,

С) циклы К. Жугляра (10 лет) и короткие циклы Дж. Китчена (2 года и 4 месяца).

D) все ответы верны;

Е)нет верного ответа.

***********************

423. Экономическая наука на основе анализа хозяйственной практики за всю историю ее развития выделяет несколько типов экономических циклов, которые называются

А) спады;

В) оживления;

С) волны;

D) депрессии;

E) нет верного ответа

***********************

424. Какой ученый разрабатывал теории экономических кризисов. Он исследовал короткие циклы, получившие название периодических циклов, или кризисов перепроизводства.

А) К. Маркс;

В) Энгельс;

С) Кондратьев;

D) Дж. Китчен;

E) нет верного ответа.

***********************

425. Существуют психологические объяснения циклов, связывающих деловую активность со сменой настроений, переходами от массового оптимизма к пессимизму. Большое место психологическая теория заняла в работах следущих ученых

А) К. Маркс;

В) Энгельс;

С) Пигу;

D) Дж. Китчен;

E) нет верного ответа

***********************

426. Ряд экономистов объясняет экономический цикл внешними причинами: А) возникновение пятен на солнце, которые ведут к неурожаю и общему экономическому спаду;

В) войнами, революциями и другими политическими потрясениями;

С) освоением новых территорий и связанной с этим миграцией населения, колебаниями численности населения земного шара;

D) мощными прорывами в технологии, позволяющими коренным образом изменить структуру общественного производства;

Е) все ответы верны.

***********************

427. Наиболее распространенными сегодня являются следующие направления исследования причин кризисов и циклов.

А) объяснение кризисов недопотреблением народных масс, вызывающим обвал производства;

В) группа ученых-экономистов связывает кризис с отсутствием «правильных пропорций» между отраслями и регионами, с нерегулируемой деятельностью предпринимателей.

С) известную популярность получил поиск причин циклического характера развития экономики в конфликте условий производства и условий реализации, в противоречии между производством, стремящимся к расширению, и не успевающим за ним ростом платежеспособного спроса.

D) верны ответы А), В) и С);

Е) нет верного ответа.

***********************

428. Что представляет собой не что иное, как реакцию экономической системы на бум или приспособление экономической системы к тому состоянию, к которому приводит её бум

А) спад;

В) оживление;

С) волна;

D) депрессии;

E) нет верного ответа

***********************

429. Какое явление, вызывается движениями предпринимателей, устремляющихся к новым возможностям, может усиливаться преувеличено оптимистическими ожиданиями. Его сущность можно свести к внедрению в производственную систему нововведения.

А) спад;

В) оживление;

С) волна;

D ) депрессии;

E) бум.

***********************

430. Укажите график на котором показан экономический цикл происходящий в экономике

А)

В )

С)

нет верного ответа;
Верны ответы А), В) и С).

***********************

431. Назовите как иначе называют циклы Н.Д. Кондратьева (50— 60 лет)

А) волны;

В) колебания; С) «длинные волны»; D) «средние волны»;

E) «короткие волны»

***********************

432. Назовите как иначе называют циклы С. Кузнеца (18—25 лет)

А) «средние волны»;

В) «короткие волны»; С) «длинные волны»; D) волны;

E) колебания;

***********************

433. Назовите как иначе называют циклы Дж. Китчена (2 года и 4 месяца).

А) «средние волны»;

В) «короткие волны»; С) «длинные волны»; D) волны;

E) колебания;

***********************

434. Назовите длительность циклов Н.Д. Кондратьева

А) 10-20 лет; В) 50-60 лет; С) 2-3 года; D) 15-20 лет; E) 10-50 лет. ***********************

435. Назовите длительность циклов С. Кузнеца

А) 10-20 лет; В) 50-60 лет; С) 2-3 года; D) 18-25лет; E) 10-50 лет.

***********************

436. Назовите длительность циклов Дж. Китчена А) 10-20 лет; В) 50-60 лет; С) 2 года и 4 месяца; D) 18-25лет; E) 10-50 лет.

***********************

437. Назовите длительность циклов К. Жугляра

А) 10-20 лет; В) 50-60 лет; С) 2 года и 4 месяца; D) 18-25лет; E) 10 лет.

***********************

438. В каком году началась разработка теории длинных волн, когда английский ученый X. Кларк, обратив внимание на 54-летний разрыв между кризисами 1793 и 1847 гг., высказал мысль, что этот разрыв неслучаен.

А) в 1847 году; В) в 1850 году; С) в 1793 году; D) в 1845 году; E) нет верного ответа.

***********************

439. Нельзя не сказать и о вкладе К. Маркса в разработку теории экономических кризисов. Он исследовал короткие циклы, получившие название

А) периодических циклов;

В) циклы кризисов перепроизводства;

С) короткие циклы;

D) верны ответы А) и В);

Е) нет верного ответа.

***********************

440. В результате исследований Н.Д. Кондратьев выделил три больших цикла: А) 1 цикл с 1787 по 1814 г. — повышательная волна и с 1814 по 1951 г.— понижательная волна;

B) II цикл с 1844 по 1875 г. — повышательная волна и с 1870 по 1896 г. — понижательная волна;

C) III цикл с 1896 по 1920 г. — повышательная волна;

D) верны ответы А) и В);

E) правильные ответы А),В), С).

***********************

441. Что понимается под коинтеграцией?

А) причинно-следственная зависимость в уровнях двух (или более) временных рядов, которая выражается в совпадении или противоположной направленности их тенденций и случайной колеблемости;

В) линейная комбинация временных рядов;

С) моделирование коротких временных данных с помощью критерия Дарбина-Уотсона;

D) причинно-следственная связь между несколькими уровнями временных рядов в критических точках;

Е) использование корреляционного анализа при рассмотрении динамического ряда.

***************

442. Когда появился коинтреграционный анализ временных рядов?

А) в начале ХХ1 века;

В) в 1954 году;

С) в 1980 году;

D) в 2000 году;

Е) в 1973 году.

***************

443. Первый шаг в анализе коинтеграции:

А) установить причинно-следственную связь между временными рядами;

В) выяснить, есть ли она на самом деле в данных;

С) использовать дисперсионный анализ;

D) использовать многофакторынй анализ;

Е) применить метод Фостера-Стьюарта.

**************

444. Сколько существует основных тестов на проверку коинтреграции?

А) 1;

В) 2;

С) 3;

D)4;

Е) 5.

***************

445. Укажите основные тесты на проверку коинтеграции?

А) метод Энгла и Грейнжера;

В) метод — Йохансена и Стока и Ватсона;

С) метод Дарбина-Уотсона;

D) метод Фостера-Стьюарта;

Е) верны ответы А и В.

***************

446. Укажите основные тесты на проверку коинтеграции?

А) метод Энгла и Грейнжера;

В) метод Фостера-Стьюарта;

С) метод Дарбина-Уотсона;

D) метод Кендалла;

Е) метод Канторовича.

***************

447. Укажите основные тесты на проверку коинтеграции?

А) метод Канторовича;

В) метод Фостера-Стьюарта;

С) метод — Йохансена и Стока и Ватсона;

D) метод Кендалла;

Е) метод Солоу.

***************

448. Укажите основные тесты на проверку коинтеграции?

А) метод Энгла и Грейнжера и метод Йохансена и Стока и Ватсона;

В) метод Кендалла и метод Солоу;

С) метод Энгла и Грейнжера и метод Фостера-Стьюарта;

D) метод Кендалла и метод Йохансена и Стока и Ватсона;

Е) метод Канторовича и метод Фостера-Стьюарта.

***************

449. Укажите основные тесты на проверку коинтеграции?

А) метод Энгла и Грейнжера;

В) метод Канторовича;

С) метод Йохансена и Стока и Ватсона;

D) метод Фишера;

Е) верны ответы А и С.

***************

450. На чем базируется Метод Энгла и Грейнжера?

А) на использовании дисперсионного анализа;

В) на использовании корреляционного анализа при рассмотрении динамического ряда;

С) на том, чтобы оценить, кажутся ли стационарными оценки ошибок равновесия из отдельного уравнения;

D) на моделировании коротких временных данных с помощью критерия Дарбина-Уотсона;

Е) все ответы верны.

***************

451. На чем базируется Метод Энгла и Грейнжера?

А) на VAR подходе;

В) на том, чтобы оценить, кажутся ли стационарными оценки ошибок равновесия из отдельного уравнения;

С) на методе наименьших квадратов;

D) на ложной регрессии;

Е) на моделировании коротких временных данных с помощью критерия Дарбина-Уотсона.

**************

452. Какой метод проверки коинтреграции базируется на том, чтобы оценить, кажутся ли стационарными оценки ошибок равновесия из отдельного уравнения?

А) метод Кендалла и метод Йохансена и Стока и Ватсона;

В) метод Энгла и Грейнжера;

С) метод Канторовича;

D) метод Йохансена и Стока и Ватсона;

Е) метод Фишера.

***************

453. Какой метод проверки коинтреграции базируется на том, чтобы оценить, кажутся ли стационарными оценки ошибок равновесия из отдельного уравнения?

А) метод наименьших квадратов;

В) метод установления ложной регрессии;

С) метод автокорреляции;

D) метод Фишера;

Е) метод Энгла и Грейнжера.

***************

454. На чем базируется метод Йохансена и Стока и Ватсона?

А) на использовании дисперсионного анализа;

В) на использовании корреляционного анализа при рассмотрении динамического ряда;

С) на том, чтобы оценить, кажутся ли стационарными оценки ошибок равновесия из отдельного уравнения;

D) на моделировании коротких временных данных с помощью критерия Дарбина-Уотсона;

Е) А) на VAR подходе.

***************

455. На чем базируется метод Йохансена и Стока и Ватсона?

А) на VAR подходе;

В) на том, чтобы оценить, кажутся ли стационарными оценки ошибок равновесия из отдельного уравнения;

С) на методе наименьших квадратов;

D) на ложной регрессии;

Е) на моделировании коротких временных данных с помощью критерия Дарбина-Уотсона.

**************

456. На первом шаге анализа необходимо определить, действительно ли переменные интегрированы одного порядка. Какой метод может быть использован для этого?

А) метод Кендалла и метод Йохансена и Стока и Ватсона;

В) метод Энгла и Грейнжера;

С) метод Канторовича;

D) тест Дикки-Фуллера;

Е) VAR подход.

***************

457. Для чего применяется тест Дикки-Фуллера?

А) для того, чтобы определить, действительно ли переменные интегрированы одного порядка;

В) для того, чтобы установить связь между переменными;

С) для того, чтобы установить причинно-следственную связь между временными рядами;

D) для определения нулевой гипотезы;

Е) для определения коэффициента корреляции.

***************

458. Коинтрегрированными рядами называются

А) ряды экономических данных, которые, будучи нестационарными, могут быть скомбинированы в один ряд, который будет уже стационарным;

В) ряды с набором экзогенных переменных;

С) ряды с присутствием ложной регрессии;

D) линейная комбинация временных рядов;

Е) причинно-следственная связь между несколькими уровнями временных рядов в критических точках.

***************

459. Коинтеграция обозначает

А) причинно-следственную связь между несколькими уровнями временных рядов в критических точках;

В) стационарную комбинацию нестационарных экономических переменных;

С) ряды с набором экзогенных переменных;

D) линейную комбинацию временных рядов;

Е) автокорреляционные переменные.

***************

460. Что характерно для нестационарного ряда?

А) причинно-следственная связь между несколькими уровнями временных рядов в критических точках;

В) тенденция возвращаться к своему стационарному значению или некоторому тренду;

С) линейная зависимость;

D) факторная зависимость;

Е) нелинейная зависимость между экономическими переменными.

***************

461. Если тест на стационарность проходит успешно, то экономическая зависимость считается:

А) статистически доказанной;

В) статистически недоказанной;

С) статистически нерешенной;

D) тест на стационарность не влияет на интерпретацию экономической зависимости;

Е) верны ответы А и В.

***************

462. Между двумя временными рядами коинтреграция существует в случае, если:

А) применена гипотеза об установлении коинтеграции;

В) линейная комбинация временных рядов – это случайный временной ряд (т.е. ряд, содержащий только случайную компоненту и имеющий постоянную дисперсию на длительном промежутке времени);

С) имеет место уравнение регрессии;

D) проведен тест на стационарность;

Е) выявлена причинно-следственная связь между данными.

***************

463. Случайный временной ряд-это…

А) ряд, содержащий только случайную компоненту и имеющий постоянную дисперсию на длительном промежутке времени;

В) динамический ряд;

С) временной ряд с большим количеством данных;

D) временной ряд с дисперсией;

Е) все ответы верны.

***************

464. В каком случае можно отклонить нулевую гипотезу об отсутствии коинтеграции временных рядов?

А) если результаты тестирования показывают, что фактическое значение критерия Дарбина-Уотсона нельзя признать равным нулю;

В) если имеет место уравнение регрессии;

С) если выявлена причинно-следственная связь между данными;

D) если проведен тест на стационарность;

Е) верны ответы А и С.

***************

465. Если фактическое значение критерия Дарбина-Уотсона меньше критического значения для заданного уровня значимости, то нулевая гипотеза об отсутствии коинтеграции

А) отклоняется;

В) не отклоняется;

С) проверяется еще раз;

D) отклоняется и проводится многофакторный анализ;

Е) нет верного ответа.

***************

466. Коинтеграция означает

А) что проведен дисперсионный анализ;

В) невозможность выявить стохастический тренд;

С) неприменимость данных для экономического анализа;

D) совпадение динамики временных рядов в течение длительного промежутка времени;

Е) колеблемость тенденций в условиях трендовой зависимости.

**************

467. Концепция коинтеграции применима к временным рядам

А) охватывающим несколько лет;

В) охватывающим сравнительно длительные (несколько десятилетий) промежутки времени;

С) охватывающим данные за 2 года;

D) охватывающим данные не более чем за 5 лет;

Е) ) охватывающим данные за год.

***************

468. Укажите ученых, внесших свой вклад в изучение коинтеграции?

А) Гренджер;

В) Энгл;

С) Филлипс;

D) Ольюрис;

Е) все ответы верны.

*************

469. Укажите ученых, внесших свой вклад в изучение коинтеграции?

А) Сток;

В) Ватсон;

С) Филлипс;

D) Энгл;

Е) все ответы верны.

***************

470. Коинтеграция двух переменных имеет место

А) когда порядок интеграции каждого ряда равен b, но некая линейная комбинация которых дает ряд с порядком интеграции, равным a, где a<b;

В) невозможновыявить стохастический тренд;

С) если ряды экономических данных, которые, будучи стационарными, могут быть скомбинированы в один ряд, который будет уже нестационарным;

D) верны ответы А и В;

Е) все ответы верны.

***************

471. Первая ступень анализа коинтеграции

А) это оценка константы коинтеграции (при условии, что она существует);

В) дисперсионный анализ;

С) факторный анализ;

D) экономико-математический анализ;

Е) многофакторынй анализ.

***************

472. Назначение модели исправления ошибки

А) не имеет статистической значимости;

В) направлена на проверку точности вычислений;

С) эта модель описывает процесс, в ходе которого переменные в случае отклонения возвращаются к равновесию;

D) с ее помощью возможно провести экономико-математический анализ;

Е) все ответы верны.

***************

473. Что такое коинтеграция?

А) последовательное произведение индексов;

В) поиск промежуточных значений признаков;

С) жестко регламентированная связь признаков;

D) причинно-следственная зависимость в уровнях более (или равно) двух рядов, которая выражается в совпадении или противоположности направленности их тенденций и случайной колеблемости;

Е) все ответы верны.

***************

474. Зависимость в уровнях двух (или более) временных рядов, которая выражается в совпадении или противоположной направленности их тенденций – это

А) ковариация;

В) коинтеграция;

С) детерминация;

D) регрессия;

Е) корреляция.

***************

475. Одним из методов тестирования гипотезы о коинтеграции временных рядов является критерий

А) Фишера-Стьюдента;

В) Маркса-Энгельса;

С) Энгла-Грейнджера;

D) Фриша-Филиппса;

Е) Дикки-Фуллера.

***************

476. Особенно ценным коинтеграционный анализ является для:

А) анализа систем, в которых на краткосрочную динамику влияют большие случайные возмущения, в то время как долгосрочные колебания ограничены общими экономическими равновесными соотношениями;

В) построения трендов;

С) построения гистограмм;

D) проведения дисперсионного анализа;

Е) все ответы верны.

***************

477. Кто из ученых придумал и ввел термин «коинтеграция» для обозначения стационарной комбинации нестационарных переменных?

А) Грейнджер;

В) Энгл;

С) Фишер;

D) Уотсон;

Е) Стьюдент.

***************

478. Кто из ученых придумал и ввел термин «коинтеграция» для обозначения стационарной комбинации нестационарных переменных?

А) Сток;

В) Ватсон;

С) Филлипс;

D) Энгл;

Е) Грейнджер.

***************

479. К неформальным методам тестирования стационарности можно отнести

А) визуальный анализ графиков спектральной плотности и автокорреляционной функции;

В) дисперсионный анализ;

С) однофакторный и многофакторный анализ;

D) выявление ковариационной зависимости;

Е) нет верного ответа.

***************

480. Самый популярный из формальных тестов на стационарность является тест

А) Стьюдента;

В) Энгла;

С) Дикки и Фулера;

D) Фриша;

Е) Спирмена.

***************

481. Прогнозирование – это:

А) опережающее отражение будущего; вид познавательной деятельности, направленный на определение тенденций динамики конкретного объекта или события на основе анализа его состояния в прошлом и настоящем;

В) вид управленческой деятельности, связанный с определением целей управляемой системы и c поиском наиболее эффективных методов и средств, необходимых для достижения этих целей;

С) использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости;

D) нет правильного ответа;

Е) все ответы верны.

***************

482.Использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости – это:

А) социально-экономический процесс;

В) прогнозирование; С) социально-экономическое прогнозирование; D) социально-экономическое планирование;

Е) планирование.

***************

483.В развитии методологии прогнозирования социально-экономических процессов большую роль сыграли научные разработки отечественных и зарубежных ученых:

А) Л. Клейна, Баранова , В. Гольдберга;

В) Баранова, Воронина; С) Л. Клейна, В. Гольдберга;

D) А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады; Е) А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады, Л. Клейна, В. Гольдберга.

***************

484.Кому принадлежит одно из величайших открытий в области прогнозирования – разделение прогноза-предсказания на поисковый и нормативный способы прогнозирования?

А) Базарову-Рудневу;

В) Клейну; С) Баранову; D) Воронину; Е) Наместникову.

***************

485.Совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития – это:

А) социально-экономическое прогнозирование; В) методы прогнозирования; С) факторы прогнозирования; D) методы планирования; Е) причины прогнозирования.

***************

486.По оценкам отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время насчитывается:

А) свыше 20 методов прогнозирования; В) более 10 методов прогнозирования; С) менее 5 методов прогнозирования; D) 10-15 методов прогнозирования; Е) боле 50 методов прогнозирования.

***************

487.На какие 2 группы делятся методы прогнозирования по степени формализации?

А) интуитивные и индивидуальные; В) индивидуальные и аналитические; С) интуитивные и формализованные; D) индивидуальные и формализованные; Е) интуитивные и аналитические. ***************

488.В каких случаях используются интуитивные методы:

А) когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования; В) в случаях, когда возможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования; С) когда осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос – ответ»; D) когда осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; Е) при анализе систем, объектов, процессов, в которых можно выделить несколько структурных или иерархических уровней.

***************

489.Эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.

А) интуитивные;

В) аналитические; С) индивидуальные; D) формализованные; Е) структурные.

***************

490. На какие группы делятся интуитивные методы по способу получения прогнозной информации?

А) индивидуальные, интервью, аналитические, генерация идей, построение сценариев;

В) метод комиссий, метод генерации идей, матричный метод, метод «Дельфи»;

С) структурные, сетевые, матричные;

D) метод наименьших квадратов, метод скользящих средних; Е) интервью, метод комиссий, метод скользящих средних.

***************

491.Прогнозирование разделяется на:

А) краткосрочное; В) среднесрочное; С) долгосрочное; D) сверхсрочное; Е) краткосрочное, среднесрочное, долгосрочное, сверхсрочное.

***************

492. Сколько лет составляет сверхсрочное прогнозирование?

А) 15-20; В) 5-10; С) 1-2; D) 50-100; Е) свыше 100.

***************

493. К какому виду относится прогнозирование, которое осуществляется 15-20 лет?

А) среднесрочное; В) краткосрочное;

С) сверхсрочное; D) формализованное;

Е) долгосрочное.

***************

494. Основные методы прогнозирования:

А) экстраполяции, моделирование, экспертная оценка; В) экстраполяции и моделирования; С) моделирования и экспертная оценка; D) моделирование и экспертная оценка;

Е) формализованные и экспертная оценка.

***************

495. На какие группы делятся коллективные экспертные оценки?

А) индивидуальные, интервью, аналитические, генерация идей, построение сценариев;

В) структурные, сетевые, матричные;

C) метод наименьших квадратов, метод скользящих средних; D) метод комиссий, метод генерации идей, матричный метод, метод «Дельфи»;

Е) интервью, метод комиссий, метод скользящих средних.

***************

496. К какой группе относятся следующие методы: структурное, сетевое, матричное, имитационное.

А) коллективные экспертные оценки; В) методы прогнозной экстраполяции; С) методы моделирования; D) интуитивные; Е) формализованные.

***************

497. Методы прогнозной экстраполяции:

А) метод наименьших квадратов, метод экспоненциального сглаживания, метод скользящих средних, метод адаптивного сглаживания;

В) метод комиссий, метод генерации идей, матричный метод, метод «Дельфи»; С) экстраполяции, моделирование, экспертная оценка;

D) индивидуальные, интервью, аналитические, генерация идей, построение сценариев; Е) краткосрочное, среднесрочное, долгосрочное, сверхсрочное.

***************

498. Данный метод предполагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта.

А) матричный; В) аналитический; С) структурный; D) индивидуальный; Е) метод комиссий.

***************

499.Прогнозирование – это:

D) нет правильного ответа;

Е) все ответы верны.

***************

500.Использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости – это:

А) социально-экономический процесс;

В) прогнозирование; С) социально-экономическое прогнозирование; D) социально-экономическое планирование;

Е) планирование.

***************

501.В развитии методологии прогнозирования социально-экономических процессов большую роль сыграли научные разработки отечественных и зарубежных ученых:

А) Л. Клейна, Баранова , В. Гольдберга;

В) Баранова, Воронина; С) Л. Клейна, В. Гольдберга;

D) А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады; Е) А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады, Л. Клейна, В. Гольдберга.

***************

502.Кому принадлежит одно из величайших открытий в области прогнозирования – разделение прогноза-предсказания на поисковый и нормативный способы прогнозирования?

А) Базарову-Рудневу;

В) Клейну; С) Баранову; D) Воронину; Е) Наместникову.

***************

503.Совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития – это:

***************

504.По оценкам отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время насчитывается:

***************

505.На какие 2 группы делятся методы прогнозирования по степени формализации?

506.В каких случаях используются интуитивные методы:

***************

507.Эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.

А) интуитивные;

В) аналитические; С) индивидуальные; D) формализованные; Е) структурные.

***************

508. На какие группы делятся интуитивные методы по способу получения прогнозной информации?

А) индивидуальные, интервью, аналитические, генерация идей, построение сценариев;

В) метод комиссий, метод генерации идей, матричный метод, метод «Дельфи»;

С) структурные, сетевые, матричные;

***************

509.Прогнозирование разделяется на:

***************

510. Сколько лет составляет сверхсрочное прогнозирование?

А) 15-20; В) 5-10; С) 1-2; D) 50-100; Е) свыше 100.

***************

511. К какому виду относится прогнозирование, которое осуществляется 15-20 лет?

А) среднесрочное; В) краткосрочное;

С) сверхсрочное; D) формализованное;

Е) долгосрочное.

***************

512. Основные методы прогнозирования:

Е) формализованные и экспертная оценка.

***************

513. На какие группы делятся коллективные экспертные оценки?

А) индивидуальные, интервью, аналитические, генерация идей, построение сценариев;

В) структурные, сетевые, матричные;

Е) интервью, метод комиссий, метод скользящих средних.

***************

514. К какой группе относятся следующие методы: структурное, сетевое, матричное, имитационное.

***************

515. Методы прогнозной экстраполяции:

***************

516. Данный метод предполагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта.

А) матричный; В) аналитический; С) структурный; D) индивидуальный; Е) метод комиссий.

***************

517. Метод «дерева целей» - это: метод…

А) основан на определении логики развития процесса или явления во времени при различных условиях; В) позволяет осуществить логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации и представить его в виде аналитической записки; С) позволяет осуществить непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме “вопрос-ответ”; D) состоит в определении согласованности мнений экспертов по перспективным направлениям развития объекта прогнозирования, сформулированным ранее отдельными специалистами. При этом имеется ввиду, что развитие данного объекта не может быть определено другими методами; Е) который используется при анализе систем, объектов, процессов, в которых можно выделить несколько структурных или иерархических уровней.

***************

518. Метод «Дельфи»:

A) основан на определении логики развития процесса или явления во времени при различных условиях; В) позволяет осуществить логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации и представить его в виде аналитической записки; С) позволяет осуществить непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме “вопрос-ответ”; D) метод, который используется при анализе систем, объектов, процессов, в которых можно выделить несколько структурных или иерархических уровней; E) состоит в организации систематического сбора экспертных оценок, их математико-статистический обработки и последовательной корректировки экспертами своих оценок на основе результатов каждого цикла обработки.

***************

519. Метод экстраполяции – это:

А) позволяет осуществить логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации и представить его в виде аналитической записки; В) основан на определении логики развития процесса или явления во времени при различных условиях; С) заключается в приложении определенной для базисного периода тенденции развития экономического процесса к прогнозируемому периоду, он основывается на сохранении в будущем сложившихся условий развития процесса; D) метод, который используется при анализе систем, объектов, процессов, в которых можно выделить несколько структурных или иерархических уровней; Е) состоит в организации систематического сбора экспертных оценок, их математико-статистический обработки и последовательной корректировки экспертами своих оценок на основе результатов каждого цикла обработки.

***************

520. Операцию экстраполяции в общей форме можно представить в виде определения значения функции:

А) Уi - L = F (Уi *L); В) Уi + L = F (Уi /L); С) Уi + М = F (Уi *L); D) Уi + L = F (Уi *М); Е) Уi + L = F (Уi *L).

***************

521. Модель – это:

С) означает какой-либо условный образ объекта исследования, экономические или социальные процессы; D) использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости;

Е) нет правильного ответа.

***************

522. На какие 2 подкласса подразделяются экспертные оценки? А) внутренние и внешние; В) прямые и обратные; С) внутренние и прямые; D) внутренние и обратные; Е) обратные и внешние.

***************

523. Прямые экспертные оценки:

А) строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива; В) основаны на определении логики развития процесса или явления во времени при различных условиях; С) позволяют осуществить логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации и представить его в виде аналитической записки; D) заключаются в приложении определенной для базисного периода тенденции развития экономического процесса к прогнозируемому периоду, он основывается на сохранении в будущем сложившихся условий развития процесса; Е) в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной.

***************

524. На какие группы делятся статистические методы?

А) фактографические и экспертные; В) методы аналогий и прямые экспертные оценки; С) экстраполяции, моделирования, корреляционные и регрессионные; D) комбинированные и экспертные;

Е) прямые экспертные оценки, моделирования и регрессионные.

***************

525. Методы аналогий:

А) строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива; В) означают какой-либо условный образ объекта исследования, экономические или социальные процессы; С) заключаются в приложении определенной для базисного периода тенденции развития экономического процесса к прогнозируемому периоду, он основывается на сохранении в будущем сложившихся условий развития процесса;

D) направлены на выявление сходства в закономерностях развития различных процессов;

Е) состоят в организации систематического сбора экспертных оценок, их математико-статистический обработки и последовательной корректировки экспертами своих оценок на основе результатов каждого цикла обработки.

***************

526. Операцию экстраполяции в общем виде можно представить как определение значений функции.

А) Y_i+L=f(Y_i^k,L); В) Y_i+L=f(Y_kⁱ,L); С) Y_k+L=f(Y_i^k,L); D) Y_k+L=f(Y_kⁱ,L); Е) Y_i+L=f(Y_i,L).

***************

527. L – это:

А) средний абсолютный прирост; В) экстраполируемое значение уровня; С) период упреждения; D) уровень, принятый за базу экстраполяции;

Е) нет правильного ответа.

***************

528. Начальные моменты:

А) М_k=E x^km/ E m;

В) µ_k=E x^km/ E m;

С) µ_k=E x^km/ m;

D) µ_k=E x^km/ E m^k;

Е) µ_k= E m /x^km.

***************

529. Как рассчитывается коэффициент корреляции?

А) r_xy=b(δ_x/δ_y)

В) r_xy=(δ_x/δ_y) С) r_xy=b(δ_y /δ_x)

D) r_xy=( δ_y /δ_x)

Е) нет правильного ответа.

***************

530. Как рассчитывается параметр a в уравнении парной регрессии?

А) У - B * X

В) X - B * У

С) X - B * У

D) У + B * X

Е) X + B * У

***************

531. Как записывается уравнение парной регрессии?

А) ŷ_x = a + b*x

В) ŷ_x = a - b*x

С) ŷ_x = b + a *x

D) ŷ_x = b - a *x

Е) нет правильного ответа.

***************

532. Коэффициент детерминации:

А) R = (r_xy)⁴; В) R = (r_xy)³; С) R = (r_xy)²; D) R = (r_xy)⁵; Е) R = (r_xy)⁶.

***************

533. Как рассчитывается ошибка аппроксимации?

А) A_i = | (ŷ_x -У)/У | *100%;

В)A_i = | (У - ŷ_x)/У | *100%; С) A_i = | (У + ŷ_x)/У | *100%;

D) A_i = | (ŷ_x +У)/У | *100%;

Е) нет правильно ответа.

***************

534. Статистическая значимость параметров:

А) t_b=b/m_b; В) t_b= m_b/ b; С) t_b=-b/m_b; D) t_b=b/-m_b;

Е) нет правильного ответа.

***************

535. ∆а = t_таблm_a - это:

А) предельная ошибка; В) коэффициент корреляции; С) коэффициент детерминации;

D) статистическая значимость параметров;

Е) случайная ошибка параметров.

***************

536. Как записывается доверительный интервал:

А) γ_а=а±∆а;

В) γ_а=а+∆а; С) γ_а=а-∆а;

D) γ_а=∆а-а;

Е) нет правильного ответа.

***************

537. F-критерий Фишера:

А) F=D_факт/D_ост; В) F= D_ост /D_факт; С) F=а/в;

D) F= в/а; Е) F=D_факт/а.

***************

538. Как записывается уравнение регрессии:

А) у= а₁+ а₀х+ε;

В) у=а+а₁х+ε; С) у= ∆а+ а₀х+ε;

D) у=а₀+а₁х+ε;

Е) у= а₁+ ∆ах+ε.

***************

539. Это постепенный переход от исходной факторной системы к результирующей факторной системе, раскрытие полного набора количественно измеримых факторов, изменение которых оказывает влияние на изменение результирующего показателя

A) Математический анализ;

B) Экономический факторный анализ;

C) Градиентный анализ;

D) Оптимизационный анализ;

E) Анализ количественных показателей.

************************

540. Под экономическим факторным анализом понимается:

A) Постепенное раскрытие полного набора количественно измеримых факторов, изменение которых оказывает влияние на изменение результирующего показателя;

B) Постепенный переход от исходной факторной системы к результирующей факторной системе;

C) Постепенный переход от исходной дискретной системы к результирующей факторной системе, раскрытие полного набора количественно измеримых факторов, изменение которых оказывает влияние на изменение результирующего показателя;

D) Резкий переход от исходной факторной системы к результирующей факторной системе, раскрытие полного набора количественно измеримых факторов, изменение которых оказывает влияние на изменение результирующего показателя;

E) Постепенный переход от исходной факторной системы к результирующей факторной системе, раскрытие полного набора количественно измеримых факторов, изменение которых оказывает влияние на изменение результирующего показателя.

**************************

541.В чем заключается сущность методов факторного анализа?

A) В оценке влияния показателей на результирующий фактор;

B) В оценке влияния показателей на результат модели;

C) В оценке влияния факторов на результирующий показатель;

D) В оценке влияния модели на результирующий показатель;

E) В оценке влияния факторов на начальный показатель.

**************************

542.Сущность методов факторного анализа заключается в оценке влияния факторов на результирующий показатель, для чего выделяют факторы:

A) Определяющие уровень анализируемого показателя, устанавливают функциональную зависимость между показателем и выделенными факторами, измеряют влияние изменения каждого фактора на изменение анализируемого показателя;

B) Определяющие уровень анализируемого показателя, устанавливают линейную зависимость между показателем и выделенными факторами, измеряют влияние изменения каждого фактора на изменение анализируемого показателя;

C) Определяющие отклонение анализируемого показателя, устанавливают функциональную зависимость между показателем и выделенными факторами, измеряют влияние изменения каждого фактора на изменение анализируемого показателя;

D) Устанавливающие функциональную зависимость между показателем и выделенными факторами, измеряют влияние изменения каждого фактора на изменение анализируемого показателя;

E) Устанавливающие линейную зависимость между показателем и выделенными факторами, измеряют влияние изменения каждого фактора на изменение анализируемого показателя;

***************************

543.Это относительные характеристики, которые позволяют сопоставлять результаты деятельности разных организаций независимо от количественных параметров абсолютных показателей во временном разрезе:

A) Стоимостные коэффициенты;

B) Финансовые коэффициенты;

C) Экономические коэффициенты;

D) Показатели финансовой устойчивости;

E) Коэффициенты затрат времени.

***************************

544.Что такое финансовые коэффициенты?

A) Это относительные характеристики, которые позволяют сопоставлять результаты деятельности разных организаций независимо от количественных параметров абсолютных показателей во временном разрезе;

B) Это абсолютные характеристики, которые позволяют сопоставлять результаты деятельности разных организаций независимо от количественных параметров абсолютных показателей во временном разрезе;

C) Это относительные характеристики, которые позволяют сопоставлять результаты деятельности разных организаций независимо от количественных параметров абсолютных показателей в отраслевом разрезе;

D) Это абсолютные характеристики, которые позволяют сопоставлять результаты деятельности разных организаций независимо от количественных параметров абсолютных показателей в отраслевом разрезе;

E) Это относительные характеристики, которые позволяют сопоставлять результаты деятельности разных организаций в зависимости от количественных параметров абсолютных показателей в отраслевом разрезе.

****************************

545.Что предполагает метод дифференциального исчисления?

A) Общее приращение результирующего показателя разлагается на слагаемые, где значение каждого из них определяется как разность соответствующей частной производной на приращение переменной, по которой вычислена данная производная;

B) Разложение общего приращения результирующего показателя на слагаемые;

C) Разложение полного приращения результирующего показателя на слагаемые;

D) Общее приращение результирующего показателя разлагается на слагаемые, где значение каждого из них определяется как произведение соответствующей частной производной на приращение переменной, по которой вычислена данная производная;

E) Полное приращение результирующего показателя разлагается на слагаемые, где значение каждого из них определяется как произведение соответствующей частной производной на приращение переменной, по которой вычислена данная производная.

***************************

546.Сущность этого метода заключается в том, что в исходную базовую формулу для определения результирующего показателя подставляется отчетное значение первого исследуемого фактора?

A) Метод наименьших квадратов;

B) Метод отсечения целочисленного программирования;

C) Симплексный метод;

D) Метод потенциалов;

E) Метод цепных подстановок.

***************************

547.В чем заключается сущность метода цепных подстановок?

A) В том, что в конечную базовую формулу для определения результирующего показателя подставляется отчетное значение первого исследуемого признака;

B) В том, что в исходную базовую формулу для определения результирующего показателя подставляется отчетное значение первого исследуемого фактора;

C) В том, что в исходную базовую модель для определения результирующего показателя подставляется отчетное значение последнего исследуемого фактора;

D) В том, что в конечную базовую модель для определения результирующего показателя подставляется итоговое значение первого исследуемого признака;

E) В том, что в конечную базовую формулу для определения результирующего фактора подставляется отчетное значение итогового показателя.

**************************

548. В методе цепных подстановок полученный результат сравнивается с базовым значением результирующего показателя, и это дает оценку влияния …….. фактора:

A) Конечного;

B) Второго;

C) Третьего;

D) Первого;

E) Начального.

**************************

549. От чего во многом зависят результаты при использовании метода цепных подстановок?

A) От точности построенной модели;

B) От последовательности выполнения операций;

C) От последовательности подстановки факторов;

D) От правильности цепного метода;

E) Нет правильного ответа.

**************************

550.При использовании метода цепных подстановок существует правило:

A) Сначала оценивается влияние качественных факторов, характеризующих влияние экстенсивности, а затем - качественных факторов, характеризующих влияние интенсивности;

B) Сначала оценивается влияние количественных факторов, характеризующих влияние экстенсивности, а затем - качественных факторов, характеризующих влияние интенсивности;

C) Сначала оценивается влияние количественных факторов, характеризующих влияние экстенсивности, а затем - количественных факторов, характеризующих влияние интенсивности;

D) Оценивается влияние только количественных факторов, характеризующих влияние экстенсивности;

E) Оценивается влияние только качественных факторов, характеризующих влияние интенсивности.

**************************

551.При использовании метода цепных подстановок на какие факторы ложится весь неразложимый остаток?

A) Качественные;

B) Количественные;

C) Условные;

D) Дополнительные;

E) Основные.

**************************

552. На основе чего проводятся расчеты при использовании интегрального метода?

A) Результативных значений показателей;

B) Базовых значений показателей, а ошибка вычислений (неразложимый остаток) распределяется между факторами поровну;

C) Базовых значений показателей, а ошибка вычислений не распределяется между факторами поровну;

D) Результативных значений показателей, а ошибка вычислений (неразложимый остаток) распределяется между факторами поровну;

E) Базовых показателей.

*************************

553.При использовании какого метода расчеты проводятся на основе базовых значений показателей, а ошибка вычислений (неразложимый остаток) распределяется между факторами поровну?

A) Симплексного;

B) Наименьших квадратов;

C) Цепных подстановок;

D) Интегрального;

E) Потенциалов.

*************************

554.Какой метод широко используется в статистике, планировании и анализе хозяйственной деятельности, характеризующий изменение совокупности различных величин за определенный период?

A) Интегральный;

B) Цепных подстановок;

C) Потенциалов;

D) Симплексный;

E) Индексный.

*************************

555. Это относительный показатель, характеризующий изменение совокупности различных величин за определенный период?

A) Спрос;

B) Цена;

C) Индекс;

D) Стоимость;

E) Градиент.

*************************

556.Что такое индекс?

A) Показатель, характеризующий изменение совокупности различных величин;

B) Относительный показатель, характеризующий изменение совокупности различных величин за определенный период;

C) Абсолютный показатель, характеризующий изменение совокупности различных величин за определенный период;

D) Относительный показатель изменения различных величин на единицу времени;

E) Абсолютный показатель изменения различных величин на единицу времени.

**************************

557. Какие различают индексы?

A) Цепные;

B) Базисные и стоимостные;

C) Цепные и базисные;

D) Цепные и стоимостные;

E) Стоимостные и номинальный.

**************************

558.Что характеризует цепной индекс?

A) Величину показателя данного периода;

B) Изменение показателя данного периода по сравнению с показателем предыдущего периода;

C) Изменение показателя будущего периода по сравнению с показателем предыдущего периода;

D) Изменение показателя данного периода по сравнению с показателем будущего периода;

E) Величину показателя данного периода по сравнению с показателем будущего периода.

***************************

559. Что отражает базисный индекс?

A) Величину показателя данного периода;

B) Изменение показателя данного периода по сравнению с показателем прошлого периода;

C) Изменение показателя данного периода по сравнению с показателем периода, принятого за базу для сравнения;

D) Изменение показателя данного периода по сравнению с показателем будущего периода;

E) Изменение показателя, принятого за базу для сравнения.

**************************

560.Чему равно произведение цепных индексов?

A) Значению индекса на конец года;

B) Соответствующему стоимостному индексу;

C) Соответствующему базисно-стоимостному индексу;

D) Соответствующему базисно-цепному индексу;

E) Соответствующему базисному индексу.

**************************

561.Это значения коэффициентов корреляции каждого из исходных признаков с каждым из выявленных факторов:

A) Факторные нагрузки;

B) Факторный анализ;

C) Факторные индексы;

D) Факторные признаки;

E) Факторные константы.

**************************

562.Что такое факторные нагрузки?

A) Это значения коэффициентов детерминации каждого из исходных признаков с каждым из выявленных факторов;

B) Это значения коэффициентов регрессии каждого из исходных признаков с каждым из выявленных факторов;

C) Это значения коэффициентов корреляции любого из исходных признаков с любым из выявленных факторов;

D) Это значения коэффициентов корреляции каждого из исходных признаков с каждым из выявленных факторов;

E) Это значения коэффициентов регрессии каждого из исходных факторов с каждым из выявленных факторов.

*************************

563.На какую связь указывает положительный знак факторной нагрузки?

A) Прямую;

B) Обратную;

C) Связь отсутствует;

D) Естественную;

E) Искусственную.

*************************

564.На какую связь указывает отрицательный знак факторной нагрузки?

A) Прямую;

B) Обратную;

C) Связь отсутствует;

D) Естественную;

E) Искусственную.

*************************

565.Чем теснее связь данного признака с рассматриваемым фактором, тем значение факторной нагрузки:

A) Ниже;

B) Выше;

C) Не изменяется;

D) Растет;

E) Уменьшается.

*************************

566. Таблица факторных нагрузок содержит:

A) т строк (по числу признаков);

B) k столбцов (по числу факторов);

C) т строк (по числу признаков) и k столбцов (по числу факторов);

D) т строк (по числу признаков) и k столбцов (по числу показателей);

E) т строк (по числу признаков) и k столбцов (по числу функций).

**************************

567. Факторными весами называют?

A) Качественные значения выделенных факторов для каждого из п. имеющихся объектов;

B) Положительные значения выделенных факторов для каждого из п. имеющихся объектов;

C) Отрицательные значения выделенных факторов для каждого из п. имеющихся объектов;

D) Количественные значения выделенных факторов для каждого из п. имеющихся объектов;

E) Нулевые значения выделенных факторов для каждого из п. имеющихся объектов.

*************************

568. Объекту с большим значением факторного веса присуще:

A) Большая степень проявления свойств, определяемых данным фактором;

B) Средняя степень проявления свойств, определяемых данным фактором;

C) Меньшая степень проявления свойств, определяемых данным фактором;

D) Отсутствие степени проявления свойств;

E) Правильного ответа нет.

*************************

569. Для большинства методов факторного анализа факторы определяют как стандартизованные показатели:

A) С нулевым средним;

B) Единичной дисперсией;

C) С нулевым средним и единичной дисперсией;

D) Единичной корреляцией;

E) С нулевым средним и единичной корреляцией;

*************************

570. Какой степенью проявления свойств обладают объекты которым соответствуют положительные факторные веса?

A) Больше средней;

B) Меньше средней;

C) Равна средней;

D) Отрицательной;

E) Положительной.

************************

571.Какой степенью проявления свойств обладают объекты которым соответствуют отрицательные факторные веса?

A) Больше средней;

B) Меньше средней;

C) Равна средней;

D) Отрицательной;

E) Положительной.

************************

572. Таблица факторных весов содержит:

A) n строк (по числу объектов);

B) k столбцов (по числу факторов);

C) n строк (по числу объектов) и k столбцов (по числу факторов);

D) n строк (по числу объектов) и k столбцов (по числу признаков);

E) n строк (по числу факторов) и k столбцов (по числу признаков).

************************

573.Доля влияния экстенсивного фактора определяется как произведение:

A) Темпов изменения качественного фактора на темпы изменения результативного показателя;

B) Темпов изменения количественного фактора на темпы изменения результативного показателя;

C) Темпов изменения экстенсивного фактора на темпы изменения результативного показателя;

D) Темпов изменения интенсивного фактора на темпы изменения результативного показателя;

E) Темпов изменения результативного фактора на темпы изменения результативного показателя;

************************

574. Какой метод основан на предположении о том, что каждый из исходных признаков может быть представлен как функция небольшого числа общих факторов F₁,F₂,…,f_k и характерного фактора U_j?

A) Метод Гомори;

B) Метод потенциалов;

C) Симплексный метод;

D) Центроидный метод;

E) Метод наименьших квадратов.

***********************

575.В основе модели для выражения исходных признаков через факторы здесь лежит предположение о том, что число факторов равно числу исходных признаков (k=m), а характерные факторы вообще отсутствуют. О каком методе идет речь?

A) Метод главных компонент;

B) Метод потенциалов;

C) Симплексный метод;

D) Метод наименьших квадратов;

E) Метод Гомори;

***********************

576.В чем состоит метод главных компонент?

A) В построении факторов – второстепенных компонент, каждый из которых представляет линейную комбинацию исходных признаков;

B) В построении факторов - главных компонент, каждый из которых представляет линейную комбинацию исходных признаков;

C) В построении факторов – второстепенных компонент, каждый из которых представляет структурную комбинацию исходных признаков;

D) В построении факторов - главных компонент, каждый из которых представляет особую комбинацию исходных данных;

E) В построении факторов – побочных компонент.

************************

577. Какое направление в пространстве исходных признаков определяет первая главная компонента F₁?

A) По которому совокупность объектов (точек) имеет наибольший разброс (дисперсию);

B) По которому совокупность объектов (точек) имеет наименьший разброс (дисперсию);

C) По которому совокупность объектов (точек) не имеет разброс (дисперсию);

D) По которому совокупность объектов (точек) не имеет отрицательный разброс;

E) По которому совокупность объектов (точек) не имеет положительный разброс.

************************

578.В основе этого метода лежит гипотеза о том, что совокупность исходных признаков может быть разбита на группы, каждая из которых отражает действие определенного фактора – причины:

A) Метод наименьших квадратов;

B) Метод отсечения целочисленного программирования;

C) Метод потенциалов;

D) Метод экстремальной группировки параметров;

E) Метод Гомори.

***************

579.В какой области нашел свое первое применение кластерный анализ?

A) В социологии

B) В биологии

C) В политологии

D) В астрологии

E) В географии

***************

580.Из какого языка к нам пришла слово “кластер”?

A) Из немецкого

B) Из французского

C) Из английского

D) Из итальянского

E) Из греческого

***************

581.Как переводится с английского языка слово “cluster”?

A) Гроздь, скопление

B) Расширение

C) Анализ

D) Размах

E) Распад

***************

582.В каком году был определен предмет кластерного анализа и сделано его описание?

A) 1930

B) 1939

C) 1940

D) 1950

E) 1969

***************

583. Кем был определен предмет кластерного анализа?

A) Смитом

B) Жугляром

C) Трионом

D) Рикардо

E) Лапласом

***************

584. Черты какого анализа наиболее ярко отражает кластерный анализ?

A) Многомерного

B) Факторного

C) Линейного

D) Регрессионного

E) Корреляционного

***************

585.Что из нижеперечисленного относится к достоинствам кластерного анализа?

A) Позволяет рассматривать достаточно большой объем информации

B) Наглядность результатов решения задачи

C) Рассматривают небольшой объем информации

D) Варианты А и В

E) Варианты В и С

***************

856. Какие методы относятся к методам кластерного анализа?

A) Метод полных связей

B) Метод максимального локального расстояния

C) Метод Ворда

D) Центроидный метод

E) Все ответы верны

***************

587. Суть данного метода в том, что два объекта, принадлежащих одной и той же группе (кластеру), имеют коэффициент сходства, который меньше некоторого порогового значения:

A) Метод полных связей

B) Метод максимального локального расстояния

C) Метод Ворда

D) Центроидный метод

E) Метод Триона

***************

588.В данном методе каждый объект рассматривается как одноточечный кластер. Объекты группируются по следующими правилами: два кластера объединяются, если максимально расстояние между точками одного кластера и точками другого минимально:

A) Метод полных связей

B) Метод максимального локального расстояния

C) Метод Ворда

D) Центроидный метод

E) Метод Триона

***************

589. В этом методе в качестве целевой функции применяют внутригрупповую сумму квадратов отклонений, которая есть ни что иное, как сумма квадратов расстояний между каждой точкой и средней по кластеру, содержащему этот объект:

A) Метод полных связей

B) Метод максимального локального расстояния

C) Метод Ворда

D) Центроидный метод

E) Метод Триона

***************

590. Данный метод иногда называют методом взвешенных групп:

A) Метод полных связей

B) Метод максимального локального расстояния

C) Метод Ворда

D) Центроидный метод

E) Метод Триона

***************

591. Кем было установлено, что число кластеров должно быть принято для достижения вероятностей того, что найдено наилучшее разбиение?

A) Трионом

B) Фортьером

C) Соломоном

D) Жугляром

E) Варианты В и С

***************

592. Кем была введена мера принадлежности в кластерном анализе?

A) Трионом

B) Фортьером, Соломоном

C) Хользенгером и Харманом

D) Жугляром

E) Вордом

***************

593. Что можно определить как графическое изображение результатов процесса последовательной кластеризации, которая осуществляется в терминах матрицы расстояний?

A) Стенограмма

B) Галограмма

C) Группировка

D) Дендограмма

E) Таблица

***************

594. С помощью чего можно графически или геометрически изобразить процедуру кластеризации?

A) Стенограммы

B) Галограммы

C) Группировкы

D) Дендограммы

E) Таблицы

***************

595. Где располагаются объекты в дендограмме?

A) Слева

B) Справа

C) По центру

D) Снизу

E) Нет объектов

***************

956. Где располагаются результаты кластеризации?

A) Слева

B) Справа

C) По центру

D) Снизу

E) Нет результатов

***************

597. Где изображаются значения расстояний или сходств, отвечающих за строение новых класстеров?

A) Слева

B) Справа

C) По центру

D) Снизу

E) По горизонтальной прямой поверх дендограмм

***************

598. На какие группы можно разделить алгоритмы класстерного анализа?

A) Единичные и множественные

B) Иерархические и неиерархические

C) Главные и второстепенные

D) Первичные и вторичные

E) Простые и сложные

***************

599. Иерархические алгоритмы связаны с построением дендограмм и делятся на:

A) Единичные и множественные

B) Агломеративные и дивизимные

C) Главные и второстепенные

D) Первичные и вторичные

E) Простые и сложные

***************

600. Алгоритмы, характеризуемые последовательным объединением исходных элементов и соответствующим уменьшением числа кластеров:

A) Агломеративные

B) Дивизимные

C) Главные

D) Сложные

E) Простые

***************

601. Какие алгоритмы еще называются “делимыми”?

A) Агломеративные

B) Дивизимные

C) Главные

D) Сложные

E) Простые

***************

602. Алгоритмы, в которых число кластеров возрастает, начиная с одного, в результате чего образуется последовательность расщепляющих групп:

A) Агломеративные

B) Дивизимные

C) Главные

D) Сложные

E) Простые

***************

603. К каким данным можно применять кластерный анализ?

A) Интервальным данным

B) Частотам

C) Бинарным данным

D) Варианты А и С

E) Все варианты верны

***************

604. Как по-другому еще называют стандартизованный вклад?

A) Z-вкладном

B) A- вкладном

C) B- вкладном

D) W- вкладном

E) V- вкладном

***************

605. Стандартизация позволяет сравнивать наблюдения из распределений:

A) одинаковых

B) различных

C) парных

D) интервальных

E) линейных

***************

606. Какие оценки дают известное основание для определения важности индикаторов, входящих в ту или иную группы показателей?

A) Экспертные

B) Табличные

C) Статистические

D) Варианты А и В

E) Варианты В и С

***************

607. Как обозначается параметр j ?

A) число элементов к кластере

B) коэффициент парной корреляции

C) номер кластера

D) коэффициент детерминации

E) квадратическое отклонение

***************

608. Как обозначается параметр n ?

A) число элементов к кластере

B) коэффициент парной корреляции

C) номер кластера

D) коэффициент детерминации

E) квадратическое отклонение

***************

609. Как обозначается параметр r_ij ?

A) число элементов к кластере

B) коэффициент парной корреляции

C) номер кластера

D) коэффициент детерминации

E) квадратическое отклонение

***************

610. Как принято называть методы кластерного анализа: метод полных связей, метод масимального локального расстояния, метод Ворда, Центроидный метод?

A) методы минимальной дисперсии

B) методы максимальной дисперсии

C) методы минимальной регрессии

D) методы максимальной регрессии

E) методы средневзвешенной

***************

611. Как называется расстояние, рассчитываемое по формуле:

A) “хэмминговым”

B) “манхэттенским”

C) “сити-блок”

D) максимальное

E) Варианты А,В,С

***************

612. К каким методам относятся : кластерный анализ, таксономия, распознавание образов, факторный анализ?

A) методы многомерного анализа

B) методы дисперсионного анализа

C) методы регрессионного анализа

D) методы корреляционного анализа

E) методы экспертных оценок

***************

613. Какие существуют ограничения у кластерного анализа?

A) Состав и количество кластеров зависит от выбираемых критериев разбиения

В) Позволяет рассматривать достаточно большой объем информации

С) Позволяет сжимать большие массивы информации

D) Кластерный анализ можно использовать циклически

E) Возможно сочетание кластерного анализа с другими количественными методами

***************

614. Какие существуют недостатки у кластерного анализа?

A) Позволяет рассматривать достаточно большой объем информации

В) При сведении исходного массива данных к более компактному виду могут возникать определенные искажения

С) Позволяет сжимать большие массивы информации

D) Кластерный анализ можно использовать циклически

E) Возможно сочетание кластерного анализа с другими количественными методами

***************

615. Какие существуют недостатки и ограничения у кластерного анализа?

A) Позволяет рассматривать достаточно большой объем информации

В) Возможно сочетание кластерного анализа с другими количественными методами

С) Позволяет сжимать большие массивы информации

D) Кластерный анализ можно использовать циклически

E) При проведении классификации объектов игнорируются очень часто возможность отсутствия в рассматриваемой совокупности каких-либо значений кластеров

***************

616. Какие существуют недостатки и ограничения у кластерного анализа?

A) Позволяет рассматривать достаточно большой объем информации

В) Возможно сочетание кластерного анализа с другими количественными методами

С) Могут теряться индивидуальные черты отдельных объектов за счет замены их характеристиками обобщенных значений параметров кластера

D) Кластерный анализ можно использовать циклически

E) Позволяет сжимать большие массивы информации

***************

617. Что из нижеперечисленного относится к достоинствам кластерного анализа?

A) Позволяет рассматривать достаточно большой объем информации

B) Могут теряться индивидуальные черты отдельных объектов за счет замены их характеристиками обобщенных значений параметров кластера

C) При проведении классификации объектов игнорируются очень часто возможность отсутствия в рассматриваемой совокупности каких-либо значений кластеров

D) При сведении исходного массива данных к более компактному виду могут возникать определенные искажения

E) Состав и количество кластеров зависит от выбираемых критериев разбиения

***************

618. Что относится к достоинствам кластерного анализа?

A) Могут теряться индивидуальные черты отдельных объектов за счет замены их характеристиками обобщенных значений параметров кластера

B) Позволяет сжимать большие массивы информации

D) При сведении исходного массива данных к более компактному виду могут возникать определенные искажения

E) Состав и количество кластеров зависит от выбираемых критериев разбиения

***************

619. Что из нижеперечисленного относится к достоинствам кластерного анализа?

B) При проведении классификации объектов игнорируются очень часто возможность отсутствия в рассматриваемой совокупности каких-либо значений кластеров

C) Кластерный анализ можно использовать циклически

D) При сведении исходного массива данных к более компактному виду могут возникать определенные искажения

E) Состав и количество кластеров зависит от выбираемых критериев разбиения

***************

620. Как обозначается число кластеров?

A) n

B) m

C) a

D) b

E) c

***************

621. Для решения задачи кластерного анализа необходимо определить понятия:

A) сходства

B) разнородности

C) качества

D) многомерности

E) варианты А и В

***************

622. В кластерном анализе считается, что:

A) выбранные характеристики допускают в принципе желательное разбиение на кластеры

B) единицы измерения (масштаб) выбраны правильно

C) единицы измерения выбраны неправильно

D) варианты А и С

E) варианты А и В

***************

623. Кластерный анализ можно использовать циклически. При этом существует определенный элемент, который может давать информацию, он называется:

A) циклом

B) базой

C) моментом

D) вариацией

E) вектором

***************

<<< < Предыдущая 1 23 / 33

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
01.05.202578.34 Кб1Praktika_3_kursa_1-28_apr_2013.doc
#
12.04.20151.51 Mб38PRAKTIKUM_PO_GEOMETRII.doc
#
01.03.2025155.14 Кб0Preddipl-pr.doc
#
01.03.202580.9 Кб1Prigotovlenie_skumbrii_farshirovannoi_(celikom)...doc
#
15.03.201640.54 Кб95Prilozhenia_k_oformleniyu_kursovoy_raboty (2).doc
#
01.05.20251.6 Mб0Primernaja_baza_testov_dlja_podgotovki_k_ehkzam...doc
#
01.05.2025554.5 Кб0Problemy.doc
#
01.05.2025153.09 Кб0PROGRAMMA GOS 2012-2013.doc
#
04.05.2019111.95 Кб47PROGRAMMA_GEK_BAKALAVR.docx
#
16.11.2019418.3 Кб12Programma_praktik_TShI.doc
#
25.11.2019201.22 Кб22Programma_proizvodstvennoy_praktiki_sestr.doc