|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Парная регрессия и корреляция1. Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является: а) аналитический; б) графический; в) экспериментальный (табличный). 2. Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если у нас есть: а) не менее 5 наблюдений; б) не менее 7 наблюдений; в) не менее 10 наблюдений. 3. Суть метода наименьших квадратов состоит в: а) минимизации суммы остаточных величин; б) минимизации дисперсии результативного признака; в) минимизации суммы квадратов остаточных величин. 4. Коэффициент линейного парного уравнения регрессии: а) показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу; б) оценивает статистическую значимость уравнения регрессии; в) показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%. 5. На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии а) да; б) нет; в) ничего определенного сказать нельзя. 6. Суть коэффициента детерминации а) оценивает качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению; б) характеризует долю дисперсии результативного признака в) характеризует долю дисперсии 7. Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает: а) коэффициент детерминации б) в) средняя ошибка аппроксимации 8. Значимость уравнения регрессии в целом оценивает: а) б) в) коэффициент детерминации 9. Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на: а) методе наименьших квадратов: б) методе максимального правдоподобия: в) шаговом регрессионном анализе. 10. Остаточная сумма квадратов равна нулю: а) когда правильно подобрана регрессионная модель; б) когда между признаками существует точная функциональная связь; в) никогда. 11. Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное: а) б) в) 12. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное: а) б) в) 13. Общая сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное: а) б) в) 14. Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают: а) б) в) коэффициент детерминации 15. Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду: а) б) в) 16. Какое из уравнений является степенным: а) б) в) 17. Параметр а) коэффициентом детерминации; б) коэффициентом эластичности; в) коэффициентом корреляции. 18. Коэффициент корреляции а) от –1 до 1; б) от 0 до 1; в) любые. 19. Для функции а) б) в) 20. Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам: а) б) в) Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.006 сек.) |