Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Гомоскедастичность подразумевает . . .



1) рост дисперсии остатков с увеличением значения фактора

2) уменьшение дисперсии остатков с уменьшением значения фактора

3) одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора

4) максимальную дисперсию остатков при средних значениях факторов

 

 

1.14. Дано уравнение регрессии y = a + b1x1 + b2x2 + e. Определите спецификацию модели.

1) линейное уравнение множественной регрессии

2) линейное уравнение простой регрессии

3) полиномиальное уравнение множественной регрессии

4) полиномиальное уравнение парной регрессии

1.39. Датирование переменных модели предназначено для …

1) отражения фактора времени

2) отражения влияния экзогенных переменных

+3) отражения влияния эндогенных переменных

4) отражения влияния неучтённых факторов

 

2.2. Для определения степени зависимости результативной

переменной от факторных, пользуются методом:

1) наименьших квадратов

2) скользящих средних

3) корреляционного анализа

4) кластерного анализа

5.13. Для линейного уравнения регрессии y = a + bx + e метод наименьших квадратов используется при оценивании параметров... [ ]

1) y 2) b 3) x 4) a

6.16 Дана последовательность операций:

1 оценка параметров регрессии

2. вычисление регрессионных остатков

3. вычисление статистики Дарбина-Уотсона

4. определение верхнего и нижнего значения распределения Дарбина-Уотсона

Для чего корректируются стандартные ошибки коэффициентов обобщённой регрессии?

1) чтобы получить несмещенную оценку ковариационной матрицы коэффициентов;

2) чтобы получить состоятельную оценку ковариационной матрицы коэффициентов;

3) чтобы получить минимально возможные стандартные ошибки оценок коэффициентов регрессии.

8.46 Для преодоления проблемы гетероскедантичности служит:

1) двухшаговый МНК

10.4 Для парной линейной регрессионной модели коэффициент детерминации является мерой, позволяющей сравнить …

1) вклад параметров регрессии α и β в вариацию результирующего признака у

2) средние значения фактора Хср и результирующего признака Yср

3) объяснение значений результирующего признака с

помощью линии регрессии Y = α + β Х и с помощью прямой Y = Yср

4) последовательные значения автокорреляционной функции

12.5. Для уравнения регрессии у = а + bx + e выдвигается нулевая

статистическая гипотеза о том, что b = 0, которая

используется для проверки существенности …

 

1) переменной у

2) параметра а

3) параметра b

4) величины e

12.7. Доверительный интервал характеризует …

1) интервал значений фактора, куда с заданной вероятностью попадает

истинное значение параметра

2) интервал значений результата, куда с заданной вероятностью попадает

истинное значение параметра

3) интервал значений коэффициента корреляции, куда с заданной вероятностью попадает

истинное значение параметра

4) интервал значений параметра, куда с заданной вероятностью попадает

истинное значение параметра

8.1. Для преодоления проблемы гетероскедастичности служит …

1) двухшаговый метод наименьших квадратов

2) обобщенный метод наименьших квадратов

3) косвенный метод наименьших квадратов

4) метод наименьших квадратов

Если выборка отражает основные характеристики генеральной совокупности,

то она называется:

+1) статистической;

2) эмпирической;

3) генеральной;

4) репрезентативной;

5) эффективной.

Если оценки коэффициентов обобщенной регрессии получить с

помощью МНК, то они будут:

1) смещёнными;

2) несмещёнными;

3) трудно понять, какими свойствами они обладают.

Если известны уравнения регрессии в виде

То коэффициент корреляции вычисляется по формуле

 

Если известны уравнения регрессии

то коэффициент корреляции равен:

1)0.40; 2)0.20; 3)0.16; 4) 0.50; 5) 0.35;

 

Значение коэффициента корреляции равно 0, 81. Можно сделать вывод о том, что связь между результативным признаком и факторами является

1) функциональной

2) не тесной

3) слабой

4) достаточно тесной

10.2. Значение коэффициента детерминации составило 0, 81, следовательно уравнением регрессии объяснено _____ дисперсии зависимой переменной

1) 19% 2) 0, 19% 3) 0, 81% 4) 81%

 

 

10.9. Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии результативного признака, объяснённого дисперсией, к _______ дисперсии результативного признака.

1) остаточной 2) общей 3) средней 4) факторной

 

 


Поделиться:



Популярное:

Последнее изменение этой страницы: 2016-06-05; Просмотров: 1470; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2024 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.015 с.)
Главная | Случайная страница | Обратная связь