Заочники_Эконометрика

Верны ли следующие утверждения (если нет, приведите правильный ответ)

1. Оценка коэффициента парной линейной регрессии может быть определена по выборке объема как .

2. Оценка значимости уравнения парной линейной регрессии осуществляется на основании критерия Стьюдента

3. Остаточная сумма квадратов определяется как сумма квадратов отклонений фактических значений объясняемой переменной от ее модельных значений.

4. Если уравнение регрессии, выражающее зависимость спроса на продукт от его цены имеет вид , то при увеличении цены на единицу, спрос уменьшится на единицу.

Заполните пропуски, чтобы получились верные утверждения

1. Анализ поля корреляции позволяет устанавливать предполагаемую форму связи между объясняющими и объясняемой переменными в случае ___________________________________________________ регрессии.

2. Оценка по выборке степенной парной нелинейной регрессии имеет вид

_____________________________________________________________________________________

3. Реализация метода наименьших квадратов для уравнения парной нелинейной регрессии вида по выборке объема заключается в минимизации функционала вида

____________________________________________________________________________________

4. Уравнение парной нелинейной регрессии вида приводится к уравнению парной линейной регрессии путем ______________________________________________________________________________

5. Для оценки зависимости урожайности озимой пшеницы от количества внесенных удобрений построено 3 модели регрессии – линейная с R² = 0,9633, полиномиальная второй степени с R² = 0,9848 и степенная с R² = 0,9868. Тогда наилучшим приближением реальных данных является _____________________________________________________________________________________

(обосновать и привести вид уравнения)

6 Если 197,9, 227,3, 39 653,8, 45 465,8, то уравнение парной линейной регрессии имеет вид _____________________________________________________________________________________

7. При проверке значимости уравнения регрессии выдвигается гипотеза Н₀ о _____________________________, т.е._____________________________________ при конкурирующей Н₁ ___________________________________________. При этом уравнение может быть ____________________ на уровне 0,90 и _________________________ на уровне 0,95.

8. Незначимость по критерию Стьюдента коэффициента в модели множественной линейной регрессии означает, что влияние фактора _____________________________________________

9. Предположим, что зависимость прибыли предприятия () от средней выработки одного работника () и доли продукции, поставляемой на экспорт (), имеет вид . Тогда увеличение на единицу и уменьшение на 2 единицы приведет к _______________________ y ____________________________

10. Экономический смысл константы в предыдущем задании состоит в том, что_____________

_____________________________________________________________________________________________

11. Число степеней свободы для статистики Фишера при проверке значимости уравнения множественной линейной регрессии с 4-мя объясняющими переменными по 23 наблюдениям составит ___________________________________

12. В множественной регрессионной модели вида параметрами являются

_____________________________________________________________________________________________

13 По 10 наблюдениям построена множественная линейная регрессия зависимости валового регионального продукта () от его площади (), численности населения (), количества промышленных предприятий () вида . Коэффициент детерминации составил 0,93, выборочные оценки СКО коэффициентов регрессии – соответственно 0,05, 0,17 и 0,06. Тогда статистически значимыми на уровне 0,05

признаются коэффициенты __________________ поскольку _________________________________________

__________________________________________ Все уравнение регрессии на заданном уровне значимости

___________________________________ поскольку ________________________________________________

14. Известна матрица парных коэффициентов корреляции объясняемой и объясняющих переменных множественной R. Тогда в уравнение регрессии следует включать объясняющие переменные (объясните, почему) __________________________________________________ __________________________________________________ __________________________________________________
_____________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________

15. Для модели вида R²=0,9, тогда доля остаточной дисперсии зависимой переменной, не

объясненной входящими в модель факторами, составила ____________________________________________________

16. При проверке значимости уравнения множественной линейной регрессии выдвигается гипотеза Н₀ ____________________________, т.е. ___________________________________ при конкурирующей Н₁ ____________

____________. При этом уравнение может быть _______________ на уровне 0,90 и _________________ на уровне 0,95.

17. Уравнение вида _________________ по факторам,

_________________ по параметрам и линеаризуется путем __________________________________________

№	Вопрос / варианты ответов
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67