Тест Эконометрика. зао-04. A01 Вероятностная модель, значения отдельных характеристик которой оцениваются по результатам наблюдений, называется экономической моделью эконометрической моделью математической моделью вероятностностатистической моделью характеристической моделью A02
 Скачать 107 Kb.
|
|
A01: Вероятностная модель, значения отдельных характеристик которой оцениваются по результатам наблюдений, называется 1. экономической моделью 2. эконометрической моделью 3. математической моделью 4. вероятностно-статистической моделью 5. характеристической моделью A02: Модель "черного ящика" применяется 1. для оценивания параметров с помощью МНК 2. для вычисления оптимального значения отклика 3. для описания изучаемого явления или процесса 4. для повышения точности модели 5. чтобы скрыть от посторонних содержимое ящика A03: На постановочном этапе эконометрического анализа происходит 1. определение ролей факторов 2. регистрация значений факторов 3. анализ сущности изучаемого явления 4. определение структуры и вида модели 5. построение экономической интерпретации A04: На этапе спецификации модели производится 1. решение проблемы идентифицируемости модели 2. определение источников статистической информации 3. выделение решаемых задач 4. вывод общего вида модельных соотношений 5. проверка адекватности модели A05: Рост, вес, деньги измеряются в 1. ранговой шкале 2. номинальной шкале 3. интервальной шкале 4. шкале отношений A06: Имеет абсолютный нуль, но не имеет абсолютной единицы 1. интервальная шкала 2. шкала отношений 3. абсолютная шкала 4. единичная шкала 5. нуль-один шкала A07: Суммарный вес производимой продукции измеряются в 1. ранговой шкале 2. номинальной шкале 3. интервальной шкале 4. шкале отношений 5. абсолютной шкале A08: Основной задачей корреляционного анализа является 1. проверка коэффициента корреляции на значимость 2. построение значимых уравнений регрессии 3. выявление наличия связи между признаками 4. оценка качества прогноза 5. выявление мультиколлинеарности A09: Коэффициент корреляции показывает 1. тесноту связи между двумя признаками 2. величину разброса значений вокруг среднего 3. тесноту линейной связи двух признаков 4. угол наклона линии регрессии 5. направление эллипса корреляционного поля A10: Зависимость между объемом продаж товара и затратами на его рекламу является 1. функциональной 2. статистической 3. линейной 4. корреляционной 5. товарно-сырьевой A11: Если корреляционное поле имеет вид, представленный на рисунке, то можно предположить, что  1. переменные являются независимыми 2. взаимосвязь между переменными положительная 3. взаимосвязь между переменными прямолинейная 4. взаимосвязь между переменными функциональная 5. это поле построено неправильно A12: В регрессионном уравнении вида  , величина  – это1. значение независимой переменной при нулевом значении зависимой переменной 2. значение зависимой переменной при нулевом значении независимой переменной 3. величина изменения значения зависимой переменной при изменении значения независимой переменной на одну единицу 4. объясняемая переменная 5. величина изменения значения независимой переменной при изменении значения зависимой переменной на одну единицу A13: В регрессионной модели под ошибкой понимается 1. величина ESS 2. разность между наблюдаемым значением отклика и его прогнозным значением 3. разность между прогнозным значением отклика и его наблюдаемой величиной 4. величина отклонения прогнозного значения от соответствующего наблюдения 5. ненаблюдаемая величина, содержащаяся в модели A14: МНК-оценки параметров модели 1. всегда являются асимптотически нормальными 2. имеют наименьшую дисперсию в классе всех несмещенных оценок 3. удовлетворяют системе нормальных уравнений 4. являются значимыми по критерию Стьюдента A15: Выражение  служит для вычисления1. полной суммы квадратов 2. объясненной суммы квадратов 3. остаточной суммы квадратов 4. усредненной суммы квадратов 5. суммы квадратов ошибок A16: Согласно МНК наилучшими считаются оценки, которые 1. соответствуют минимальному значению суммы квадратов остатков 2. соответствуют минимальному значению суммы модулей остатков 3. соответствуют максимальному значению суммы квадратов остатков 4. соответствуют максимальному значению суммы модулей остатков A17: При проверке модели на значимость 1. строят график зависимости 2. рассчитывают коэффициент детерминации 3. определяют возможность оценивания параметров модели 4. определяют возможность однозначного оценивания параметров модели 5. вычисляют оценки параметров модели A18: Из графика видно, что на линии регрессии лежит ровно одна точка.  Это скорее всего означает, что 1. уравнение регрессии неадекватно наблюдаемым данным 2. уравнение регрессии неправильно построено 3. данное уравнение позволяет получить прогноз только для этой точки 4. в доверительный интервал попадает только одна эта точка 5. между исходными рядами наблюдается статистическая связь и, похоже, что линейная A19: Для проверки гипотезы о значимости параметров регрессионного уравнения используется 1. коэффициент корреляции 2. критерий Хи-квадрат Пирсона 3. коэффициент детерминации 4. F-критерий Фишера 5. t-критерий Стьюдента A20: При уменьшении дисперсии ошибки наблюдения ширина 95% доверительного интервала для прогноза отклика будет 1. увеличиваться 2. уменьшаться 3. останется неизменной 4. увеличиваться, пока ESS не превысит TSS 5. уменьшаться, пока RSS не превысит TSS Ключ (Тест1):
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||