Главная страница
Навигация по странице:

  • Задание Ответ Вес

  • Ответ

    		•

    Поставьте в правильной последовательности этапы решения задач регрессионного анализа


    Скачать 1.61 Mb.
    НазваниеПоставьте в правильной последовательности этапы решения задач регрессионного анализа
    Дата20.12.2021
    Размер1.61 Mb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаSkleyka_TT_1.docx
    ТипДокументы
    #310183
    страница1 из 5
      1   2   3   4   5

    №
    Задание

    1
    Поставьте в правильной последовательности этапы решения

    задач регрессионного анализа

    1. Проверка адекватности построения функции результатам наблюдения

    2. Предварительная обработка экспериментальных данных

    3. Выбор вида уравнения регрессии

    4. Вычисление коэффициентов уравнения регрессии

    .b,c,d,a.

    2
    Теоретическое значение переменной – это

    1. значение, полученное по уравнению регрессии

    2. значение, полученное по уравнению регрессии плюс ошибка регрессии

    3. фактическое значение переменной в предыдущем периоде

    4. квадрат фактического значения переменной в предыдущем периоде

    5. квадрат значения, полученного по уравнению регрессии

    3
    Критические значения критерия Фишера определяются

    1. по уровню значимости и двум степеням свободы

    2. по уровню значимости

    3. по двум степеням свободы

    4. по уровню значимости и одной степени свободы

    4
    Если наблюдаемое значение критерия больше критического значения, то гипотеза …

    1. Н1 отвергается

    2. Н1 принимается

    3. Н0 отвергается

    4. Н0 принимается

    5
    С помощью какой величины определяется теснота связи в

    уравнении регрессии?

    1. коэффициента корреляции

    2. коэффициента регрессии

    3. коэффициента конкордации

    6
    Величина коэффициента регрессии характеризует

    1. значение свободного члена в уравнении

    2. среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу

    3. фактическое значение независимой переменной

    4. значение параметра при независимой переменной

    7
    Параметр b уравнения Y = a + bX показывает:

    1. на сколько единиц изменяется прогнозируемый показатель в единицу времени

    2. на сколько единиц изменяется прогнозируемыйпоказатель при изменении независимой переменной на единицу

    3. значение независимой переменной в прогнозном периоде




    8
    По заданному распределению найти выборочную среднюю

    X 0.3 0.4 0.5 0.7

    P(X) 0.2 0.45 0.15 0.2

    a. 0,30

    b. 0,46

    c. 0,25



    1

    9
    Простая линейная регрессия выражается функцией вида: a. f (t) = -35,243t2 + 2144,5t + 73665

    b. f (t) =102793,3-45933,62/t

    c. f (t) = 840,48t + 81924

    d. f (t) = 11246ln(t) + 67572



    1

    10
    Некоррелированность случайных величин означает

    1. отсутствие линейной связи между ними

    2. отсутствие нелинейной связи между ними

    3. отсутствие любой связи между ними

    4. их независимость



    1

    11
    Графиком интервального ряда распределения является

    1. полигон

    2. гистограмма

    3. столбиковая диаграмма



    1

    12
    Ряды распределения состоят из двух элементов:

    1. уровня ряда и частоты

    2. уровня ряда и периода времени

    3. варианта и частоты



    1

    13
    Уровень значимости определяет

    1. процент отклонения верной гипотезы;

    2. вероятность ошибочного отклонения гипотезы, в то время как она на самом деле верна;

    3. результат проверки гипотезы о статистической незначимости уравнения регрессии



    1

    14
    Для уравнения регрессии y=130-20*x отклонение фактического значения результативной переменной от расчетного для точки с координатами (2;80) равно

    1. 2

    2. 80

    3. 20

    4. 10



    1




    №
    Задание
    Ответ
    Вес

    1
    Выберите утверждения относительно коэффициента множественной корреляции

    1. чем ближе значение R2 к нулю, тем теснее связь результативного признака со всеми факторами

    2. чем ближе значение R2 к единице, тем теснее связь результативного признака со всеми факторами

    3. R2 принимает значения из промежутка [0, 1]



    1

    2
    Для получения оценок параметров степенной регрессионной модели

    1. требуется подбирать соответствующие значения

    2. метод наименьших квадратов неприменим

    3. необходимо выполнить логарифмическое преобразование



    1

    3
    При каком значении коэффициента корреляции связь можно считать умеренной?

    a. 0,35

    b. 0,55

    c. 0,75

    d. 0,45



    1

    4
    Проведено 5 измерений (без систематических ошибок) некоторой случайной величины

    1. X1=9

    2. X2=11

    3. X3=?

    4. X4=14

    5. X5=16

    несмещенная оценка математического ожидания равна 13
    Найдите пропущенное значение

    1. 11

    2. 14

    3. 15

    4. 17



    1

    5
    Парный коэффициент корреляции между переменными равен

    1. Это означает:

      1. наличие положительной линейной функциональной связи

      2. отсутствие линейной зависимости

      3. между переменными существует точная обратная линейная зависимость



    1

    6
    Парный коэффициент корреляции между переменными равен

    –1. Это означает:

    1. наличие нелинейной функциональной связи

    2. отсутствие линейной зависимости

    3. между переменными существует точная обратная линейная зависимость



    1



    7
    Точечная оценка параметра распределения равна 17. Тогда его интервальная оценка может иметь вид…
    a. 0;17

    b. 17;18

    c. 16;18

    d. 17;18



    1

    8
    От каких параметров зависит коэффициент Стьюдента?

    1. от объема выборки;

    2. числа испытанийй

    3. доверительной вероятности

    4. доверительного интервала



    1

    9
    Перечислите точечные оценки случайной величины в выборке:

    1. cреднее квадратическое отклонение

    2. плотность распределения

    3. доверительная вероятность

    4. математическое ожидание



    1

    10
    Распределение вероятностей непрерывной случайной величины Х, для которой коэффициенты асимметрии и эксцесса равны нулю называют …

    1. показательным

    2. нормальным

    3. равномерным



    1

    11
    Закон распределения случайных величин может быть задан:


    1. таблицей

    2. аналитически

    3. в виде схемы

    4. графически



    1

    12
    Сколько параметров имеет распределение Вейбулла


    1. 1

    2. 3

    3. 2



    1




    1. Для оценки формы распределения служат следующие характеристики:

      1. асимметрия,

      2. дисперсия

      3. эксцесс

      4. коэффициент вариации

    2. Мультиколлинеарность – это:

      1. наличие линейной зависимости между объясняющими переменными регрессионной модели.

      2. сильная взаимосвязь результирующей переменной с объясняющими переменными

      3. корреляционная зависимость между остатками текущего и предыдущего моментов времени

    № Задание

    1. Достоверность количественных показателей определяется:

      1. точностью;

      2. пределами допуска;

      3. адекватностью восприятия.

    2. Каковы основные принципы прогнозирования:




      1. вариативность, верифицируемость, непрерывность, рентабельность, системность, согласованность

      2. вариативность, верифицируемость, непрерывность, обоснованность, системность, согласованность

      3. точность, верифицируемость, непрерывность, рентабельность, системность, согласованность



    Ответ

    1
    1


    Вес

    1


    1




    1. Аддитивные модели временного ряда – это модели, в которых 1

    временной ряд представлен:

      1. как сумма трендовой, сезонной и случайной компонент;

      2. как произведение трендовой, сезонной и случайной компонент;

      3. как сумма квадратов трендовой, сезонной и случайной компонент;

      4. как разность трендовой, сезонной и случайной компонент.

    1. Модель, в которой расчетные значения уровней ряда 1

    определяются как линейная функция от предыдущих наблюдений называют

      1. регрессионной моделью

      2. авторегрессионной моделью

      3. экспоненциального сглаживания

    1. Модели на базе цепей Маркова относят к; 1

      1. статистическим моделям

      2. структурным моделям

    2. При построении моделей прогнозирования на основе цепей 1

    Маркова предполагают:

      1. будущее состояние процесса зависит только от его
    текущего состояния и не зависит от предыдущих

    1. будущее состояние процесса не зависит от его текущего состояния и не зависит от предыдущих

    2. будущее состояние процесса зависит как от его текущего состояния, так и от предыдущих






    7
    Алгоритм обучения персептрона является:

    1. алгоритмом «обучения с учителем»

    2. алгоритмом «обучения без учителя»



    1

    8
    Критерий Пирсона служит для:

    1. сравнения двух выборочных дисперсий,

    2. проверки согласия экспериментального и теоретического распределений

    3. проверки гипотезы о равенстве двух средних значений генерал ных совокупностей



    1

    9
    Нейронная сеть является обученной, если:

    1. при подаче на вход некоторого вектора сеть будет выдавать ответ, к какому классу векторов он принадлежит

    2. при запуске обучающих входов она выдает соответствующие обучающие выходы

    3. алгоритм обучения завершил свою работу и не зациклился



    1

    10
    Дисперсионный анализ служит для:

    1. оценки значимости влияния отдельных факторов на характер процесса

    2. установления степени взаимосвязи между параметрами и показателями процесса

    3. разбиения заданной выборки объектов на подмножества



    1

    11
    Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, то:

    1. время, необходимое на обучение сети, минимально

    2. возможно переобучение сети

    3. сеть может оказаться недостаточно гибкой для решения поставленной задачи



    1

    12
    Регрессионный анализ используется для:

    1. оценки значимости влияния отдельных факторов на характер процесса

    2. установления степени взаимосвязи между параметрами и показателями процесса



    1







    c. получения математического описания процесса в виде

    уравнения






    13
    Какие методы относят к методам кластерного анализа:

    1. метод k-средних

    2. нейронная сеть Кохонена

    3. метод средних величин



    1

    14
    Мультипликативная модель содержит исследуемые факторы в виде:

    1. как сумма трендовой, сезонной и случайной компонент;

    2. как произведение трендовой, сезонной и случайной компонент;

    3. как сумма квадратов трендовой, сезонной и случайной компонент;

    4. как разность трендовой, сезонной и случайной компонент.



    1
      1   2   3   4   5

    написать администратору сайта