Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Ekonometrika_Otvety_dlya_budushih_pokoleny.doc
Скачиваний:
44
Добавлен:
19.02.2016
Размер:
493.06 Кб
Скачать

10. Какая функция будет линейной относительно параметров aj.

1.

2.

3.

11. Каким условием в генеральной совокупности должна отвечать остаточная составляющая

(- теоретическое значение результативного признака, а- фактическое значение), чтобы МНК-оценки обладали свойствами несмещенности, состоятельности и эффективности.

1. Должна отвечать следующим требованиям:

  • величина является случайной величиной;

  • мат.ожидание =0;

  • дисперсия постоянна для всех ;

  • значения не должны не зависеть друг от друга, т.е отсутствует автокорреляция

2. должна отвечать следующим требованиям:

  • величина не является случайной величиной;

  • мат.ожидание =0;

  • дисперсия постоянна для всех ;

  • значения должны не зависеть друг от друга, т.е автокорреляция присутствует.

3. должна отвечать следующим требованиям:

  • величина не является случайной величиной;

  • мат.ожидание =0;

  • дисперсия постоянна для всех ;

  • значения не должны не зависеть друг от друга, т.е отсутствует автокорреляция

12. Что означает несмещенность мнк – оценки параметров уравнения регрессии?

1) математическое ожидание оценки равно его истинному значению;

2) математическое ожидание оценки равно нулю;

3) отсутствие автокорреляции.

13. Что означает состоятельность МНК - оценки параметров уравнения регрессии?

1) математическое ожидание оценок параметров равно нулю;

2) дисперсия оценок параметров при росте числа наблюдений стремится к нулю;

3) дисперсия оценок параметров при росте числа наблюдений стремится к бесконечности;

14. Что означает эффективность МНК - оценки параметров уравнения регрессии?

1) оценки параметров уравнения регрессии имеют наименьшую дисперсию по сравнению с любыми другими оценками данных параметров;

2) оценки параметров уравнения регрессии имеют наибольшую дисперсию по сравнению с любыми другими оценками данных параметров;

3) дисперсия оценок параметров при росте числа наблюдений стремится к нулю.

15. Распределение остаточной компоненты в генеральной совокупности подчиняется нормальному закону распределения. Это позволяет:

1) сделать вывод о том, что показатели ассиметрии и эксцесса имеют отклонение от нуля;

2) использовать статистические критерии: t—критерий Стьюдента и F—критерий Фишера;

3) утверждать, что график нормального закона распределения в генеральной совокупности совпадает с графиком нормального закона распределения в конечной выборке.

16. Что понимается под адекватностью модели?

1) соответствие модели исследуемому процессу или явлению;

2) соответствие модели наиболее важным для исследователя свойствам объекта или явления;

3) соответствие модели нормальному закону распределения.

17. Что понимается под адекватностью модели числового ряда?

1) соответствие модели четырем основным критериям адекватности:

— числовой ряд является случайной выборкой;

— случайная компонента числового ряда соответствует нормальному закону распределению;

— математическое ожидание случайной компоненты не равно нулю;

— значения уровней случайной компоненты независимы;

2) соответствие модели нормальному закону распределения;

3) соответствие модели числового ряда наиболее важным для исследователя свойствам изучаемого объекта.

  1. Что проверяется при использовании теста, основанного на критерии серий?

1) Проверка случайности колебаний уровня остаточной последовательности.

2) Проверка соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения.

3) Оценка статистической надежности уровня регрессии.

  1. Что такое медиана выборки?

1)Срединное значение упорядоченного ряда при n нечетном или среднее арифметическое из 2-х соседних срединных значений при n четном.

2) Протяженность самой длинной серии.

3) Общее число серий.

20. Что представляет собой в тесте, основанном на критерии серий, величины:

K=[3,3*lg(n+1)]

u=[1/2*(n+1-1,96*]

1)Протяженность самой длинной серии и общее число серий.

2)Срединное значение ряда и медиана выборки.

3)Асимметрия и общее число серий.

21. При проверке соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения:

    1. Оценка асимметрии характеризует:

  1. Вероятность преобладания отрицательных отклонений над положительными;

  2. Вероятность преобладания положительных отклонений над отрицательными;

  3. Вероятность принятия нулевой гипотезы.

    1. Оценка эксцесса характеризует:

  1. Вероятность увеличения малых отклонений;

  2. Вероятность уменьшения больших отклонений;

  3. Вероятность уменьшения малых отклонений, вероятность увеличения больших отклонений.

    1. Среднеквадратичные ошибки ,характеризуют:

  1. Стандартные отклонения случайных величин b0 и b1;

  2. Статистическую зависимость между факториальными признаками;

  3. Влияние отдельных факторв на y.

    1. Гипотеза о нормальном распределении случайной компоненты принимается, если выполняются неравенства:

  1. ; ;

  1. ; ;

  1. ; .

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]