КОНТРОЛЬНІ ТЕСТОВІ ПИТАННЯ

з дисципліни „Методи обробки інформації

та прогнозування”

(заочна форма навчання)

?

Основні етапи процесу прогнозування:

- визначення задачі;

- збір інформації про об’єкт;

- вибір методу і алгоритму прогнозування;

- моделювання на основі ретроспективних даних;

- видача результатів прогнозу;

- всі варіанти;

?

Науково обгрунтоване імовірне судження про можливі стани об’єкта в майбутньому - це

- прогнозування;

- прогноз;

- гіпотеза;

- план.

?

Судження, яке характеризує наукове передбачення на рівні загальної теорії - це

- прогнозування;

- прогноз;

- план;

- гіпотеза.

?

За масштабом прогнозування прогноз може бути:

- макроекономічний;

- оперативний;

- довгостроковий;

- короткостроковий.

?

За масштабом прогнозування прогноз може бути:

- структурний;

- оперативний;

- довгостроковий;

- нормативний.

?

За масштабом прогнозування виділяють такі прогнози:

- пошуковий;

- оперативний;

- довгостроковий;

- регіональний.

?

За часом прогноз може бути:

- галузевий;

- регіональний;

+ середньостроковий;

- структурний.

?

За часом прогноз може бути:

- галузевий;

- регіональний;

+ оперативний;

- структурний.

?

Період попередження оперативного прогнозу:

- до одного року;

- до п’яти років;

- до одного місяця;

- більше одного року.

?

Якщо період попередження від року до п’яти, то прогноз є:

- оперативний;

- короткостроковий;

- довгостроковий;

- середньостроковий.

?

За характером досліджування об’єктів прогноз може бути:

- оперативний;

- регіональний;

- доходи населення;

- макроекономічний.

?

За характером досліджування об’єктів прогноз може бути:

- оперативний;

- регіональний;

- макроекономічний;

- рівень життя.

?

Основні джерела прогнозної інформації:

- всі варіанти;

- накопичений досвід;

- екстраполяція;

- побудова моделей.

?

Обов’язковість виконання державного замовлення передбачається принципом:

- науковості;

- збалансованості;

- директивності;

- реальності визначення пріоритетів.

?

Погодженість показників обсягів виробництва із суспільною потребою в продукції забезпечується принципом:

- науковості;

- директивності;

- реальності визначення пріоритетів;

- збалансованості.

?

Основні функції економічного прогнозування:

- науковий аналіз економічних процесів;

- оцінка об’єкту прогнозування;

- виявлення альтернатив розвитку економіки;

- дослідження об’єктивного розвитку економіки;

+ всі варіанти;

?

Етап прогнозування, на якому досліджується історія розвитку об’єкту, називається:

+ ретроспекція;

- проспекція;

- діагноз;

- гіпотеза.

?

Одна із складових стадії ретроспекції:

- збір інформації;

- верифікація прогнозу;

- розробка прогнозу;

- розробка моделі прогнозу.

?

Одна із складових стадії ретроспекції:

- розробка прогнозу;

- обробка інформації;

- розробляється прогноз;

- внесення корективів в модель прогнозування.

?

На стадії діагнозу відбувається:

- оптимізація методів виміру;

- верифікація прогнозу;

- збір інформації;

- розробка моделі прогнозу.

?

На стадії діагнозу відбувається:

- внесення корективів в модель прогнозування;

- здійснення прогнозу;

- збір інформації;

- вибір методу прогнозування.

?

На стадії проспекції відбувається:

- верифікація прогнозу;

- збір первинної інформації про об’єкт;

- аналіз об’єкту прогнозування;

- розробка моделі прогнозування.

?

На стадії проспекції відбувається:

- прогноз об’єкту;

- збір первинної інформації про об’єкт;

- вибір методу прогнозування;

- аналіз об’єкту прогнозування.

?

На стадії проспекції відбувається:

- обробка інформації про об’єкт;

- збір первинної інформації про об’єкт;

- всі варіанти;

- внесення корективи в модель прогнозування.

?

Неперервні випадкові величини описуються таким законом розподілу:

- нормальним;

- біноміальним;

- Пуассона;

- дискретним.

?

Неперервні випадкові величини описуються таким законом розподілу:

- біноміальним;

- рівномірним;

- Пуассона;

- дискретним.

?

До основних параметрів нормального закону розподілу відноситься:

- всі варіанти;

- коефіцієнт асиметрії;

- крок арифметичної прогресії;

+ середнє квадратичне відхилення.

?

Основними параметрами нормального закону розподілу є:

+ математичне сподівання;

- коефіцієнт асиметрії;

- крок арифметичної прогресії;

- всі варіанти.

?

Для cтандартного нормального розподілу характерним є:

- математичне сподівання дорівнює одиниці;

+ математичне сподівання дорівнює нулю;

- математичне сподівання дорівнює мінус одиниці;

- середнє квадратичне відхилення дорівнює нулю.

?

Для cтандартного нормального розподілу характерним є:

- математичне сподівання дорівнює одиниці;

- середнє квадратичне відхилення дорівнює одиниці;

- математичне сподівання дорівнює мінус одиниці;

- середнє квадратичне відхилення дорівнює нулю.

?

Значення розподілені за нормальним законом, якщо на кінцевий результат впливає:

- фактор часу;

- два випадкових незалежних фактори;

- єдиний невизначений фактор;

- велика кількість незалежних випадкових факторів.

?

Для нормального закону розподілу характерним є:

- коефіцієнт асиметрії від’ємний;

- коефіцієнт асиметрії дорівнює нулю;

- ексцес дорівнює одиниці;

- коефіцієнт асиметрії не обчислюється взагалі.

?

Для нормального закону розподілу характерним є:

- коефіцієнт асиметрії від’ємний;

- ексцес дорівнює нулю;

- ексцес дорівнює одиниці;

- коефіцієнт асиметрії не обчислюється взагалі.

?

Для опису дискретних значень використовується розподіл:

- нормальний;

- рівномірний;

- Пуассона;

- модельний.

?

Для опису дискретних значень використовується розподіл:

- нормальний;

- рівномірний;

- біноміальний;

- модельний.

?

Для рівномірного розподілу характерним є:

- всі значення ВВ знаходяться в заданому інтервалі;

- серія незалежних випробувань;

- коефіцієнт асиметричності від’ємний;

- ексцес дорівнює нулю.

?

Для рівномірного розподілу характерним є:

- математичне сподівання дорівнює 1;

- коефіцієнт асиметричності дорівнює нулю;

- коефіцієнт асиметричності від’ємний;

- ексцес дорівнює нулю.

?

Для біноміального розподілу характерним є:

- всі значення ВВ в заданому інтервалі;

- серія незалежних випробувань;

- ексцес є від’ємним;

- імовірність появи події від’ємна.

?

Для біноміального розподілу характерним є:

- всі значення ВВ в заданому інтервалі;

- ексцес є від’ємним;

- імовірність появи події однакова в серії випробувань;

- імовірність появи події від’ємна.

?

Для розподілу Пуассона характерним є:

- ймовірність появи події від’ємна;

- показник приймає цілі невід’ємні значення;

- коефіцієнт асиметричності дорівнює нулю;

- всі значення знаходяться в заданому інтервалі.

?

Для розподілу Пуассона характерним є:

- ймовірність появи події від’ємна;

- середнє квадратичне відхилення дорівнює 1;

- коефіцієнт асиметричності дорівнює нулю;

- велика кількість випробувань.

?

Послідовна арифметична прогресія в даному інтервалі задається:

- нормальним розподілом;

- біноміальним розподілом;

- модельним розподілом;

- дискретним розподілом.

?

Асиметричність характеризує:

- розсіювання значень ВВ навколо її середнього;

- найбільш імовірне значення ВВ;

- гостровершинність графіку;

- асиметричність графіку.

?

Мода - це:

- мінімальне значення ВВ;

- максимальне значення ВВ;

- найбільш імовірне значення ВВ;

- безрозмірна величина, що характеризує симетричність графіку.

?

Ексцес характеризує:

- найбільш імовірне значення величини;

- плосковершинність графіку тренда;

- асиметричність графіку тренда;

- величину довірчого інтервалу.

?

Ексцес є від’ємним для:

- кривих нормального розподілу;

= кривих більш плоских відносно нормального;

- кривих більш гострих відносно нормального;

- розподілу Пуассона.

?

Основні форми завдання закону розподілу:

- ряд розподілу;

- функція розподілу;

- щільність розподілу;

- всі варіанти;

?

Форма завдання закону розподілу дискретної величини:

- ряд розподілу;

- середнє квадратичне відхилення;

- математичне сподівання;

- дисперсія.

?

Форма завдання закону розподілу дискретної величини:

- щільність розподілу;

- функція розподілу;

- математичне сподівання;

- дисперсія.

?

форма завдання закону розподілу неперервної величини:

- ряд розподілу;

- функція розподілу;

- математичне сподівання;

- середнє квадратичне відхилення.

?

З урахуванням фактору часу моделі прогнозування можуть бути:

- структурні;

- комбіновані;

- статичні;

- міжгалузеві.

?

З урахуванням фактору часу моделі прогнозування можуть бути:

- структурні;

- комбіновані;

- міжгалузеві;

- динамічні.

?

Залежність економічного показника від показників, що на нього впливають описують:

- макроекономічні моделі;

- динамічні моделі;

- факторні моделі;

- структурні моделі.

?

Співвідношення між окремими елементами описують:

- факторні моделі;

- галузеві моделі;

- статичні моделі;

- структурні моделі.

?

Міжгалузевий баланс виробництва і розподілу продукції - це є:

- структурна модель;

- міжрайонна модель;

- рівномірний розподіл;

- нормальний розподіл.

?

Короткострокові прогнози не можна виконувати методами:

- екстраполяції;

- моделювання;

- експертних оцінок;

- симплексними.

?

Для створення довгострокового прогнозу найчастіше використовують метод:

- експертних оцінок;

- експоненціальної середньої;

- екстраполяції;

- ковзної середньої.

?

Експертні методи прогнозування застосовуються у випадках:

- великої кількості фактичної інформації;

- відсутності достовірної характеристики об’єкта;

- рівномірного розподілу значень;

- при повній визначенності оточення об’єкта.

?

Експертні методи прогнозування застосовуються у випадках:

- великої кількості фактичної інформації;

- однаковій ймовірності появи значень;

- дефіциту часу;

- віковий тренд є лінійним.

?

Експертні методи прогнозування застосовуються у випадках:

- в умовах великої невизначеності середовища;

- відсутності достовірної інформації про об’єкт;

- дефіциту часу;

- всі варіанти;

?

До фактографічних методів прогнозування відносяться:

- методи аналогій;

- метод інтерв’ю;

- всі варіанти;

- методи експертних оцінок.

?

До фактографічних методів прогнозування відносяться:

- метод побудови сценаріів;

- статистичні методи;

- метод "мозкової атаки";

- методи експертних оцінок.

?

До фактографічних методів прогнозування відносяться:

- метод Делфі;

- випереджальні методи;

- метод інтерв’ю;

- методи експертних оцінок.

?

Часовий ряд при прогнозуванні розглядається як сума:

- тренда;

- річних змінних;

- сезонних змінних;

- циклічних змінних;

- гармонічних сил;

- випадкових коливань.

?

Сезонні зміни можуть виникати внаслідок:

- погодних умов;

- сезонів року;

- економічного підйому;

- економічного спаду.

?

Сезонні зміни можуть виникати внаслідок:

- сезонів року;

- різноманітних свят;

- економічного підйому;

- страйків.

?

Циклічні зміни виникають внаслідок:

- наступу сезонів року;

- страйків;

+ економічного підйому;

- наступу Новорічних свят.

?

Циклічні зміни виникають внаслідок:

- наступу сезонів року;

- страйків;

- економічного спаду;

- наступу Новорічних свят.

?

Аналіз тренду включає:

- всі варіанти;

- визначення границь системи;

- аналіз взаємозв’язків системи;

- вирівнювання часового ряду.

?

Аналіз тренду включає:

- графічний аналіз часового ряду;

- визначення границь системи;

- аналіз взаємозв’язків системи;

- верифікацію прогнозу.

?

Вирівнювання часового ряду можна здійснити за методом:

- ковзного середнього;

- двофакторного дисперсійного аналізу;

- кореляційного аналізу;

- регресійного аналізу.

?

Вирівнювання часового ряду можна здійснити за методом:

- двофакторного дисперсійного аналізу;

- експоненціального середнього;

- кореляційного аналізу;

- регресійного аналізу.

?

Вирівнювання часового ряду можна здійснити за методом:

- інтеграції;

- регресійного аналізу;

- модельного розподілу;

- сплайн-функції.

?

Економічний процес, який характеризується насичуванням, можна описати:

- поліномом першого степеня;

- поліномом другого степеня;

- кривою Гомперца;

- степеневою функцією.

?

Економічний процес, який характеризується насичуванням, можна описати:

- поліномом першого степеня;

- поліномом другого степеня;

- модифікованою експонентою;

- степеневою функцією.

?

Основна відмітна риса гіпотези:

- грунтується на кількісних параметрах;

- грунтується на якісних параметрах;

- директивність завдань;

- спирається на балансові розрахунки.

?

Профіль прогнозу - це:

- предмет дослідження;

- зовнішні умови для об’єкту прогнозування;

- якісна характеристика об’єкту прогнозування;

- кількісна характеристика об’єкту прогнозування.

?

Прогнозний фон - це:

- предмет дослідження;

- внутрішні зв’язки об’єкту прогнозування;

- зовнішні умови для об’єкту прогнозування;

- якісні характеристики об’єкту прогнозування.

?

Завдання пошукового прогнозу:

+ розвиток об’єкту за збереженням існуючих тенденцій;

- якісна характеристика об’єкту прогнозування;

- визначення профілю прогнозу;

- визначення шляху досягнення заданого стану об’єкту в майбутньому.

?

Завдання нормативного прогнозу:

- визначення прогнозного фону;

- визначення шляху досягнення заданого стану об’єкту в майбутньому.

- виконання принципу директивності;

- якісна характеристика об’єкту прогнозування.

?

Дальньостроковий прогноз дає:

- детальні кількісні оцінки;

- загальні кількісні оцінки;

- якісно-кількісні оцінки;

- загальні якісні оцінки.

?

Оперативний прогноз дає:

- кількісно-якісні оцінки;

- якісні оцінки;

- загальні якісні оцінки;

- детальні кількісні оцінки.

?

За природою об’єктів прогнозування прогнози бувають:

- складні;

- науково-технічні;

- локальні;

- сублокальні.

?

За масштабом об’єктів прогнози поділяють на:

- природничі;

- прості;

- глобальні;

- дискретні.

?

За складністю об’єктів прогнози поділяють на:

- локальні;

- прості;

- періодичні;

- циклічні.

?

За ступенем детермінованості об’єктів прогнози поділяють:

- дискретні;

- стохастичні;

- локальні;

- періодичні.

?

За характером розвитку об’єктів у часі прогнози поділяють:

- стохастичні;

- дискретні;

- складні;

- локальні.

?

Якщо прогноз суперглобальний, то він включає:

- 15 - 30 змінних;

- 4 - 14 змінних;

- до 100 змінних;

- більше 100 змінних.

?

Простий прогноз означає, що опис включає:

- зв’язки між всіма змінними;

- відсутність суттєвих зв’язків;

- парні зв’язки;

- декілька зв’язків.

?

Стохастичний прогноз включає:

- тільки детерміновані характеристики об’єкту;

- детерміновані і випадкові характеристики;

- випадкові характеристики об’єкту;

- тільки якісні характеристики об’єкту.

?

Якщо прогноз періодичний, то тренд описується:

- стрибкоподібною функцією;

- аперіодичною неперервною функцією;

- періодичною функцією;

- лінійною функцією.

?

Якщо прогноз циклічний, то тренд описується:

- нелінійною функцією;

- періодичною функцією;

- аперіодичною неперервною функцією;

- сплайн-функцією.

?

Структура соціально-економічної системи - це:

- сукупність елементів та зв’язків, які не змінюються при зміні факторів економічного розвитку;

- сукупність елементів та зв’язків, що визначає умови функціонування об’єкту прогнозування;

- об’єкт, що може бути наведений в детермінованому виді.

?

Невизначеність прогнозу може вимірювати:

- ентальпія;

- ентропія;

- робота;

- енергія.

?

Прогноз не можна зробити, якщо кількість вхідної інформації:

- більше порогової;

- менше порогової;

- дорівнює граничній інформації;

- менше граничної інформації.

?

Залишкова невизначеність прогнозу вимірюється:

- повною ентропією;

- граничною ентропією;

- достатньою ентропією;

- пороговою інформацією.

?

Тренд відноситься до моделей:

- багатофакторних;

- двофакторних;

- однофакторних;

- структурних.

?

Модель динамічного міжгалузевого балансу відноситься до моделей:

- однофакторних;

- багатофакторних;

- структурних;

- статичних.

?

Неокейнсіанський підхід при побудові моделей базується на:

- попиті та інвестиціях;

- використанні виробничих функцій;

- використанні ендогенних факторів;

- всі варіанти;

?

Неокласичний підхід при побудові моделей базується на:

- поняттях ендогенних факторів;

- поняттях екзогенних факторів;

- інвестиціях та прибутках;

- використанні виробничих функцій.

?

Фактографічні методи прогнозування застосовуються при:

- відсутності фактичної інформації про об’єкт прогнозування;

- наявності фактичної інформації про об’єкт прогнозування;

- великій невизначеності екзогенних факторів;

- великі невизначеності ендогенних факторів.

?

До статистичних методів прогнозування не відноситься:

- регресійний аналіз;

- парна кореляція;

- множинна кореляція;

- екстраполяція.

?

Регресійний аналіз передбачає дослідження:

- взаємозв’язків між двома показниками;

- залежність певного показника від інших;

- взаємозв’язків між декількома показниками.

?

Парна кореляція характеризує:

- взаємозв’язок між двома показниками;

- вплив екзогенних факторів;

- залежність певного показника від інших;

- вплив зовнішнього середовища.

?

Якщо часовий ряд має циклічні коливання, то період ковзання середньої:

- вдвічі більше періоду циклічного коливання;

- вдвічі менше періоду циклічного коливання;

- кратний періоду циклічного коливання;

- не залежить від періоду циклічного коливання.

?

Аналітичний метод вирівнювання - це:

- заміна фактичних значень ковзними середніми;

- заміна фактичних значень сумою фактичних і прогнозних;

- вибір типу кривої, що відповідає часовому ряду.

?

Метод експоненціальної середньої - це:

- заміна фактичних значень ковзними середніми;

- заміна фактичних значень сумою фактичних і прогнозних;

- вибір типу кривої, що відповідає часовому ряду.

?

Метод ковзної середньої - це:

- заміна фактичних значень ковзними середніми;

- заміна фактичних значень сумою фактичних і прогнозних;

- вибір типу кривої, що відповідає часовому ряду.

?

Побудова балансової моделі - це:

- метод аналізу взаємозв’язків;

- метод аналізу динаміки процесу;

- метод аналізу структури явища.

?

Регресійний аналіз моделі - це:

- метод аналізу взаємозв’язків;

- метод аналізу динаміки процесу;

- метод аналізу структури явища.

?

Вивчення часового ряду - це:

- метод аналізу взаємозв’язків;

- метод аналізу динаміки процесу;

- метод аналізу структури явища.

?

Метод відбору кривої для часового ряду:

- візуальний;

- кореляційний аналіз;

- метод факторного аналізу;

- метод ковзного середнього.

?

Метод відбору кривої для часового ряду:

- метод факторного аналізу;

- метод ковзного середнього;

- метод послідовних різниць;

- метод експоненціального середнього.

?

Середній темп зростання знаходиться як:

- середня арифметична темпів зросту;

- середня геометрична темпів зросту;

- середнє квадратичне значення;

- середнє кубічне.

?

Експоненціальна крива характеризується:

- постійним темпом зростання;

- насичуванням;

- рівномірними стрибками тренду;

- незалежністю від факторів.

?

Експоненціальна крива характеризується:

- лінійними змінами показників;

- насичуванням;

- постійним темпом приросту;

- незалежністю від факторів.

?

Метод ковзного середнього використовується для:

- довгострокового прогнозування;

- згладжування часових рядів;

- обчислення математичного сподівання ВВ;

- обчислення ексцесу розподілу.

?

Метод ковзного середнього використовується для:

- довгострокового прогнозування;

- обчислення математичного сподівання ВВ;

- довгострокового прогнозування;

- короткострокового прогнозування.

?

Лінійну сплайн-функцію можна задавати:

- показовою функцією;

- експоненціальною кривою;

- значеннями у кінцевих точках;

- модифікованою експонентою.

?

Лінійну сплайн-функцію можна задавати:

- її значеннями у вузлах;

- експоненціальною кривою;

- кривою Гомперца;

- модифікованою експонентою.

?

Для аналізу структурних зсувів часових рядів використовується:

- всі варіанти;

- крива Гомперца;

- степенева функція;

- сплайн-функція.

?

Сезонні коливання можна описати:

- коефіцієнтами сезонності;

- експоненціальним середнім;

- аналітичним рівнянням;

- дисперсією.

?

Сезонні коливання можна описати:

- експоненціальним середнім;

- аналітичним рівнянням;

- дисперсією;

- індексами сезонності.

?

При згладжуванні методом експоненціальної середньої коефіцієнт згладжування можна брати:

- меншим нуля;

- більшим 10;

- від’ємним;

- від 0,1 до 0,3.

?

При згладжуванні методом експоненціальної середньої коефіцієнт згладжування можна брати:

- меншим нуля;

- більшим 1;

- від’ємним;

- від 0 до 1.

?

При меншому коефіцієнті експоненціального згладжування:

- більше враховуються фактичні значення;

- більше враховується попереднє прогнозне значення;

- не враховується фактичне значення;

- не враховується прогнозне значення.

?

При більшому коефіцієнті експоненціального згладжування:

- не враховується прогнозне значення;

- не виконується згаладжування;

- більше враховується попереднє прогнозне значення;

- більше враховується фактичне значення.

?

За терміном розрахунків прогнози класифікуються:

- на короткі і довгі;

- на минулі і майбутні;

- на короткострокові і довгострокові;

- на стохастичні і детермінова.

?

Наукові дисципліни про закономірності розробки прогнозів називаються:

- економічними;

- математичними;

- прогностикою;

- статистикою.

?

Часовий ряд буде стаціонарним, якщо:

- значення показника залишаються сталими;

- відсутня тенденція зміни середньої;

- відсутність впливу випадкових факторів;

- дисперсія ряду тільки збільшується з часом.

?

До простих методів екстраполяції не відноситься:

- регресійний аналіз;

- метод ковзної середньої;

- екстраполяції на основі середньої;

- екстраполяції на основі середнього темпу зростання.

?

Припущення при екстраполяції:

- розвиток процесу характеризується еволюторною кривою;

- процес залежить лише від ендогенних факторів;

- хід процесу суттєво змінювався в минулому;

- всі варіанти.

?

Припущення при екстраполяції:

- процес підкоряється тільки лінійній залежності;

+ хід процесу не змінюється суттєво в майбутньому;

- хід процесу суттєво змінювався в минулому;

- відсутні.

?

Інерційність економічних процесів полягає в:

- відсутності будь-якого розвитку процесу;

- всі варіанти;

- зберіганні кількості зовнішніх факторів;

- зберіганні тенденції розвитку процесу у часі.

?

Інерційність економічних процесів полягає в:

- відсутності впливу ендогенних факторів;

- відсутності впливу екзогенних факторів;

- зберіганні взаємозв’язків прогнозного процесу з іншими;

- наявності сталих коефіцієнтів.

?

Регресійний аналіз вимірює залежність явища від інших:

- якісно;

- кількісно;

- графічно;

- віртуально.

?

Специфікація – це:

- етап регресійного аналізу;

- етап прогнозної екстраполяції;

- побудова довірчого інтервалу;

- спеціальний короткостроковий прогноз.

?

Проведення регресійного аналізу включає:

- інтеграцію тренда;

- визначення форми рівняння регресії;

- згладжування часового ряду;

- визначення іррегулярних сил часового ряду.

?

Проведення регресійного аналізу включає:

- виявлення сезонних змін часового ряду;

- оцінювання середнього темпу зростання ряду;

- оцінювання параметрів рівняння регресії;

- оцінювання циклічних змінних ряду.

?

Критерії оцінювання параметрів регресії:

- метод ковзного середнього;

- метод експоненціального середнього;

- метод найменших квадратів;

- метод екстраполяції.

?

Якщо параметри лінійної регресії оцінюються методом найменших квадратів, то оцінки є:

- незміщеними;

- зміщеними;

- сталими;

- всі варіанти.

?

Якщо параметри лінійної регресії оцінюються методом найменших квадратів, то оцінки є:

- додатними;

- зміщеними;

- ефективними;

- квадратичними.

?

Факторна дисперсія характеризує вплив на залежну змінну:

- всіх можливих факторів;

- факторів, обумовлених випадковими причинами;

- факторів, що досліджуються в регресії;

- попередніх значень незалежної змінної.

?

Залишкова дисперсія характеризує вплив на залежну змінну:

- всіх можливих факторів;

- факторів, обумовлених випадковими причинами;

- факторів, що досліджуються в регресії;

- попередніх значень незалежної змінної.

?

Співвідношення між факторною і загальною дисперсіями характеризує:

- коефіцієнт детермінації;

- математичне сподівання;

- середнє квадратичне відхилення;

- ексцес процесу.

?

Співвідношення між факторною і загальною дисперсіями характеризує:

- асиметричність процесу;

- математичне сподівання;

- середнє квадратичне відхилення;

- коефіцієнт кореляції Пірсона.

?

Залежність змінної Y від вивчаємих факторів визначається:

- коефіцієнтом щільності;

- коефіцієнтом дисперсії;

- коефіцієнтом детермінації;

- коефіцієнтом пропорціональності.

?

Залежність змінної Y від випадкових факторів визначає:

- факторна дисперсія;

- коефіцієнтом кореляції Пірсона;

- стандартна помилка;

- коефіцієнт детермінації.

?

Загальна дисперсія залежної змінної в регресії є сумою дисперсій:

- факторної і загальної;

- факторної і залишкової;

- залишкової і нелінійної;

- лінійної і нелінійної.

?

Факторна дисперсія в регресії відображає:

- відхилення фактичного значення від середнього;

- відхилення обчисленого значення від середнього;

- вплив випадкових факторів;

- вплив сезонних змін.

?

Загальна дисперсія в регресії характеризує:

- відхилення фактичного значення від середнього;

- вплив тільки випадкових факторів;

- вплив всіх можливих факторів;

- вплив тільки циклічних змін.

?

Вірність вибору моделі регресії перевіряється:

- за критерієм Стьюдента;

- за критерієм Фішера;

- інтегральним методом;

- методом експертної оцінки.

?

Рівняння полінома першого степеня є:

- лінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- лінійним за формою і лінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і лінійним за параметрами.

?

Рівняння параболи є:

- лінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- лінійним за формою і лінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і лінійним за параметрами.

?

Рівняння степеневої функції є:

- лінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- лінійним за формою і лінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і лінійним за параметрами.

?

Рівняння показової функції є:

- лінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- лінійним за формою і лінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і лінійним за параметрами.

?

Модель є лінійна за формою, якщо:

- змінні її рівняння мають квадратну степінь;

- параметри рівняння є коефіцієнтами при змінних;

- змінні її рівняння мають першу степінь;

- змінних в рівнянні немає.

?

Модель є лінійна за параметрами, якщо:

- параметри рівняння невідомі;

- змінні мають першу степінь;

- параметри рівняння є коефіцієнтами при змінних;

- параметри є показниками степені.

?

Графік модифікованої експоненти характеризується:

- нульовою асимптотою;

- вертикальною асимптотою;

- горизонтальною асимптотою;

- всі варіанти;

?

Рівняння модифікованої експоненти є:

- лінійним за формою і нелінійним за параметрами;

+ нелінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- лінійним за формою і лінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і лінійним за параметрами.

?

Рівняння кривої Гомперца є:

- лінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і нелінійним за параметрами;

- лінійним за формою і лінійним за параметрами;

- нелінійним за формою і лінійним за параметрами.

?

Графік кривої Гомперца характеризується:

- нульовою асимптотою;

- вертикальною асимптотою;

- нахиленою асимптотою;

- горизонтальною асимптотою.

?

Лінеаризація нелінійних форм залежностей здійснюється з метою:

- визначення факторної і остаточної дисперсії;

- визначення параметрів рівняння за методом найменших квадратів;

- визначення коефіцієнту кореляції;

- згладжування часового ряду.

?

Крива освоювання характеризує:

- зв’язок трудомісткості продукції і масштабів виробництва;

- відношення в міжгалузевому балансі;

- всі варіанти;

- зв’язок демографічних обчислень.

?

Якщо крива освоювання показує зменшення трудомісткості продукції на 20%, то вона є:

- 20%-ою кривою;

- 80%-ою кривою;

- 100%-ою кривою;

- трендом.

?

Міра статистичного зв’язку між двома величинами характеризується:

- параметрами рівняння регресії;

- змінними рівняння регресії;

- залишковою дисперсією;

- коваріацією.

?

Коефіцієнт кореляції характеризує:

- лінійну залежність величин;

- нелінійну залежність;

- експоненціальну залежність;

- степеневу залежність.

?

Коефіцієнт кореляції приймає значення:

- від (-1) до 1;

- від 0 до 1;

- від (- 1) до 0;

- більше 0.

?

Коефіцієнт детермінації приймає значення:

- від (-1) до 1;

- від 0 до 1;

- від (- 1) до 0;

- менше 0.

?

Тіснота нелінійного зв’язку характеризується:

- коефіцієнтом кореляції;

- параметрами поліному першого степеня;

- параметрами поліному другого степеня;

- коефіцієнтом детермінації.

?

Коефіцієнт детермінації – це відношення дисперсій:

- залишкової до загальної;

- факторної до загальної;

- залишкової до факторної;

- загальної до залишкової.

?

Для оцінки параметрів моделі нелінійної за формою використовують метод:

- лінеаризації рівняння;

- заміни змінних в рівнянні;

- ковзної середньої;

- сплайн-функції.

?

Для оцінки параметрів моделі нелінійної за параметрами використовують метод:

- інтегрування рівняння;

- заміни змінних в рівнянні;

- всі варіанти;

- лінеаризації рівняння.

?

Якщо крива освоювання показує зменшення трудомісткості на 80%, то вона є:

- 80%-ою кривою;

- 40%-ою кривою;

- 20%-ою кривою;

- 100%-ою кривою.

?

Зв’язок трудомісткості продукції і масштабів виробництва характеризує:

- крива Гомперца;

- сплайн-функція;

- крива освоювання;

- логістична крива.

?

Залежність між технічним параметром виробу і обсягом його випуску показує:

- поліном першого степеня;

- S-подібна крива;

- парабола другого порядку;

- крива освоювання.

?

Крива освоювання характеризує % зниження трудомісткості продукції при:

- збільшенні масштабів виробництва в 3 рази;

- зменшенні масштабів виробництва в 3 рази;

+ збільшенні масштабів виробництва в 2 рази;

- зменшенні масштабів виробництва в 2 рази.

?

Залежність між затраченими зусиллями і отриманими результатами характеризується:

- поліномом першого степеня;

- логістичною кривою;

- лінійною функцією;

- степеневою функцією.

?

Економічність виробництва продукту характеризується:

- зсувом логістичної кривої вздовж осі абсцис;

- зсувом логістичної кривої вздовж осі ординат;

- нахилом кривої;

- графіком іншої кривої;

?

Горизонтальну асимптоту має:

- логістична крива;

- всі варіанти;

- сплайн-функція;

- поліном першого степеня;

?

На графіку S-подібної кривої „результативність” ілюструється:

- значеннями на осі ординат;

- значеннями на осі абсцис;

- нахилом кривої;

- кутовим коефіцієнтом;

?

Завбачити технологічний розрив на графіку S-подібної кривої можна методом:

- експертної оцінки;

- регресійного лінійного аналізу;

- економетричної моделі;

- регресійного нелінійного аналізу;

?

Авторегресійна модель характеризує:

- стаціонарний часовий ряд;

- залежність Y від групи випадкових факторів;

- залежність Y від попередніх значень;

- залежність X від попередніх значень;

?

Якщо Y залежить від попередніх значень і групи факторів, то модель описують:

- нелінійною регресією;

- множинною регресією;

- авторегресією;

- змішаною авторегресією;

?

Якщо Y залежить від одного фактора, то модель описують:

- парною регресією;

- поліномом другого степеня;

- множинною регресією;

- лінійною регресією;

?

Якщо Y залежить від групи факторів, то модель описують:

- множинною регресією;

- авторегресією;

- нелінійною регресією;

- логістичною кривою;

?

Якщо Y залежить від попередніх значень, то модель описують:

- поліномом першого степеня;

+ авторегресією;

- парною регресією;

- множинною регресією;

?

Економетрична модель використовується для прогнозування:

- системних об’єктів;

- простих об’єктів;

- незмінних об’єктів;

- не використовується взагалі.

?

Якщо вихідні дані – випадкова вибірка, то інструментом прогнозу є:

- середні значення;

- рівняння тренду;

- змішана авторегресія;

- всі варіанти;

?

Якщо вихідні дані – часовий ряд, то для прогнозування не використовують:

- середні значення;

- рівняння тренду;

- змішану авторегресія;

- регресію;

?

Коефіцієнти приведеної системи економетричної моделі можна оцінити:

- методом найменших квадратів;

- лінеаризацією функції;

- за допомогою специфікації;

- методом екстраполяції;

?

Відповідність між приведеною і структурною формами економетричної моделі – це:

- специфікація;

- лінеаризація;

- ідентифікація;

- інша відповідь;

?

При екстраполяції строк попередження не перевищує:

- тривалості бази прогнозу;

- 1/4 тривалості бази прогнозу;

- 1/2 тривалості бази прогнозу;

- 1/3 тривалості бази прогнозу.

?

Метод екстраполяції дає позитивні результати на період:

- 15-20 років;

- 20-25 років;

- 15-17 років;

- 5-7 років.

?

Довірчий інтервал – це інтервал, в якому є:

- тільки прогнозні значення змінної;

- тільки фактичні значення змінної;

- фактичні і з певною мірою вірогідності прогнозні;

- прогнозні і з певною мірою вірогідності фактичні.

?

Для визначення довірчого інтервалу використовується:

- розподіл Фішера;

- біноміальний розподіл;

- розподіл Стьюдента;

- розподіл Пуассона.

?

Коефіцієнт детермінації вимірюється:

- в одиницях виміру результативної ознаки;

- в одиницях виміру факторної ознаки;

- у квадратичних одиницях виміру ознаки;

- у відсотках.

?

Коефіцієнт коваріації вимірюється:

- в одиницях виміру результативної ознаки;

- в одиницях виміру факторної ознаки;

- у квадратичних одиницях виміру ознаки;

- у відсотках.

?

Коефіцієнт кореляції вимірюється:

- в одиницях виміру результативної ознаки;

- в одиницях виміру факторної ознаки;

- у квадратичних одиницях виміру ознаки;

- у відсотках.

?

До аналітичних методів екстраполяції відноситься метод:

- лінійної регресіі;

- ковзного середнього;

- всі варіанти;

- метод Чоу;

?

До аналітичних методів екстраполяції відноситься метод:

- парної регресії;

- ковзного середнього;

- метод контрольного сигналу;

?

До аналітичних методів екстраполяції відноситься метод:

- метод Чоу;

- експоненціально зваженого середнього;

- змішаної авторегресії;

- побудова тренду;

?

До адаптивних методів екстраполяції відноситься метод:

- множинної регресії;

- парної регресії;

- експоненціально зваженої середньої;

- побудови тренду;

?

До адаптивних методів відноситься метод:

- сплайн-функції;

- рівняння тренду;

- лінійної регресії;

- всі варіанти;

?

До адаптивних методів відноситься метод:

- метод Чоу;

- лінійної регресії;

- ковзної середньої.

?

Якщо є явна тенденція ряду до зростання, то використовуються методи:

- експоненціальної середньої;

- ковзної середньої;

- середнього темпу зростання;

- парної регресії.

?

Якщо є явна тенденція ряду до спадання, то використовуються методи:

- прогнозної середньої;

- ковзної середньої;

- середнього темпу зростання;

- парної регресії;

?

Формула побудови інтервалу довіри для прогнозу включає два значення, а саме:

- прогнозне значення змінної;

- фактичне значення змінної;

- середня квадратична помилка прогнозу;

- середнє значення;

?

Ширина інтервалу лінійного тренда зменшується при:

- збільшенні кількості спостережень;

- зменшенні кількості спостережень;

- збільшенні періоду попередження;

?

Ширина інтервалу лінійного тренда зменшується при:

- збільшенні періоду попередження;

- зменшенні кількості спостережень;

- збільшенні періоду попередження;

- зменшенні періоду попередження;

?

Рівномірний розвиток процесу відображається:

- поліномом третього степеня;

- поліномом другого степеня;

- лінійним трендом;

- логарифмічною функцією;

?

Рівноприскорений розвиток процесу відображається:

- поліномом п’ятого порядку;

- параболою другого порядку;

- лінійним трендом;

- модифікованою експонентою;

?

Розвиток процесу зі змінним прискоренням відображається:

- параболою другого порядку;

- лінійним трендом;

- поліномом третього порядку;

- всі варіанти;

?

Процес із сповільненням зростання в кінці періоду відображається:

- параболою другого порядку;

- степеневою функцією;

- поліномом першого порядку;

- логарифмічною функцією;

?

Для того, щоб звести показову функцію до лінійної функції за параметрами необхідно:

- прологарифмувати рівняння;

- проінтегрувати рівняння;

- згладити рівняння;

- піднести до другої степені;

?

Прогнозні обчислення здійснюються на основі використання компонент офісу:

- пакету лінійного програмування;

- сервісної функції „Поиск решения”;

- сервісної функції „Анализ данных”;

- текстового процесору Word;

?

При відборі показників для регресійного аналізу слід включати в рівняння:

- всі можливі фактори;

- тільки один-два фактори;

- фактори, що є суттєвими при вивченні проблеми;

- фактори, що є змінними;

?

При відборі показників для характеристики зв’язків рекомендується використовувати:

- середню кількість факторів;

- максимальну кількість факторів;

- мінімальну, але достатню кількість;

- один фактор;

?

Побудова моделей екстраполяції передбачає:

- вибір рівняння тренду і обчислення його параметрів;

- визначення середніх характеристик часового ряду;

- визначення коефіцієнту кореляції;

- визначення коефіцієнту Пірсона;

?

Перевага віддається рівнянню тренда, який має:

- кращий показник вимірювання інтенсивності зв’язку;

- найменшу середньоквадратичну помилку апроксимації;

- найбільший коефіцієнт повної регресії;

- найменшу кількість факторів.

?

Середньоквадратична помилка апроксимації може використовуватися для порівняння трендів при умові:

- рівняння трендів однакові за формою;

- рівняння трендів різні за параметрами;

- рівняння трендів однакові за кількістю параметрів;

- рівняння трендів мають одну змінну.

?

Поняття довірчого інтервалу включає:

- коефіцієнт регресії;

- параметри трендових моделей;

+ верхню і нижню границі інтервальних значень прогнозних показників;

- верхню і середню границі інтервальних значень прогнозних показників.

?

Система нормальних рівнянь є слідство використання:

- кореляційного аналізу;

- методу найменших квадратів;

- методу кінцевих різниць;

- методу експоненціального згладжування.

?

До методів індивідуальної експертної оцінки відноситься:

- інтерв’ю;

- аналітичний метод;

- метод „Делфі”;

- написання сценарію.

?

До методів колективної експертної оцінки не відноситься:

+ аналітичний метод;

- метод „Делфі”;

- метод „мозкової атаки”;

- метод „комісій”.

?

Особливості методу колективної генерації ідей:

- етап генерації ідей;

- всі варіанти;

- анонімність експертів;

- етап оцінки критичних зауважень.

?

Особливості методу „Делфі”:

- використання результатів попереднього туру опитування;

- анонімність експертів;

- статистична характеристика групової відповіді;

- всі варіанти;

?

Метод отримання погодженої думки – це:

- метод колективної генерації ідей;

- метод інтерв’ю;

- метод „Делфі”;

- формалізований метод;

?

Метод евристичного прогнозування – це:

- метод ковзної середньої;

- метод екстраполяції;

- експертний метод;

- метод економетричного моделювання;

?

Результат процесу верифікації – це:

- оцінка параметрів рівняння регресії;

- рівняння лінії тренді;

- оцінка якості прогнозу;

- оцінка коефіцієнта кореляції;

?

Характеристикою якості прогнозу може бути:

- кількість змінних в рівнянні регресії;

+ точність;

- залежність;

- незалежність;

?

Характеристикою якості прогнозу може бути:

- кількість змінних в рівнянні регресії;

- надійність;

- залежність;

- незалежність;

?

Апріорні оцінки прогнозу визначають коли:

- період попередження пройшов;

- період попередження не закінчився;

- прогнозування здійснюється для минулого моменту часу;

- процес прогнозування закінчений;

?

Апостеріорні оцінки визначають для випадку, якщо:

- прогнозування здійснюється для минулого моменту часу;

- період попередження не закінчився;

- період попередження менше бази прогнозу;

- вже відомі прогнозні значення;

?

Апостеріорними оцінками можна вважати:

- абсолютну помилку;

- відносну помилку;

- всі варіанти;

- коефіцієнт відношення підтверджених прогнозів до загальної кількості прогнозів;

?

До апріорних оцінок можна віднести:

- коефіцієнт відношення підтверджених прогнозів до загальної кількості прогнозів;

- всі варіанти;

- середнє відносне відхилення;

- медіану;

?

Підвищити точність прогнозу можна шляхом:

- підвищення достовірності інформації;

- збільшення довірчого інтервалу;

- зменшенням кількості вхідної інформації;

- збільшенням кількості змінних рівняння.

?

Підвищити точність прогнозу можна шляхом:

- збільшенням недостовірної інформації;

- збільшення кількості невідомих параметрів;

- підвищенням адекватності моделі;

- збільшенням кількості змінних рівняння.

Поиск по сайту: