
- •Тема 1. Методологічні засади статистики
- •14. За характером відображення властивостей одиниць сукупності ознаки поділяються на:
- •Тема 2. Статистичне спостереження
- •Тема 3. Зведення і групування статистичних даних
- •Тема 4. Подання статистичних даних:
- •Тема 5. Узагальнюючі статистичні показники
- •Тема 6. Аналіз рядів розподілу
- •Тема 7. Аналіз концентрації, диференціації та подібності розподілів
- •Тема 8. Аналіз інтенсивності динаміки
- •Тема 9. Аналіз тенденцій розвитку та коливань
- •Тема 10. Індексний метод
- •Тема 11. Статистичні методи Вимірювання зв’язків
- •Тема 12. Вибірковий метод
Тема 9. Аналіз тенденцій розвитку та коливань
1.тенденцію розвитку, використовують:
а) згладжування ряду або аналітичне вирівнювання динамічного ряду;
2. Якщо рівні первинного динамічного ряду послідовно укрупнюються і розраховуються середні значення в кожному зі створених інтервалів, це:
г) метод середньої ступінчастої.
3. Параметри аналітичної функції, яка характеризує тенденцію динамічного ряду, розраховують за допомогою:
а) методу аналітичного групування;
4. Динамічний ряд: 7; 9; 11; 13; 15; 17; 19; 21; 23; 25 – має:
а) рівномірний характер розвитку;
5. Динамічний ряд: 7; 9; 12; 16; 21; 27; 34; 42; 51; 61 – має:
б) прискорений характер розвитку;
6. Динамічний ряд: 7; 9; 10,8; 12,4; 13,8; 15; 16; 16,8; 17,4; 17,8 – має:
б) прискорений характер розвитку;
7-?. Для виявлення тенденції розвитку динамічного ряду: 5, 3, 6, 4, 5, 4, 6, 5, 7, 3, 8, 6, 7 – можна застосувати:
а) згладжування методом середньої ступінчастої або аналітичне вирівнювання;
г) згладжування методом середньої плинної або аналітичне вирівнювання.
8. Для виявлення тенденції розвитку динамічного ряду: 5, 3, 6, 4, 5, 4, 6, 5, 7, 3, 8, 6, 7, 8, 6 – можна застосувати:
а) лише згладжування методом середньої ступінчастої;
б) лише згладжування методом середньої плинної (ковзної);
в) лише аналітичне вирівнювання;
г) згладжування будь-яким методом або аналітичне вирівнювання.
9. Якщо рівні первинного динамічного ряду послідовно укрупнюються з переміщенням на один рівень ряду і розраховуються середні значення в кожному зі створених інтервалів, це:
а) метод середньої плинної;
10. Динамічний ряд має рівномірний характер тенденції, якщо:
в) усі ланцюгові абсолютні прирости за абсолютною величиною однакові;
11. Динамічний ряд має прискорений характер тенденції, якщо:
а) кожен наступний абсолютний ланцюговий приріст за абсолютною величиною більше за попередній;
12. Динамічний ряд має уповільнений характер тенденції, якщо:
б) кожен наступний абсолютний ланцюговий приріст за абсолютною величиною менше за попередній;
13. Для аналітичного вирівнювання динамічного ряду: 5; 6,8; 8,7; 10,9; 12,8; 14,9 – найкраще застосувати:
а) лінійно-логарифмічну модель; б) модель квадратичної параболи;
в) модель гіперболи; г) лінійну модель.
14. Якщо кожен наступний абсолютний ланцюговий приріст за абсолютною величиною дорівнює попередньому, динамічний ряд має:
б) рівномірний характер розвитку;
15. Якщо кожен наступний абсолютний ланцюговий приріст за абсолютною величиною менше за попередній, динамічний ряд має:
г) уповільнений характер розвитку.
16. Якщо кожен наступний абсолютний ланцюговий приріст за абсолютною величиною більший за попередній, динамічний ряд має:
в) прискорений характер розвитку;
17. Якщо кожен наступний абсолютний ланцюговий приріст за абсолютною величиною дорівнює попередньому, для аналітичного вирівнювання обирають:
а) лінійно-логарифмічну модель;
б) модель квадратичної параболи;
в) модель гіперболи;
г) лінійну модель.
18. Якщо кожен наступний абсолютний ланцюговий приріст за абсолютною величиною більший за попередній, для аналітичного вирівнювання обирають:
а) лінійно-логарифмічну або лінійну модель;
б) модель квадратичної параболи або степеневу модель;
в) модель гіперболи або лінійно-логарифмічну модель;
г) лінійну модель або модель гіперболи.
19. Якщо кожен наступний абсолютний ланцюговий приріст за абсолютною величиною менший за попередній, для аналітичного вирівнювання обирають:
а) лінійно-логарифмічну або лінійну модель;
б) модель квадратичної параболи або лінійну модель;
в) модель гіперболи або степеневу модель;
г) лінійну модель або модель гіперболи.
20. Для лінійної моделі: у = 12 + 3,2t – прогнозна точкова оцінка для t = 15:
а) 60;
21. Розвиток явища описується трендовим рівнянням: у = 25 + 0,3t – 0,02t2; для t = 15 рівень явища буде:
б) 25
22. Розвиток явища описується трендовим рівнянням: у = 45 – 0,13t; для t = 18 рівень явища буде:
г) 42,66.
23. Для згладженого динамічного ряду: 12,3; 14,3; 16,3 – характер тенденції:
б) рівномірний;
24 Для згладженого динамічного ряду: 23,4; 24,1; 24,7 – характер тенденції:
а) уповільнений
25. Для згладженого динамічного ряду: 8,7; 8,7; 8,7 – характер тенденції:
а) сталий;
26 Для згладженого динамічного ряду: 42,6; 43,1; 43,7; 44,6 – характер тенденції:
в) прискорений;
27. Розвиток явища описується трендовим рівнянням: у = 48 + 0,25t – 0,4t2; для t = 12 рівень явища буде:
б) – 6,6;
28. Розвиток явища описується трендовим рівнянням: у = 54 – 0,21t; для t = 8 рівень явища буде:
в) 52,32;
29. Розвиток явища описується трендовим рівнянням: у = 36 + 1/t; для t = 10 рівень явища буде:
в) 35,9
30. Для згладженого динамічного ряду: 33,4; 33,4; 33,4; 33,4 – характер тенденції:
а) сталий.
31. Для згладженого динамічного ряду: 52,1; 51,9; 51,5; 50,4 – характер тенденції:
г) уповільнений.
32. Для згладженого динамічного ряду: 18,7; 17,7; 16,9 – характер тенденції:
г) уповільнений.
33. Для згладженого динамічного ряду: 42,6; 42,3; 42,0; 41,7 – характер тенденції:
г) уповільнений.
34. Для згладженого динамічного ряду: 185,6; 185,8; 186,0; 186,2 – характер тенденції:
б) рівномірний;
35. Для згладженого динамічного ряду: 234,6; 236,8; 239,4; 242,3 – характер тенденції:
в) прискорений;
36 Для згладженого динамічного ряду: 426,9; 431,5; 435,7; 439,5 – характер тенденції:
в) уповільнений