O результирующей переменной при нулевом значении фактора
o факторной переменной при нулевом значении результата
o результирующей переменной при нулевом значении случайной величины
o факторной переменной при нулевом значении случайного фактора
94. В исходном соотношении МНК сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений …
O минимизируется
o приравнивается к 0
o максимизируется
o приравнивается к системе нормальных уравнений
95. В качестве оценки вектора b неизвестных коэффициентов регрессии принимают вектор 
, который _____ сумму квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака от рассчитанных по модели.
- минимизирует
- максимизирует
- сохраняет постоянной
- обращает в ноль
96. В линейном уравнении парной регрессии y=a+bx+ε коэффициентом регрессии является значение …
o параметра b
o параметра a
o параметров a и b
o переменной х
97. В линейном уравнении парной регрессии коэффициентом регрессии является значение
O параметра
o переменной
o переменной
o параметров
98. В модели парной линейной регрессии Y=b0+b1X+ε коэффициент b1 показывает …
o на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на 1 единицу
o на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на 1 единицу
o на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на 1%
o на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на 1%
99. В основе МНК лежит _________ суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений.
o равенство 0
O минимизация
o дифференциация
o максимизация
100. В рамках метода наименьших квадратов (МНК) система нормальных уравнений – это система, решением которой являются оценки …
- отклонений параметров теоретической модели от параметров эмпирической модели
- параметров теоретической модели
- переменных теоретической модели
- независимых переменных модели
101. Для линейной регрессионной зависимости система нормальных уравнений …
- нелинейная относительно параметров регрессии
- линейная относительно переменных уравнения регрессии
- линейная относительно остатка уравнения регрессии
- линейная относительно параметров регрессии
102. Для модели зависимости среднедушевого (в расчёте на 1 человека) месячного дохода населения (р.) от объёма производства (млн.р.) получено уравнение 
. При изменении объёма производства на 1 млн.р. доход в среднем изменится на …
o 0,003 млн.р.
o 0,003 р.
o 1200 р.
o 1200 млн.р.
103. Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают несмещённостью, то математическое ожидание остатков …
o равно 0
o равно 1
o меньше 0
o больше 0
104. Метод наименьших квадратов используется для определения …
- оценок коэффициентов регрессии
- коэффициента детерминации
- стандартной ошибки регрессии
- дисперсий коэффициентов регрессии
105. Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров регрессионных моделей, если эти модели ...
- линейны по параметрам и факторным переменным
- включают лаговую переменную
- характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений
- имеют автокорреляцию в остатках
106. Метод наименьших квадратов не применимдля …
- линейных уравнений парной регрессии
- полиномиальных уравнений множественной регрессии
- линейных уравнений множественной регрессии
- уравнений нелинейных по оцениваемым параметрам
107. Метод наименьших квадратов позволяет оценить _______ уравнений регрессии
O параметры
o переменные и случайные величины
o переменные
o параметры и переменные
108. Метод наименьших квадратов предназначен для оценки параметров линейной эконометрической модели на основании результатов наблюдений, содержащих …
- систематические ошибки
- случайные ошибки
- ошибки измерения
- ошибки спецификации
109. Оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно найти при помощи метода …
- наименьших квадратов
- наибольших квадратов
- средних квадратов
- нормальных квадратов
110. Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения