Эконометрика лаб 5

ПРАВИЛЬНЫМ ОТВЕТОМ ВЕЗДЕ ЯВЛЯЕТСЯ ПЕРВЫЙ!

Что такое бинарная переменная?

1

переменная, принимающая значения "0" или "1" при наличии или отсутствии признака

2

переменная, служащая для учета количественных признаков в модели

3

переменная, которая может быть как зависимой, так и независимой переменной модели

4

переменная, значение которой служит для расчета коэффициента корреляции

Для чего в регрессионную модель

вводятся бинарные переменные?

1

для учета качественных признаков

2

для уменьшения количества значимых переменных в модели

3

для перехода от линейного вида зависимости к нелинейному

4

для перехода от нелинейного вида зависимости к линейному

Фиктивная переменная - это

1

другое название бинарной переменной

2

переменная, не отражаемая в уравнении регрессии

3

показатель тесноты связи в уравнении регрессии

4

неизвестная, принимающая всегда только одно значение

Уравнение регрессии, содержащее фиктивные переменные, является

1

регрессионной моделью

2

оптимизационной моделью

3

фиктивной моделью

4

сетевой моделью

Какие значения может принимать фиктивная переменная?

1

0 и 1

2

-1, 0, 1

3

любые

4

только положительные

Можно ли использовать бинарные переменные

в множественной регрессии?

1

да

2

нет

3

да, если наблюдений не менее 2

4

да, бинарных переменных вводится не менее 2

Можно ли вводить в модель больше одной бинарной переменной?

1

да

2

нет

3

да, только в случае линейной модели

4

да, только при условии высокого коэффициента корреляции

Может ли зависимая переменная быть бинарной?

1

нет

2

да, если зависимых переменных больше двух

3

да, если независимых переменных больше двух

4

да

Может ли бинарная переменная быть

независимой переменной регрессионной модели?

1

бинарная переменная и может быть только независимой

2

не может ни при каких условиях

3

может только в случае, если регрессионная модель линейна

4

может только в случае, если регрессионная модель не линейна

Может ли коэффициент при бинарной переменной быть отрицательным?

1

да

2

нет

3

да, если есть статистические выбросы

4

да, если бинарная переменная принимает больше двух значений

Что означает отрицательный коэффициент

при бинарной переменной?

1

уменьшение зависимой переменной при наличии признака, описываемого бинарной переменной

2

что бинарная переменная не значима

3

наличие статистических выбросов

4

увеличение зависимой переменной при наличии признака, описываемого бинарной переменной

Каков содержательный смысл коэффициента перед бинарной переменной в уравнении регрессии, анализирующем стоимость жилья?

1

показывает величину изменения стоимости жилья при наличии данного качественного признака

2

он показывает величину стоимости жилья

3

он подтверждает влияние качественного признака на стоимость жилья

4

он отрицает влияние качественного признака на стоимость жилья

Можно ли при исследовании рынка жилья учесть

адрес квартиры при помощи бинарной переменной?

1

нельзя

2

можно, если все исследуемые квартиры расположены в одном районе

3

можно, если бинарная переменная принимает больше двух значений

4

можно

Можно ли при исследовании рынка жилья учесть наличие телефона в квартире при помощи бинарной переменной?

1

да

2

нет

3

это не имеет смысла

4

можно только в случае отсутствия статистических выбросов

Можно ли исследовать зависимость стоимости жилья от его параметров с помощью бинарных переменных?

1

безусловно, можно

2

можно, но с использованием двухшагового МНК

3

можно, но только в нелинейной регрессии

4

безусловно, нельзя

Незначимость бинарной переменной означает

1

отсутствие влияния соответствующего качественного признака на зависимую переменную

2

отсутствие тесной связи между зависимой и объясняющими переменными модели

3

отсутствие Р-значения для этой переменной

4

отсутствие экономическго смысла у этой переменной

Статистическая значимость бинарной переменной означает

1

подтвержденное влияние данного качественного признака на зависимую переменную

2

наличие тесной связи между зависимой и объясняющими переменными модели

3

наличие Р-значения для этой переменной

4

достаточность статистических наблюдений для достоверных выводов

Каким образом производится исключение

бинарных переменных из модели?

1

аналогично исключению других объясняющих переменных

2

бинарные переменные не могут быть исключены из модели

3

аннулированием результатов регрессии

4

по желанию исследователя

В каких случаях производится исключение бинарных переменных из модели?

1

в случае высокого Р-значения для них

2

в случае низкого Р-значения для них

3

в случае слабой связи в модели

4

в случае плохого настроения

Коэффициент корреляции является

1

одним из трех показателей качества регрессионной модели

2

промежуточным элементом расчета коэффициентов регрессии

3

необходимым параметром для построения графика зависимости переменных

4

величиной, имеющей в анализе результатов решения второстепенное значение

Для проверки качества построенной регрессионной модели

необходимо проанализировать:

1

коэффициент корреляции, Значимость F, Р-значения

2

остатки, стандартизованные остатки, стандартные ошибки

3

коэффициенты регрессии, Р-значения, количество наблюдений

4

R-квадрат, стандартные ошибки

Для признания регрессионной модели качественной

должны выполняться условия:

1

связь тесная, наблюдений достаточно, все объясняющие переменные значимы

2

связь тесная, статистические выбросы отсутствуют, зависимая переменная значима

3

коэффициент корреляции положителен, коэффициенты регрессии значимы

4

коэффициент корреляции больше 0,7, Р-значения больше 0,05

Что означает незначимость коэффициента регрессии?

1

что соответствующая ему независимая переменная не влияет на зависимую

2

что зависимая переменная не влияет на соответствующую ему независимую

3

что коэффициент рассчитан неверно

4

что регрессия является множественной

Что следует делать, если коэффициент регрессии не значим?

1

удалять из модели переменную, которой он соответствует

2

в этом случае бесполезно что-либо делать

3

увеличить количество наблюдений

4

увеличить количество зависимых переменных

Каким образом проверяется статистическая значимость параметров регрессии?

1

с помощью тестирования нулевых гипотез для них

2

с помощью проведения дополнительных экспериментов

3

с помощью метода подстановки

4

с помощью интегральных статистических таблиц

Что означает наличие прямой связи между переменными х и у?

1

что при увеличении значений х увеличиваются и значения у

2

что при увеличении значений х значения у уменьшаются

3

что график зависимости между х и у является прямой линией

4

что графики переменных х и у являются прямыми линиями

Что означает наличие обратной связи между переменными х и у?

1

что при уменьшении значений х значения у увеличиваются

2

что график зависимости между х и у не является прямой линией

3

что графики переменных х и у не являются прямыми линиями

4

что при увеличении значений х увеличиваются и значения у

Что является математической моделью в эконометрических задачах?

1

уравнение регрессии

2

условие задачи

3

графики исследуемых переменных

4

математические расчеты величин исследуемых переменных

Для чего составляется уравнение регрессии?

1

для определения формы зависимости исследуемых переменных

2

для выявления причин наличия случайной составляющей

3

для расчета суммы квадратов отклонений реальных значений от расчетных

4

для определения тесноты связи исследуемых переменных

После записи уравнения регрессии необходимо

1

оценить качество полученного уравнения

2

отметить эту радость с друзьями

3

определить зависимые и независимые переменные

4

рассчитать сумму квадратов остатков

Зачем в регрессионном анализе используются

фиктивные переменные?

1

для того, чтобы учесть в модели факторы, выражающиеся не количественными значениями

2

чтобы выявить связи независимых переменных между собой

3

для определения стандартных ошибок параметров регрессии

4

для фиксации свойств найденной регрессии

Фиктивная переменная является

1

равноправной переменной регрессионной модели

2

второстепенной переменной в регрессионной модели, которую можно не учитывать в анализе

3

показателем качества регрессионной модели

4

константой

Можно ли использовать бинарные переменные

в парной регрессии?

1

да

2

нет

3

да, если наблюдений не менее 2

4

да, если объясняемых переменных не менее 2

Может ли бинарная переменная

быть зависимой переменной регрессионной модели?

1

не может

2

может, при условии хорошего качества модели

3

может только в случае прямой связи между переменными модели

4

может

Можно ли при исследовании рынка жилья учесть

размер жилой площади при помощи бинарной переменной?

1

нельзя

2

можно, если все исследуемые квартиры расположены в одном районе

3

можно, если бинарная переменная принимает больше двух значений

4

можно

Можно ли при исследовании рынка жилья учесть

планировку квартиры при помощи бинарной переменной?

1

да

2

нет

3

это не имеет смысла

4

можно только в случае отсутствия статистических выбросов