Какой вывод следует из равенства коэффициента корреляции 0?
между показателем и фактором нет зависимости;
между показателем и фактором нет линейной зависимости;
между показателем и фактором есть зависимость, но нелинейная.
Каковы возможные границы изменения коэффициента корреляции?
1)
;
2)
;
3)
.
Каковы возможные границы изменения индекса корреляции?
1)
;
2)
;
3)
.
В каком случае модель считается адекватной?
1)
;
2)
;
3) значение коэффициента корреляции
>0,8.
Как интерпретируется в линейной модели коэффициент регрессии
?коэффициент эластичности; 2) коэффициент относительного роста;
3) коэффициент абсолютного роста.
Как в показательной модели интерпретируется коэффициент регрессии ?
Коэффициент эластичности; 2) коэффициент относительного роста;
3) коэффициент абсолютного роста.
7. Как в степенной модели интерпретируется коэффициент регрессии ?
1) коэффициент эластичности; 2) коэффициент относительного роста;
Коэффициент абсолютного роста.
8. Применим ли метод наименьших квадратов для расчета параметров нелинейных моделей?
нет; 2) да; 3) применим после ее специального приведения к линейному виду.
9.
Какой
коэффициент рассчитывается по формуле
в случае линейной зависимости?
коэффициент абсолютного роста; 2) коэффициент относительного роста;
коэффициент эластичности.
10. Величина коэффициента абсолютного роста зависит в линейной модели от:
масштаба измерения y и x; 2) масштаба измерения только x; 3) не зависит.
11. Величина коэффициента эластичности зависит от:
масштаба измерения y и x; 2) масштаба измерения только x; 3)не зависит.
12. Какую модель следует выбрать, если есть основание считать, что в изучаемом периоде коэффициент абсолютного роста не изменяется?
1) линейную; 2) показательную; 3) степенную.
13. Какую модель следует выбрать, если есть основание считать, что в изучаемом периоде коэффициент относительного роста не изменяется?
Линейную; 2) показательную; 3) степенную.
14. Какую модель следует выбрать, если есть основание считать, что в изучаемом периоде коэффициент эластичности не изменяется?
Линейную; 2) показательную; 3) степенную.
15. Если коэффициент корреляции положителен, то в линейной модели:
с ростом x уменьшается y; 2) с ростом x увеличивается y;
3) с уменьшением x растет y.
16. Если коэффициент корреляции отрицателен, то в линейной модели:
С ростом X уменьшается y; 2) с ростом X увеличивается y;
с уменьшением x уменьшается y.
17. Если множественный коэффициент корреляции равен 0, то можно ли считать правильным утверждение: между показателем и факторами нет зависимости?
1) да; 2) нет.
18.
Правильно ли записаны границы возможных
значений множественного коэффициента
корреляции:
.
1) да; 2) нет.
19. Может ли скорректированный коэффициент множественной детерминации оказаться отрицательным?
1) да; 2) нет.
20. Существует ли взаимосвязь между индексом множественной корреляции и F-критерием?
1) да; 2) нет.
21. Зависят ли коэффициенты уравнения регрессии от того, в каких единицах измерены факторы?
1) да; 2) нет.
22. Можно ли коэффициенты регрессии использовать для ранжирования факторов по степени их влияния на моделируемый показатель?
1) да; 2) нет.
23. Вычисляются ли коэффициенты регрессии через стандартизованные коэффициенты регрессии?
1) да; 2) нет.
24. Определяются ли бетта-коэффициенты по коэффициентам регрессии?
да; 2) нет.
25. Можно ли использовать бетта-коэффициенты для расчета коэффициента множественной корреляции?
да; 2) нет.
26. С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии?
хи-квадрат; 2) F-критерия; 3) t-Стьюдента.
27. Какое свойство ненаблюдаемой случайной составляющей регрессии обеспечивает несмещенность поучаемых с помощью МНК оценок?
некоррелированность; 2) равенство дисперсий;
3) равенство нулю математического ожидания.
28. Что используется в качестве дисперсии в ковариационной матрице векторной оценки регрессионных коэффициентов?
дисперсия ненаблюдаемой случайно величины; 2) дисперсия остатков;
3) дисперсия зависимой переменной.
29. Что принимается за стандартные ошибки коэффициентов регрессии?
элементы первой строки ковариационной матрицы векторной оценки регрессионных коэффициентов;
диагональные элементы ковариационной матрицы векторной оценки регрессионных коэффициентов;
корни квадратные из диагональных элементов ковариационной матрицы векторной оценки регрессионных коэффициентов.
30. Используются ли стандартные ошибки коэффициентов регрессии при оценке адекватности уравнения регрессии?
1) да; 2) нет.
31. Обеспечивает ли МНК получение оценок регрессионных коэффициентов с наименьшими стандартными ошибками?
да; 2) нет.
32. Генеральная совокупность является понятием:
1) конкретным; 2) абстрактным; 3) условным.
33. Выборкой из генеральной совокупности называется:
1) результат ограниченного ряда наблюдений;
2) результат бесконечного ряда наблюдений;
3) результат вычисленного ряда наблюдений.
34. Что понимается под «статистикой»?
1) характеристика, полученная из теоретических соображений;
2) характеристика, рассчитанная по данным генеральной совокупности;
3) характеристика, рассчитанная по данным выборочной совокупности.
35. Величина доверительного интервала позволяет установить, насколько надежно предположение о том, что:
1) интервал содержит оценку параметра генеральной совокупности;
2) интервал содержит параметр генеральной совокупности;
3) интервал не содержит параметр генеральной совокупности.
36. Надежность определяется как вероятность события, состоящего в том, что:
1) оценка параметра генеральной совокупности попадает в интервал;
2) параметр генеральной совокупности попадает в интервал;
3) параметр генеральной совокупности не попадает в интервал.
37. Нуль-гипотезой называется предположение о том, что две совокупности, рассматриваемые с точки зрения некоторого показателя являются:
1) одинаковыми; 2) различными; 3) противоречивыми.
38. В каких ситуациях отвергается нуль-гипотеза:
1) если различие между двумя совокупностями случайно, но эта случайность подчиняется определенному закону распределения;
2) если различие между двумя совокупностями носит случайный характер;
3) если различие между двумя совокупностями не носит случайный характер.
39. Сколько возможных ошибочных решений рассматривается при проверке гипотез?
1) одно; 2) два; 3) три.
40. Риск 1-это:
1) маленькая вероятность отклонить верную нуль-гипотезу;
2) маленькая вероятность отклонить неверную нуль-гипотезу;
3) маленькая вероятность отклонить верную альтернативную гипотезу.
41. Риск 2-это:
1) вероятность принять верную нуль-гипотезу;
2) вероятность принять неверную нуль-гипотезу;
3) вероятность принять неверную альтернативную гипотезу.
42. Правило Неймана предусматривает:
1)
минимизировать вероятности
и
одновременно;
2) сначала задать , а затем сделать как можно меньше;
3) сначала задать , а затем сделать как можно меньше.
43. Непараметрическим критерием называется тот, в котором:
1) используется предположение о распределении;
2) не используется предположение о распределении;
3) используется специальное распределение.
44. В двусторонних критериях делается попытка установить:
1) равенство параметров; 2) неравенство параметров;
3) что один параметр больше другого.
45. В односторонних критериях делается попытка установить:
1) равенство параметров; 2) неравенство параметров; 3) что один параметр больше другого.
46. Под мощностью критерия понимается вероятность:
1) принять нуль-гипотезу, когда верна альтернативная гипотеза;
2) отклонить нуль-гипотезу, когда верна альтернативная гипотеза;
3) принять альтернативную гипотезу, когда верна нуль-гипотеза.
47. В каком случае статистический критерий лучше разделяет гипотезы:
1) чем больше при заданной вероятности вероятность ;
2) чем меньше при заданной вероятности вероятность ;
3) при равных вероятностях и .
48. Сумма квадратов нормально распределенных случайных величин имеет распределение:
1) хи-квадрат; 2) t - Стьюдента; 3) F - Фишера.
49. К какому виду критериев относится критерий проверки нуль-гипотезы на предмет ее отклонения:
1) критерий значимости; 2) критерий согласия; 3) параметрический критерий.
50. К какому виду критериев относится F-критерий Фишера: