Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Тема № 5. Оценка параметров линейных уравнений регрессии
(Задания предполагают 1 правильный ответ) Вопрос № 5.1 Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения … Варианты ответов: 1) системы нормальных неравенств; 2) уравнения регрессии; 3) двойственной задачи; 4) системы нормальных уравнений. Вопрос № 5.2 Метод наименьших квадратов применяется для оценки … Варианты ответов: 1) параметров линейных уравнений регрессии; 2) качества линейных уравнений регрессии; 3) существенности параметров уравнений регрессии; 4) параметров уравнений регрессии, внутренне нелинейных. Вопрос № 5.3 Самым распространенным методом оценки параметров регрессии является метод наименьших … Варианты ответов: 1) разностей; 2) моментов; 3) модулей; 4) квадратов. Вопрос № 5.4 Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров регрессионных моделей, если эти модели... Варианты ответов: 1) линейны по параметрам и факторным переменным; 2) включают лаговую переменную; 3) характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений; 4) имеют автокорреляцию в остатках. Вопрос № 5.5 Решение системы нормальных уравнений может быть получено... Варианты ответов: 1) с использованием -критерия Фишера; 2) с использованием -критерия Стьюдента; 3) по теореме Крамера (с использованием определителей); 4) по теореме Гаусса-Маркова. Тема № 6. Предпосылки МНК, методы их проверки (Задания предполагают несколько правильных ответов) Вопрос № 6.1 Причинами нарушения предпосылок МНК могут являться … Варианты ответов: 1) наличие в уравнении фиктивных переменных; 2) нелинейный характер зависимости между переменными; 3) наличие не учтенного в уравнении существенного фактора; 4) большой объем наблюдений. Вопрос № 6.2 К методам обнаружения гетероскедастичности остатков относятся: Варианты ответов: 1) тест Голдфелда-Квандта; 2) метод наименьших квадратов; 3) критерий Дарбина-Уотсона; 4) графический анализ остатков. Вопрос № 6.3 Автокорреляции остатков бывает следующих видов: Варианты ответов: 1) положительная; 2) обратная; 3) отрицательная; 4) линейная. Вопрос № 6.4 Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y':
Варианты ответов: 1) модель содержит циклическую компоненту; 2) нарушена предпосылка МНК о постоянстве дисперсий случайных отклонений; 3) нарушена предпосылка МНК о равенстве нулю математического ожидания случайных отклонений; 4) имеет место гетероскедастичность остатков.
Тема № 7. Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК (Задания предполагают 1 правильный ответ) Вопрос № 7.1 При увеличении объема выборки дисперсия эффективной оценки параметра становится бесконечно малой величиной. Такая оценка параметра называется... Варианты ответов: 1) достоверной; 2) асимтотически эффективной; 3) состоятельной; 4) несмещенной. Вопрос № 7.2 Несмещенная оценка параметра имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра , вычисленных по выборкам одного и того же объема . Такая оценка называется... Варианты ответов: 1) асимптотически эффективной; 2) эффективной; 3) состоятельной; 4) несмещенной. Вопрос № 7.3 Эмпирический коэффициент регрессии является состоятельной оценкой теоретического коэффициента регрессии при условии, что... Варианты ответов: 1) 1. сходится по вероятности к при числе наблюдений, стремящемся к 0; 2) 2. математическое ожидание оценки равно нулю; 3) 3. дисперсия оценки равна 1; 4) 4. сходится по вероятности к при числе наблюдений, стремящемся к бесконечности. Вопрос № 7.4 Разница между математическим ожиданием оценки и соответствующей теоретической характеристикой генеральной совокупности называется … Варианты ответов: 1) смещением; 2) корреляцией; 3) задержкой; 4) ожиданием. Вопрос № 7.5 Пусть оценивается регрессия и выполнены все предпосылки МНК. Тогда полученные оценки и параметров и будут … Варианты ответов: 1) нелинейными, несмещенными и неэффективными; 2) линейными, несмещенными и неэффективными; 3) линейными, несмещенными и эффективными; 4) линейными, смещенными и эффективными. Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-06-05; Просмотров: 1481; Нарушение авторского права страницы