Линейный коэффициент детерминации. 5 страница

! Если расчетное значение критерия Фишера меньше табличного значения, то гипотеза о статистической незначимости уравнения …

- отвергается;

- незначима;

+- принимается;

- несущественна.

!Если факторы входят в модель как произведение, то модель называется:

- суммарной;

- производной;

- аддитивной;

+- мультипликативной.

! Уравнение регрессии, которое связывает результирующий признак с одним из факторов при зафиксированных на среднем уровне значении других переменных, называется:

- множественным;

- существенным;

+- частным;

- несущественным.

!Относительно количества факторов, включенных в уравнение регрессии, различают …

- линейную и нелинейную регрессии;

- непосредственную и косвенную регрессии;

+- простую и множественную регрессию;

- множественную и многофакторную регрессию.

Требованием к уравнениям регрессии, параметры которых можно найти при помощи МНК является:

- равенство нулю значений факторного признака4

-нелинейность параметров;

- равенство нулю средних значений результативной переменной;

- линейность параметров.

Метод наименьших квадратов не применим для …

- линейных уравнений парной регрессии;

- полиномиальных уравнений множественной регрессии;

+- уравнений, нелинейных по оцениваемым параметрам;

- линейных уравнений множественной регрессии.

!При включении фиктивных переменных в модель им присваиваются …

- нулевые значения;

+- числовые метки;

- одинаковые значения;

- качественные метки.

!Если между экономическими показателями существует нелинейная связь, то …

- нецелесообразно использовать спецификацию нелинейного уравнения регрессии;

- целесообразно использовать спецификацию нелинейного уравнения регрессии;

- целесообразно использовать спецификацию линейного уравнение парной регрессии;

+- необходимо включить в модель другие факторы и использовать линейное уравнение множественной регрессии.

! Результатом линеаризации полиномиальных уравнений является …

- нелинейные уравнения парной регрессии;

- линейные уравнения парной регрессии;

- нелинейные уравнения множественной регрессии;

+- линейные уравнения множественной регрессии.

! В стандартизованном уравнении множественной регрессии 0,3; -2,1. Определите, какой из факторов или оказывает более сильное влияние на :

+- , так как 2,1>0,3;

- по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как неизвестны значения «чистых» коэффициентов регрессии;

- , так как 0,3>-2,1;

- по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как стандартизированные коэффициенты несравнимы между собой.

!Факторные переменные уравнения множественной регрессии, преобразованные из качественных в количественные называются …

- аномальными;

- множественными;

- парными;

+- фиктивными.

!Оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно найти при помощи метода:

- средних квадратов;

- наибольших квадратов;

- нормальных квадратов;

+- наименьших квадратов.

!Основным требованием к факторам, включаемым в модель множественной регрессии, является:

- отсутствие взаимосвязи между результатом и фактором;

- отсутствие взаимосвязи между факторами;

+- отсутствие линейной взаимосвязи между факторами;

- наличие тесной взаимосвязи между факторами.

!Фиктивные переменные включаются в уравнение множественной регрессии для учета действия на результат признаков …

+- качественного характера;

- количественного характера;

- несущественного характера;

- случайного характера.

!Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор,

- который при достаточно тесной связи с результатом имеет наибольшую связь с другими факторами;

- который при отсутствии связи с результатом имеет максимальную связь с другими факторами;

- который при отсутствии связи с результатом имеет наименьшую связь с другими факторами;

+- который при достаточно тесной связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами.

!Гетероскедастичность подразумевает …

- постоянство дисперсии остатков независимо от значения фактора;

- зависимость математического ожидания остатков от значения фактора;

+- зависимость дисперсии остатков от значения фактора;

- независимость математического ожидания остатков от значения фактора.

!Величина остаточной дисперсии при включении существенного фактора в модель:

- не изменится;

- будет увеличиваться;

- будет равно нулю;

-+ будет уменьшаться.

!Если спецификация модели отображает нелинейную форму зависимости между экономическими показателями, то нелинейно уравнение …

+- регрессии;

- детерминации;

- корреляции;

- аппроксимации.

!Исследуется зависимость, которая характеризуется линейным уравнением множественной регрессии. Для уравнения рассчитано значение тесноты связи результативной переменной с набором факторов. В качестве этого показателя был использован множественный коэффициент …

- корреляции;

- эластичности;

- регрессии;

+- детерминации.

!Строится модель зависимости спроса от ряда факторов. Фиктивной переменной в данном уравнении множественной регрессии не является _________потребителя.

+- доход;

- семейное положение;

- уровень образования;

- пол.

Для существенного параметра расчетное значение критерия Стьюдента …

+- больше табличного значения критерия;

- равно нулю;

- не больше табличного значения критерия Стьюдента;

- меньше табличного значения критерия.

!Систему МНК, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить …

- методом скользящего среднего;

+- методом определителей;

- методом первых разностей;

- симплекс-методом.

!Показатель, характеризующий на сколько сигм изменится в среднем результат при изменении соответствующего фактора на одну сигму, при неизменном уровне других факторов, называется ____________коэффициентом регрессии

+- стандартизованным;

- нормализованным;

- выровненным;

- центрированным.

!Мультиколлинеарность факторов эконометрической модели подразумевает …

- наличие нелинейной зависимости между двумя факторами;

-++ наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами;

- отсутствие зависимости между факторами;

+- наличие линейной зависимости между двумя факторами.

!Обобщенный метод наименьших квадратов не используется для моделей с _______ остатками.

- автокоррелированными и гетероскедастичными;

+- гомоскедастичными;

- гетероскедастичными;

- автокоррелированными.

!Методом присвоения числовых значений фиктивным переменным не является:

- ранжирование;

- присвоение цифровых меток;

- нахождения среднего значения;

+- присвоение количественных значений.

!Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае …

- нормально распределенных остатков;

- гомоскедастичных остатков;

+- автокорреляции остатков;

- автокорреляции результативного признака.

!Отбор факторов в модель множественной регрессии при помощи метода включения основан на сравнении значений …

- общей дисперсии до и после включения фактора в модель;

- остаточной дисперсии до и после включения случайных факторов в модель;

- дисперсии до и после включения результата в модель;

+- остаточной дисперсии до и после включения фактора модель.

!Обобщенный метод наименьших квадратов используется для корректировки …

- параметров нелинейного уравнения регрессии;

- точности определения коэффициента множественной корреляции;

- автокорреляции между независимыми переменными;

+- гетероскедастичности остатков в уравнении регрессии.

!После применения обобщенного метода наименьших квадратов удается избежать_________ остатков

+- гетероскедастичности;

- нормального распределения;

- равенства нулю суммы;

- случайного характера.

!Фиктивные переменные включаются в уравнения ____________регрессии

- случайной;

- парной;

- косвенной;

+- множественной.

!Взаимодействие факторов эконометрической модели означает, что …

- влияние факторов на результирующий признак зависит от значений другого неколлинеарного им фактора;

- влияние факторов на результирующий признак усиливается, начиная с определенного уровня значений факторов;

- факторы дублируют влияние друг друга на результат;

+- влияние одного из факторов на результирующий признак не зависит от значений другого фактора.

Тема Множественная регрессия (Задачи)

Уравнение регрессии, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:

Пропущенные значения, а также доверительный интервал для

с вероятностью 0,99 равны:

+—

—

—

—

Уравнение регрессии, построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:

Пропущенные значения, а также доверительный интервал для с вероятностью 0,9 равны:

+—

—

—

—

Уравнение регрессии, построенное по 16 наблюдениям, имеет вид:

Пропущенные значения, а также доверительный интервал для с вероятностью 0,99 равны:

+—

—

—

—

Уравнение регрессии в стандартизированном виде имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+

Уравнение регрессии в стандартизированном виде имеет вид:

+

Частные коэффициенты эластичности равны:

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

+

Частные коэффициенты эластичности равны:

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

+

Частные коэффициенты эластичности равны:

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

+

Частные коэффициенты эластичности равны:

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+

По 18 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ;

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+—

—

—

—

По 17 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ;

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+—

—

—

—

По 22 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ;

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+—

—

—

—

По 25 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ;

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+—

—

—

—

По 24 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ;

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+—

—

—

—

По 28 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ;

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+—

—

—

—

По 26 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ;

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+—

—

—

—

В уравнении регрессии:

Восстановить пропущенные характеристики; построить доверительный интервал для с вероятностью 0,95, если n=12

+— (-12,02;-2,98)

— (-12,02;-2,98)

— (-11,12;-3,88)

— (-11,12;-3,88)

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;