Вопрос № 4.1. Оригинальный порядковый номер: 3

В линейном уравнении парной регрессии коэффициентом регрессии является значение…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. параметра a

2. параметра b

3. переменной х

4. величины

Вопрос № 4.2. Оригинальный порядковый номер: 8

В стандартизованном уравнении множественной регрессии переменными являются …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. стандартизованные параметры

2. исходные переменные y, x₁, x₂,…,x_p

3. средние значения исходных переменных

4. стандартизованные переменные

Вопрос № 4.3. Оригинальный порядковый номер: 32

В стандартизованном уравнении стандартизованным коэффициентом является …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1.

2.

3.

4.

Вопрос № 4.4. Оригинальный порядковый номер: 34

На основе линейного уравнения множественной регрессии получены уравнения регрессии

,

которые называются...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. стандартизированными

2. рекурсивными

3. частными

4. нелинейными

Вопрос № 4.5. Оригинальный порядковый номер: 51

В линейной модели множественной регрессии рассматриваются только ____ функции регрессии

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. линейные

2. степенные

3. квадратичные

4. показательные

 

Тема № 5. Оценка параметров линейных уравнений регрессии

(Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)

Оригинальное кол-во заданий: 59, в базе представлено: 5

 

Вопрос № 5.1. Оригинальный порядковый номер: 24

При применении метода наименьших квадратов для оценки параметров уравнений регрессии минимизируют _____________ между наблюдаемым и моделируемым значениями зависимой переменной.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. сумму разностей

2. квадрат суммы

3. сумму квадратов разности

4. квадрат разности (только для одного наблюдения)

Вопрос № 5.2. Оригинальный порядковый номер: 26

В линейном уравнении множественной регрессии метод наименьших квадратов позволяет оценить значение параметра …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. x₁

2. x₂

3. a

4. y

Вопрос № 5.3. Оригинальный порядковый номер: 48

Коэффициенты "чистой" регрессии уравнения множественной регрессии вида …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. не могут быть отрицательными

2. всегда меньше 1

3. некорректно сравнивать по величине

4. имеют одинаковый знак

Вопрос № 5.4. Оригинальный порядковый номер: 55

В рамках метода наименьших квадратов (МНК) система нормальных уравнений – это система, решением которой являются оценки ____ модели.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. независимых переменных

2. отклонений параметров теоретической модели от параметров эмпирической

3. параметров теоретической

4. переменных теоретической

Вопрос № 5.5. Оригинальный порядковый номер: 58

Название метода «метод наименьших квадратов» подразумевает, что сумма квадратов отклонений значений результирующего признака от теоретических должна быть …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. меньше средней ошибки аппроксимации

2. меньше уровня значимости, принятого при проверке статистических гипотез

3. минимальной

4. равной нулю

 

Вопрос № 5.1. Оригинальный порядковый номер: 3

Систему МНК, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить методом…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. скользящего среднего

2. максимального правдоподобия

3. определителей

4. первых разностей

Вопрос № 5.2. Оригинальный порядковый номер: 4

В исходном соотношении МНК сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. центрируется

2. приравнивается к системе нормальных уравнений

3. минимизируется

4. максимизируется

Вопрос № 5.3. Оригинальный порядковый номер: 8

Метод наименьших квадратов применяется для оценки …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. параметров уравнений регрессии, внутренне нелинейных

2. существенности параметров уравнений регрессии

3. параметров линейных уравнений регрессии

4. качества линейных уравнений регрессии