Коэффициент детерминации это

- квадрат парного коэффициента корреляции,

- квадрат частного коэффициента корреляции,

- квадрат среднего квадратического отклонения,

- квадрат множественного коэффициента корреляции.

Парная регрессия

3. Факторная дисперсия вычисляется по формуле:

- ;

 

- ;

- ;

- .

 

4. Коэффициент детерминации показывает:

- на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу;

- на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%;

- на сколько процентов изменение зависимой переменной зависит от изменения независимой переменной;

долю вариации независимой переменной, обусловленную вариацией независимой переменной.

Соу

2. Для оценки коэффициентов структурной формы модели не применяют метод наименьших квадратов...

 

- косвенный -

- трехшаговый

- обычный

- двухшаговый

Душутина

Временные ряды

3. Построение модели временного ряда может быть осуществлено с использованием...:

 

- критерия Дарбина–Уотсона

- метода последовательных разностей

- мультипликативной модели

- аддитивной модели

Множественная регрессия

Квадрат какого коэффициента указывает долю дисперсии одной случайной величины, обусловленную вариацией другой

- коэффициент детерминации,

- парный коэффициент корреляции,

- частный коэффициент корреляции,

- множественный коэффициент корреляции.

5.Величина, рассчитанная по формуле является оценкой

- коэффициента детерминации,

- парного коэффициента корреляции,

- частного коэффициента корреляции,

- множественного коэффициента корреляции.

Парная регрессия

5.Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет:

- значимость коэффициента корреляции;

- значимость уравнения регрессии;

- значимость коэффициента регрессии;

- значимость свободного члена уравнения регрессии.

6. Что минимизируется согласно методу наименьших квадратов:

Соу

3. Идентификация модели – это:

 

- единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели

- преобладание эндогенных переменных над экзогенными

- преобладание экзогенных переменных над эндогенными

Желтова

Временные ряды

4. При моделировании временных рядов экономических показателей необходимо учитывать характер уровней исследуемых показателей...

- Конструктивный -

- независящий от времени

- стохастический

- аналитический

Тест Чоу проводится для выяснения

- автокорреляции остатков временного ряда

- наличия гетероскедастичности в выборке

- структурной стабильности тенденции временного ряда

стационарности временного ряда

Множественная регрессия

Отметьте основные виды ошибок спецификации

- отбрасывание значимой переменной,

- добавление незначимой переменной,

- низкое значение коэффициента детерминации,

- выбор неправильной формы модели.

Парная регрессия

7. Дана ковариационная матрица вектора оценок коэффициентов регрессии:

Чему равна несмещенная оценка дисперсии элемента :

- 0,306;

- 0,004;

- 0,152;

- -0,028.

8. Дана ковариационная матрица вектора оценок коэффициентов регрессии:

Чему равна несмещенная оценка дисперсии элемента :

- 0,306;

- 0,004;

- 0,152;

- -0,028.

 

 

Соу

4. Модель идентифицируема, если:

- число коэффициентов структурной модели равно числу коэффициентов приведенной формы модели

- число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов

- число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов

Живаева

Временные ряды

5. Если в модели присутствуют лаговые переменные, то это:

- линейная модель;

- нелинейная модель;

- модель со случайными возмущениями;

- динамическая модель.

Множественная регрессия

7.На практике о наличии мультиколлинеарности обычно судят по матрице парных коэффициентов корреляции. Если один из элементов матрицы R больше…., то считают, что имеет место мультиколлинеарность и в уравнение регрессии следует включить только один из показателей x_j или x_e. Вставьте недостающее значение.

- 0,3;

- -0,6;

- 0,8;

- 0.

8.Оценить значимость парного линейного коэффициента корреляции можно при помощи:

- критерия Фишера;

- коэффициента автокорреляции;

- критерия Стьюдента;

- критерия Дарбина-Уотсона.

Парная регрессия

9.В линейной регрессии Y=b₀+b₁X+e параметрами уравнения регрессии являются:

 

- b₀;

- Y;

- X;

- b_{1 .}

10.Величина коэффициента эластичности показывает …

 

- во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза;

- на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1%;

- предельно допустимое изменение варьируемого признака;

 

- предельно возможное значение результата.

Соу

5. Модель неидентифицируема, если:

- число коэффициентов структурной модели равно числу коэффициентов приведенной формы модели

- число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов

- число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов

Козичева

Временные ряды

6. Установить соответствие:

Вывод о наличии (отсутствии) автокорреляции	Попадание статистики Дарбина- Уотсона DW на интервал, границы которого определяются нижним - и верхним - значениями критической точки
1) неопределенность	А)
2) существует отрицательная автокорреляция	Б) или
3) автокорреляция отсутствует	В)
4) существует положительная автокорреляция	Г) ≤

 

- 1-Б, 2-Г, 3-В, 4-А

- 1-А, 2-В, 3-Б, 4-Г

- 1-В, 2-А, 3-Г, 4-Б

- 1-Г, 2-Б, 3-А, 4-В

Множественная регрессия

10.Частный критерий Фишера вычисляется по формуле:

 

- ;

- ;

- ;

- . Это прав ответ

 

11.Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: . Сила влияния какого фактора выше на результативный признак?

- Сила влияния фактора х₂ на результативный признак выше силы влияния фактора х₁;

- Сила влияния фактора х₁ на результативный признак выше силы влияния фактора х₂;

- Сила влияния фактора х₂ на результативный признак равна силе влияния фактора х₁.

Парная регрессия