Слайд 3
Вопрос 2
Уравнение, которое описывает основные количественные зависимости между
анализируемыми экономическими явлениями и процессами – это:
А) Математическая модель
Б)
Уравнение регрессии
В) Эконометрическая модель
Г) Критерий F-статистики Фишера
Слайд 5
Вопрос 3
Понятие, используемое при проверке гипотезы для определения
критического значения:
А) уровень значимости
Б) управление регрессии,
В) математическая модель
Г)
метод наименьших квадратов
Слайд 7
Вопрос 4
Укажите формулу Дисперсии D(X) случайной величины Х:
А)
D (X) = 2M [ X – M(X) ]
Б)
D (X) = M [ X – M(X) ]
В) D (X) = M [ M(X) – X ]
Г) D (X) = M [ 0,5X – M(X) ]
Слайд 9
Вопрос 5
Для изучения монотонной зависимости между квадратами остатков
и значениями объясняющих переменных применяется:
а) тест ранговой корреляции Спирмена
б)
критерий Фишера
в) тест Голдфелда-Квандта
г) критерий Стьюдента
Слайд 11
Что называется рангом элемента хi в тесте ранговой
корреляции Спирмена?
А) номер места, на который хi встанет в
упорядоченной выборке
Б) номер места на которой хi встанет в неупорядоченной выборке
Вопрос 6
Слайд 13
Выберите формулу коэффициента ранговой корреляции Спирмена:
Вопрос 7
Слайд 15
Вопрос 8
Если вычисленное значение статистики Спирмена превысит критическое
значение, то принимается решение о:
а)наличии гомоскедастичности
б) наличии гетероскедастичности
в) отсутствии
гетероскедастичности
г) отсутствии мультиколлинеарности
Слайд 17
Вопрос 9
Критерий F-статистики Фишера - это:
А) способ описания
основных свойств реальных процессов и явлений с помощью математического
аппарата.
Б) оценивание по методу наименьших квадратов через минимизацию суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от значений, предсказанных моделью.
В) используется для проверки гипотезы в том, что все коэффициенты уравнения линейной регрессии равны нулю
Г) предположение о свойстве генеральной совокупности, которое можно проверить, опираясь на выборочные данные.
Слайд 19
Вопрос 10
По критерию Фишера модель считается значимой, если
выполняется условие:
А) Fфакт < Fкрит
Б) Fфакт > Fкрит
В) Fфакт
= Fкрит
Г) Fфакт = 0
Слайд 21
Вопрос 11
Число степеней свободы для уравнения k-мерной регрессии
при достаточном числе наблюдений n составляет:
А) n/k
Б) n-k
В) n-k+1
Г)
n-k -1
Слайд 23
Вопрос 12
При вычислении t-статистики применяется распределение:
А) Стьюдента
Б) Пуассона
В)
Фишера
Г) нормальное
Слайд 25
Вопрос 13
Во множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет
___ регрессией:
А) долю дисперсии x, объясненную
Б) долю дисперсии y,
объясненную
В) долю дисперсии x, необъясненную
Г) долю дисперсии y, необъясненную
Д) долю дисперсии x и y, объясненную
Слайд 27
Вопрос 14
Коэффициент детерминации R2 изменяется в пределах:
А) [-∞; +∞]
Б) [0;
+∞)
В) [0; 1]
Г) [-1; 1]
Слайд 29
Вопрос 15
Если все наблюдения лежат на линии регрессии,
то коэффициент детерминации R2 для модели парной регрессии равен:
А)
0
Б) 1,8
В) 1,5
Г) 1
Слайд 31
Вопрос 16
Коэффициент корреляции равен 0, это означает, что:
А)Отсутствует
линейная связь
Б)Сильная линейная связь
В)Слабая линейная связь
Слайд 33
Вопрос 17
Величина коэффициента регрессии показывает:
А) среднее изменение фактора
при изменении результата на одну единицу измерения
Б) на сколько
процентов изменится результат при изменении фактора на 1 %
В) значение тесноты связи между фактором и результатом
Г) среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу измерения
Слайд 35
Вопрос 18
На что опирается тест Голдфелда-Квандта:
А) метод
наименьших квадратов
Б) критерий Фишера
В) критерий Стьюдента
Слайд 37
Вопрос 19
Какие параметры служат для расчета критического значения
распределения Стьюдента:
А) количество зависимых переменных
Б) объем выборки, уровень значимости и
количество объясняющих переменных
В) коэффициент детерминации
Слайд 39
Вопрос 20
Метод наименьших квадратов – это:
А) последовательность измерений
в последовательные моменты времени
Б) предположение о свойстве генеральной совокупности,
которое можно проверить, опираясь на выборочные данные
В)минимизация суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от значений, предсказанных выбранной моделью.