Компьютерное моделирование и анализ экономической информации в среде ТП MS Excel

1. Построение линейной регрессионной модели средствами ТП MS Excel можно осуществить с помощью ...
надстройки АНАЛИЗ ДАННЫХ;
функции МОБР;
надстройки ПОИСК РЕШЕНИЯ
1,3
2. Однофакторную регрессионную модель линейного вида в ТП MS Excel можно рассчитать при помощи встроенных функций...
ОТРЕЗОК
ЛИНЕЙН
ТЕНДЕНЦИЯ
НАКЛОН
 
3. Многофакторную регрессионную модель линейного вида в ТП MS Excel можно рассчитать при помощи встроенных функций...
ОТРЕЗОК
ЛИНЕЙН
ЛГРФПРИБЛ
НАКЛОН
 
4. Экспоненциальную регрессионную модель в ТП MS Excel можно рассчитать при помощи функции...
ЛГРФПРИБЛ
ЛИНЕЙН
РОСТ
FРАСПОБР
 
5. Показатели значимости коэффициентов уравнения регрессии в ТП MS Excel можно рассчитать при помощи функции...
FРАСПОБР
СТЬЮДРАСПОБР
КОРРЕЛ
 
6. Показатель статистической значимости уравнения регрессии в целом в ТП MS Excel можно рассчитать при помощи функции...
FРАСПОБР
СТЬЮДРАСПОБР
КОРРЕЛ
 
7. Прогнозные значения результативного признака линейной регрессионной модели в ТП MS Excel можно рассчитать при помощи функций...
РОСТ
ЛИНЕЙН
ТЕНДЕНЦИЯ
 
8. Прогнозные значения результативного признака экспоненциальной регрессионной модели в ТП MS Excel можно рассчитать при помощи функций...
РОСТ
ЛИНЕЙН
ТЕНДЕНЦИЯ
 
9. Тесноту связи между показателями в ТП MS Excel можно рассчитать при помощи функции...
КОРРЕЛ
ЛИНЕЙН
FРАСПОБР
 
10. Какие значения может принимать аргумент Константа в функции ЛИНЕЙН...
1 или 0
Да или Нет
Истина или Ложь
Любые положительные
Любые отрицательные
 
11. Функция ОТРЕЗОК позволяет вычислить…
коэффициент уравнения регрессии m
свободный член b
критерий Стъюдента
критерий Фишера
 
12. В каком порядке функция ЛГРФПРИБЛ возвращает коэффициенты уравнения регрессии?
b, m1, m2, ..., mn
mn, ..., m2, m1, b
b, mn, ..., m2, m1
m1, m2, mn, b, F, df
 
13. Какие аргументы для функции ТЕНДЕНЦИЯ могут являться многомерным массивом?
Новые_значения_Х
Известные_значения_Х
Известные_значения_Y
Константа
 
14. Какие аргументы обязательно должны присутствовать в списке аргументов функции ЛИНЕЙН?
Известные_значения_Y
Известные_значения_Х
Новые_значения_Х
Статистика
 
15. Формат функции ЛИНЕЙН…
ЛИНЕЙН(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Новые_значения_Х; Константа; Статистика)
ЛИНЕЙН(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Константа; Статистика)
ЛИНЕЙН(Известные_значения_Х; Известные_значения_Y; Новые_значения_Х; Статистика)
ЛИНЕЙН(Известные_значения_Y; Новые_значения_Х; Известные_значения_Х; Константа)
 
16. Формат функции РОСТ…
РОСТ(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Новые_значения_Х; Константа; Статистика)
РОСТ(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Новые_значения_Х; Статистика)
РОСТ(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Константа; Статистика)
РОСТ(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х;Новые_значения_Х; Константа)
 
17. Формат функции КОРРЕЛ…
КОРРЕЛ(Массив1; Массив2)
КОРРЕЛ(Известные_значения_Х; Известные_значения_Y)
КОРРЕЛ(Массив1; Массив2; …; МассивN)
КОРРЕЛ(Известные_значения_Х; Известные_значения_Y; Константа)
 
18. Функция ТЕНДЕНЦИЯ…
на основании линейного тренда вычисляет будущее значение зависимой переменной Y для заданного значения Х на основе известных значений X и Y
на основании линейного тренда вычисляет массив будущих значений зависимой переменной Y, соответствующий заданному массиву Х, на основе массивов известных значений X и Y
рассчитывает статистику ряда для вычисления уравнения прямой линии для новых значений X
рассчитывает коэффициенты уравнения регрессии
 
19. Формат функции ПРЕДСКАЗ…
ПРЕДСКАЗ(Х; Известные_значения_Y; Известные_значения_Х)
ПРЕДСКАЗ(Новые_значения_Х; Известные_значения_Y; Известные_значения_Х)
ПРЕДСКАЗ(Новые_значения_Х; Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Константа)
ПРЕДСКАЗ(Новые_значения_Х; Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Константа; Статистика)
 
20. Функция НАКЛОН позволяет вычислить…
коэффициент уравнения регрессии m
свободный член b
критерий Стъюдента
коэффициент детерминированности
 
21. Значения аргумента Известные_значения_Х в функции ЛИНЕЙН…
Могут отсутствовать
Не могут отсутствовать
Могут быть многомерным массивом
Не могут быть многомерным массивом
 
22. Значения аргумента Известные_значения_Х в функции ПРЕДСКАЗ…
Могут отсутствовать
Не могут отсутствовать
Могут быть многомерным массивом
Должны быть одномерным массивом, длина которого больше длины массива Известные_значения_Y
 
25.Значения аргумента Известные_значения_Х в функции ЛГРФПРИБЛ…
Могут быть многомерным или одномерным массивом
Не могут отсутствовать
Могут отсутствовать
Не могут быть многомерным массивом
 
24. Формат функции НАКЛОН…
НАКЛОН(Известные_значения_Х; Известные_значения_Y; Новые_значения_Х)
НАКЛОН(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х)
НАКЛОН(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Константа)
НАКЛОН(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Статистика)
 
25. Формат функции ЛГРФПРИБЛ…
ЛГРФПРИБЛ(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Новые_значения_Х; Константа; Статистика)
ЛГРФПРИБЛ(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Константа; Статистика)
ЛГРФПРИБЛ(Известные_значения_Y; Новые_значения_Х; Известные_значения_Х; Константа)
ЛГРФПРИБЛ(Известные_значения_Х; Известные_значения_Y; Статистика)
 
26. Формат функции ОТРЕЗОК...
ОТРЕЗОК(Известные_значения_Х; Известные_значения_Y; Новые_значения_Х)
ОТРЕЗОК(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х)
ОТРЕЗОК(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Константа)
ОТРЕЗОК(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Статистика)
 
27. Формат функции ТЕНДЕНЦИЯ...
ТЕНДЕНЦИЯ(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Новые_значения_Х; Константа; Статистика)
ТЕНДЕНЦИЯ(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Новые_значения_Х; Статистика)
ТЕНДЕНЦИЯ(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Константа; Статистика)
ТЕНДЕНЦИЯ(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х;Новые_значения_Х; Константа)
 
28. Какие из представленных функций могут иметь следующие аргументы: (Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Новые_значения_Х; Константа)?
ЛИНЕЙН
ПРЕДСКАЗ
РОСТ
ТЕНДЕНЦИЯ
 
29. Какие из представленных функций могут иметь следующие аргументы: (Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Константа; Статистика)?
ЛИНЕЙН
ПРЕДСКАЗ
РОСТ
ЛГРФПРИБЛ
 
30. Расчет и анализ линейной регрессионной модели в среде ТП MS Excel можно осуществить с помощью ...
надстройки АНАЛИЗ ДАННЫХ;
встроенных функций категории «Статистические»;
надстройки ПОИСК РЕШЕНИЯ
 
31. Если аргумент Статистика имеет значение ЛОЖЬ, то функция ЛИНЕЙН возвращает…
Коэффициенты уравнения регрессии
Основную и дополнительную статистику по регрессии
Коэффициенты уравнения и дополнительную статистику по регрессии
Дополнительную статистику по регрессии
 
32. Какие из аргументов функций ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ не являются обязательными?
Известные_значения_Y;
Известные_значения_Х;
Константа;
Статистика
 
33. Какие значения вернет функция ЛИНЕЙН или ЛГРФПРИБЛ, если аргумент «Статистика» будет опущен?
Коэффициенты уравнения регрессии
Основную и дополнительную статистику по регрессии
Коэффициенты уравнения и дополнительную статистику по регрессии
Дополнительную статистику по регрессии
 
34. В каком формате следует задать функцию ЛИНЕЙН, чтобы аргумент «новые значения Х» представлял собой одномерный массив вида 1, 2, 3, …, N, где N – длина массива «Новые значения Y»
ЛИНЕЙН(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х; Константа; Статистика)
ЛИНЕЙН(Известные_значения_Y;; Константа; Статистика)
ЛИНЕЙН(Известные_значения_Y;Константа; Статистика)
ЛИНЕЙН(Известные_значения_Y; Известные_значения_Х)
 
35. Какой результат вернет функция ЛГРФПРИБЛ, если она задана в формате: ЛГРФПРИБЛ(Известные_значения_Y;;;)?
Коэффициенты уравнения регрессии
Основную и дополнительную статистику по регрессии
Коэффициенты уравнения и дополнительную статистику по регрессии
Дополнительную статистику по регрессии
 

Заведующий кафедрой ________Казаков В.Е.

Преподаватель ________Вардомацкая Е.Ю.

Дата утверждения ______ Протокол № ___

Наши рекомендации