ТЕСТЫ для СТАТИСТИКА_1. Тесты для статистика

• Название: Тесты для статистика
• Дата: 09.12.2018
• Размер: 1.27 Mb.
• Имя файла: ТЕСТЫ для СТАТИСТИКА_1.doc
• Тип: Тесты; #59499
• страница: 2 из 4

Показателями качества построенной модели являются: 
количество правильных ответов: 1

математическое ожидание;

дисперсия;

средняя относительная ошибка аппроксимации;

коэффициент корреляции.

16. 
    Если случайная величина является нормированной нормально распределенной величиной, то выполняется условие: 
    количество правильных ответов: 1
    

дисперсия равна нулю;

дисперсия равна единице;

все перечисленное.

17. 
    Если случайная величина является нормированной нормально распределенной величиной, то выполняется условие: 
    количество правильных ответов: 1
    

математическое ожидание равно 1;

математическое ожидание равно 0.

18. 
    Предельными значениями коэффициента корреляции являются: 
    количество правильных ответов: 1
    

от 0 до +1;

от -1 до 0;

от -1 до + 1.

19. 
    Показателем статистической связи между двумя переменными является: 
    количество правильных ответов: 1
    

частный коэффициент ковариации;

частный коэффициент детерминации;

частный коэффициент корреляции.

20. 
    При значениях k близких к объему выборки N можно получить следующее значение Rвыб в квадрате: 
    количество правильных ответов: 1
    

близкое к нулю;

близкое к единице;

все перечисленное.

1. 
   Уравнение парной регрессии дополняется коэффициентом парной корреляции потому, что: 
   количество правильных ответов: 1
   

это требуется для получения оценок коэффициентов регрессии;

это необходимо для расчета величины остаточной дисперсии;

необходимо знать тесноту связи в линейной форме.

2. 
   Коэффициент детерминации характеризует: 
   количество правильных ответов: 1
   

соотношение факторной и остаточной дисперсий;

долю остаточной дисперсии в общей дисперсии результативного признака;

долю факторной дисперсии в общей дисперсии результативного признака.

3. 
   F-критерий характеризует: 
   количество правильных ответов: 1
   

долю факторной дисперсии в общей дисперсии результативного признака;

долю остаточной дисперсии в общей дисперсии результативного признака;

соотношение факторной и остаточной дисперсий.

4. 
   Оценка значимости уравнения регрессии в целом дается с помощью: 
   количество правильных ответов: 1
   

коэффициента детерминации;

стандартной ошибки регрессии;

F-критерия Фишера.

5. 
   Статистическая надежность оценки коэффициентов регрессии увеличивается: 
   количество правильных ответов: 1
   

с уменьшением числа степеней свободы;

не зависит от числа степеней свободы;

с увеличением числа степеней свободы.

6. 
   Добавление новой объясняющей переменной: 
   количество правильных ответов: 1
   

иногда уменьшает значение коэффициента детерминации;

не оказывает влияния на значение коэффициента детерминации;

никогда не уменьшает значение коэффициента детерминации.

7. 
   F-критерий характеризует: 
   количество правильных ответов: 1
   

долю факторной дисперсии в общей дисперсии результативного признака;

долю остаточной дисперсии в общей дисперсии результативного признака;

соотношение факторной и остаточной дисперсий.

8. 
   Оценка значимости уравнения регрессии в целом дается с помощью: 
   количество правильных ответов: 1
   

коэффициента детерминации;

стандартной ошибки регрессии;

F-критерия Фишера.

9. 
   Статистическая надежность оценки коэффициентов регрессии увеличивается: 
   количество правильных ответов: 1
   

с уменьшением числа степеней свободы;

не зависит от числа степеней свободы;

с увеличением числа степеней свободы.

10. 
    Добавление новой объясняющей переменной: 
    количество правильных ответов: 1
    

иногда уменьшает значение коэффициента детерминации;

не оказывает влияния на значение коэффициента детерминации;

никогда не уменьшает значение коэффициента детерминации.

11. 
    Проверка статистической корректности уравнения регрессии включает: 
    количество правильных ответов: 1
    

проверку статистической значимости коэффициентов уравнения и выполнимости предпосылок МНК;

вычисление доверительных интервалов зависимой переменной и проверку общего качества уравнения;

проверку статистической значимости коэффициентов уравнения, общего качества уравнения, выполнимости предпосылок МНК.

12. 
    Если коэффициент детерминации равен нулю, то F-критерий Фишера: 
    количество правильных ответов: 1
    

равен единице;

больше или равен единице;

равен нулю
МОДУЛЬ _4

.

13. 
    Уравнение регрессии является качественным, если: 
    количество правильных ответов: 1
    

t-статистики, F-статистика, DW-статистика высокие;

коэффициент детерминации больше 0,8;

t-статистики, F-статистика больше критических значений, предпосылки МНК соблюдены.

14. 
    Коэффициент детерминации может принимать значение: 
    количество правильных ответов: 1
    

–0,5;

–0,2;

0,4;

1,2.

15. 
    На практике гетероскедастичность имеет место, если есть основания считать, что: 
    количество правильных ответов: 1
    

вероятностные распределения случайных отклонений при различных наблюдениях будут одинаковы;

дисперсии случайных отклонений постоянны;

вероятностные распределения случайных отклонений при различных наблюдениях будут различны.

1. 
   Коэффициент эластичности показывает: 
   количество правильных ответов: 1
   

на сколько единиц изменится фактор при изменении результата на 1 ед.

на сколько единиц изменится результат при изменении фактора на 1 ед.

на сколько процентов изменится результат при изменении фактора на 1%;

во сколько раз изменится результат при изменении фактора на одну ед.

2. 
   Статистическая надежность оценок коэффициентов регрессии увеличивается: 
   количество правильных ответов: 1
   

с уменьшением числа степеней свободы;

не зависит от числа степеней свободы;

с увеличением числа степеней свободы.

3. 
   Скорректированный коэффициент детерминации: 
   количество правильных ответов: 1
   

больше обычного коэффициента детерминации для m>1;

меньше или равен обычному коэффициенту детерминации для m > 1;

меньше обычного коэффициента детерминации для m > 1.

4. 
   С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициент детерминации: 
   количество правильных ответов: 1
   

не изменяется;

растет быстрее значения обычного коэффициента детерминации;

растет медленнее, чем обычный коэффициент детерминации.

5. 
   Скорректированный коэффициент детерминации увеличивается при добавлении новой объясняющей переменной только тогда, когда t-статистика: 
   количество правильных ответов: 1
   

для параметра по этой переменной по модулю больше своего критического значения;

параметра по модулю больше трех;

параметра по модулю больше единицы.

6. 
   При добавлении существенной объясняющей переменной Х в линейную модель множественной регрессии скорректированный коэффициент детерминации: 
   количество правильных ответов: 1
   

уменьшается;

не изменяется;

увеличивается.

7. 
   Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов отклонений в линейной модели множественной регрессии равно: 
   количество правильных ответов: 1
   

n – 1;

m;

n – m – 1.

8. 
   Число степеней свободы для регрессионной суммы квадратов отклонений в линейной модели множественной регрессии равно: 
   количество правильных ответов: 1
   

n – 1;

m;

n – m – 1.

9. 
   Множественный индекс корреляции не может принять значение: 
   количество правильных ответов: 1
   

–1;

–0,5;

1,2;

0.

10. 
    На практике гетероскедастичность имеет место, если есть основания считать, что: 
    количество правильных ответов: 1
    

вероятностные распределения случайных отклонений при различных наблюдениях будут одинаковы;

дисперсии случайных отклонений постоянны;

дисперсии случайных отклонений не постоянны;

вероятностные распределения случайных отклонений при различных наблюдениях будут различны.

11. 
    При гетероскедастичности случайных отклонений оценки коэффициентов регрессии становятся: 
    количество правильных ответов: 1
    

смещенными;

нелинейными;

неэффективными.