Правила ответа на письменный тест

1.Используя контрольные вопросы и таблицу «Ответы», следует отметить чернилами против правильного ответа квадрат в таблице с ответами (поставить галочку √ или крестик х).

2. В вопросе может быть только один правильный ответ. Наличие двух и более ответов считается ошибкой.

3.Исправления, дописки и тому подобное не допускаются. Наличие исправлений считается ошибкой. Отсутствие ответа считается ошибкой.

Система оценки знаний студентов может выглядеть примерно так:

ЗНАЮ	25 и более правильных ответов
удовлетворительно	20-24 правильных ответов
НЕ ЗНАЮ	10 и менее правильных ответов

Студент: ________________________________________________

(фамилия, имя, отчество)

Дата«____»__________________________года

Ответы
	1	2	3		1	2	3		1	2	3
1				11				21
2				12				22
3				13				23
4				14				24
5				15				25
6				16				26
7				17				27
8				18				28
9				19				29
10				20				30

Рис 23. Таблица для заполнения

тест

1. Для корреляционных связей характерно:

• связь двух величин возможна лишь при условии, что одна из них зависит только от другой и ни от чего более;

• разным значениям одной переменной соответствует различные средние значения другой;

• с изменением значения одной из переменных другая остается неизменной.

2. Простейшим приемом выявления корреляционной связи между двумя признаками является:

• построение корреляционного поля;

• расчет коэффициента эластичности;

• построение уравнения регрессии;

3. Коэффициент детерминации может принимать значения:

• любые положительные;

• от -1 до 1;

• от 0 до 1.

4. Из приведенных ниже зависимостей корреляционными являются: а) зависимость уровня потребления от дохода; б) зависимость себестоимости единицы продукции от общей суммы произведенных затрат и количества выпущенной продукции.

• а;

• б;

• а, б;

5. В каких пределах изменяется значение парного коэффициента корреляции?

• от -1 до 0;

• от -1 до 1;

• от 0 до 1.

6. Парный коэффициент корреляции показывает тесноту:

• связи между результативным признаком и остальными переменными, включенными в модель;

• линейной зависимости между двумя признаками на фоне действия остальных признаков, входящих в модель;

• линейной зависимости между двумя признаками при исключении влияния остальных входящих в модель.

7. С помощью какой формулы измеряется теснота связи двух признаков при нелинейной зависимости:

• ;

• ;

• .

8. Коэффициент детерминации характеризует:

• долю межгрупповой дисперсии в общей;

• долю дисперсии теоретических значений в остаточной дисперсии;

• долю дисперсии теоретических значений в общей дисперсии.

9. Для вычисления корреляционного отношения данные: а) должны быть обязательно сгруппированными; б) могут быть несгруппированными. Для вычисления параметров уравнения регрессии данные: в) должны быть обязательно сгруппированными; г) могут быть несгруппированными.

• а, в;

• б, в;

• б, г.

10. Межгрупповая дисперсия составляет 64% от общей дисперсии. Эмпирическое корреляционное отношение равняется (с точностью до 0,01):

• 0,80;

• 0,36;

• 0,41.

11. Как изменится коэффициент корреляции, определяющий взаимосвязь между переменными у и х₁, при включении в анализ дополнительной переменной х₂, если известно, что r_ух1=0,857, а r_х1х2=-0,320:

• увеличится;

• уменьшится;

• изменится незначительно.

12. Коэффициент регрессии в уравнении у=6+0,4х, характеризующем связь между размером жилой площади квартиры (кв. м) и ценой квартиры (тыс. долл.), означает, что при увеличении жилой площади на 1 кв. м цена квартиры увеличивается в среднем на:

• 0,4%;

• 6 тыс. долл.;

• 0,4 тыс. долл.

13. Какие формулы используются для аналитического выражения линейной связи между переменными:

• у^с=а+bх;

• у^с=а+bх+сх²;

• у^с=ах^b.

14. Укажите метод, с помощью которого рассчитываются оценки значений параметров уравнения регрессии:

• метод наименьших квадратов;

• метод аналитической группировки;

• метод смыкания рядов динамики.

15. Связь между двумя признаками характеризуется линейным уравнением регрессии: у=0,68+0,02х.

Коэффициент регрессии показывает, что:

• связь между признаками прямая;

• с увеличением признака х на единицу признак у в среднем уменьшается на 0,02;

• с увеличением признака х на единицу признак у в среднем увеличивается на 0,02.

16. Зависимость объема продаж у (млн. руб.) от расходов на рекламу х (тыс. руб.) по нескольким предприятиям описывается следующим уравнением регрессии: у=11+0,4х. Вариация признаков характеризуется значениями среднеквадратических отклонений: s_х=6,5 тыс. руб., s_у=2,85 млн руб. Значение коэффициента корреляции составляет:

• 0,18;

• 0,4;

• 0,72.

17. Коэффициент регрессии в уравнении у=3,2+12,7х, характеризующем связь между процентом механизации работ и выпуском продукции на одного рабочего в год (тыс. руб.), означает, что при увеличении уровня механизации на 1% выпуск продукции увеличивается в среднем на:

• 3,2 тыс. руб.;

• 12,7 тыс. руб.;

• 320 руб.

18. Вычислено уравнение регрессии между стоимостью основных фондов и выпуском продукции (млн руб.): y=17 + 0,4х. Это означает:

• при росте стоимости основных фондов на 1 млн руб. выпуск продукции увеличивается в среднем на 0,4 млн руб.;

• при увеличении основных фондов на I млн руб. выпуск продукции увеличивается на 40%;

• при увеличении стоимости основных фондов на 1 млн руб. выпуск продукции возрастает на 0,57 млн руб.

19. При расчете линейного уравнения регрессии между средним баллом на 1 курсе в вузе и оценками на вступительном экзамене по математике получена остаточная дисперсия 0,16 и общая 0,20. Коэффициент детерминации равен:

• 0,8;

• 0,2;

• 0,444.

20. По аналитической группировке 40 заводов, характеризующей зависимость производительности труда от фондовооруженности, вычислена межгрупповая дисперсия производительности труда, равная 40. В группировке выделено четыре группы. Общая дисперсия производительности труда равна 200. При уровне значимости 0,05: а) связь существенна; б) связь несущественна; при уровне значимости 0,01: в) связь существенна; г) связь несущественна.

• а, в;

• а, г;

• б, г.

21. При десяти степенях свободы факторной дисперсии и трех степенях свободы остаточной дисперсии критическое значение η² для α = 0,01 равно:

• 0,989;

• 0,663;

• 0,967.

22. Если при α = 0,01 критическое значение F = 5,72, то в 99 выборках из 100 будет получено: a) F>5,72; б) F≤5.72 при условии, что в генеральной совокупности: в) η²=O; г) η²≠0:

• а, в;

• б, в;

• б, г.

23. Средняя из групповых дисперсий в аналитической группировке, построенной по факторному, признаку, характеризует вариацию результативного признака, связанную с вариацией:

• группировочного признака;

• всех признаков, кроме группировочного; вариацию факторного признака, связанную с вариацией;

• всех признаков, кроме группировочного.

24. По линейному уравнению регрессии вычислены показатели: 1) линейный коэффициент корреляции — 0,6; 2) индекс корреляции—0,7; 3) коэффициент детерминации — 0,49; 4) коэффициент регрессии — 0,25. При вычислении какого показателя допущена ошибка?

• 1;

• 3;

• 4.

25. Если корреляционное отношение равно нулю: а) различия между групповыми средними отсутствуют; б)различия между вариантами внутри групп отсутствуют; в) связь функциональная; г) связь отсутствует.

• а, в;

• а, г;

• б, г.

26. Фактическое значение F-критерия, вычисленное по аналитической группировке, характеризующей зависимость урожайности от количества внесенных удобрений, равно 2,1. Критическое значение для уровня значимости 0,05 равно 3,9. Это позволяет сделать вывод:

• группировка построена неправильно;

• наличие связи между признаками осталось недоказанным;

• связь отсутствует.

27. Построить уравнение регрессии; можно при условии, что: а) количественным является только факторный признак; б) количественным является только результативный признак; в) оба признака количественные; г) оба признака качественные.

• а, б, в, г;

• б, в;

• в.

28. Если есть основание полагать, что при любых уровнях факторного признака х увеличение его на единицу вызывает одинаковый прирост результативного признака у, то для измерения связи целесообразно использовать уравнение:

• линейное;

• экспоненты;

• гиперболы.

29. Если корреляционное отношение равно 1: а) различия между групповыми средними отсутствуют; 6) различия между вариантами внутри групп отсутствуют; в) связь функциональная; г) связь отсутствует.

• а, в;

• а, г;

• б, в.

30. Если есть основание полагать, что при любых уровнях факторного признака х увеличение его на единицу вызывает двойной прирост результативного признака у, то для измерения связи целесообразно использовать уравнение:

• линейное;

• параболы второго порядка;

• гиперболы.

2.6. БЛИЦ-ОПРОС

1. Самый простой метод анализа взаимосвязи социально-экономических явлений метод аналитических группировок?

2. Является ли простым методом анализа метод сравнения параллельных рядов?

3. Корреляционная связь является частным случаем стохастической связи

4. С помощью корреляционного и регрессионного анализа решают задачи только измерения тесноты связи?

5. Понятия «корреляции» и «регрессии» непосредственно связаны между собой?

6. С помощью корреляционного и регрессионного анализа решаются задачи интенсивности, вида и формы причинных влияний?

7. Уравнения регрессии являются выражением функциональной связи.

8. Коэффициенты регрессии характеризуют тесноту связи?

9. Теснота корреляционной связи характеризуется линейным коэффициентом корреляции?

10. Многофакторной корреляционной модели содержит не более двух факторов?

11. Частные коэффициенты корреляции показывают тесноту связи между факторным и результативным признаком?

12. Параметров в линейном уравнении регрессии три?

13. Связь между линейным коэффициентом корреляции и коэффициентом регрессии не существует?

14. Проверка адекватности регрессионной модели является необходимой?

15. Теснота парной корреляции измеряется корреляционным отношением только при линейной связи?

16. Целевого назначения свободного члена в уравнении линейной регрессии не существует?

    12. Корреляционная связь является вероятностной.

    13. Интерпретация коэффициентов множественной регрессии и коэффициента парной регрессии не отличается?

    14. С помощью дисперсионного анализа решают задачи установления формы связи?

    15. Коэффициент корреляции может принимать значения от нуля до бесконечности?

    16. Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации?

    17. При определении систематической и случайной вариации пользуются правилом сложения дисперсий?

    18. Дисперсионный анализ применяется для доказательства существенности связи между признаками?

    19. На основе дисперсионного анализа оценивается достоверности различий в групповых средних по одному или нескольким факторам?

    20. На основе дисперсионного анализа производится оценка достоверность взаимодействия факторов?

    21. На основе дисперсионного анализа производится оценка частных различий между парами средних?

    22. Для проведения дисперсионного анализа необходимо установить источники варьирования признака и объём вариации по источникам?

    23. Термины «связь» и «зависимость» имеют различный смысл

    24. Целесообразность термина корреляционная зависимость установлена при несущественной причинной связи?

    25. Стохастическая и вероятностная связь - это не одно и то же?

    26. Вероятностная связь выражается в том, что с изменением одного явления меняется закон распределения другого явления?

    27. Корреляционная связь может иметь математическое выражение « в среднем»?

    28. Функциональные связи имеют строгое математическое выражение?

    29. Коэффициент корреляции рангов Спирмена используется для определения только формы связи?

    30. Правило сложения дисперсий используется при построении линии регрессии.

    31. При проверке существенности связи пользуются критерием Спирмена?

    32. Критерий Фишера используется для определения наличия и существенности связи между явлениями?

РЕЗЮМЕ

В данном разделе приведены типовые задачи, решаемые для оценки всевозможных связей между социально- экономическими явлениями.

Приведена практическая реализация методов расчета показателей связей с использованием средств MICROSOFT EXCEL для оценки взаимосвязей явлений. Дана технология решения задач корреляционного и регрессионного анализа, также практические примеры построения моделей взаимосвязи и примеры решения типовых задач. К ним относятся задачи по определению параметров уравнения регрессии и по вычислению линейного коэффициента корреляции.

Дан целый ряд задач для закрепления изученного материала и для самостоятельного выполнения.

Приведены оригинальные вопросники: «Блиц-опрос» и тест «Знаю, не знаю»

Показано применение статистического анализа системы взаимосвязей во всём её многообразии. Показано, что для сравнения соизмеримых и несоизмеримых явлений возможно применение различных оценок и методологий.

В примерах показан порядок расчёта разных видов и типов показателей.

В этом разделе приведено:

▼

▲

Техника расчета показателей взаимосвязи.

• Типовые примеры выполнения заданий.

• Задания для закрепления изученного материала по установлению взаимосвязи.

• Задания для самостоятельного выполнения.

Письменный тест «ЗНАЮ─НЕ ЗНАЮ». .«Блиц-опрос».