Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...
Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...
Топ:
История развития методов оптимизации: теорема Куна-Таккера, метод Лагранжа, роль выпуклости в оптимизации...
Методика измерений сопротивления растеканию тока анодного заземления: Анодный заземлитель (анод) – проводник, погруженный в электролитическую среду (грунт, раствор электролита) и подключенный к положительному...
Установка замедленного коксования: Чем выше температура и ниже давление, тем место разрыва углеродной цепи всё больше смещается к её концу и значительно возрастает...
Интересное:
Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от опасных геологических процессов: Изучение оползневых явлений, оценка устойчивости склонов и проектирование противооползневых сооружений — актуальнейшие задачи, стоящие перед отечественными...
Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль...
Подходы к решению темы фильма: Существует три основных типа исторического фильма, имеющих между собой много общего...
Дисциплины:
2017-07-01 | 604 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
45. Коэффициент множественной корреляции характеризуется тем, что
1) является критерием значимости уравнения регрессии;
2) оценивает тесноту связи между результативным признаком и всеми факторами;
3) показывает, какая часть вариации результативного признака обусловлена влиянием факторов, включенных в модель;
4) является оценкой адекватности регрессионной модели;
5) является оценкой сравнительной силы влияния факторов.
46. Критерий Фишера-Снедекора характеризуется тем, что
1) является критерием значимости уравнения регрессии;
2) является критерием оценки значимости коэффициентов уравнения регрессии;
3) оценивает тесноту связи между результативным признаком и всеми факторами;
4) показывает, какая часть вариации результативного признака обусловлена влиянием факторов, включенных в модель;
5) является оценкой адекватности регрессионной модели.
47. Критерий Стьюдента характеризуется тем, что
1) является критерием значимости уравнения регрессии;
2) является критерием оценки значимости коэффициентов уравнения регрессии;
3) оценивает тесноту связи между результативным признаком и всеми факторами;
4) показывает, какая часть вариации результативного признака обусловлена влиянием факторов, включенных в модель;
5) является оценкой адекватности регрессионной модели.
48. Явление, которое выражается в том, что совокупное воздействие нескольких факторов на результативную переменную, может значительно отличаться от суммы воздействий каждого из них именно в силу наличия внутренних взаимосвязей между независимыми переменными, называется
1) автокорреляцией;
2) ложной корреляцией;
3) мультиколлинеарностью;
|
4) эффектом «эмерджентности»;
5) «белым шумом».
49. Взаимосвязь между результативным признаком и факторами, включенными в эконометрическую модель, на практике признается существенной, если значение парного коэффициента корреляции составляет:
1) ;
2) ;
3) ;
4) ;
5) .
50. Квадрату совокупного коэффициента множественной корреляции равен
1) коэффициент вариации;
2) коэффициент парной корреляции;
3) коэффициент детерминации;
4) коэффициент эластичности;
5) коэффициент автокорреляции.
Раздел 3. Эконометрические модели парной линейной регрессии и методы оценки их параметров
51. Процесс определения аналитического выражения функции связи, в котором изменение результативной (зависимой) переменной происходит под влиянием факторной (независимой) переменной, называется
1) содержательным анализом;
2) статистическим анализом;
3) теоретическим анализом;
4) дисперсионным анализом;
Регрессионным анализом.
52. Общий вид модели парной линейной регрессии представляется выражением:
1) ;
2) ;
3) ;
4) ;
5) .
53. Модель парной линейной регрессии, полученная на основе обработки данных выборочного наблюдения, представляется выражением:
1) ;
2) ;
3) ;
4) ;
5) .
54. Случайная ошибка модели парной линейной регрессии возникает на основе объективных условий:
1) репрезентативности выборки;
2) нерепрезентативности выборки;
3) безошибочного измерения переменных, включенных в эконометрическую модель;
4) ошибочного измерения переменных, включенных в эконометрическую модель;
5) включения в модель параметра .
55. Для оценки неизвестных параметров и модели парной линейной регрессии используют
1) метод скользящей средней;
2) метод наименьших квадратов;
3) метод наименьших модулей;
4) условия Гаусса-Маркова;
5) остаточную дисперсию.
56. Проверка гипотезы о значимости коэффициентов модели парной линейной регрессии осуществляется на основе
1) парного линейного коэффициента корреляции;
|
2) критерия Фишера-Снедекора;
3) критерия Стьюдента;
4) коэффициента детерминации;
5) остаточной дисперсии.
57. Проверка гипотезы о значимости уравнения парной линейной регрессии осуществляется на основе
1) парного линейного коэффициента корреляции;
2) критерия Фишера-Снедекора;
3) критерия Стьюдента;
4) коэффициента детерминации;
5) остаточной дисперсии.
58. Мерой отклонения зависимой переменной от значений, предсказываемых уравнением регрессии, является
1) парный линейный коэффициент корреляции;
2) критерий Фишера-Снедекора;
3) критерий Стьюдента;
4) коэффициент детерминации;
Остаточная дисперсия.
59. Параметр в модели парной линейной регрессии - это
1) среднее значение независимой переменной , при условии, что зависимая переменная равна нулю;
2) среднее значение зависимой переменной , при условии, что независимая переменная равна нулю;
3) коэффициент в модели парной линейной регрессии;
4) парный линейный коэффициент корреляции;
5) остаточная дисперсия.
60. Параметр в модели парной линейной регрессии - это
1) среднее значение независимой переменной , при условии, что зависимая переменная равна нулю;
2) среднее значение зависимой переменной , при условии, что независимая переменная равна нулю;
3) коэффициент в модели парной линейной регрессии;
4) парный линейный коэффициент корреляции;
5) остаточная дисперсия.
61. Достоинством метода наименьших квадратов является
1) чувствительность оценок к резким выбросам, встречающимся в исходных данных;
2) нечувствительность оценок к резким выбросам;
3) сведение всех вычислительных процедур к простому вычислению неизвестных коэффициентов;
4) возможность соответствия различным значениям оцениваемых коэффициентов , одинаковых сумм модулей отклонений
|
|
Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначенные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...
Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!