1. Примером линейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.

2. Примером нелинейной прогрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.

3. Примером нелинейной регрессии по не включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.

4. Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.

5. Примером линейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: разносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.

79.Найдите правильный ответ.

1. К линейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.

2. К нелинейным прогрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.

3. К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам не относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.

4. К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: линейная, показательная, экспоненциальная.

5. К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.

80. Найдите правильный ответ.

1. Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.

2. Эконометрика – отрасль науки, цель которой не состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.

3. Эконометрика – не отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.

4. Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы не придать количественные меры экономическим отношениям.

5. Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать качественные меры экономическим отношениям.

81.Определите правильный ответ.

1. Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.

2. Эконометрика – отрасль науки, цель которой не состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.

3. Эконометрика – не отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.

4. Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы не придать количественные меры экономическим отношениям.

5. Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать качественные меры экономическим отношениям.

82.Найдите правильное определение Р. Фишера о статистических методах.

1. Статистические методы не являются существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.

2. Статистические методы являются существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.

3. Статистические методы являются не существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.

4. Статистические методы являются существенным элементом в социальных науках, но не в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.

5. Статистические методы являются существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения не могут подняться до уровня наук.

83.С какими методами прежде всего связана эконометрика?

1. Ставя цель не давать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.

2. Ставя цель дать качественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.

3. Ставя цель дать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.

4. Ставя цель дать количественное описание взаимосвязей, но не между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.

5. Ставя цель дать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с макроэкономическими методами.

84.С чего начинается любое эконометрическое исследование?

1. Любое эконометрическое исследование не начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными.

2. Любое эконометрическое исследование начинается, но не со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными.

3. Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели, но не из соответствующей теории связи между переменными.

4. Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными.

5. Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи только между зависимыми переменными (У).

85.Какие факторы, влияющие на результативный признак (У), необходимо выделить прежде всего?

1. Не из всего круга факторов, влияющих на результативный признак (У), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.

2. Из всего круга факторов, не влияющих на результативный признак (У), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.

3. Из всего круга факторов, влияющих, но не на результативный признак (У), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.

4. Из всего круга факторов, влияющих на результативный признак (У), прежде всего необходимо выделить наименее существенно влияющие факторы.

5. Из всего круга факторов, влияющих на результативный признак (У), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.

86.Что характеризует уравнение простой регрессии?

1. Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.

2. Уравнение непростой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.

3. Уравнение простой регрессии не характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.

4. Уравнение простой регрессии характеризует связь между пятью переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.

5. Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая не проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.

87.В каком виде представляется в уравнении регрессии корреляционная связь признаков?

1. В уравнении прогрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.

2. В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.

3. В уравнении регрессии не корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.

4. В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков не представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией

5. В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется не в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.

88.Что включает случайная величина в уравнении регрессии?

1. Не случайная величина ε, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.

2. Случайная величина ε, или возмущение, не включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.

3. Случайная величина ε, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.

4. Случайная величина ε, или возмущение, включает влияние учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.

5. Случайная величина ε, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, не случайных ошибок и особенностей измерения.

89.Какими источниками обусловлено присутствие в модели регрессионного уравнения случайной величины ε?

1. Ее присутствие в модели обусловлено двумя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных.

2. Ее присутствие в модели обусловлено двумя источниками: выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.

3. Ее присутствие в модели обусловлено двумя источниками: спецификацией модели, особенностями измерения переменных.

4. Ее присутствие в модели обусловлено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.

5. Ее присутствие в модели не обусловлено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.

90.Относится ли недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора к ошибкам спецификации?

1. К ошибкам спецификации не будет относиться не только неправильный выбор той или иной математической функции, но и недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, например использование парной регрессии вместо множественной.

2. К ошибкам спецификации будет относиться только неправильный выбор той или иной математической функции, но и недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, например использование парной регрессии вместо множественной.

3. К ошибкам спецификации будет относиться не только неправильный выбор той или иной математической функции, но и обязательный учет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, например использование парной регрессии вместо множественной.

4. К ошибкам спецификации будет относиться не только неправильный выбор той или иной математической функции, но и недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, например использование парной регрессии вместо множественной.

5. К ошибкам спецификации будет относиться не только неправильный выбор той или иной математической функции, но и недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, например неиспользование парной регрессии вместо множественной

91.Что делается для получения практического смысла от уравнения регрессии?

1. Если совокупность данных неоднородна, то уравнение регрессии не имеет практического смысла. Для получения хорошего результата обычно исключают из совокупности данные с аномальными значениями исследуемых признаков.

2. Если совокупность данных однородна, то уравнение регрессии не имеет практического смысла. Для получения хорошего результата обычно исключают из совокупности данные с аномальными значениями исследуемых признаков.

3. Если совокупность данных неоднородна, то уравнение регрессии имеет практический смысл. Для получения хорошего результата обычно исключают из совокупности данные с аномальными значениями исследуемых признаков.

4. Если совокупность данных неоднородна, то уравнение регрессии не имеет практического смысла. Для получения плохого результата обычно исключают из совокупности данные с аномальными значениями исследуемых признаков.

5. Если совокупность данных неоднородна, то уравнение регрессии не имеет практического смысла. Для получения хорошего результата обычно не исключают из совокупности данные с аномальными значениями исследуемых признаков.

92.Какую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения?