Эконометрика. 2. Представленная статистика essm rss (nm1), где mчисло объясняющих переменных, nчисло наблюдений имеет распределение
 Скачать 28.09 Kb.
|
|
1. Регрессия - это: *степень взаимосвязи между переменными *функциональная зависимость между объясняющими переменными и условным математическим ожиданием зависимой переменной *раздел эконометрики 2. Представленная статистика ESS/m /RSS/ (n-m-1), где m-число объясняющих переменных, n-число наблюдений имеет распределение: *Фишера-Снедекора *хи-квадрат *Стьюдента *Пирсона 3. В матричной форме регрессионная модель имеет вид - Y=XА+Е, где Е это: *матрица, размерности [n × (k+1)] ошибок наблюдений (остатков) *случайный вектор - столбец размерности (n × n) ошибок наблюдений (остатков) *случайный вектор - столбец размерности (n × 1) ошибок наблюдений (остатков) *случайный вектор - столбец размерности (k × 1) ошибок наблюдений (остатков) 4. Проверить значимость параметров уравнения регрессии возможно, используя: *t-статистику *коэффициент детерминации *коэффициент корреляции *коэффициент ковариации 5. Парный линейный коэффициент корреляции указывает: *на наличие связи *на отсутствие связи *на наличие или отсутствие связи и находится в интервале [-1;1] *на наличие или отсутствие связи и находится в интервале (-1;1) 6. Какая из приведенных ниже формул справедлива? 7. Фиктивные переменные могут принимать значения: *1 и 0 *Только 1 *Только 0 2 8. Значение параметра а1 получено равным 12,4 среднеквадратическая ошибка равна 2,34, будет ли статистически значим данный параметр если табличное значении t-критерия Стьюдента для данной выборки равно 2,20. *параметр будет не значим *параметр будет значим *не представляется возможным вычислить https://studwork.org/info/147162 Помощь студентам, готовые работы для Вуза https://studwork.org/info/147162 Помощь студентам, готовые работы для Вуза 9. Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную и одну объясняемую, то она называется: *парной линейной регрессией *парной регрессией *парной нелинейной регрессией *множественной линейной регрессией *множественной регрессией 10. Исследователь получил следующее значение R2=-0,98. Это указывает на: *отсутствие зависимость между показателями *обратную зависимость между показателями *прямую зависимость между показателями *ошибку в расчетах 11. Предположим оцениваем уравнение регрессии с двумя независимыми переменными x1 и x2, при этом b-коэффициент при первом регрессоре получен равным 0,124, а при втором - 0,673. Какой из регрессоров оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную: *фактор x1 *фактор x2 *нельзя сопоставлять факторы 12. При проверке гипотезы H0: a1 = 0 оказалось, что tрасч. > tкрит. Какое из приведенных ниже утверждений справедливо: *a1= 0 |