ЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕ

АААААААААААААААААААААААААААААА

Адекватность уравнения регрессии проверяется вычислением значений: средней аппроксимации Aср., t - критерия Стьюдента, F – критерия Фишера

ВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВВ

В зависимости y=a+bx переменная у имеет единицу измерения «тенге», а х – «кг». Чем измеряется а и b? а тенге, b тенге/кг

В множественной регрессии у=в₀+в₁х₁+в₂х₂+…+в_пх_п+е , в₀– является: параметром регрессии;

В модели множественной регрессии у=в₀+в₁х₁+в₂х₂+…+в_пх_п+е , в_j – является: коэффициентом регрессии;

В модели множественной регрессии у=в₀+в₁х₁+в₂х₂+…+в_пх_п+е , х_j – есть: независимые переменные;

В модели множественной регрессии у=в₀+в₁х₁+в₂х₂+…+в_пх_п+е , е – является: отклонением;

В модели парной регрессии у=а+вх+е , а – является: параметром регрессии

В модели парной регрессии у=а+вх+е , в – является: коэффициентом регрессии

В модели парной регрессии у=а+вх+е , е – является: отклонением

В модели парной регрессии у=а+вх+е , у – является: зависимой переменной

В модели парной регрессии у=а+вх+е , у – является: результативным признаком

В модели парной регрессии у=а+вх+е , х – является: независимой переменной

В модели парной регрессии у=а+вх+е , х – является: объясняющей переменной

В модели парной регрессии знак коэффициента детерминации совпадает со знаком: всегда положительный;

В парной регрессии коэффициент корреляции вычисляется отношением: ковариации (Х,У) к произведению стандартных отклонении Х и У;

В парной регрессии отклонение (ошибка) – это разность между: У- фактическим и У* -расчетным;

В парной регрессии стандартная ошибка оценки регрессии есть: корень квадратный из необъясненной дисперсии

В регрессионных моделях качественными переменными являются те переменные, которые: не имеют единицу измерения;

В регрессионных моделях количественными переменными являются те переменные, которые: имеют единицу измерения;

В результате регрессионного анализа значимость F = 0,000229, о чем это свидетельствует… Построенное уравнение регрессии – статистически значимо

В результате регрессионного анализа получено у –пересечение -15,9; объем капитала – 1,4. Запишите уравнение регрессии У=15,9 +1,4х

В случае неравных промежутков между датами среднюю хронологическую для моментного ряда можно рассчитать как среднюю арифметическую из средних значений уровней на каждую пару моментов, взвешенных по величине расстояний между датами

В таблице результатов «Регрессия», где указывается параметр регрессии (свободный член уравнения) В столбце «коэффициенты» по строке «у-пересечение»

В таблице результатов Анализ данных, «Регрессия» где указывается коэффициент регрессии В столбце «коэффициенты» по строке с именем фактора

В чем заключается метод моментов выравнивания статистического ряда (подбора теоретического распределения) числовые характеристики теоретического распределения выбираются равными основным моментам статистического распределения

В чем отличия парного и частного коэффициентов корреляции? парный характеризует связь между двумя признаками без учета влияния других признаков, а частный учитывает наличие и влияние других факторов

Величина, определяющая изменения результативного признака при изменении факторного на единицу собственного измерения, называется: коэффициентом регрессии

Временной (динамический) ряд - это ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей

Выберите наилучшую линейную связь (коэффициент корреляции равен): R=0,97

ДДДДДДДДДДДДДДДДДДДДДДД

Для вычисления корреляционной матрицы в Excel имеется Сервис, Анализ данных, корреляция

Для выявления явлений мультиколлинеарности факторов использует: определитель матрицы межфакторной корреляции;

Для интервального ряда средний уровень определяется по формуле: Простой средней арифметической

Для моментного ряда средний уровень определяется по формуле: Средней хронологической

Для нахождения параметров уравнения регрессии частные производственные по параметрам уравнения регрессии приравниваются нулю

Для расчета параметров линейных регрессионных моделей применяется в Excel: Анализ данных, Регрессия

Для того, чтобы исследуемые величины были независимы, необходимо, чтобы линейный коэффициент корреляции равнялся…0

Для того, чтобы признать уравнение регрессии статистически значимым, полученное значение F критерия должно быть больше F –критического с данными в столбце df степенями свободы

Для уменьшения доверительного интервала можно увеличить размер выборки

Долю дисперсии У в парной регрессии, вызванную влиянием объясняющей переменной Х характеризует коэффициент детерминации;

Долю дисперсии, объясняемую регрессией, в общей дисперсии У характеризует: коэффициент детерминации;

ЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕ

Егер r_x1x3 = 0,89, r_x3x5 = 0,21, r_x2x3 =0,28 то между какими факторами есть мультиколеанарность х1 и х3

Если F=25, то чему равен t-критерий Стьюдента. 5

Если F=36, то чему равен t-критерий Стьюдента. 6

Если F=49, то чему равен t-критерий Стьюдента. 7

Если F=64, то чему равен t-критерий Стьюдента. 8

Если F=81, то чему равен t-критерий Стьюдента. 9

Если r = 0.75, n=10 то чему равен F- критерий Фишера 10,28

Если r = 0.8, n=8 то чему равен F- критерий Фишера 10,66

Если r_x1x2 = 0,89, r_x3x5 = 0,21, r_x2x3 =0,98 то между какими факторами нет мультиколеанарности х3 и х5

Если r_x1x2 = 0,89, r_x3x5 = 0,71, r_x2x3 =0,28 то между какими факторами нет мультиколеанарности х3 и х2

Если Σ(Х-Х_орт)(У-У_орт) =5,6, Σ(Х-Х_орт)²=40 Σ(У-У_орт)² =10 , то чему равен коэфициент корреляции r 0,28

Если для уравнении У=a+b₁X₁+b₂X₂ t_b1=0.02, то как будет выглядеть уравнение. У= a +b₂X₂

Если для уравнении У=a+b₁X₁+b₂X₂ t_b1=0.7, то как будет выглядеть уравнение. У= a +b₂X₂

Если для уравнении У=a+b₁X₁+b₂X₂ t_b1=9.7, t_b2 = 0.6, то как будет выглядеть уравнение. У= a + b₁X₁

Если для уравнении У=a+b₁X₁+b₂X₂ t_b2=0.1, то как будет выглядеть уравнение. У= a +b₁X₁

Если для уравнении У=a-b₁X₁+b₂X₂ t_b2=0.4, то как будет выглядеть уравнение. У= a - b₁X₁

Если для уравнении У=a-b₁X₁-b₂X₂ t_b1=6.4, t_b2 = 17.5, то как будет выглядеть уравнение. У= a - b₁X₁- b₂X₂

Если для уравнении У=а -3X₁ - 5X₂ t_b1=1.4, t_b2 = 37.5 то как будет выглядеть уравнение. У= a - 5X₂

Если коэффициент корреляции близок к единице, то коэффициент регрессии Имеет положительное значение

Если m_b=0,02 , b=6,5 то чему равен t _b 325

Если m_b=0,5 , b=2.3 то чему равен t _b 4,6

Если m_а=0,5 , а=2,2 то чему равен t _а 4,4

Если r=0.6, то чему равен коэффициент детерминация? 0,36

Если r=0.7, то чему равен коэффициент детерминация? 0,49

Если r=0.8, то чему равен коэффициент детерминация? 0,64

Если r=0.9, то чему равен коэффициент детерминация? 0,81

Если r_x1x2 = 0,89, r_x3x5 = 0,21, r_x2x3 =0,88 то между какими факторами нет мультиколеанарности х3 и х5

Если r_x1x4 = 0,89, r_x3x5 = 0,21, r_x2x3 =0,28 то между какими факторами есть мультиколеанарность х1 и х4

Если r_yx2 = 0,81, r_yx5 = 0,71, r_х2x5 = 0,87, а стандартный коэффициент β_x2 =42.5, β_x5=2.8 какой фактор надо исключить из модели. фактор х5

Если r_yx2 = 0,89, r_yx5 = 0,71, r_х2x5 = 0,87, а стандартные коэффициент β_x2 =2.5, β_x5=12.8 какой фактор надо исключить из модели. фактор х2

Если r_yx2 = 0,89, r_yx5 = 0,71, r_х2x5 = 0,87, а стандартный коэффициент β_x2 =2.5, β_x5=1.8 какой фактор надо исключить из модели. х5 фактор

Если Σ(Х-Х_орт)(У-У_орт) =6, Σ(Х-Х_орт)²=90 Σ(У-У_орт)² =10 то чему равен коэфициент корреляции r 0,2

Если Σ(Х-Х_орт)(У-У_орт) =66, Σ(Х-Х_орт)²=40 Σ(У-У_орт)² =250 то чему равен коэфициент корреляции r 0,66

Если в множественной регрессии между независимыми переменными существует корреляции, то присутствует явление: мультиколленеарности;

Если значение коэффициента корреляции –отрицательно, то связь между результативным и факторным признаками : Прямая –обратная (при возрастании х уменьшается у)

Если каждому значению факторного признака строго соответствует одно значение результативного признака, то связь Функциональная

Если коэффициент корреляции равен нулю, то коэффициент регрессии равен нулю

Если коэффициент регрессии – большой, то Коэффициент корреляции тоже большой

Если наблюдаемые значения уровней ряда вначале быстро возрастают или убывают, а потом постепенно стабилизируются, то в качестве тренда лучше выбрать функцию Логарифмическую

Если наблюдаемые значения уровней ряда монотонно возрастают или убывают, то в качестве тренда лучше выбрать функцию Степенную

Если наблюдаемые значения уровней ряда попеременно возрастают и убывают, то в качестве тренда лучше выбрать функцию Полиноминальную

Если наблюдаемые значения уровней ряда увеличиваются с постоянной скоростью, то в качестве тренда лучше выбрать функцию Линейную

Если связь между изучаемыми признаками почти отсутствует , то значение линейного коэффициента корреляции находится в интервале: до 0,3

Если связь между изучаемыми признаками слабая, то значение линейного коэффициента корреляции находится в интервале: [0,3; 0,5)

Если уровни ряда выражают состояния явления за определенные интервалы времени, то ряд называется Интервальным

Если уровни ряда выражают состояния явления на определенные моменты времени, то ряд называется Моментным

Если факторы не зависимы между собой, то матрица парных коэффициентов корреляции между факторами единичная

ЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗЗ

Значение коэффициета регрессии Зависит от единицы измерения данных

Значение линейного коэффициента корреляции равно 0,1, о наличии какой связи это свидетельствует? Связь практически отсутствует

Значение линейного коэффициента корреляции равно 0,2, о наличии какой связи это свидетельствует? Связь практически отсутствует

Значение линейного коэффициента корреляции равно 0,35, о наличии какой связи это свидетельствует? Слабая прямая

Значение линейного коэффициента корреляции равно 0,65, о наличии какой связи это свидетельствует? Умеренная прямая

Значение линейного коэффициента корреляции равно 0,75, о наличии какой связи это свидетельствует? Умеренная

Значения базисного темпа роста больше 100% свидетельствует О росте показателя в анализируемом году

Значения базисного темпа роста меньше 100% свидетельствует О снижении показателя в анализируемом году

Значения цепного темпа роста больше 100% свидетельствует О росте показателя в анализируемом году

Значения цепного темпа роста меньше 100% свидетельствует О снижении показателя в анализируемом году

Значения темпа роста - Всегда положительное число

Значимости b_j уравнения множественной регрессии оценивается с помощью: t-статистики Стьюдента;

Значимость уравнения множественной регрессии в целом оценивается с помощью: F- Фишера;

ИИИИИИИИИИИИИИИ

Из перечисленных, какие основные компоненты можно выделить в динамическом ряду: 1) тренд; 2) циклическую; 3)постоянную; 4) временную; 5) сезонную; 6) случайные колебания 1,2,5,6

Исследуемый показатель экономического процесса, характеризующий эффективность процесса, называется… результативным признаком