2) коэффициентом регрессии;
3) индексом детерминации.
7. Коэффициент регрессии показывает:
1) среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу;
2) на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%;
3) среднее изменение результата с изменением фактора на 1%.
8. Метод наименьших квадратов позволяет получить такие оценки параметров, при которых:
1) параметры принимают положительные значения;
2) сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчетных максимальна;
3) сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчетных минимальна.
9. Линейный коэффициент корреляции находится в границах:
1) 
;
2) 
;
3) 
.
1. 10. Коэффициент детерминации характеризует:
1) качество подбора линейной функции;
2) долю дисперсии, вызванную влиянием не учтенных в модели факторов;
3) значимость линейный коэффициент корреляции.
Ключ к тесту:
№ вопроса | Вариант ответа | № вопроса | Вариант ответа |
1 | 2 | 6 | 2 |
2 | 1 | 7 | 1 |
3 | 2 | 8 | 3 |
4 | 3 | 9 | 3 |
5 | 1 | 10 | 1 |
ТЕМА: Нелинейная регрессия и корреляция
1. Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным служит функция:
1) степенная;
2) экспоненциальная;
3) равносторонняя гипербола.
2.Парабола второй степени целесообразна к применению, если:
1) для определенного интервала значений фактора меняется характер связи рассматриваемых признаков;
2) с увеличением значения фактора, значение результативного признака увеличивается;
3) для определенного интервала значений фактора не меняется характер связи рассматриваемых признаков.
3. При изучении эластичности спроса от цен используется:
1) линейная;
2) степенная;
3) экспоненциальная.
4. Нелинейная регрессия по включенным параметрам оценивается:
1) косвенным методом наименьших квадратов;
2) методом наименьших квадратов;
3) двухшаговым методом наименьших квадратов.
5. Параметр b в степенной функции является:
1) парным коэффициентом корреляции;
2) коэффициентом регрессии;
3) коэффициентом эластичности.
6. Зависимость спроса от цен характеризуется уравнением вида
. Следовательно:
1) с увеличением цен на одну единицу спрос увеличивается на 10,34%;
2) с уменьшением цен на 1% спрос снижается на 10,34%;
3) с увеличением цен на 1% спрос снижается на 1,05%.
7. Индекс детерминации используется для оценки:
1) целесообразности включения фактора в уравнение регрессии;
2) существенности в целом уравнения нелинейной регрессии;
3) значимости показателя тесноты связи.
8. Допустимый предел значения средней ошибки аппроксимации:
1) не более 8-10%;
2) не менее 8-10%;
3) не более 10-20%;
9. Статистическая значимость коэффициентов регрессии и корреляции оценивается по:
1) t-критерию Стьюдента;
2) F-критерию Фишера;
3) среднему коэффициенту эластичности.
10. Индекс корреляции для нелинейной регрессии находится в границах:
1) 
;
2) 
;
3) 
.
Ключ к тесту:
№ вопроса | Вариант ответа | № вопроса | Вариант ответа |
1 | 3 | 6 | 3 |
2 | 1 | 7 | 2 |
3 | 2 | 8 | 1 |
4 | 2 | 9 | 1 |
5 | 3 | 10 | 3 |
ТЕМА: Множественная регрессия и корреляция
1.Множественная регрессия используется, если:
1) между факторами существуют нелинейные соотношения;
2) в уравнение необходимо включить два и более фактора;
3) имеется доминирующий фактор.
2. Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны быть:
1) мультиколлинеарны;
2) интеркоррелированы;
3) количественно измеримы.
3. В линейной множественной регрессии параметры при x называются:
1) коэффициентами «чистой» регрессии;
2) коэффициентами эластичности;
3) коэффициентами аппроксимации.
4. Зависимость расходов на продукты питания (y, тыс. руб.) от месячного дохода на одного члена семьи (
, тыс. руб.) и размера семьи (
, человек) характеризуется уравнением 
. Следовательно:
1) с ростом дохода на одного члени семьи на 1 тыс. руб. расходы на питание возрастут в среднем на 0,32 тыс. руб. при том же среднем размере семьи;
2) с ростом дохода на одного члени семьи на 1 тыс. руб. расходы на питание возрастут в среднем на 0,81 тыс. руб. при том же среднем размере семьи;
3) с ростом дохода на одного члени семьи на 1 тыс. руб. расходы на питание возрастут в среднем на 0,6 тыс. руб. при том же среднем размере семьи;
5. При исследовании спроса на мясо (y) от цены () и дохода () получено уравнение 
. Следовательно:
1) рост цен на 1% при том же доходе вызывает увеличение спроса в среднем на 0,51%;
2) рост цен на 1% при том же доходе вызывает увеличение спроса в среднем на 1,07%;
3) рост цен на 1% при том же доходе вызывает снижение спроса в среднем на 2,12%;
6. Параметры уравнения множественной регрессии оцениваются:
1) двухшаговым методом наименьших квадратов;
2) косвенным методом наименьших квадратов;
3) методом наименьших квадратов.
7. Относительная сила влияния факторов на результативный признак оценивается:
1) индексом множественной корреляции;
2) частными коэффициентами эластичности;
3) параметрами b при независимых переменных.
8. Частный коэффициент корреляции первого порядка 
показывает:
1) корреляцию y и фактора при закреплении фактора на постоянном уровне;
2) корреляцию y и фактора при закреплении фактора на постоянном уровне;
3) совокупное действие факторов и на результативный признак.
9. Значимость уравнения множественной регрессии в целом оценивается по:
1) F-критерию Фишера;
2) t-критерию Стьюдента;
3) частному F-критерию Фишера.
10. Факторы, имеющие два или более качественных уровней, включаемые в уравнение множественной регрессии, называются:
1) фиктивными переменными;
2) объясняющими переменными;
3) объясняемыми переменными.
Ключ к тесту:
№ вопроса | Вариант ответа | № вопроса | Вариант ответа |
1 | 2 | 6 | 3 |
2 | 3 | 7 | 2 |
3 | 1 | 8 | 2 |
4 | 1 | 9 | 1 |
5 | 3 | 10 | 1 |
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 |
