Приложение b

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 ■