Методичка__Сарычева Т.В

12.Система нормальных уравнений метода наименьших квадратов строится на основании…

1.отклонений фактических значений случайной величины от её теоретических значений

2.значений корреляционной матрицы

3.таблицы исходных данных

4.предсказанных значений результативного признака

13.Оценки параметров регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения…

1.системы нормальных неравенств

2.системы нормальных уравнений

3.уравнений регрессии

4.двойственной задачи

14.Стандартная ошибка рассчитывается для проверки существенности…

1.случайной величины

2.коэффициента детерминации

3.коэффициента корреляции

4.параметра

15.Расчет средней ошибки аппроксимации для нелинейный уравнений регрессии связан с расчетом разности между…

1.Прогнозным и теоретическим значениями независимой переменной

2.Прогнозными и теоретическими значениями результативной переменной

3.Фактическими и теоретическими значениями результативной переменной

4.Фактическими и теоретическими значениями независимой переменной

16.Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии результативного признака, объяснённой регрессией, к _____дисперсии результативного признака

91

17.Расчет значения коэффициента детерминации не позволяет оценить

1.существенность коэффициента регрессии

2.качество подбора уравнения регрессии

3.долю остаточной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака

4.долю факторной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака

18.Значение коэффициента детерминации составило 0,9 , следовательно…

1.уравнение регрессии объяснено 90 % дисперсии результативного признака

2.доля дисперсии факторного признака, объяснённого регрессией, в общей дисперсии факторного признака составила 0,9

3.доля дисперсии результативного признака, объяснённая регрессией, в общей дисперсии результативного признака составило 0,1

4.уравнением регрессии объяснено 10 % дисперсии результативного признака

19.Критерий Фишера используется для оценки значимости..

1.построенного уравнения

2.коэффициента детерминации

3.коэффициента регрессии

4.параметров

20.Если расчетное критерия Фишера меньше табличного значения, то гипотеза о статистической незначимости уравнения

21.При хорошем качестве модели допустимым значением средней ошибки аппроксимации является…

92

22.Общая дисперсия служит для оценки влияния …

1.величины постоянной составляющей в уравнении

2.как учетных факторов, так и случайных воздействий

3.случайных воздействий

4.учтенных явно и модели факторов

23.Табличное значение критерия Фишера служит для проверки статистической гипотезы о равенстве

1.Дисперсии некоторой гипотетической величине

2.Математического ожидания некоторой гипотетической величине

3.Факторной и остаточной дисперсий

4.Двух математических ожиданий

24.Для существенного параметра расчетное значение критерия Стьюдента

1.равно нулю

2.больше табличного значения критерия

3.не больше табличного значения критерия Стьюдента

4.меньше табличного значения критерия

25.Параметр является существенным, если

1.расчетное значение критерия Стьюдента равно табличному значению

2.доверительный интервал проходит через ноль

3.доверительный интервал не проходит через ноль

4.стандартная ошибка превышает половину значения самого параметра

26.Величина коэффициента детерминации при включении существенного фактора в эконометрическую модель

1.будет уменьшаться

2.существенно не измениться

3.будет равна нулю

4.будет увеличиваться

93

27.Результатом линеаризации полиномиальных уравнений являются…

1.линейные уравнения парной регрессии

2.нелинейные уравнения множественной регрессии

3.нелинейные уравнения парной регрессии

4.линейные уравнения множественной регрессии

28.Линеаризация подразумевает процедуру

1.Приведения линейного уравнения к нелинейному виду

2.Приведения нелинейного уравнения относительно параметров к уравнению, линейному относительно результата

3.Приведения уравнения множественной регрессии к парной

4.Приведения нелинейного уравнения к линейному виду

29.Нелинейную модель зависимостей экономических показателей нельзя привести к линейному виду, если

1.Линейная модель является внутренне нелинейной

2.Не линейная модель является внутренне линейной

3.Нелинейная модель является внутренне нелинейной

4.Линейная модель является внутренне линейной

30.Значение индекса детерминации, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии характеризует…

1.долю дисперсии результативного признака, объяснённую линейной корреляцией в общей дисперсии результативного признака

2.долю дисперсии результативного признака, необъяснённую линейной корреляцией в общей дисперсии результативного признака

3.долю дисперсии результативного признака, объяснённую линейной регрессией в общей дисперсии результативного признака

4.долю дисперсии результативного признака, объяснённую нелинейной регрессией в общей дисперсии результативного признака

94

31.Было замечено, что при увеличении количества вносимых удобрений урожайность также возрастает, однако, по достижении определённого значения фактора моделируемый показатель начинает убывать. Для исследования данной зависимости можно использовать спецификацию уравнения регрессии…

1.y = a + bx + cx +

2.y = a + bx1 + cx2+

3.y = a + cx2 +

4.y = a + 2bx +

32.Экспоненциальным не является уравнение регрессии

33.Для моделирования зависимости предложения от цены не может быть использовано уравнение регрессии

1.обратно пропорциональную

2.функциональную

3.прямо пропорциональную

4.линейную

35.Если спецификация модели отображает нелинейную форму зависимости между экономическими показателями, то нелинейно уравнение…

95

36.Для нелинейных уравнений метод наименьших квадратов применяется к…

1.не преобразованным линейным уравнениям

2.преобразованным линеаризованным уравнениям

3.обратным уравнениям

4.нелинейным уравнениям

37.Оценить статистическую значимость нелинейного уравнения регрессии можно с помощью…

1.индекса корреляции

2.критерия Фишера

3.средней ошибки аппроксимации

4.индекса детерминации

38.Парабола второй степени может быть использована для зависимостей экономических показателей, если

1.если для определенного интервала значений факторов меняется характер связи рассматриваемых показателей: прямая связь изменяется на обратную или обратная на прямую

2.если характер связи зависит от случайных факторов

3.если исходные данные не обнаруживают изменения направленности связи

4.если для определенного интервала значений фактора меняется скорость изменений значений результата, то есть возрастает динамика роста или спада

39.Спецификацию нелинейного уравнения парной регрессии целесообразно использовать, если значение

1.Индекса детерминации, рассчитанного для данной модели достаточно близко к 1

2.Индекса корреляции для исследуемой зависимости близко к 0

3.Линейного коэффициента корреляции для исследуемой зависимости близко к 1

4.Доля остаточной дисперсии результативного признака в его общей дисперсии стремится к 1

96

40. Замена Z= 1/x не подходит для уравнения…

41.При выборе спецификации нелинейная регрессия используется, если

1.Между экономическими показателями не обнаруживается нелинейная зависимость

2.Между экономическими показателями обнаруживается

линейная зависимость

3.Между экономическими показателями обнаруживается нелинейная зависимость

4.Нелинейная зависимость для исследуемых экономических показателей является несущественной

42.Если спецификация модели y=f(x)+e нелинейное уравнение регрессии, то нелинейной является функция…

43.Коэффициент уравнения регрессии показывает

1.на сколько % изменится результат при изменении фактора на

1%

2.на сколько % изменится фактор при изменении результата на

1%

3.на сколько единиц изменится результат при изменении фактора на 1 единицу

4.на сколько единиц изменится фактор при изменении результата на 1 единицу

97

44.Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:

1.коэффициент свидетельствует о значимости коэффициентов регрессии

2.коэффициент определяет тесноту связи между исследуемыми признаками

3.показывает насколько лучше рассматриваемая модель регрессии по сравнению с тривиальной моделью

4.он является мерой сравнения качества любых двух регрессионных моделей

45.Какое значение может принимать коэффициент детерминации:

46.Согласно содержанию регрессии, наблюдаемая величина зависимой (объясняемой) переменной складывается из:

1.теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии, и случайного отклонения

2.теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии, скорректированного на величину стандартной ошибки

3.теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии и остаточной дисперсии

4.остаточной и факторной дисперсий

47.Если по одной и той же выборке рассчитаны регрессии Y на X

иX на Y, то совпадут ли в этом случае линии регрессии:

1.нет

2.да

3.можно построить только одну линию регрессии из двух

4.только в случае равных значений средней ошибки аппроксимации

48.К числовым характеристикам рассеивания (разброса) случайной величины относится:

1.дисперсия

2.математическое ожидание

3.медиана

4.коэффициент парной корреляции

98

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Исходные данные для выполнения лабораторных работ № 1,2 (файл Задачи 1,2.doc)

y – коэффициенты естественного прироста населения ( на 1000 человек населения )

x – население в трудоспособном возрасте, %

99

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Исходные данные для выполнения лабораторной работы № 3 (файл Задача 3.sta)

y – Численность населения, всего, млн. чел.

x – Численность занятого населения, млн. чел

100