ответы TestKontrolnayaParnayaRegressia

5

1. Что является показателем тесноты связи в парной линейной регрессии?

Лабораторная 1

2. Как оценивается значимость параметров уравнения регрессии?

Лабораторная 2

Тест 2

19. Степень влияния неучтённых факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе:

1. парного линейного коэффициента корреляции;

2. частного коэффициента корреляции;

3. индекса корреляции;

4. коэффициента детерминации;

5. коэффициента регрессии.

20. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет:

1. значимость коэффициента корреляции;

2. значимость уравнения регрессии;

3. значимость коэффициента регрессии;

4. значимость свободного члена уравнения регрессии.

21. Коэффициент корреляции больше нуля, это означает, что

1. связь между переменными тесная;

2. связь между переменными прямая;

3. связь между переменными обратная;

4. связь между переменными отсутствует.

22. Оценка значимости уравнения в целом осуществляется по критерию:

1. Фишера;

2. Дарбина-Уотсона;

3. Пирсона;

4. Стьюдента.

23. Если расчётное значение критерия Фишера меньше табличного значения, то гипотеза о статистической незначимости уравнения

1. незначима;

2. несущественна;

3. отвергается;

4. принимается.

24. Табличное значение критерия Фишера определяется по:

1. уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий;

2. уровню значимости и степени свободы общей дисперсии;

3. уровню значимости;

4. степени свободы факторной и остаточной дисперсий.

25. Общая дисперсия служит для оценки влияния

1. учтённых явно в модели факторов;

2. как учтённых факторов, так и случайных воздействий;

3. величины постоянной составляющей в уравнении;

4. случайных воздействий.

26. Остаточная дисперсия служит для оценки влияния

1. случайных воздействий;

2. величины постоянной составляющей в уравнении;

3. учтённых явно в модели факторов;

4. как учтённых факторов, так и случайных воздействий.

27. Расчётное значение критерия Фишера определяется как

1. разность факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы;

2. отношение факторной дисперсии к остаточной;

3. отношение факторной дисперсии к остаточной, рассчитанных на одну степень свободы;

4. суммы факторной дисперсии к остаточной, рассчитанных на одну степень свободы.

28. Факторная дисперсия служит для оценки влияния:

1. как учтённых факторов, так и случайные воздействия;

2. учтённых явно в модели факторов;

3. величины постоянной составляющей в уравнении;

4. случайных воздействий.

29. Расчётное значение критерия Фишера определяется как …факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы

1. произведение;

2. разность;

3. сумма;

4. отношение.

31. Коэффициент корреляции равен нулю, это означает, что

1. связь между переменными тесная;

2. связь между переменными прямая;

3. связь между переменными обратная;

4. связь между переменными отсутствует.

32. Коэффициент корреляции меньше нуля, это означает, что

1. связь между переменными тесная;

2. связь между переменными прямая;

3. связь между переменными обратная;

4. связь между переменными отсутствует.

33. Остаточная сумма квадратов равна нулю:

1. когда правильно подобрана регрессионная модель;

2. когда между признаками существует точная функциональная связь;

3. никогда.

34. Табличное значение F-критерия Фишера меньше расчётного F-критерия Фишера. Это значит:

1. уравнение регрессии значимо;

2. уравнение регрессии незначимо;

3. все коэффициенты уравнения регрессии равны нулю;

4. не все коэффициенты уравнения регрессии равны нулю.

Тест 3

11. Нелинейную модель зависимостей экономических показателей нельзя привести к линейному виду, если …

1. нелинейная модель является внутренне нелинейной;

2. нелинейная модель является внутренне линейной;

3. линейная модель является внутренне нелинейной;

4. линейная модель является внутренне линейной.

12. Оценить статистическую значимость нелинейного уравнения регрессии можно с помощью …

1. индекса корреляции;

2. критерия Фишера;

3. линейного коэффициента корреляции;

4. показателя эластичности.

13. Назовите показатель тесноты связи для нелинейных моделей регрессии:

1. индекс корреляции;

2. индекс детерминации;

3. линейный коэффициент корреляции;

4. парный коэффициент линейной корреляции.

14. Значение индекса корреляции, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии характеризует:

1. тесноту случайной связи;

2. тесноту линейной связи;

3. тесноту нелинейной связи;

4. тесноту обратной связи.

15. Параметр b в степенной модели является:

1. коэффициентом детерминации;

2. коэффициентом эластичности;

3. коэффициентом корреляции;

4. индексом корреляции.