2.8. Средняя ошибка аппроксимации

Средняя ошибка аппроксимации предназначена для оценки качества модели в целом, представляющая собой среднюю арифметическую относительных ошибок аппроксимации по всем наблюдениям, включаемых в модель:

а) можно выделить один фактор, оказывающий наиболее сильное влияние на результативный признак;

б) можно выделить несколько факторов из генеральной совокупности;

в) можно выделить основной фактор из генеральной совокупности; г) можно определить среднее значение результативного признака.

2. Что означает коэффициент регрессии:

а) среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу; ) наклон линии регрессии; в) влияние неучтенных в модели факторов;

г) абсолютное отклонение линии регрессии от генеральной совокупности.

3. Спецификация модели – это:

а) функциональная зависимость между переменными; б) формулировка вида модели, исходя из связи между переменными; в) математическое ожидание;

г) формулировка корреляционной зависимости между факторными переменными.

22

4. К основным способам оценки параметров линейной регрессии от-

носят:

а) графический, аналитический, метод наименьших квадратов; б) коэффициентный, метод наименьших квадратов; в) графический, метод наименьших квадратов; г) метод наименьших квадратов, аналитический.

СибАДИ5. Функциональная связь – это:

а) каждому значению одной переменной соответствует определенное значение другой переменной;

б) каждому значен ю одной переменной соответствует условное распределение другой переменной;

в) каждому значен ю одной переменной соответствует генеральное распределен е другой переменной;

г) каждому значен ю одной переменной соответствует среднее значение другой переменной.

6. Случайная вел чина в уравнении регрессии означает:

а) вл ян е неучтенных в модели факторов; б) выбор неправ льной спецификации модели;

в) отклонение признака в генеральной совокупности; г) отсутствие связи между признаками.

7. Особенность относительной ошибки аппроксимации:

а) предназначена для оценки качества модели в целом; б) оценивает каждое наблюдение в отдельности и поддается сравнению;

в) характеризует процентное изменение результативного признака; г) оценивает качественные показатели признака.

8. Коэффициент эластичности показывает:

а) на сколько % изменится значение y при изменении x на 1%;

) на сколько единиц своего измерения изменится значение y при изменении x на 1%;

в) на сколько % изменится значение y при изменении x на единицу своего измерения.

9. Неравенство факт < табл означает:

а) связь между факторным и результативным признаками существенная; б) уравнение регрессии считается статистически незначимым; в) максимальная величина отклонений, которая имеет место при расхо-

ждении факторов; г) факторный признак не соответствует генеральной совокупности.

23