1. тесноту связи между двумя переменными

2. тесноту связи между тремя переменными

3. Тесноту связи между двумя переменными при фиксированном значении остальных факторов

Под частной корреляцией понимается:

1. зависимость результативного признака и двух и более факторных признаков, включенных в исследование

2. связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными)

3. Зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других фактор­ных признаков

4. зависимость между качественными признаками

Множественный линейный коэффициент корреляции R равен 0,75. Какой процент вариации зависимой переменной у_i учтен в модели и обусловлен влиянием факторов х₁ и х₂:

1. 56,2

2. 75,0

3. 37,5

4. 0,75

Индекс корреляции определяется по формуле:

1. 

3. 

Какое значение может принимать множественный коэффициент корреляции:

1. 1,501

2. -0,453

3. 0,861

Приведенная формула является:

1. парным линейным коэффициентом корреляции

2. множественным коэффициентом детерминации

3. корреляционным отношением

4. парным коэффициентом детерминации

5. нет правильного ответа

Коэффициент детерминации указывает:

1. На значимость коэффициентов регрессии

2. на достоверность выбранной эконометрической модели

3. на наличие связи между зависимой и независимой переменными

4. на отсутствие связи между зависимой и независимой переменными

5. нет правильного ответа

Какой из парных линейных коэффициентов корреляции указывает на наибольшую тесноту связи?

1. 0,80

2. -0,45

3. 0,40

4. -0,85

Исследователь получил следующее значение . Это указывает на:

1. отсутствие зависимость x и y

2. Обратную зависимость между X и y

3. прямую зависимость между x и y

4. ошибку в расчетах

Исследователь получил следующее значение . Это указывает на:

1. отсутствие зависимость между показателями

2. обратную зависимость между показателями

3. прямую зависимость между показателями

4. ошибку в расчетах

Приведенная формула , предназначена для оценки:

1. Частного линейного коэффициента корреляции между y и x1

2. частного линейного коэффициента корреляции между y и x₁

3. частного линейного коэффициента корреляции между y и x₂

4. частного линейного коэффициента корреляции между x₁ и x₂

В результате анализа взаимосвязи между показателями Y и X были получены следующие промежуточные значения . Чему равен парный линейный коэффициент корреляции Пирсона?

1. 2,46

2. 0,40

3. 0,79

4. -0,79

Если = 3341,1, =12,4, =226,8, s_x = 1,2, s_y=143,92 – чему равно значение парного линейного коэффициента корреляции?

1. 0,88

2. 0,74

3. -0,88

Классическая линейная регрессия

Уравнение множественной регрессии имеет вид: = -27,16 + 1,37х₁ - 0,29х₂. Параметр а₁ = 1,37 означает сле­дующее:

1. при увеличении х₁, на одну единицу своего измерения пе­ременная у увеличится на 1,37 единиц своего измерения

2. при увеличении х₁, на одну единицу своего измерения и при фиксированном значении фактора х₂, переменная у увеличится на 1,37 единиц своего измерения

3. при увеличении х₁ на 1,37 единиц своего измерения и при фиксированном значении фактора х₂ переменная у увели­чится на одну единицу своего измерения

Значение параметра а₁ в уравнении линейной парной регрессии определяется по формуле:

Согласно методу наименьших квадратов минимизируется следующее выражение:

1

Оценки параметров регрессии (свойства оценок МНК) должны быть:

1. несмещенными

2. гетероскедатичными

3. эффективными

4. состоятельными

Значение бета-коэффициента определяется по формуле:

1. 1

2. 

3. 

Чему равен коэффициент эластичности, если уравнение регрессии имеет вид = 2,02 + 0,78x, 5,0 и 6,0:

1. 0,78

2. 1,68

3. 0,65

4. 2,42

Какой коэффициент определяет среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%:

1. коэффициент регрессии

2. коэффициент детерминации

3. коэффициент корреляции

4. коэффициент эластичности

Для нахождения параметров множественного регрессионного уравнения (А), при условии, что известны значения независимых переменных (X_j) и результатирующей переменной (Y) необходимо использовать следующую формулу:

1. А = (X^TX)^-1X^TY;

2. А = (XX)^-1X^TY;

3. А = (X^TX)X^TY;

4. Нет правильного ответа.

Выберите уравнение регрессии, в котором связь между y и x обратная:

1. 

2. 

3. 

4. 

Значение параметра а_j полученное меньше нуля указывает на:

1. прямую связь между показателями y и x

2. отсутствие связи между показателями y и x

3. обратную связь между показателями y и x

Предположим оцениваем уравнение регрессии с двумя независимыми переменными и , при этом b-коэффициент при первом регрессоре получен равным 0,124, а при втором -0,673. Какой из регрессоров оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:

1. фактор

2. фактор

3. оба фактора

4. нельзя сопоставлять факторы

Допустим, получена следующая множественная модель в стандартизированном виде:

какой из факторов оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:

1. фактор

2. фактор

3. оба фактора

4. нельзя сопоставлять факторы

Приведенная формула необходима для расчета:

1. параметра уравнения

2. стандартизованным коэффициентом регрессии

3. коэффициента эластичности

По 15 промышленным предприятиям рассматривается зависимость прибыли от численности работников предприятия и среднегодовой стоимости основных средств, чему равно значение фактическое F-критерия Фишера при условии, что =30,949, =0,749:

1. 249,597

2. 32,125

3. 0,187