Уравнение множественной регрессии в естественной форме имеет вид
. На результативный признак оказывает большое влияние: и нельзя сделать вывод

Ответ: d

К свойствам уравнения регрессии в стандартизированном виде относятся … Коэффициенты регрессии при объясняющих переменных равны между собой Постоянный параметр (свободный член уравнения) регрессии отсутствует Стандартизированные коэффициенты регрессии несравнимы между собой Входящие в состав уравнения переменные являются безразмерными

Ответ: b, d

Тесноту совместного влияния факторов на результат в уравнении линейной множественной регрессии оценивает Коэффициент парной корреляции Коэффициент частной корреляции Коэффициент множественной корреляции Коэффициент множественной детерминации

Ответ: с

Установите соответствие

а) общая сумма квадратов отклонений TSS

1)

b) регрессионная сумма квадратов отклонений RSS

2)

c) остаточная сумма квадратов отклонений ЕSS

3)

4)

Ответ: a-1, b-4, c-3

Коэффициент множественной корреляции для линейной зависимости можно рассчитать по формуле

Ответ: a, d

Верные утверждения относительно коэффициента множественной корреляции Чем ближе значение к единице , тем теснее связь результативного признака со всеми факторами Чем ближе значение к нулю , тем теснее связь результативного признака со всеми факторами принимает значения из промежутка [0, 1] принимает значения из промежутка [– 1, 1]

Ответ: a, c

Коэффициент множественной детерминации характеризует Тесноту совместного влияния факторов на результат в уравнении линейной множественной регрессии Тесноту связи между результатом и соответствующим фактором, при устранении влияния других факторов, включенных в модель Долю дисперсии результативного признака, объясненную регрессией в его общей дисперсии Среднее изменение результативной переменной с изменением соответствующего фактора на единицу, при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне

Ответ: с

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?
Для общей (TSS), регрессионной (RSS) и остаточной (ESS) суммы квадратов отклонений и коэффициента детерминации выполняется равенство …

Ответ: a, b

Отношение остаточной дисперсии к общей дисперсии равно 0,05. Это означает … Коэффициент детерминации Коэффициент детерминации Разность , где – коэффициент детерминации Разность , где – коэффициент детерминации

Ответ: a, d

Для устранения систематической ошибки остаточной дисперсии для оценки качества модели линейной множественной регрессии используется Коэффициент множественной детерминации Коэффициент множественной корреляции Скорректированный коэффициент множественной детерминации Скорректированный коэффициент частной корреляции

Ответ: с

Оценка статистической значимости уравнения линейной множественной регрессии в целом осуществляется с помощью Критерия Стьюдента Критерия Фишера Критерия Дарбина-Уотсона Критерия Фостера-Стюарта

Ответ: b

Оценка статистической значимости коэффициентов линейной множественной регрессии осуществляется с помощью Критерия Стьюдента Критерия Фишера Критерия Дарбина-Уотсона Критерия Фостера-Стюарта

Ответ: a

Если коэффициент регрессии является существенным, то для него выполняются условия Фактическое значение t-критерия Стьюдента меньше критического Фактическое значение t-критерия Стьюдента больше критического Доверительный интервал проходит через ноль Стандартная ошибка не превышает половины значения параметра

Ответ: b, d

Если уравнение регрессии является существенным, то фактическое значение F-критерия … больше критического меньше критического близко к единице близко к нулю

Ответ: а

Предпосылками МНК являются… Дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений Дисперсия случайных отклонений не постоянна для всех наблюдений Случайные отклонения коррелируют друг с другом Случайные отклонения являются независимыми друг от друга

Ответ: а, d

Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков

Нарушена предпосылка МНК о независимости остатков друг от друга Имеет место автокорреляция остатков Отсутствует закономерность в поведении остатков Отсутствует автокорреляция остатков

Ответ: a, b

При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов (МНК) остатки уравнения регрессии, как правило, характеризуются… Нулевой средней величиной Гетероскедстичностью Случайным характером Высокой степенью автокорреляции

Ответ: a, c

К методам обнаружения гетероскедастичности остатков относятся Критерий Дарбина-Уотсона Тест Голдфелда-Квандта Графический анализ остатков Метод наименьших квадратов

Ответ: b, c

Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются … Качественные переменные, преобразованные в количественные Переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных Дополнительные количественные переменные, улучшающие решение Комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели

Ответ: а

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6