- •Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
- •Статистические методы являются существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.
- •Ставя цель дать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.
- •Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.Е. С формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными.
- •Из всего круга факторов, влияющих на результативный признак (у), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.
- •Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.
- •В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.
- •Случайная величина ε, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
- •Ее присутствие в модели обусловлено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический,линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса ковариации используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации не для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной прогрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
-
Примером линейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
-
Примером нелинейной прогрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
-
Примером нелинейной регрессии по не включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
-
Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
-
Примером линейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: разносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
119.Дайте правильный ответ.
-
К линейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
-
К нелинейным прогрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
-
К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам не относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
-
К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: линейная, показательная, экспоненциальная.
-
К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
120. Дайте правильный ответ.
-
Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
-
Эконометрика – отрасль науки, цель которой не состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
-
Эконометрика – не отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
-
Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы не придать количественные меры экономическим отношениям.
-
Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать качественные меры экономическим отношениям.
121.Какой правильный ответ ?
-
Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
-
Эконометрика – отрасль науки, цель которой не состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
-
Эконометрика – не отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
-
Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы не придать количественные меры экономическим отношениям.
-
Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать качественные меры экономическим отношениям.
122. Какой правильный ответ?
-
Статистические методы не являются существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.
-
Статистические методы являются существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.
-
Статистические методы являются не существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.
-
Статистические методы являются существенным элементом в социальных науках, но не в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.
-
Статистические методы являются существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения не могут подняться до уровня наук.
123.Какой правильный ответ?
-
Ставя цель не давать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.
-
Ставя цель дать качественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.
-
Ставя цель дать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.
-
Ставя цель дать количественное описание взаимосвязей, но не между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.
-
Ставя цель дать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с макроэкономическими методами.
124.Назовите правильный ответ.
-
Любое эконометрическое исследование не начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными.
-
Любое эконометрическое исследование начинается, но не со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными.
-
Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели, но не из соответствующей теории связи между переменными.
-
Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными.
-
Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи только между зависимыми переменными (У).
125.Назовите правильный ответ.
-
Не из всего круга факторов, влияющих на результативный признак (У), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.
-
Из всего круга факторов, не влияющих на результативный признак (У), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.
-
Из всего круга факторов, влияющих, но не на результативный признак (У), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.
-
Из всего круга факторов, влияющих на результативный признак (У), прежде всего необходимо выделить наименее существенно влияющие факторы.
-
Из всего круга факторов, влияющих на результативный признак (У), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.
126.Назовите правильный ответ
-
Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.
-
Уравнение непростой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.
-
Уравнение простой регрессии не характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.
-
Уравнение простой регрессии характеризует связь между пятью переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.
-
Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая не проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.
127.Назовите правильный ответ.
-
В уравнении прогрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.
-
В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.
-
В уравнении регрессии не корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.
-
В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков не представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.
-
В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется не в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.
128.Назовите правильный ответ.
-
Не случайная величина ε, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
-
Случайная величина ε, или возмущение, не включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
-
Случайная величина ε, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
-
Случайная величина ε, или возмущение, включает влияние учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
-
Случайная величина ε, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, не случайных ошибок и особенностей измерения.
129.Какими источниками обусловлено присутствие в модели регрессионного уравнения случайной величины ε?
-
Ее присутствие в модели обусловлено двумя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных.
-
Ее присутствие в модели обусловлено двумя источниками: выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.
-
Ее присутствие в модели обусловлено двумя источниками: спецификацией модели, особенностями измерения переменных.
-
Ее присутствие в модели обусловлено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.
-
Ее присутствие в модели не обусловлено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.
130.Дайте правильный ответ.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
131. Что делается для получения практического смысла от уравнения регрессии
-
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.
-
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.
-
Если совокупность данных неоднородна, то уравнение регрессии имеет практический смысл. Для получения хорошего результата обычно исключают из совокупности данные с аномальными значениями исследуемых признаков.
-
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.
-
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.
132.Найти правильный ответ.