| 1. В основе математического обеспечения регрессионной модели лежит...
|
| математическая статистика
|
| линейная алгебра
|
| математическое программирование
|
|
|
| 2. Уравнением регрессии называется уравнение, которое...
|
| задает зависимость среднего значения объясняемой переменной от значений объясняющих переменных;
|
| характеризует тесноту связи между показателями;
|
| характеризует случайность связи между показателями;
|
|
|
| 3. Уравнение простой линейной регрессии имеет вид...
|
| Y = a∙x + b∙y + z
|
| Y = m∙x + b
|
| Y = a∙x + b∙x
|
|
|
| 4. Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид...
|
| Y = m1∙x1 + m2∙x2 + … + mn∙xn + b
|
| Y = m1∙x1 + b
|
| Y = m1∙x + m2∙x + …+ mn∙x + b
|
|
|
| 5. Коэффициент корреляции характеризует...
|
| вид уравнения регрессии;
|
| вид связи между показателями;
|
| тесноту связи между показателями;
|
|
|
| 6. Если коэффициент детерминации в парной линейной регрессии равен 0,8, то это означает, что…
|
| при увеличении фактора на 1 % зависимый показатель изменяется на 0,8 %;
|
| при увеличении фактора на единицу зависимый показатель изменяется на 0,8 ед.;
|
| включенные в регрессионную модель факторы на 80 % определяют колебания зависимого показателя.
|
|
|
| 7. Коэффициент парной линейной регрессии b показывает, что:
|
| при изменении фактора на единицу зависимый показатель изменяется на b ед.;
|
| при изменении фактора на 1 % зависимый показатель изменяется на b %;
|
| при изменении фактора на 1 единицу среднее значение зависимого показателя изменяется на b ед.
|
|
|
| 8. t-статистика параметров регрессии используется для оценки статистической значимости...
|
| параметров регрессии;
|
| уравнения регрессии в целом;
|
| совокупности введенных в регрессионную модель факторов
|
|
|
| 9. Стандартизованные коэффициенты регрессии позволяют оценить...
|
| значимость параметров регрессии;
|
| сравнительную силу влияния введенных в модель факторов;
|
| статистическую значимость введенных в модель факторов
|
|
|
| 10. Критерий Фишера позволяет оценить...
|
| значимость уравнения регрессии в целом;
|
| значимость параметров регрессии;
|
| тесноту связи между показателями
|
|
|
| 11. Что такое регрессионный анализ?
|
| Метод для определения вида соотношения между зависимыми переменными
|
| Анализ объекта для определения структуры объекта
|
| Метод для анализа устойчивости объекта
|
|
|
| 12. Коэффициенты регрессии – это...
|
| коэффициенты уравнения регрессии при переменных
|
| коэффициенты, характеризующие адекватность модели
|
| коэффициенты, характеризующие статистическую значимость уравнения регрессии
|
|
|
| 13. Коэффициент корреляции изменяется в пределах…
|
| От минус бесконечности до плюс бесконечности
|
| От 0 до плюс бесконечности
|
| От -1 до +1
|
| От 0 до 1
|
|
|
| 14. Для чего используется t-критерий Стъюдента?
|
| Для оценки адекватности модели
|
| Для оценки значимости коэффициентов уравнения регрессии
|
| Для расчета параметров
|
| Для анализа факторов на мультиколлинеарность
|
|
|
| 15. Регрессионная многофакторная модель – это зависимость вида…
|
| Y=f(x), где Y – зависимая переменная, x – независимая неотрицательная переменная
|
| Y=f(x1, x2,..., xn), где Y – зависимая переменная, x1, x2,..., xn – независимые переменные
|
| Y=f(x1, x2,..., xn), где Y – независимая переменная, x1, x2,..., xn – зависимые переменные
|
| Y=f(x), где Y – независимая переменная, x – зависимая неотрицательная переменная
|
|
|
| 16. Какой вид имеет уравнение линейной однофакторной регрессионной модели, если свободный член b равен нулю?
|
|
|
|
|
|
|
| 17. Тангенсом угла наклона прямой Y=f(x) к оси OX в линейной однофакторной регрессионной модели, является…
|
| свободный член b
|
| коэффициент уравнения регрессии
|
| критерий Фишера
|
| число степеней свободы
|
|
|
| 18. Коэффициент детерминированности изменяется в пределах…
|
| От минус бесконечности до плюс бесконечности
|
| От 0 до плюс бесконечности
|
| От -1 до +1
|
| От 0 до 1
|
|
|
| 19. Экспоненциальная однофакторная модель имеет вид:
|
| Y = m∙x+b
|
| Y = b∙m
|
| Y = b∙mx
|
| Y = b∙m1x1∙m2x2∙... ∙mnxn
|
|
|
| 20. Экспоненциальная многофакторная модель имеет вид:
|
| Y = b∙m1x1∙m2x2∙... ∙mnxn
|
| Y = b∙ (m1∙x + m2∙x + …+ mn∙x)
|
| Y = m1∙x1 + m2∙x2 + … + mn∙xn + b
|
| Y = m∙x + b∙y + z
|
|
|
| 21. Регрессионная однофакторная модель – это зависимость вида…
|
| Y=f(x), где Y – зависимая переменная, x – независимая переменная
|
| Y=f(x1, x2,..., xn), где Y – зависимая переменная, x1, x2,..., xn – независимые переменные
|
| Y=f(x1, x2,..., xn), где Y – независимая переменная, x1, x2,..., xn – зависимые переменные
|
| Y=f(x), где Y – независимая переменная, x – зависимая неотрицательная переменная
|
|
|
| 22. Какой вид имеет уравнение экспоненциальной однофакторной регрессионной модели, если свободный член b равен единице?
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 23. Какой вид имеет уравнение экспоненциальной многофакторной регрессионной модели, если свободный член b равен единице?
|
| Y = m1x1∙m2x2∙... ∙mnxn
|
| Y = (m1∙x + m2∙x + …+ mn∙x)
|
| Y = m1∙x1 + m2∙x2 + … + mn∙xn + 1
|
| Y = m∙x + b∙y + z
|
|
|
| 24. Какой вид имеет уравнение линейной многофакторной регрессионной модели, если свободный член b равен нулю?
|
| Y = m1x1∙m2x2∙... ∙mnxn
|
| Y = m1∙x1 + m2∙x2 + … + mn∙xn + 1
|
| Y = m1∙x1 + m2∙x2 + … + mn∙xn
|
| Y = m∙x
|
|
|
| 25. Значением точки пересечения прямой Y=f(x) с осью OY в линейной однофакторной регрессионной модели, является…
|
| свободный член b
|
| коэффициент уравнения регрессии
|
| критерий Фишера
|
| число степеней свободы
|
|
|
Заведующий кафедрой ________Казаков В.Е.
Преподаватель ________Вардомацкая Е.Ю.
Дата утверждения _______ Протокол № ____
