Тесты Фощан ответы. Тема Основные понятия теории вероятностей и статистики (Теоретические вопросы)
 Скачать 1.98 Mb.
|
|
не является уравнение регрессии: - ; - ; + ; - Объем выборки определяется … - числовыми значениями переменных, отбираемых в выборку; - объемом генеральной совокупности; + числом параметров при независимых переменных; - числом результативных переменных. При расчете значения коэффициента детерминации используется отношение: - математических ожиданий; - остаточных величин; - параметров уравнения регрессии; + дисперсий. Предпосылкой метода наименьших квадратов является … - присутствие автокорреляции между результатом и фактором; - отсутствие корреляции между результатом и фактором; - присутствие автокорреляции в остатках; + отсутствие автокорреляции в остатках. Смысл расчета средней ошибки аппроксимации состоит в определении среднего арифметического значения . . . . - теоретических значений результативного признака, выраженных в процентах от его фактических значений; + отклонений , выраженных в процентах от фактических значений результативного признака; - теоретических значений результативного признака, выраженных в процентах от его фактических значений признака; - отклонений , выраженных в процентах от фактических значений независимой переменной. Для моделирования зависимости предложения от цены не может быть использовано уравнение регрессии: - ; - ; + ; - Основной целью линеаризации уравнения регрессии является. . . . - повышения существенности связи между рассматриваемыми переменными; - получение новых нелинейных зависимостей; + возможность применения метода наименьших квадратов для оценки параметров; - улучшение качества модели. Требованием к уравнениям регрессии, параметры которых можно найти при помощи МНК является: + линейность параметров; - равенство нулю средних значений результативной переменной; - нелинейность параметров; - равенство нулю средних значений факторного признака. Совокупность значений критерия, при которых принимается нулевая гипотеза, называется областью _____________ гипотезы: + принятия; - нулевых значений; - допустимых значений; - отрицания. Качество подбора уравнения оценивает коэффициент . . . . - корреляции; + детерминации; - эластичности; - регрессии. Смысл расчета средней ошибки аппроксимации состоит в определении среднего арифметического значения: + отклонений £ , выраженных в процентах от фактических значений результативного признака —теоретических значений результативного признака, выраженных в процентах от его фактических значений —теоретических значений результативного признака, выраженных в процентах от его фактических значений признака —отклонений £ , выраженных в процентах от фактических значений независимой переменной Увеличение точности оценок с увеличением объема выборки описывает свойство ___________ оценки - несмещенности; - смещенности; + состоятельности; - эффективности. Оценки параметров, найденных при помощи метода наименьших квадратов, обладают свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности, если предпосылки метода наименьших квадратов . . . + выполняются; - не выполняются; - можно не учитывать; - можно исключить. Нелинейным не является уравнение . . . . + ; - ; - ; - Критерий Стьюдента предназначен для определения значимости . . . - построенного уравнения в целом; - каждого коэффициента корреляции; - уравнения; + каждого коэффициента регрессии. Для моделирования зависимости предложения от цены не может быть использовано уравнение регрессии: - ; - ; + ; - Основной целью линеаризации уравнения регрессии является: + возможность применения метода наименьших квадратов для оценки параметров —повышение существенности связи между рассматриваемыми признаками —получение новых нелинейных зависимостей —улучшение качества модели Для уравнения значение коэффициента корреляции составило 2. Следовательно . . . . + значение коэффициента корреляции рассчитано с ошибкой; - теснота связи в 2 раза сильнее, чем для функциональной связи; - связь функциональная; - при увеличении фактора на единицу значение результата увеличивается в 2 раза. Назовите показатель корреляции для нелинейных моделей регрессии: - парный коэффициент линейной корреляции; - индекс детерминации; - линейный коэффициент корреляции; + индекс корреляции. Если спецификация модели нелинейного уравнения регрессии, то нелинейной является функция: - ; - ; + ; - Значение коэффициента корреляции не характеризует … + статистическую значимость уравнения; - корень из значения коэффициента детерминации; - тесноту связи; - силу связи. Расчетное значение критерия Фишера определяется как отношение …. + дисперсий; - результата к фактору; - математических ожиданий; - случайных величин. Парабола второй степени может быть использована для зависимостей экономических показателей, - если исходные данные не обнаруживают изменения направленности; - если для определенного интервала значений фактора меняется скорость изменений значений результата, то есть возрастает динамика роста или спада; - если характер связи зависит от случайных факторов; + если для определенного интервала значений фактора меняется характер связи рассматриваемых показателей: прямая связь изменяется на обратную или обратная на прямую. Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании: - решения уравнения регрессии; + решения системы нормальных неравенств; - решения двойственной задачи; - решения системы нормальных уравнений. Для уравнения зависимости выручки от величины оборотных средств получено значение коэффициента детерминации, равное 0,7. Следовательно, _______ процентов дисперсии обусловлено случайными факторами. + 30%; - 100%; - 70%; - 0%. Если доверительный интервал для параметра проходит через точку ноль, следовательно … - значение параметра может принимать как отрицательные, так и положительные значения; + параметр является несущественным; - параметр является существенным; - параметр признается статистически значимым. Уравнение регрессии характеризует ________ зависимость. + обратно пропорциональную; - линейную; - функциональную; - прямо пропорциональную Значения коэффициента корреляции может находиться в отрезке: - [-1;0]; - [0;1]; + [-1;1]; - [-2;2]. Оценка значимости уравнения в целом осуществляется по критерию: + Фишера; - Дарбина-Уотсона; - Пирсона; - Стьюдента. Метод наименьших квадратов позволяет оценить _______ уравнений регрессии - переменные и случайные величины; + параметры; - переменные; - параметры и переменные Расчет средней ошибки аппроксимации для нелинейных уравнений регрессии связан с расчетом разности между … + фактическим и теоретическим значениями результативной переменной; - фактическим и теоретическим значениями независимой переменной; - прогнозным и теоретическим значениями результативной переменной; - прогнозным и теоретическим значениями независимой переменной. Предпосылкой метода наименьших квадратов является то, что … - при увеличении моделируемых значений результативного признака значение остатка увеличивается; + остаточные величины имеют случайный характер; - при уменьшении моделируемых значений результативного признака значение остатка уменьшается; - остаточные величины имеют неслучайный характер. Проводится исследование финансовых результатов деятельности предприятий, среди которых обнаруживаются как прибыльные, так и убыточные. Среди факторов, влияющих на прибыль, был выделен доминирующий. При этом нельзя использовать спецификацию : - ; - ; - ; - Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии результативного признака, объясненной регрессией, к ___________ дисперсии результативного признака. - средней; - факторной; - остаточной; + общей Расчет значения коэффициента детерминации не позволяет оценить: - качество подбора уравнения регрессии; - долю факторной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака; + существенность коэффициента регрессии; - долю остаточной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака. Предпосылкой метода наименьших квадратов является то, что остатки … - не подчиняются закону больших чисел; + подчиняются закону нормального распределения; - не подчиняются закону нормального распределения; - подчиняются закону больших чисел. Критическое значение критерия Стьюдента определяет: - максимально возможную величину, допускающую принятие гипотезы о существенности параметра; + максимально возможную величину, допускающую принятие гипотезы о несущественности параметра; - минимально возможную величину, допускающую принятие гипотезы о равенстве нулю значения параметра; - минимально возможную величину, допускающую принятие гипотезы о несущественности параметра. Графическое изображение наблюдений на декартовой плоскости координат называется полем … - регрессии; + корреляции; - случайных воздействий; - автокорреляции. В линейном уравнении парной регрессии коэффициентом регрессии является значение … + параметров и ; - параметра ; - переменной ; - параметра Линеаризация подразумевает процедуру … - приведения уравнения множественной регрессии к парной; + приведения нелинейного уравнения к линейному виду; - приведения линейного уравнения к нелинейному виду; - приведения нелинейного уравнения относительно параметров к уравнению, линейному относительно результата. Система нормальных уравнений метода наименьших квадратов строится на основании: - таблицы исходных данных; + отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений; - предсказанных значений результативного признака; - отклонений фактических значений объясняющей переменной от ее теоретических значений. При помощи модели степенного уравнения регрессии вида не может быть описана зависимость … - выработки от уровня квалификации; - заработной платы от выработки; - объема предложения от цены; + выработки от трудоемкости. Замена не подходит для уравнения … - ; - ; - ; + При хорошем качестве модели допустимым значением средней ошибки аппроксимации является … + 5-7%; - 50%; - 90-95%; - 20-25%. Простая линейная регрессия предполагает … - наличие двух и более факторов и нелинейность уравнения регрессии; + наличие одного фактора и линейность уравнения регрессии; - наличие одного фактора и нелинейность уравнения регрессии; - наличие двух и более факторов и линейность уравнения регрессии. Минимальная дисперсия остатков характерна для оценок, обладающих свойством … + эффективности; - несостоятельности; - состоятельности; - несмещенности. Нелинейным является уравнение: + ; - ; + ; - Построена модель парной регрессии зависимости предложения от цены . Влияние случайных факторов на величину предложения в этой модели учтено посредством … - константы ; - параметра ; - случайной величины ; + случайной величины При расчете значения коэффициента детерминации используется отношение: - математических ожиданий; - остаточных величин; - параметров уравнения регрессии; + дисперсий. Случайными воздействиями обусловлено 12% дисперсии результативного признака, следовательно, значение коэффициента детерминации составило: - 88; - 0,12; + 0,88; - 12. Свойствами оценок МНК являются: - эффективность, состоятельность и смещенность; - эффективность, несостоятельность и несмещенность; - эффективность, несостоятельность и смещенность; + эффективность, состоятельность и несмещенность. Спецификация модели нелинейная парная (простая) регрессия подразумевает нелинейную зависимость и … + независимую переменную; - пару существенных переменных; - пару независимых переменных; - пару зависимых переменных. Значение линейного коэффициента корреляции характеризует тесноту ________ связи. -нелинейной; + линейной; -случайной; - множественной линейной. Для нелинейных уравнений метод наименьших квадратов применяется к … - не преобразованным линейным уравнениям; - обратным уравнениям; + преобразованным линеаризованным уравнениям; - нелинейным уравнениям. Величина коэффициента детерминации при включении существенного фактора в эконометрическую модель … + будет увеличиваться; - будет равно нулю; - существенно не изменится; - будет уменьшаться. К линейному виду нельзя привести: - линейную модель внутренне линейную; + нелинейную модель внутренне нелинейную; - линейную модель внутренне нелинейную; - нелинейную модель внутренне линейную. Математическое ожидание остатков равно нулю, если оценки параметров обладают свойством… - смещенности; + несмещенности; - состоятельности; - эффективности. В нелинейной модели парной регрессии функция является: - равной нулю; - несущественной; - линейной; + нелинейной. Критические значения критерия Фишера определяются по: + уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий; - уровню значимости и степени свободы общей дисперсии; - уровню значимости; - степени свободы факторной и остаточной дисперсий. В качестве показателя тесноты связи для линейного уравнения парной регрессии используется: - множественный коэффициент линейной корреляции; + линейный коэффициент корреляции; - линейный коэффициент регрессии; - линейный коэффициент детерминации. Предпосылки метода наименьших квадратов исследуют поведение … - параметров уравнения регрессии; - неслучайных величин; + остаточных величин; - переменных уравнения регрессии. Величина параметра в уравнении парной линейной регрессии характеризует значение … - факторной переменной при нулевом значении результата; - результирующей переменной при нулевом значении случайной величины; - факторной переменной при нулевом значении случайного фактора; + результирующей переменной при нулевом значении фактора. Если значение индекса корреляции для нелинейного уравнения регрессии стремится к 1, следовательно, … - нелинейная связь недостаточно тесная; - линейная связь достаточно тесная; + нелинейная связь достаточно тесная; - нелинейная связь отсутствует. Состоятельность оценки характеризуется … - независимостью от объема выборки значения математического ожидания остатков; + увеличением ее точности с увеличением объема выборки; - уменьшением ее точности с увеличением объема выборки; - зависимостью от объема выборки значения математического ожидания остатков. Если предпосылки метода наименьших квадратов нарушены, то … - полученное уравнение статистически незначимо; + оценки параметров могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности; - коэффициент регрессии является несущественным; - коэффициент корреляции является несущественным. Общая дисперсия служит для оценки влияния … - учтенных явно в модели факторов; + как учтенных факторов, так и случайных воздействий; - величины постоянной составляющей в уравнении; - случайных воздействий. Значение коэффициента корреляции равно -1. Следовательно … - связь отсутствует; - связь слабая; + связь функциональная; - ситуация неопределенна. Нелинейным называется уравнение регрессии, если … - параметры входят нелинейным образом, а переменные линейны; + независимые переменные входят в уравнение нелинейным образом; - параметры и зависимые переменные входят в уравнение нелинейным образом; - зависимые переменные входят в уравнение нелинейным образом. Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значения приравниваются к … - табличному значению и соответствующий фактор не включается в модель; + нулю и соответствующий фактор не включается в модель; - единице и не влияет на результат; - нулю и соответствующий фактор включается в модель. Величина отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений представляет собой … - ошибку корреляции; - значение критерия Фишера; + ошибку аппроксимации; - показатель эластичности. Объем выборки должен превышать число рассчитываемых параметров при исследуемых факторах .. - в 2-3 раза; - в 20-25 раз; - в 10-12 раз; + в 5-6 раз. Остаточная дисперсия служит для оценки влияния … + случайных воздействий; - величины постоянной составляющей в уравнении; - учтенных явно в модели факторов; - как учтенных факторов, так и случайных воздействий. Значение коэффициента корреляции равно 0,9. Следовательно, значение коэффициента детерминации составит … - 0,3; + 0,81; - 0,95; - 0,1. По результатам исследования было выявлено, что рентабельность производства падает с увеличением трудоемкости. Какую спецификацию уравнения регрессии можно использовать для построения модели такой зависимости? - ; + ; - ; - Случайный характер остатков предполагает … - независимость предсказанных по модели значений результативного признака от значений факторного признака; + независимость остатков от величины предсказанных по модели значений результативного признака; - зависимость остатков от величины предсказанных по модели значений результативного признака; - зависимость предсказанных по модели значений результативного признака от значений факторного признака. Статистические гипотезы используются для оценки: - тесноты связи между результатом и фактором; - тесноты связи между результатом и случайными факторами; - автокорреляции в остатках; + значимости уравнения регрессии в целом. Параметр является существенным, если … + доверительный интервал не проходит через ноль; - доверительный интервал проходит через ноль; - расчетное значение критерия Стьюдента меньше табличного значения; - стандартная ошибка превышает половину значения самого параметра. Замена , подходит для уравнения: - ; - ; - ; + В исходном соотношении МНК сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений … - приравнивается к нулю; + минимизируется; - максимизируется; - приравнивается к системе нормальных уравнений. При выборе спецификации нелинейная регрессия используется, если … - нелинейная зависимость для исследуемых экономических показателей является несущественной; + между экономическими показателями обнаруживается нелинейная зависимость; - между экономическими показателями не обнаруживается нелинейная зависимость; - между экономическими показателями обнаруживается линейная зависимость. Табличное значение критерия Фишера служит для … + проверки статистической гипотезы о равенстве факторной и остаточной дисперсий; - проверки статистической гипотезы о равенстве дисперсии некоторой гипотетической величины; - проверки статистической гипотезы о равенстве двух математических ожиданий; - проверки статистической гипотезы о равенстве математического ожидания некоторой гипотетической величины. Предпосылкой метода наименьших квадратов является то, что остатки … - не подчиняются закону больших чисел; + подчиняются закону нормального распределения; - не подчиняются закону нормального распределения; - подчиняются закону больших чисел. Расчетное значение критерия Фишера определяется как … - разность факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы; - отношение факторной дисперсии к остаточной; + отношение факторной дисперсии к остаточной, рассчитанных на одну степень свободы; - суммы факторной дисперсии к остаточной, рассчитанных на одну степень свободы. Предпосылкой метода наименьших квадратов |