22. При проверке равенства математического ожидания случайной компоненты нулю:

22.1 – расчетное значение t – критерия Стьюдента находится по формуле:

1)

2)

3)

22.2 – стандартное среднеквадратическое отклонение для остаточной последовательности равно:

1)

2)

3)

22.3 – гипотеза о равенстве нулю математического ожидания при заданном уровне значимости α и числе степеней свободы k = n – 1 принимается, если:

1) расчетное значение tне зависит от стандартного среднеквадратического отклонения остаточной последовательности;

2) расчетное значение t меньше табличного значения по статистике Стьюдента;

3) расчетное значение tбольше табличного значения по статистике Стьюдента.

23. Расчетное значение критерия Дарбина-Уотсона(d- критерия) находится по формуле:

а) ;

б) ;

в) .

24. Критерий Дарбина – Уотсона используется при проверке:

1) независимости значений уровней случайной компоненты;

2) случайности колебаний уровней остаточной последовательности;

3) равенства математического ожидания случайной компоненты нулю.

25. Проверка по d – критерию Дарбина – Уотсона производится путем сравнения:

1) расчетного значения d_рс верхним критическим (d₂) и нижним критическим (d₁) значениями статистики Дарбина – Уотсона;

2) расчетного значения d_р с диапазоном по d – статистике, внутри которого находится критическое значение d_кр;

3) расчетного значения d_рс критическим значениемd_кр с заданным уровнем значимостии числом степеней свободыk=n-1.

26. ЧТО ПОНИМАЕТСЯ ПОД ТОЧНОСТЬЮ МОДЕЛИ:

1) степень соответствия модели исследуемому процессу или объекту;

2) степень правильного отражения систематических компонент ряда: трендовой, сезонной, циклической и случайной составляющих;

3) степень совпадения теоретических значений с фактическими .

27. Какие статистические показатели используются для оценки точности модели?

1)Среднеквадратическое отклонение σ, среднеотносительная ошибка аппроксимации ε_ср.отн., коэффициент сходимости φ, коэффициент множественной детерминации R²

2) Коэффициент сходимости φ, среднеквадратическое отклонениеσ, коэффициент множественной детерминацииR²

3) Среднеквадратическое отклонение φ, среднеотносительная ошибка аппроксимацииε_ср.отн

28.Какой недостаток имеет показатель точности модели – среднее квадратическое отклонение?

1) Он не зависит от масштаба y, а следовательно и различныеσ мы можем получить только от одинаковых объектов

2) Он зависит от масштаба y, но для разных объектов мы не можем получить разныеσ

3) Он зависит от масштаба y, т.е. для разных объектов мы можем получить разные σ

29.Что показывает коэффициент сходимости?

1) Показывает долю изменения y, объясняемую изменением включенных в модель факторов

2) Показывает, какая доля в изменении результирующего признака может быть объяснена изменением не включенных в модель факторов

3) Показывает долю изменения y, объясняемая изменением не включенных в модель факторов

30. Что показывает коэффициент множественной детерминации R² ?

1) Показывает долю изменения y, объясняемую изменением включенных в модель факторов

2) Показывает, какая доля в изменении результирующего признака может быть объяснена изменением не включенных в модель факторов

3) Показывает долю изменения y, объясняемая изменением не включенных в модель факторов

31. С использованием какой формулы определяется величина коэффициента множественной детерминации?

1) ;

2) ;

3) .

32. Почему в большем числе случаев используется уравнение регрессии выраженное в виде линейного алгебраического уравнения?

1) потому что все экономические процессы описываются линейными алгебраическими уравнениями регрессии;

2) чтобы избежать смещенности оценок;

в) потому что необходимо использовать линейный регрессионный анализ, который может быть применен только к линейным уравнениям.

33. Закон сложения дисперсий для функции:

1) общая дисперсия равна сумме дисперсии теоретических значений результирующего показателя и дисперсии фактических значений результирующего показателя;

2) общая дисперсия равна сумме дисперсии теоретических значений результирующего показателя и дисперсии остатков;

в) общая дисперсия, равна сумме дисперсий, которые появляются под влиянием факториальных признаков включенных в модель.

34. Какая формула отображает остаточную дисперсию?

а) ;

б) ;

в) .

35. Что характеризует коэффициент множественной корреляции?

1) Коэффициент множественной корреляции характеризует влияние различных факторов на результирующий признак и взаимосвязи факторов между собой.

2) Коэффициент множественной корреляции характеризует тесноту и линейность статистической связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым признаком, или, иначе, оценивает тесноту совместного влияния факторов на результат.

3) Коэффициент множественной корреляции характеризует долю изменения результирующего признака, которую можно объяснить изменением включенных в модель факторов.

36. С использованием какой формулы можно вычислить коэффициент парной корреляции?

1) 2)3)

37. Что показывает коэффициент парной корреляции?

1) Коэффициент парной корреляции показывает тесноту связи функции y с аргументом x_i и взаимосвязи аргументов между собой, при условии, что прочие, не включенные в уравнение регрессии аргументы этой функции действуют корреляционно независимо от аргумента x_i.

2) Коэффициент парной корреляции характеризует долю изменения результирующего признака, которую можно объяснить изменением невключенных в модель факторов.

3) Коэффициент парной корреляции характеризует тесноту связи между результатом и соответствующим фактором.

38. Что показывает коэффициент частной корреляции?

1) Коэффициент частной корреляции наилучшим образом характеризует силу индивидуального влияния каждого фактора, включенного в уравнение регрессии, на результирующий признак.

2) Коэффициент частной корреляции характеризует тесноту связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым признаком, или, иначе, оценивает тесноту совместного влияния факторов на результат.

3) Коэффициент частной корреляции показывает, что два или более факторов связаны между собой линейной зависимостью, т.е. имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга.

39. Величина коэффициента частной корреляции определяется по формуле:

1. 2. 3.

40. Чему равен коэффициент эластичности для линейного алгебраического уравнения?

1.2. 3.

41. Что понимается под значимостью выборочных статистических показателей?

- вероятность принятия нулевой гипотезы

-степень совпадения Уфак. И Утеор.

-соответствие показателя наиболее значимым свойствам или явлениям

42. Как производится проверка значимости уравнения регрессии в целом?

• c помощью F-критерия Фишера

• с помощью t-критерия Стьюдента

• с помощью ранговой корреляции Спирмена

43. Как формулируется «нулевая гипотеза» при определении статистической значимости уравнения регрессии в целом?

1) Каждый коэффициент уравнения регрессии в генеральной совокупности равен нулю.

2) Коэффициенты парной корреляции в генеральной совокупности равны нулю.

3) Коэффициенты уравнения регрессии в генеральной совокупности равны нулю, а₀ = .

44. По какой формуле рассчитывается F- критерий Фишера?

1) F= σ² _y + σ² _ε

2) F =

3) F=

45. Как формулируется «нулевая гипотеза» при определении статистической значимости отдельных коэффициентов уравнения регрессии?

1) Коэффициенты парной корреляции в генеральной совокупности равны нулю.

2)Каждый коэффициент уравнения регрессии в генеральной совокупности равен нулю.

3) Коэффициенты уравнения регрессии в генеральной совокупности равны нулю, а₀ = .

46. По какой формуле рассчитывается t- критерий Стьюдента

1) 3) t _ф =

2) t_p=r_x|ε| ×

47. Каким условиям должна отвечать остаточная компонента в уравнении регрессии для того, чтобы данное уравнение адекватно отражало изучаемые взаимосвязи между показателями:

1) случайность колебаний уровней остаточной последовательности;

2) математическое ожидание случайной компоненты не равно 0;

3) соответствие распределения случайной компоненты нормальному закону распределения;

4) значения уровней случайной компоненты независимы;

48. По какой формуле определяется доверительный интервал для отдельных коэффициентов уравнения регрессии:

1) а_j - s_aj t_кр £ a_j £ a_j + s_aj*t_кр ;

2) а_j - s_aj t_кр ³ a_j ³ a_j + s_aj*t_кр ;

3) а_j + s_aj t_кр £ a_j £ a_j + s_aj*t_кр ;

4) а_j - s_aj t_кр ³ a_j ³ a_j - s_aj*t_кр ;

49. Какие коэффициенты характеризуют силу влияния на результирующий признак отдельных факторов и их совокупное влияние:

1) коэффициент парной корреляции ;

2) коэффициент множественной корреляции ;

3) коэффициент частной корреляции ;

4) коэффициент множественной детерминации ;

Д) все ответы верны

50. Почему не имеет смысла путем повышения порядка уравнения регрессии добиваться равенства 0 остаточной случайной компоненты:

1) т.к. при повышении порядка уравнения регрессии, значение остаточной случайной компоненты будет увеличиваться ;

2) не измениться ;

3) т.к. нельзя добиться того чтобы остаточная случайная компонента была = 0 ;

4) все ответы не верны ;

ВОПРОСЫ ДЛЯ ТЕСТОВ

Глава 4, пункт 4.1.

1. Что означает выбор и обоснование типа поверхности регрессии?

1. выбор типа регрессии

1. определение формы связи функционального и факториального показателя

2. выбор функции, которая наилучшим образом аппроксимирует исходный статистический материал

1. Какой из перечисленных ниже показателей характеризует эффективность использования и живого, и овеществленного труда?

1)себестоимость

2)фондоотдача

3)производительность труда

2. Формула для рентабельности продукции выглядит следующим образом:

1. прибыль / себестоимость продукции

1. прибыль / объём выпущенной продукции

2. выручка / себестоимость продукции

3. К показателям эффективности хозяйственной деятельности промышленных предприятий относят:

1. фондоотдача, рентабельность, инвестиции

1. производительность труда, себестоимость, фондоотдача

2. амортизационные отчисления, производительность труда, себестоимость

4. Что такое фондоотдача?

1. это отношение среднегодовой стоимости основных фондов к объёму выпущенной продукции

1. это показатель, характеризующий загрузку оборудования на производительности труда

2. это выработка продукции на один рубль основных производственных фондов

5. В чём состоит сущность анализа хозяйственной деятельности с применением математических методов и вычислительной техники?

1. в расчёте многофакторной корреляционной линейной модели на ЭВМ

1. в экономической постановке рассматриваемых задач и последующем переводе их описания с естественно-экономического языка на язык формально-экономический путем построения экономико-математических моделей, адекватных основному содержанию экономического процесса

2. в анализе хозяйственной деятельности предприятий с помощью таких показателей, как производительность труда , фондоотдача, себестоимость и рентабельность

6. Какие основные этапы включает в себя методика построения и анализа корреляционных (регрессионных) моделей?

1. Выбор результативного признака; отбор факториальных показателей; выбор и обоснование типа поверхности регрессии; сбор и первичная обработка данных; решение полученной модели на ЭВМ; экономико-математический анализ результатов решений

1. Выбор результативного признака; отбор факториальных показателей; расчёт коэффициентов парной корреляции; нахождение уравнения регрессии; выдвижение и проверка нулевых гипотез; оформление и сдача отчёта

2. Выбор результативного признака; отбор факториальных показателей; выбор и обоснование типа поверхности регрессии; решение полученной модели на ЭВМ; анализ результатов решений; оформление и сдача отчёта

7. Что понимается под результативным признаком?

1. показатель, находящийся в корреляционной связи с выбранным функциональным показателем

1. показатель, определяющий связь функционального и факториального показателей

2. показатель эффективности хозяйственной деятельности, принимаемый за функциональный

8. Факториальный показатель - это…..?

1. показатель, находящийся предположительно в корреляционной связи с выбранным функциональным показателем

1. показатель эффективности хозяйственной деятельности

2. показатель, с помощью которого можно объективно оценить достижения и неудачи каждого предприятия отдельно и его потенциальные возможности