Тема № 15. Линеаризация нелинейных моделей регрессии

(Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)

Оригинальное кол-во заданий: 62, в базе представлено: 5

 

Вопрос № 15.1. Оригинальный порядковый номер: 29

Нелинейной по параметрам, но внутренне линейной, которую можно привести к линейному виду, является эконометрическая модель …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1.

2.

3.

4.

Вопрос № 15.2. Оригинальный порядковый номер: 30

Оценки коэффициентов моделей регрессии, нелинейных по оцениваемым параметрам, но внутренне линейных, полученные методом наименьших квадратов, являются …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. неэффективными

2. несостоятельными

3. смещенными

4. недостоверными

Вопрос № 15.3. Оригинальный порядковый номер: 38

Эконометрической моделью, приводимой к линейной регрессионной модели при логарифмировании и соответствующей подстановке, является...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1.

2.

3.

4.

Вопрос № 15.4. Оригинальный порядковый номер: 49

Линеаризация возможна для эконометрической модели вида …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1.

2.

3.

4.

Вопрос № 15.5. Оригинальный порядковый номер: 57

При оценке параметров регрессионной модели на основе степенной функции

...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. параметры и определяются непосредственно из системы нормальных уравнений

2. параметры и определяются косвенным путём на основе потенцирования

3. параметр определяется непосредственно из системы нормальных уравнений, а параметр -косвенным путём, с помощью потенцирования

4. параметр определяется непосредственно из системы нормальных уравнений, а параметр - косвенным путём, с помощью потенцирования

 

Вопрос № 15.1. Оригинальный порядковый номер: 16

Показательная модель относится к моделям…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. линейным относительно объясняющей переменной Х

2. нелинейным относительно объясняемой переменной Y

3. нелинейным по оцениваемым параметрам

4. нелинейным относительно объясняющей переменной, но линейным по оцениваемым параметрам

Вопрос № 15.2. Оригинальный порядковый номер: 21

Для экспоненциального уравнения процедура линеаризации возможна путем …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. присвоения количественных значений фиктивным переменным

2. дифференцирования и замены переменных

3. логарифмирования и замены переменных

4. только замены переменных

Вопрос № 15.3. Оригинальный порядковый номер: 41

Классическая парная регрессионная эконометрическая модель является _______ по параметрам и ________ по переменным.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. линейной … нелинейной

2. нелинейной … нелинейной

3. линейной … линейной

4. нелинейной … линейной

Вопрос № 15.5. Оригинальный порядковый номер: 58

Эконометрическая модель является...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. линейной по параметрам и линейной по переменным

2. нелинейной по параметрам и линейной по переменным

3. нелинейной по параметрам и нелинейной по переменным

4. линейной по параметрам и нелинейной по переменным

 

Вопрос № 15.1. Оригинальный порядковый номер: 1

Установите соответствие между видом нелинейной модели и заменой переменных, сводящих ее к линейной регрессии.

1.

2.

3.

4.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 4

1. - 3

2. - 4

3. - 2

4. - 1

Вопрос № 15.2. Оригинальный порядковый номер: 4

Все нижеприведенные нелинейные модели можно свести к модели множественной линейной регрессии W = b₀ + b₁·U + b₂·V. Установите соответствие между видом нелинейной модели и соотношениями между исходными переменными Y, X, Z и новыми переменными W, U, V линеаризованной модели.

1.

2.

3.

4.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 4

1. - 4

2. - 2

3. - 1

4. - 3

Вопрос № 15.3. Оригинальный порядковый номер: 5

Все нижеприведенные нелинейные модели можно свести к модели множественной линейной регрессии W = b₀ + b₁·U + b₂·V. Установите соответствие между видом нелинейной модели и соотношениями между исходными переменными Y, X, Z и новыми переменными W, U, V линеаризованной модели.

1.

2.

3.

4.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 4

1. - 4

2. - 2

3. - 3

4. - 1