Имя материала: Эконометрика. Учебно-методическое пособие

Автор: Шалабанов А.К.

Приложение b

Тестовые задания Парная регрессия и корреляция

Наиболее   наглядным   видом   выбора  уравнения парной регрессии является:

а)         аналитический;

б)         графический;

в)         экспериментальный (табличный).

Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если у нас есть:

а)         не менее 5 наблюдений;

б)         не менее 7 наблюдений;

в)         не менее 10 наблюдений.

Суть метода наименьших квадратов состоит в:

а)         минимизации суммы остаточных величин;

б)         минимизации дисперсии результативного признака;

в)         минимизации суммы квадратов остаточных величин.

Коэффициент линейного парного уравнения регрессии:

а)         показывает среднее изменение результата с изменением фактора

на одну единицу;

б)         оценивает статистическую значимость уравнения регрессии;

в)         показывает,   на   сколько   процентов   изменится   в среднем

результат, если фактор изменится на 1\%.

На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение

регрессии y = 284,56 + 0,672x, где y - потребление, x - доход.

Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?

а)         да;

б)         нет;

в) ничего определенного сказать нельзя.

Суть   коэффициента   детерминации        состоит в

следующем:

а)         оценивает качество модели из относительных отклонений по

каждому наблюдению;

б)         характеризует долю дисперсии результативного признака y ,

объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака;

в)         характеризует долю дисперсии   y , вызванную влиянием не

учтенных в модели факторов.

Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает:

а)         коэффициент детерминации ;

 

б)         F-критерий Фишера;

в)         средняя ошибка аппроксимации A.

Значимость уравнения регрессии в целом оценивает:

а)         F-критерий Фишера;

б)         t-критерий Стьюдента;

в)         коэффициент детерминации rxy.

Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на:

а)         методе наименьших квадратов:

б)         методе максимального правдоподобия:

в)         шаговом регрессионном анализе.

10.       Остаточная сумма квадратов равна нулю:

а)         когда правильно подобрана регрессионная модель;

б)         когда между признаками существует точная функциональная

связь;

в)         никогда.

Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

а)         n -1;

б)         1;

в)         n — 2.

Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

а)         n — 1;

б)         1;

в)         n — 2.

Общая сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное:

а)         n —1;

б)         1;

в)         n — 2.

Для    оценки    значимости    коэффициентов регрессии рассчитывают:

а)         F-критерий Фишера;

б)         t-критерий Стьюдента;

в)         коэффициент детерминации 1^.

Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду:

а)         yx = a + b ■ In x;

 

б)         Ух = a ^x :

 

в)         Ух = a + b ■ xc.

Какое из уравнений является степенным:

 

а) yx = a + b ■ In х;

 

b

 

в) yx = a + b ■ * ■

Параметр b в степенной модели является:

а)         коэффициентом детерминации;

б)         коэффициентом эластичности;

в)         коэффициентом корреляции

Коэффициент корреляции гу может принимать значения:

а)         от -1 до 1;

б)         от 0 до 1;

в)         любые ■

b

Для    функции     у = a +      + e    средний коэффициент

X

эластичности имеет вид:

 

а)         э=—г~=;

a + b ■ x

б)         э = - -4-;

a ■ x + b

 

в)         э =       — ■

a + b ■ x

Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам:

а)         у = a + b ■ x +Є;

б)         у = a + b ■ In x +e;

 

в)         у = a ■ x ■ e ■

 

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |