| 1. В основе математического обеспечения регрессионной модели лежит... |
| математическая статистика |
| линейная алгебра |
| математическое программирование |
| |
| 2. Уравнением регрессии называется уравнение, которое ... |
| задает зависимость среднего значения объясняемой переменной от значений объясняющих переменных; |
| характеризует тесноту связи между показателями; |
| характеризует случайность связи между показателями; |
| |
| 3. Уравнение простой линейной регрессии имеет вид... |
| Y = a∙x + b∙y + z |
| Y = m∙x + b |
| Y = a∙x + b∙x |
| |
| 4. Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид... |
| Y = m1∙x1 + m2∙x2 + … + mn∙xn + b |
| Y = m1∙x1 + b |
| Y = m1∙x + m2∙x + …+ mn∙x + b |
| |
| 5. Коэффициент корреляции характеризует... |
| вид уравнения регрессии; |
| вид связи между показателями; |
| тесноту связи между показателями; |
| |
| 6. Если коэффициент детерминации в парной линейной регрессии равен 0,8, то это означает, что… |
| при увеличении фактора на 1 % зависимый показатель изменяется на 0,8 %; |
| при увеличении фактора на единицу зависимый показатель изменяется на 0,8 ед.; |
| включенные в регрессионную модель факторы на 80 % определяют колебания зависимого показателя. |
| |
| 7. Коэффициент парной линейной регрессии b показывает, что: |
| при изменении фактора на единицу зависимый показатель изменяется на b ед.; |
| при изменении фактора на 1 % зависимый показатель изменяется на b %; |
| при изменении фактора на 1 единицу среднее значение зависимого показателя изменяется на b ед. |
| |
| 8. t-статистика параметров регрессии используется для оценки статистической значимости... |
| параметров регрессии; |
| уравнения регрессии в целом; |
| совокупности введенных в регрессионную модель факторов |
| |
| 9. Стандартизованные коэффициенты регрессии позволяют оценить... |
| значимость параметров регрессии; |
| сравнительную силу влияния введенных в модель факторов; |
| статистическую значимость введенных в модель факторов |
| |
| 10. Критерий Фишера позволяет оценить... |
| значимость уравнения регрессии в целом; |
| значимость параметров регрессии; |
| тесноту связи между показателями |
| |
| 11. Что такое регрессионный анализ? |
| Метод для определения вида соотношения между зависимыми переменными |
| Анализ объекта для определения структуры объекта |
| Метод для анализа устойчивости объекта |
| |
| 12. Коэффициенты регрессии – это... |
| коэффициенты уравнения регрессии при переменных |
| коэффициенты, характеризующие адекватность модели |
| коэффициенты, характеризующие статистическую значимость уравнения регрессии |
| |
| 13. Коэффициент корреляции изменяется в пределах… |
| От минус бесконечности до плюс бесконечности |
| От 0 до плюс бесконечности |
| От -1 до +1 |
| От 0 до 1 |
| |
| 14. Для чего используется t-критерий Стъюдента? |
| Для оценки адекватности модели |
| Для оценки значимости коэффициентов уравнения регрессии |
| Для расчета параметров |
| Для анализа факторов на мультиколлинеарность |
| |
| 15. Регрессионная многофакторная модель – это зависимость вида… |
| Y=f(x), где Y – зависимая переменная, x – независимая неотрицательная переменная |
| Y=f(x1, x2, ..., xn), где Y – зависимая переменная, x1, x2, ..., xn – независимые переменные |
| Y=f(x1, x2, ..., xn), где Y – независимая переменная, x1, x2, ..., xn – зависимые переменные |
| Y=f(x), где Y – независимая переменная, x – зависимая неотрицательная переменная |
| |
| 16. Какой вид имеет уравнение линейной однофакторной регрессионной модели, если свободный член b равен нулю? |
 |
 |
 |
 |
| |
| 17. Тангенсом угла наклона прямой Y=f(x) к оси OX в линейной однофакторной регрессионной модели, является… |
| свободный член b |
| коэффициент уравнения регрессии |
| критерий Фишера |
| число степеней свободы |
| |
| 18. Коэффициент детерминированности изменяется в пределах… |
| От минус бесконечности до плюс бесконечности |
| От 0 до плюс бесконечности |
| От -1 до +1 |
| От 0 до 1 |
| |
| 19. Экспоненциальная однофакторная модель имеет вид: |
| Y = m∙x+b |
| Y = b∙m |
| Y = b∙mx |
| Y = b∙m1x1∙m2x2∙ . . . ∙mnxn |
| |
| 20. Экспоненциальная многофакторная модель имеет вид: |
| Y = b∙m1x1∙m2x2∙ . . . ∙mnxn |
| Y = b∙ (m1∙x + m2∙x + …+ mn∙x ) |
| Y = m1∙x1 + m2∙x2 + … + mn∙xn + b |
| Y = m∙x + b∙y + z |
| |
| 21. Регрессионная однофакторная модель – это зависимость вида… |
| Y=f(x), где Y – зависимая переменная, x – независимая переменная |
| Y=f(x1, x2, ..., xn), где Y – зависимая переменная, x1, x2, ..., xn – независимые переменные |
| Y=f(x1, x2, ..., xn), где Y – независимая переменная, x1, x2, ..., xn – зависимые переменные |
| Y=f(x), где Y – независимая переменная, x – зависимая неотрицательная переменная |
| |
| 22. Какой вид имеет уравнение экспоненциальной однофакторной регрессионной модели, если свободный член b равен единице? |
| |
| |
 |
 |
| |
| 23. Какой вид имеет уравнение экспоненциальной многофакторной регрессионной модели, если свободный член b равен единице? |
| Y = m1x1∙m2x2∙ . . . ∙mnxn |
| Y = (m1∙x + m2∙x + …+ mn∙x ) |
| Y = m1∙x1 + m2∙x2 + … + mn∙xn + 1 |
| Y = m∙x + b∙y + z |
| |
| 24. Какой вид имеет уравнение линейной многофакторной регрессионной модели, если свободный член b равен нулю? |
| Y = m1x1∙m2x2∙ . . . ∙mnxn |
| Y = m1∙x1 + m2∙x2 + … + mn∙xn + 1 |
| Y = m1∙x1 + m2∙x2 + … + mn∙xn |
| Y = m∙x |
| |
| 25. Значением точки пересечения прямой Y=f(x) с осью OY в линейной однофакторной регрессионной модели, является… |
| свободный член b |
| коэффициент уравнения регрессии |
| критерий Фишера |
| число степеней свободы |
| |
Заведующий кафедрой ________Казаков В.Е.
Преподаватель ________Вардомацкая Е.Ю.
Дата утверждения _______ Протокол № ____
Наши рекомендации
