АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

тест . Оценка тесноты связи

Читайте также:
  1. II. Оценка эффективности инвестиционного менеджмента.
  2. IV.Оценка эффективности деятельности структурного подразделения организации
  3. Анализ и оценка состояния управления инвестиционным процессом в ОАО «Дашковка»
  4. АНАЛИЗ ЛИКВИДНОСТИ БАЛАНСА (ОЦЕНКА ТЕКУЩЕЙ И ПЕРСПЕКТИВНОЙ ЛИКВИДНОСТИ)
  5. Ассортимент шерстяных и шелковых тканей. Оценка качества.
  6. Вживленная оценка
  7. Вопрос 42: оценка эффективности монетарной политики и влияние их изменений на равновесие.
  8. Вопрос – 130 Доказывание в ПАП. Предмет доказывания. Доказательства в производстве по делам об административных правонарушениях: понятие, виды и оценка.
  9. Выбор вида модели и оценка ее параметров
  10. Вычисление коэффициентов корреляции количественных признаков и оценка его достоверности
  11. ГЛАВА 3. КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ИНФОРМАЦИИ 1 страница
  12. ГЛАВА 3. КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ИНФОРМАЦИИ 10 страница

Значение линейного коэффициента корреляции не может характеризовать тесноту связи для уравнения …

В случае стохастической зависимости множественный коэффициент корреляции R не может принимать значения … R=100 % R=1,2

Значение коэффициента детерминации, рассчитанное для линейного уравнения парной регрессии составило. Следовательно, значение линейного коэффициента парной корреляции может быть равно …- 0,9; если b. 0,9; если b > 0

В качестве показателя тесноты связи для построенного уравнения регрессии может использоваться … коэффициент множественной корреляции, если исследуется связь между зависимой переменной и несколькими независимыми переменными. коэффициент парной корреляции, если исследуется связь между зависимой переменной и одной независимой переменной

Значение коэффициента корреляции может находится в отрезке …[0; 1] [-1; 0]

Значение коэффициента корреляции может находится в отрезке …[0; 1][-1; 0]

Пусть для множественной линейной регрессии оценки параметров теоретической регрессии таковы, что гипотеза отвергается, а гипотезы принимаются. Это означает, что… добавление переменной значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией только по переменным и. совместное добавление переменных и не приведет к значимому улучшению предсказания по сравнению с регрессией только по

Если значение коэффициента корреляции, рассчитанное для линейного уравнения регрессии равно единице, то … величина не оказывает влияния на переменную у. связь между переменными у и х функциональная

Пусть и — случайные величины, — эмпирическое корреляционное отношение. Свойствами эмпирического корреляционного отношения являются: корреляционное отношение есть неотрицательная величина, не превосходящая единицы: …. если, то между переменными корреляционная связь отсутствует

Выберите значение коэффициента корреляции, которое характеризует функциональную связь между переменными у и х.

 

 

Тест 10.

Коэффициент детерминации … является безразмерной величиной

Пусть, где y – фактическое значение зависимой переменной, - теоретическое, рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), – ошибка модели. Тогда значение характеризует дисперсию … фактических значений зависимой переменной, где m– число факторных признаков. Приведена формула подсчета ______.объясненной дисперсии

Рассматривается регрессионная модель, где - линейная функция. Количество наблюдений =25. Остаточная сумма квадратов равна 440. Тогда остаточная дисперсия на одну степень свободы равна … 440/25-4-1

Значение коэффициента детерминации не является статистически значимым. Это означает, что построенное уравнение регрессии не объясняет разброс наблюдаемых значений результирующего признака относительно величины … Y

Значение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно … уравнением регрессии объяснено 90% дисперсии результативного признака y

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

Для множественной линейной регрессии с числом факторов вычисляют коэффициент детерминации с учетом величины дисперсии на одну степень свободы. В этом случае скорректированный коэффициент детерминации находят по формуле … 2\2 н-м-1\н-1

Случайными воздействиями обусловлено 12% дисперсии результативного признака, следовательно, значение коэффициента детерминации составило … 0,88

Пусть исследуется линейная зависимость вида и оценена регрессия, – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной,. Тогда общую дисперсию можно оценить по формуле … н-1

 

 

Тест 11.

Если расчетное значение F–критерия Фишера меньше табличного, то можно сделать вывод о …незначимости (несущественности) моделируемой зависимости… статистической незначимости построенной модели

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение остаточной дисперсии на одну степень свободы можно определить, как …отношение чисел, определенных на пересечении строки "Остаток" и столбцов "SS" и "df"…число на пересечении строки "Остаток" и столбца "MS"

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение остаточной суммы квадратов можно определить, как …число на пересечении строки "Остаток" и столбца "SS"…разность чисел, определенных на пересечении столбца "SS" и строк "Итого" и "Регрессия"

Статистические гипотезы используются для оценки статистической значимости … уравнения…оцениваемых параметров

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение общей суммы квадратов можно определить, как …число на пересечении строки "Итого" и столбца "SS"…сумму чисел, определенных на пересечении столбца "SS" и строк "Регрессия" и "Остаток"

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Расчетное значение F-критерия можно определить, как …отношение чисел, определенных на пересечении столбца "MS" и строк "Регрессия" и "Остаток"…число на пересечении строки "Регрессия" и столбца "F"

Какие статистические гипотезы выдвигаются при проверке статистической значимости построенной модели?... нулевая о статистической незначимости….альтернативная о статистической значимости

При проверке статистической значимости построенной модели проводят сравнение …расчетного значения критерия Фишера… табличного значения критерия Фишера

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение объясненной (факторной) дисперсии на одну степень свободы можно определить, как …отношение чисел, определенных на пересечении строки "Регрессия" и столбцов "SS" и "df"…число на пересечении строки "Регрессия" и столбца "MS"

В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение объясненной (факторной) суммы квадратов можно определить, как …разность чисел, определенных на пересечении столбца "SS" и строк "Итого" и "Остаток"…число на пересечении строки "Регрессия" и столбца "SS"

Тест 12.

Пусть t – рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а t крит - критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства: t > t крит…t крит

Выберите пропущенное в таблице значение(..,4,3) –..12

Если коэффициент регрессии является несущественным, то для него выполняются условия … доверительный интервал проходит через ноль…расчетное значение t–критерия Стьюдента по модулю меньше табличного

Какое условие не выполняется, если коэффициент регрессии является незначимым (несущественным)? его значение признается отличным от нуля

С помощью частного -критерия можно проверить значимость -го коэффициента чистой регрессии в предположении, что -й фактор в уравнение множественной регрессии … был включен последним

Если -критерий, вычисленный для оценки параметра регрессии меньше значения, вычисленного по таблицам распределения Стьюдента, то на данном уровне значимости … не отвергается гипотеза о равенстве нулю параметра для генеральной совокупности

Для парной линейной регрессии y=a+bx+e проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии b равносильна проверкам гипотез о значимости: коэффициента детерминации… линейной связи между x и y

Если доверительный интервал для коэффициента регрессии содержит 0, то справедливы следующие утверждения: фактическое значение статистики Стьюдента для этого коэффициента по модулю меньше критического (табличного).. коэффициент регрессии статистически незначим

Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если справедливы следующие утверждения: доверительный интервал для этого коэффициента не содержит 0… фактическое значение статистики Стьюдента для этого коэффициента по модулю больше критического (табличного)

Критическое значение критерия Стьюдента определяет минимально возможную величину, допускающую принятие гипотезы о … статистической значимости (существенности) параметра.

Гипотеза о значимости в целом уравнения нелинейной регрессии проверяется с помощью критерия…

Фишера

Нелинейная связь между рассматриваемыми признаками тем теснее, чем значение индекса корреляции ближе к …

Выражение позволяет вычислить значение …

коэффициента эластичности

Уравнение нелинейной регрессии , где — общая дисперсия результативного признака ; — остаточная дисперсия ошибки , может оцениваться показателем тесноты связи – индексом корреляции , который вычисляется по формуле …

Квадрат индекса корреляции для нелинейных форм называется …

индексом детерминации

Коэффициент детерминации для нелинейной модели часто называют…

индексом детерминации

Значение индекса корреляции находится в пределах …

Для степенной функции формула для определения –критерия примет вид …

Индекс корреляции для нелинейных форм связи находят по формуле …

Значение индекса детерминации, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии характеризует долю дисперсии результативного признака, _____, в общей дисперсии результативного признака.

объясненную нелинейной регрессией

Тест

1. Вопрос: Если оценка параметра эффективна, то это означает …

Выберите несколько ответов: наименьшую дисперсию остатков

возможность перехода от точечного оценивания к интервальному

2. Вопрос: Минимальная дисперсия остатков характерна для оценок, обладающих свойством …

Укажите ответ: эффективности

3. Вопрос: Несмещенная оценка параметра имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра, вычисленных по выборкам одного и того же объема. Такая оценка называется...

Укажите ответ:

эффективной

4. Вопрос: Если предпосылки метода наименьших квадратов не выполняются, то оценки параметров уравнения регрессии могут не обладать свойствами …

Выберите несколько ответов: эффективности несмещенности

5. Вопрос: Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством несмещенности, то математическое ожидание остатков …

Ответ: равно 0

6. Вопрос: Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством эффективности, то дисперсия остатков характеризуется …

Укажите ответ:

минимальной величиной

7. Вопрос: Если оценки параметров уравнения регрессии обладают свойствами состоятельности, эффективности и несмещенности, то …

Выберите несколько ответов:

при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливаться

возможен переход от точечного оценивания к интервальному

8. Вопрос: Укажите условия, которые выполняются, если оценки параметров уравнения регрессии обладают свойствами состоятельности, эффективности и несмещенности.

Выберите несколько ответов: наименьшая дисперсия остатков

равенство нулю математического ожидания остатков

9. Вопрос: Переход от точечного оценивания к интервальному возможен, если оценки являются …

Укажите ответ: эффективными и несмещенными

10. Вопрос: Если оценки параметров уравнения регрессии, полученных при помощи метода наименьших квадратов обладают свойствами несмещенности, эффективности и состоятельности, то …

Выберите несколько ответов: возможен переход от точечного оценивания к интервальному

математическое ожидание остатков равно нулю и они характеризуются минимальной дисперсией

Тест

1. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов не используется в случае ______ остатков.

Укажите ответ:

гомоскедастичных

2. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае…

Укажите ответ:

автокорреляции остатков

 

3. Вопрос: После применения обобщенного метода наименьших квадратов удается избежать ______ остатков.

Укажите ответ:

гетероскедастичности

 

4. Вопрос: Проявление гетероскедастичности в остатках удается устранить при помощи метода обобщенного метода наименьших квадратов путем …

Выберите несколько ответов:

преобразования переменных

введения в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности

5. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки _______ остатков.

Выберите несколько ответов:

гетероскедастичности

автокорреляции

 

6. Вопрос: Для преодоления проблемы автокорреляции служит …

Укажите ответ:

обобщенный метод наименьших квадратов

7. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов применяется, когда случайные отклонения…

Укажите ответ:

не имеют постоянной дисперсии и коррелированны между собой

8. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов используется для корректировки…

Укажите ответ: гетероскедастичности остатков в уравнении регрессии

9. Вопрос: Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае ______ остатков.

Укажите ответ:

гетероскедастичности или автокорреляции

Замена ; подходит для уравнения …

Все нижеприведенные нелинейные модели можно свести к модели множественной линейной регрессии W = b0 + b1·U + b2·V. Установите соответствие между видом нелинейной модели и соотношениями между исходными переменными Y, X, Z и новыми переменными W, U, V линеаризованной модели.

Соотношение хрен знает как делать!!!!

 

Соотношение №2 хрен знает как делать!!!!

Включение случайного отклонения мультипликативным способом позволяет линеаризовать регрессионную модель вида...

Эконометрической моделью, приводимой к линейной регрессионной модели при логарифмировании и соответствующей подстановке, является...

Эконометрическую модель, линейную по параметрам и нелинейную по переменным с аддитивным включением случайного возмущения...

всегда можно свести к классической регрессионной модели с помощью соответствующей подстановки

Соотношение №3 хрен знает как делать!!!!

Соотношение №4 хрен знает как делать!!!!

Эконометрическая модель является...

нелинейной по параметрам и нелинейной по переменным

Соотношение №5 хрен знает как делать!!!!

 

Тест 13.

1.Зависимость спроса на благо от его цены , задаваемая функцией вида (, ) является …убывающей функцией, выпуклой вниз функцией.

2. Нелинейную модель зависимостей экономических показателей нельзя привести к линейному виду, если …нелинейная модель является внутренне нелинейной

3. Зависимость от , задаваемая функцией вида (), является возрастающей функцией …при , при

4. Зависимость объема производства от использования ресурса , задаваемая функцией вида (, ) является …выпуклой вверх функцией, возрастающей функцией

5. Функции Торнквиста относятся к классу _________ моделей…обратных

6. При выборе спецификации нелинейная регрессия используется, если …между экономическими показателями обнаруживается нелинейная зависимость

7. Зависимость спроса на товары первой необходимости от дохода (функция Торнквиста, ) характеризуется обратной эконометрической моделью с начальным уровнем вида …

8. Производственная функция Кобба-Дугласа относится к классу _________ моделей…степенных

9. В модели вида различают следующие значения параметра : 1. 2. ; 3. . В зависимости от значения параметра возможны ситуации, изображенные на рисунках: 1в, 3а

10. Зависимости от , задаваемая функцией вида (), является выпуклой вниз функцией … , .

Тест 14.

1. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

  линейная  
  гипербола  
  многофакторная  
  парабола третьего порядка  

Пишет что не правильно(не знаю как по другому.

2. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения.

 
  линейная  
  полулогарифмическая  
  полиномиальная  
  обратная  

Тоже самое.

3. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

 
  линейная  
  гипербола  
  многофакторная  
  парабола третьего порядка  

И здесь.

4. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

  полином k-ой степени  
  обратная  
  полулогарифмическая  
  показательная  

5. Установите соответствие между характером модели и видом уравнения:

  линейная по переменным, но нелинейная по параметрам   2
  нелинейная относительно и переменных, и параметров   3
  линейная как по переменным, так и по параметрам   4
  нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам   1

 

6. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

  степенная  
  полулогарифмическая  
  обратная  
  экспоненциальная  

 

7. Установите соответствие между характером модели и видом уравнения:

  линейная как по переменным, так и по параметрам  
  нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам  
  линейная по переменным, но нелинейная по параметрам  
  нелинейная относительно и переменных, и параметров  

 

8. Установите соответствие между видом нелинейной зависимости и величинами остатков модели, к которым предъявляются предпосылки метода наименьших квадратов при оценке параметров линеаризованной модели.

    требования не определены (МНК невозможно применить)
   
   
    отсутствуют, т.к. имеет место функциональная зависимость Y от Х

 

9. Установите соответствие между видом уравнения и характером модели:

    нелинейная относительно переменных, но линейная по параметрам
    линейная по переменным, но нелинейная по параметрам
    нелинейная относительно и переменных, и параметров

 

10. Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

  полулогарифмическая  
  степенная  
  обратная  
  экспоненциальная  

 

ТЕСТ 2

При отборе факторов в модель множественной регрессии проводят анализ …

1. значений матрицы парных коэффициентов корреляции

2. остаточной дисперсии до и после включения факторов в модель

  Матрица парных коэффициентов корреляции строится для …

1. отбора факторов в модель множественной регрессии

2. определения коллинеарных факторов

  Матрица парных коэффициентов линейной корреляции может служить для решения следующих задач:

1. выявления мультиколлинеарных факторов

2. определения тесноты линейной связи между переменными

  В исходное уравнение регрессии добавляются факторы , , . При этом ; ; . Определите, какие дополнительные факторы включать в исходное уравнение не целесообразно.

только

Взаимодействие коллинеарных факторов эконометрической модели означает, что …

1. факторы дублируют влияние друг друга на результат

2. теснота связи между ними превышает по абсолютной величине 0,7

  При построении модели множественной регрессии методом пошагового включения переменных на первом этапе рассматривается…

модель с одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наибольший коэффициент корреляции

  Отбор факторов в модель множественной регрессии с использованием метода включения может быть основан на сравнении …???  
  Из двух коллинеарных факторов из модели множественной регрессии исключается тот, для которого абсолютное значение стандартизованного коэффициента … Меньше В исходное уравнение множественной регрессии добавляются факторы , , . При этом ; ; и . Определите, какие дополнительные факторы необходимо включить в исходное уравнение. только  
  В исходное уравнение регрессии добавляются факторы , , . При этом ; ; . Определите, какие дополнительные факторы необходимо включить в исходное уравнение.

Х2 и х3

 

ТЕСТ 3 ФИКТИВНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ

  Для оценки заработной платы некоторого работника используется следующая модель , где - заработная плата -го работника; - общий стаж его работы; - переменная, принимающая значение 1, если работник с высшим образованием и 0 в противном случае; - переменная, принимающая значение 1, если у работника есть дети и 0, если нет, - переменная, принимающая значение 1, если работник мужчина и 0, если женщина. Сколько факторов необходимо представить в модели фиктивными переменными?

Фиктивная переменная может принимать значения:

1. 0

2. 1

  Исследуется зависимость потребления кофе от ряда факторов: х1 – марки кофе, х2 – уровня крепости кофе (крепкий, средней крепости, слабой крепости), х3 – дохода потребителя, х4 – цены на кофе. Фиктивными переменными в модели не являются …

1. Х3

2. Х4

В страховой компании решили оценить влияние знака зодиака (всего 12), под которым рожден работник, на производительность его труда. Тогда максимальное количество фиктивных переменных, необходимых для проведения анализа и построения оценок равно…

  Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии могут быть …

1. качественные переменные, преобразованные в количественные

2. переменные, исходные значения которых не имеют количественного значения

В модели необходимо учесть влияние возраста на производительность труда работника. На предприятии работают пенсионеры и лица, не достигшие пенсионного возраста (всего 2 категории). Тогда максимальное количество фиктивных переменных, необходимых для проведения анализа и построения оценок равно…

Укажите уравнения регрессии, в которых фиктивная переменная D используется только в аддитивной форме:

1. Y=b0+b1X+b2D

2. Y=b0+b1X2+b2D

  В модели необходимо учесть влияние уровня образования на заработную плату работника. На предприятии работают люди со средним специальным, высшим и незаконченным высшим образованием (всего 3 категории). Тогда максимальное количество фиктивных переменных, необходимых для проведения анализа и построения оценок равно…
  Для оценки заработной платы некоторого работника используется следующая модель , где - заработная плата -го работника; - общий стаж его работы; - переменная, принимающая значение 1, если работник с высшим образованием и 0 в противном случае; - количество детей у работника; - переменная, принимающая значение 1, если работник мужчина и 0, если женщина. Сколько факторов необходимо представить в модели фиктивными переменными?

Проводится эконометрическое моделирование зависимости объема продаж компании от ряда факторов: х1 – цены на товар, х2 – степени известности торговой марки фирмы, х3 – дохода потребителя, х4 – уровня интенсивности рекламной деятельности (высокий уровень – массированная реклама; средний уровень – регулярно повторяющаяся; низкий уровень – время от времени повторяющаяся). Фиктивными переменными в модели не являются …

1. Х1

2. Х3

 

 


1 | 2 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.027 сек.)