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
Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-06-05; Просмотров: 1534; Нарушение авторского права страницы