Вопрос № 5.4. Оригинальный порядковый номер: 12

Самым распространенным методом оценки параметров регрессии является метод наименьших …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. моментов

2. разностей

3. квадратов

4. модулей

Вопрос № 5.5. Оригинальный порядковый номер: 23

При оценке параметров линейных уравнений регрессии с помощью метода наименьших квадратов минимизируют сумму квадратов разности между …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. наблюдаемым и моделируемым значениями случайной величины

2. наблюдаемым и моделируемым значениями параметров

3. наблюдаемым и моделируемым значениями зависимой переменной

4. наблюдаемым и моделируемым значениями независимой переменной

 

Вопрос № 5.1. Оригинальный порядковый номер: 15

В модели парной линейной регрессии Y=b₀+b₁X +e коэффициент b₁ показывает…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на один процент

2. на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу

3. на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу

4. на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на один процент

Вопрос № 5.2. Оригинальный порядковый номер: 21

Метод наименьших квадратов используется для оценки параметров ______ уравнений регрессии.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. только нелинейных

2. нелинеаризуемых

3. только линейных

4. линейных и приводимых к линейным

Вопрос № 5.3. Оригинальный порядковый номер: 27

Приведенное выражение представляет собой _________ для линейной двухфакторной модели регрессии.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. систему нормальных уравнений

2. теорему Гаусса-Маркова

3. исходное положение метода наименьших квадратов

4. условие отсутствия автокорреляции остатков

Вопрос № 5.4. Оригинальный порядковый номер: 35

Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров регрессионных моделей, если эти модели...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений

2. имеют автокорреляцию в остатках

3. линейны по параметрам и факторным переменным

4. включают лаговую переменную

Вопрос № 5.5. Оригинальный порядковый номер: 46

Метод наименьших квадратов позволяет оценить _____________ уравнений регрессии.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. параметры и переменные

2. параметры

3. переменные

4. переменные и случайные величины

 

Тема № 6. Предпосылки МНК, методы их проверки

(Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)

Оригинальное кол-во заданий: 53, в базе представлено: 5

 

Вопрос № 6.1. Оригинальный порядковый номер: 28

В линейной регрессионной модели для каждого значения фактора фактические значения случайных отклонений имеют одинаковую дисперсию. Выполнение этого условия называют ____ остатков.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. автокорреляцией

2. мультиколлинеарностью

3. гомоскедастичностью

4. гетероскедастичностью

Вопрос № 6.2. Оригинальный порядковый номер: 29

Для линейной регрессионной модели гетероскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при переходе от наблюдения к наблюдению проявлять...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. стремление к нулю

2. стремление к единице

3. изменчивость

4. постоянство

Вопрос № 6.3. Оригинальный порядковый номер: 30

Для линейной регрессионной модели гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. стремление к нулю

2. тенденцию к уменьшению

3. постоянство

4. изменчивость

Вопрос № 6.4. Оригинальный порядковый номер: 31

Дисперсия значения случайной компоненты в линейной регрессионной модели зависит от номера наблюдения. Это свидетельствует о(об) ______ остатков.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. автокорреляции

2. равномерном распределении

3. гетероскедастичности

4. гомоскедастичности