Контрольные вопросы и тесты

1. В чем состоит отличие между функциональной и стохастической связью?

2. Какие основные задачи решаются с помощью:

1. корреляционного анализа;

2. корреляционно-регрессионного анализа;

3. регрессионного анализа?

3. Какие методы используются для выявления возможного наличия связи между факторным и результативным признаками?

4. Назовите основные этапы корреляционно-регрессионного анализа.

5. Какие виды корреляционных зависимостей выделяются в статистике

1. по аналитическому выражению;

2. по направлению действия;

3. по степени тесноты?

   6. Какие требования предъявляются к информационной базе при проведении корреляционно-регрессионного анализа?

   7. Какие показатели являются мерой тесноты связи между двумя признаками?

   8. Как оценить существенность линейного коэффициента корреляции?

   9. В чем состоит значение уравнения регрессии?

   10. Что характеризуют коэффициенты регрессии и эластичности?

   11. С помощью каких способов осуществляется оценка адекватности уравнения регрессии?

   12. Для чего рассчитываются индексы корреляции и детерминации? Как осуществляется оценка их существенности?

   13. Какие непараметрические методы применяются для изучения взаимосвязи между признаками?

   14. Назовите показатели связи социальных явлений. Дайте их экономическую интерпретацию.

   15. Как подходить к отбору факторов для включения их в уравнение множественной регрессии?

   16. Каким образом можно выделить факторы, в изменении которых заложены наибольшие возможности в управлении изменением результативного признака?

   17. Сформулируйте определение причины возникновения и способы устранения мультиколлинеарности.

   18. В каких пределах заключена величина множественного коэффициента корреляции и как она соотносится с величиной парных коэффициентов корреляции?

   19. Что характеризует множественный коэффициент детерминации?

   20. Для чего рассчитываются частные коэффициенты корреляции?

   21. Из приведенных ниже зависимостей корреляционными являются зависимости:

       1. производительности труда от процента механизации работ;

       2. валового сбора от урожайности и посевной площади;

       3. уровня образования от возраста населения;

       4. себестоимости единицы продукции от уровня производительности труда.

   22. По направлению корреляционные связи между признаками бывают:

       1. умеренные и сильные;

       2. прямые и обратные;

       3. прямолинейные и криволинейные.

   23. Если коэффициент корреляции равен 0,44, то коэффициент детерминации составит:

1. 22%;

2. 19,4%;

3. 88%;

4. 44%.

6. Корреляционное отношение можно использовать для оценки тесноты связи между признаками, если количественным является:

   1. только факторный признак;

   2. только результативный признак;

   3. и факторный, и результативный признаки.

7. Линейный коэффициент корреляции имеет отрицательный знак, если значения коэффициента регрессии:

   1. будет тоже отрицательным;

   2. будет обратным, т.е. положительным;

   3. не зависит от знака коэффициента корреляции.

8. Коэффициент регрессии показывает:

   1. на сколько единиц изменится результативный признак, если факторный изменится на единицу своего измерения;

   2. на сколько % изменится результативный признак, если факторный признак изменится на единицу своего измерения;

   3. на сколько % изменится результативный признак, если факторный признак изменится на 1%.

9. Коэффициент детерминации характеризует:

   1. форму связи;

   2. существенность связи;

   3. тесноту связи;

   4. направление связи.

10. С помощью F-критерия проверяется:

    1. правильность построения группировки;

    2. существенность связи между признаками;

    3. наличие различий между групповыми средними в генеральной совокупности;

    4. однородность выделенных групп.

11. Расчет коэффициента корреляции знаков (коэффициент Фехнера) основан на вычислении числа совпадений и несовпадений знаков отклонения:

    1. индивидуальных значений факторного и результативного признаков от среднего их значения;

    2. эмпирических значений признаков от их теоретических значений;

    3. эмпирических значений результативного признака от теоретических значений, рассчитанным по разным моделям связи.

12. Построить уравнение регрессии можно при условии, что:

    1. количественным является только результативный признак;

    2. количественным является только факторный признак;

    3. оба признака количественные;

    4. оба признака качественные.

13. Вычислено следующее уравнение регрессии между двумя признаками y_x=0,15x^0,985. Укажите тип математической функции:

    1. гиперболическая;

    2. показательная;

    3. степенная;

    4. логистическая.

14. Средняя ошибка аппроксимации рассматривается в качестве критерия:

    1. адекватности уравнения регрессии;

    2. типичности параметров уравнения регрессии;

    3. существенности связи.

15. На основе каких показателей устанавливается теснота связи между признаками:

    1. коэффициента регрессии;

    2. корреляционного отношения;

    3. индекса корреляции;

    4. коэффициента корреляции;

    5. коэффициента эластичности.

16. Шкала Чеддока используется для:

    1. измерения тесноты связи между признаками;

    2. определения адекватности уравнения регрессии;

    3. подтверждения типичности параметров уравнения регрессии.

17. Теоретическими значениями называются:

    1. групповые средние;

    2. значение результативного признака, вычисленные по уравнению регрессии;

    3. фактические значения факторного признака.

18. При расчете линейного уравнения регрессии между двумя признаками вычислены следующие значения дисперсии: факторная – 120, остаточная – 180. Коэффициент детерминации равен:

    1. 0,4;

    2. 0,63;

    3. 0,60;

    4. 1,50.

19. Фактическое значение F-критерия, вычисленное по аналитической группировке – 5,9 для уровня значимости 0,05. критическое значение равно 5,5. Это позволяет сделать вывод:

    1. связь существенна;

    2. связь несущественна;

    3. связь отсутствует;

    4. группировка построена правильно.

20. Фактическое значение t-критерия Стьюдента, вычисленное при анализе взаимосвязи двух признаков по 6 предприятиям, для уровня значимости 0,01 равно 1,4. критическое значение t-критерия 2,776. Гипотеза о равенстве коэффициента корреляции нулю:

    1. отвергается;

    2. не отвергается.

21. Коэффициент корреляции рангов Спирмена можно применить для оценки тесноты связи между:

    1. количественными признаками, форма распределения которых отличается от нормального распределения;

    2. количественными признаками, распределение которых подчиняется закону нормального распределения;

    3. качественными признаками, значение которых упорядочены;

    4. любыми качественными признаками.

22. Если все ранги факторного и результативного признака строго изменяются в одном и том же порядке, то коэффициент Спирмена будет равен:

    1. 1;

    2. -1;

    3. 0.