Файл: Тестовые задания для самопроверки (58) Раздел Парная регрессия и корреляция.doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 07.12.2023

Просмотров: 492

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Тестовые задания для самопроверки (58)Раздел 1. Парная регрессия и корреляция1. Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является:а) аналитический;б) графический;в) экспериментальный (табличный).2. Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если у нас есть:а) не менее 5 наблюдений;б) не менее 7 наблюдений;в) не менее 10 наблюдений.3. Суть метода наименьших квадратов состоит в:а) минимизации суммы остаточных величин;б) минимизации дисперсии результативного признака;в) минимизации суммы квадратов остаточных величин.4. Коэффициент линейного парного уравнения регрессии:а) показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу;б) оценивает статистическую значимость уравнения регрессии;в) показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%.5. На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии , где – потребление, – доход. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?а) да;б) нет;в) ничего определенного сказать нельзя.6. Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:а) оценивает качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению;б) характеризует долю дисперсии результативного признака , объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака;в) характеризует долю дисперсии , вызванную влиянием не учтенных в модели факторов.7. Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает:а) коэффициент детерминации

;

б) -критерий Фишера;

в) средняя ошибка аппроксимации .

8. Значимость уравнения регрессии в целом оценивает:

а) -критерий Фишера;

б) -критерий Стьюдента;

в) коэффициент детерминации .

9. Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на:

а) методе наименьших квадратов:

б) методе максимального правдоподобия:

в) шаговом регрессионном анализе.

10. Остаточная сумма квадратов равна нулю:

а) когда правильно подобрана регрессионная модель;

б) когда между признаками существует точная функциональная связь;

в) никогда.

11. Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

а) ;

б) ;

в) .

12. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

а) ;

б) ;

в) .

13. Общая сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

а) ;

б) ;

в) .

14. Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:

а) -критерий Фишера;

б)


-критерий Стьюдента;

в) коэффициент детерминации .

15. Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду:

а) ;

б) :

в) .

16. Какое из уравнений является степенным:

а) ;

б) :

в) .

17. Параметр в степенной модели является:

а) коэффициентом детерминации;

б) коэффициентом эластичности;

в) коэффициентом корреляции.

18. Коэффициент корреляции может принимать значения:

а) от –1 до 1;

б) от 0 до 1;

в) любые.

19. Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам:

а) ;

б) ;

в) .


Вопрос

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Ответ

б

б

в

а

а

б

в

а

а

б

Вопрос

11

12

13

14

15

16

17

18

19




Ответ

б

в

а

б

в

б

б

а

в




Раздел 2. Множественная регрессия и корреляция1. Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной:а) уменьшает значение коэффициента детерминации;б) увеличивает значение коэффициента детерминации;в) не оказывает никакого влияние на коэффициент детерминации.2. Скорректированный коэффициент детерминации:а) меньше обычного коэффициента детерминации;б) больше обычного коэффициента детерминации;в) меньше или равен обычному коэффициенту детерминации;3. Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:а) ;б) ;в) .4. Число степеней свободы для общей суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:а) ;б) ;в) .5. Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:а) ;б) ;в) .6. Множественный коэффициент корреляции . Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной объясняется влиянием факторов и :а) 90%;б) 81%;в) 19%.7. Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее:
а) 2;б) 7;в) 14.8. Стандартизованные коэффициенты регрессии :а) позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат;б) оценивают статистическую значимость факторов;в) являются коэффициентами эластичности.9. Частные коэффициенты корреляции:а) характеризуют тесноту связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым признаком;б) содержат поправку на число степеней свободы и не допускают преувеличения тесноты связи;в) характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при устранении влияния других факторов, включенных в уравнение регрессии.10. Частный -критерий:а) оценивает значимость уравнения регрессии в целом;б) служит мерой для оценки включения фактора в модель;в) ранжирует факторы по силе их влияния на результат.11. Несмещенность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает:а) что она характеризуется наименьшей дисперсией;б) что математическое ожидание остатков равно нулю;в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки.12. Эффективность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает:а) что она характеризуется наименьшей дисперсией;б) что математическое ожидание остатков равно нулю;в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки.13. Состоятельность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает:а) что она характеризуется наименьшей дисперсией;б) что математическое ожидание остатков равно нулю;в) увеличение ее точности с увеличением объема выборки.14. Укажите истинное утверждение:а) скорректированный и обычный коэффициенты множественной детерминации совпадают только в тех случаях, когда обычный коэффициент множественной детерминации равен нулю;б) стандартные ошибки коэффициентов регрессии определяются значениями всех параметров регрессии;в) при наличии гетероскедастичности оценки параметров регрессии становятся смещенными.15. При наличии гетероскедастичности следует применять:а) обычный МНК;б) обобщенный МНК;в) метод максимального правдоподобия.16. Фиктивные переменные – это: