Оценка адекватности модели

Механическое выравнивание исходного ряда методом скользящих средних

Выделение циклической компоненты

Выделение случайной компоненты

Расчет сезонной составляющей

Аналитическое выравнивание тренда и расчет значений тренда с использованием полученного уравнения тренда

Определение коэффициента изменения уровня ряда путем деления фактических уровней ряда на сглаженные

Оценка адекватности модели

8. Метод сравнения средних позволяет выявить наличие в ряду динамики:

Ответ: сезонной компоненты

9. Степень полинома модели, которая используется для описания тенденции, в которой приросты уровней ряда со временем изменяются равномерно:

Ответ: первая

10. К факторам, под действием которых формируются значения элементов временного ряда относятся:

Ответ: трендовые, случайные, сезонные, циклические

11. Какие статистические критерии используются в тестах (на наличие) тренда в уровнях динамического ряда: Фишера и Стьюдента

12. Какой коэффициент определяет адекватность линейноймодели:

Ответ: коэффициент детерминации

13. Какое значение не может принимать линейный коэффициент корреляции:

Ответ: 1.111 т.ккоэф корреляции (-1;1)

14. Оценка параметра называется эффективной, если:

Ответ: дисперсия минимальна

15. Как определяется значение параметра а0:

Оценка адекватности модели - student2.ru

16. Что измеряет коэффициент детерминации:

Ответ: общую вариацию зависимой переменной, которая объясняется регрессией

17. Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента корреляции:

Ответ: критерий Стьюдента

18. Уравнение регрессии имеет вид Y=2,02+0,78X. На сколько единиц своего измерения в среднем изменится У при увеличении Х на одну единицу своего измерения

Ответ: увеличится на 0,78

19. Соотношение d=r^2 выполняется в линейной модели

20. Значимость коэффициента корреляции выполняется по формуле:

Оценка адекватности модели - student2.ru

21.Свободный член в уравнении регрессии это линия в которой линия пересекает ось ОХ.

22.В уравнении регрессии параметр А1 означает какая доля вариации результативного признака У учтена в модели и обусловлена влиянием на ее переменные Х.

23. С учетом соотношения между доходом У и числом работников Х: У=8.65+268Х магазин принял на работу дополнительно одного человека, может ожидать такой дополнительный доход 8.65+268

24. При каком значении коэффициента корреляции связь между признаками У иХ можно считать тесной -0,975

25.Что измеряет коэффициент детерминации Общая вариация зависимой переменной, которая объясняется регрессией

26.В регрисионной модели факторными признаками называются зависимые переменные

27.С помощью какого метода целесообразно оценить параметры для однофакторной модели – метод наименьших квадратов

28. Для определения статистической значимости АО парной линейной регрессии исп. Формулу:

Оценка адекватности модели - student2.ru

29. Если парный коэффициент корреляции между признаками Х и У принемает значение 0.7, то коэффициент детерминации равен 0,82

30. Коэффициент детерминации изменяется в пределах:

От 0 до 1

31. Оценки параметров регрессии( свойства оценок МНК) должны быть:

Несмещенными

Состоятельными

Эффективными

32. для определения значения параметра а1 линейной регрессии используют формулу:

Оценка адекватности модели - student2.ru

33. Уравнение регрессии имеет вид У=12,45+0,55Х. На сколько единиц своего измерения в среднем изменится У при увеличении Х на одну единицу своего измерения:

Увеличиться на 0,55

34. Какой критерий используют для оценки статистической значимости параметров:

Критерий Стьюдента

35 В случае мультиколлинеарности все оценки параметров модели или их больше часть будут:

Наши рекомендации