Систему мнк, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить методом .

1) определителей

2) скользящего среднего

3) максимального правдоподобия

4) первых разностей

 

5.11. Суть метода наименьших квадратов (МНК) состоит …

1) в минимизация суммы квадратов отклонений фактического значения зависимой переменной от её расчётного (моделируемого) значения

2) в максимизации суммы квадратов отклонений фактического значения зависимой переменной от её расчётного (моделируемого) значения

3) в максимизации абсолютных величин отклонений фактического значения от расчётного

4) в минимизации суммы отклонений фактического значения от расчётного

 

7.15. Свойства оценок параметров, получаемых при помощи метода наименьших квадратов, предполагают исследование _______ величин уравнения регрессии

1) постоянных

2) независимых

3) детерминированных

4) остаточных

Существует ли взаимосвязь между индексом множественной корреляции и

F-критерием?

1) да;          2) нет.

Сколько возможных ошибочных решений рассматривается

При проверке гипотез?

1) одно;            2) два;                    3)три.

12. 22Сумма квадратов нормально распределенных случайных величин имеет распределение:

1) хи-квадрат;                  2) t - Стьюдента;              3) F - Фишера.

С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии?

1) хи-квадрат;                  2) F-критерия;                  3) t-Стьюдента.

 

12. 25Тест Чоу проверяет:

1) значимость коэффициентов у двух регрессионных уравнений, построенных на разных выборочных совокупностях;

2) адекватность двух регрессионных уравнений, построенных на разных выборочных совокупностях;

3) совпадение двух регрессионных уравнений, построенных на разных выборочных совокупностях.

 

 

2.6. Укажите требования к факторам, включаемым в модель

множественной линейной регрессии: [ ]

1) между факторами не должна существовать высокая корреляция

2) факторы должны быть количественно измеримы

3) факторы должны представлять временные ряды

4) факторы должны иметь одинаковую размерность

2.16. Укажите требования к факторам, включаемым в модель множественной линейной регрессии [ ]:

Между факторами не должна существовать высокая корреляция

Факторы должны быть количественно измеримы

3) факторы должны представлять временные ряды

4) факторы должны иметь одинаковую размерность

Укажите выводы которые соответствуют графику

зависимости остатков е _t от времени t: [ ]

1) нарушена предпосылка МНК о независимости остатков друг от друга

2) отсутствует закономерность в поведении остатков

3) автокорреляция остатков отсутствует

4) имеет место автокорреляция остатков

8.17 Укажите справедливые утверждения по поводу критерия Дарбина-Уотсона: [ ]

1) изменяется в пределах от 0 до 4

2) равен 0 в случае отсутствия автокорреляции

3) позволяет проверить гипотезу о наличии автокорреляции первого порядка

4) применяется для проверки гипотезы о наличии гетероскедастичности остатков

 

8.43 Укажите справедливые утверждения по поводу критерия Дарбина – Уотсона:

2) Позволяет проверить гипотезу о наличии автокорреляции остатков первого порядка

3) Изменяется в пределах от 0 до 4

8.50 Укажите справедливые утверждения по поводу критерия Дарбина – Уотсона:

2) Позволяет проверить гипотезу о наличии автокорреляции остатков первого порядка

3) Изменяется в пределах от 0 до 4

 

 

Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются...

1) дополнительные количественные переменные, улучшающие решение

2) комбинации из включённых в уравнение регрессии факторов, повышающих адекватность модели

3) переменные, представляющие простейшие функции от уже включённых в модель переменных

4) качественные переменные, преобразованные в количественные

 

3.1. Фиктивные переменные позволяют строить модели в условиях …

1) неоднородности структуры наблюдений