o – Выберите один вариант ответа.
□ – Выберите несколько вариантов ответа.
– Запишите решение и ответ.
– выберите варианты согласно указанной последовательности
1. Напишите формулу для расчета математического ожидания случайной величины:
2. Математическое ожидание случайной величины 
равно 
. Чему равно математическое ожидание случайной величины 
:
o 0;
o 3;
o 4;
o 12.
3. Известно математическое ожидание случайной величины 
и дисперсия 
. Найдите математическое ожидание и дисперсию случайной величины.
4. Если значения каждой случайной величины 
увеличить в 10 раз, то средняя величина:
o Уменьшится в 10 раз;
o Увеличится в 10 раз;
o Увеличится на 10%;
o Не изменится.
5. Сумма отклонений значений случайной величины от среднего значения 
всегда:
o Положительна;
o Отрицательна;
o Равна нулю;
o В каждом случае разная.
6. Пусть , 
– случайные величины с дисперсиями 
, и ковариацией. Чему равна 
? 
7. Линейный коэффициент корреляции измеряется в интервале:
8. Величина коэффициента детерминации…
o Оценивает значимость каждого их факторов, включенных в уравнение регрессии;
o Характеризует долю дисперсии результативного признака, объясненную уравнением, в общей дисперсии;
o Характеризует долю дисперсии остаточной величины в общей дисперсии результативного признака;
o Оценивает значимость коэффициента корреляции.
9. Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения регрессии и корреляции и их буквенными обозначениями: 
1) Параметры регрессии __________;
2) Объясняющая переменная ______;
3) Коэффициент корреляции ______;
4) Объясняемая переменная _______;
5) Случайная величина ___________;
6) Коэффициент детерминации ____.
10. Значение коэффициента корреляции равно 0,81. Можно сделать вывод о том, что линейная связь между результативным признаком и фактором является:
o Достаточно тесной;
o Слабой;
o Функциональной;
o Средней силы.
11. Значение коэффициента корреляции равно – 0,9. Можно сделать вывод о том, что линейная связь между результативным признаком и фактором является:
o Достаточно тесной;
o Слабой;
o Функциональной;
o Средней силы.
12. Величина коэффициента эластичности показывает:
o Во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза;
o Предельно возможное значение результата;
o На сколько процентов изменится в среднем результат при увеличении фактора на 1%;
o На сколько процентов изменится в среднем фактор при увеличении результата на 1%.
13. Коэффициент эластичности для степенного уравнения регрессии 
равен:
o -0,3;
o 0;
o 2;
o 0,6.
14. Суть метода наименьших квадратов состоит:
o В максимизации суммы квадратов отклонений фактического значения зависимой переменной от ее теоретического значения;
o В минимизации суммы квадратов отклонений фактического значения зависимой переменной от ее теоретического значения;
o В минимизации суммы отклонений фактического и теоретического значений;
o В максимизации абсолютных величин отклонений фактического и теоретического значений.
15. Если коэффициент корреляции равен 1,2. Это означает, что…
o Связь между признаками сильная;
o Связь между признаками слабая;
o С увеличением фактора на 1%, результативный признак увеличивается на 1,2%;
o Такого быть не может.
16. При исследовании зависимости экономического показателя от определенных факторов 
получены следующие значения коэффициентов эластичности: 
; 
; 
и 
. Ранжируйте факторы по убыванию степени влияния на исследуемый экономический показатель .
17. Параметры линейного уравнения регрессии определяются:
o Методом Спирмена;
o Методом наименьших квадратов;
o Критерием Фишера;
o Критерием Дарбина-Уотсона.
18. Статистическая оценка значимости параметров уравнения парной линейной регрессии проверяется с помощью:
o Критерия Фишера;
o Критерия Стьюдента;
o Методом наименьших квадратов;
o Тестом Спирмена.
19. Для статистической выборки, состоящей из 22 наблюдений, фактическое значение F -критерия Фишера составляет 52. Уравнение регрессии. Линейный коэффициент корреляции в этом случае равен…
20. По 27 предприятиям, производящим одинаковую продукцию, построена линейная зависимости объемов продаж от расходов на рекламу. Среднее квадратичное отклонение равно 4,7. Среднее квадратичное отклонение равно 3,4. Линейный коэффициент детерминации в этом случае равен…
21. Коэффициент линейной регрессии 
, если известно 
, 
,, равен…
22. Тенденция временного ряда характеризует совокупность факторов, …
o Оказывающих сезонные колебания ряда;
o Оказывающих единовременное влияние;
o Не оказывающих влияние на уровень ряда;
o Оказывающих долговременное влияние.
23. Гипотеза об аддитивной модели взаимодействия факторов, формирующих уровни временного ряда, означает правомерность следующего представления:
o Тренд = Уровень временного ряда + Сезонная компонента + Случайная компонента;
o Уровень временного ряда = Тренд + Сезонная компонента + Случайная компонента;
o Уровень временного ряда = Тренд + Сезонная компонента – Случайная компонента;
o Случайная компонента = Тренд + Сезонная компонента + Уровень временного ряда.
24. Пусть 
– значение временного ряда с квартальными наблюдениями, 
– аддитивная сезонная компонента, причем для первого квартала года 
, для второго квартала года 
, для третьего квартала года 
. Определите оценку сезонной компоненты для четвертого квартала года 
25. Если вектор ошибок имеет постоянную дисперсию, то это явление называется:
o Гетероскедастичность;
o Гомоскедастичность;
o Автокорреляция ошибок;
o Поле корреляции.
26. Какие из перечисленных факторов учитываются в регрессии с помощью фиктивных переменных:
□ Профессия;
□ Курс доллара;
□ Численность населения;
□ Среднемесячные потребительские расходы?
