Линейный коэффициент детерминации. 3 страница

 

По совокупности 25 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

 

Определить индекс корреляции и фактическое значение F- критерия, а также статистическую значимость уравнения регрессии

+— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически не значимо на всех уровнях

 

По совокупности 20 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

Определить индекс корреляции и фактическое значение F- критерия, а также статистическую значимость уравнения регрессии

+— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически значимо на уровне 0,1

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически не значимо на уровнях 0,05 и 0,01

 

По совокупности 30 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

Определить индекс корреляции и фактическое значение F- критерия, а также статистическую значимость уравнения регрессии

+— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически не значимо на уровнях 0,05 и 0,01

— уравнение статистически значимо на уровне 0,10

 

По совокупности 20 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

Определить индекс корреляции и фактическое значение F- критерия, а также статистическую значимость уравнения регрессии

+— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

 

По совокупности 22 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

Определить индекс корреляции и фактическое значение F- критерия, а также статистическую значимость уравнения регрессии

+— уравнение статистически значимо на уровне 0,1

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,1

 

По совокупности 28 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

Определить индекс корреляции и фактическое значение F- критерия, а также статистическую значимость уравнения регрессии

+— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически значимо на уровне 0,1

 

По совокупности 30 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

Определить индекс корреляции и фактическое значение F- критерия, а также статистическую значимость уравнения регрессии

+— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически значимо на уровне 0,1

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

 

По совокупности 20 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

Определить индекс корреляции и фактическое значение F- критерия, а также статистическую значимость уравнения регрессии

+— уравнение статистически значимо уровне 0,1

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

 

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+—0,4

—0,7

—0,6

—0,5

 

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+—0,6

—0,5

—0,7

—0,4

 

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+—0,6

—0,7

—0,5

—0,4

 

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+—0,4

—0,7

—0,6

—0,5

 

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+—0,6

—0,4

—0,7

—0,5

 

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+—0,9

—0,7

—0,6

—0,8

 

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+—0,4

—0,7

—0,6

—0,5

 

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+—0,4

—0,7

—0,6

—0,5

 

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+—0,3

—0,4

—0,6

—0,5

 

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+—0,5

—0,7

—0,6

—0,4

 

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 12 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+—R_xy=0,83; S²_регр=7,95; F=22,04,t_b=4,69

—R_xy=0,83; S²_регр=5,35; F=12,t_b=3,9

—R_xy=0,43; S²_регр=3,74; F=5,t_b=2,4

—R_xy=0,43; S²_регр=3,48; F=7,t_b=2,5

 

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 15 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+—R_xy=0,90; S²_регр=17,98; F=56,83,t_b=7,54

—R_xy=0,90; S²_регр=15,35; F=32,0, t_b=6,9

—R_xy=0,71; S²_регр=13,74; F=5,0, t_b=2,4

—R_xy=0,71; S²_регр=9,48; F=7,0, t_b=2,5

 

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 18 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+—R_xy=0,90; S²_регр=16,48; F=70,02, t_b=8,37

—R_xy=0,90; S²_регр=15,35; F=50,01, t_b=5,2

—R_xy=0,54; S²_регр=9,82; F=40,2, t_b=4,8

—R_xy=0,54; S²_регр=8,32; F=38,9, t_b=4,5

 

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 15 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+—R_xy=0,91; S²_регр=14,75; F=66,24, t_b=8,14

—R_xy=0,91; S²_регр=12,32; F=50,1, t_b=7,12

—R_xy=0,39; S²_регр=5,42; F=10,31, t_b=3,49

—R_xy=0,39; S²_регр=6,17; F=11,32, t_b=4,21

 

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 12 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+—R_xy=0,82; S²_регр=14,75; F=20,08, t_b=4,48

—R_xy=0,82; S²_регр=12,82; F=18,42, t_b=3,37

—R_xy=0,76; S²_регр=9,28; F=10,12, t_b=4,21

—R_xy=0,76; S²_регр=8,32; F=12,05, t_b=4,75

 

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 18 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+—R_xy=0,88; S²_регр=39,31; F=56,68, t_b=7,53

—R_xy=0,88; S²_регр=25,12; F=40,12, t_b=6,32

—R_xy=0,37; S²_регр=13,10; F=16,17, t_b=5,21

—R_xy=0,37; S²_регр=6,12; F=4,31, t_b=1,18

 

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 20 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+—R_xy=0,9789; S²_регр=31,14; F=413,116, t_b=20,33

—R_xy=0,9789; S²_регр=41,17; F=420,08, t_b=21,17

—R_xy=0,83; S²_регр=25,12; F=57,2, t_b=8,3

—R_xy=0,83; S²_регр=20,18; F=48,1, t_b=7,8

 

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 16 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+—R_xy=0,84; S²_регр=43,03; F=33,83, t_b=5,82

—R_xy=0,84; S²_регр=38,07; F=25,71, t_b=4,72

—R_xy=0,76; S²_регр=17,05; F=8,3, t_b=2,78

—R_xy=0,76; S²_регр=15,32; F=6,8, t_b=2,12

 

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 18 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+—R_xy=0,74; S²_регр=15,21; F=18,89, t_b=4,35

—R_xy=0,74; S²_регр=12,32; F=16,05, t_b=3,15

—R_xy=0,50; S²_регр=8,32; F=12,47, t_b=2,32

—R_xy=0,50; S²_регр=6,15; F=10,16, t_b=1,78

 

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 20 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+—R_xy=0,89; S²_регр=53,58; F=70,62, t_b=8,4

—R_xy=0,89; S²_регр=49,12; F=51,2, t_b=7,8

—R_xy=0,61; S²_регр=15,2; F=12,3, t_b=3,2

—R_xy=0,61; S²_регр=12,9; F=5,7, t_b=2,3

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 4,5 + 0,003x + ln e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,255

—0,003

—0,00066

—0,0536

—0,00063

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 4,5 + 0,003 ln x + ln e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,003

—0,255

—0,00066

—0,0536

—0,00071

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 4,5 + 0,003 ln x + e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,00066

—0,255

—0,003

—0,0536

—0,00063

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 4,5 + 0,003x + e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,0536

—0,255

—0,003

—0,00063

—0,0582

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,3 + 0,0043x + ln e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,4644

—0,0043

—0,00185

—0,168

—0,4218

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,3 + 0,0043 ln x + ln e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,0043

—0,4644

—0,00185

—0,168

—0,00129

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,3 + 0,0043 ln x + e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,00185

—0,0043

—0,4644

—0,168

—0,4215

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,3 + 0,0043x + e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,168

—0,00185

—0,0043

—0,4644

—0,00129

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,2 + 0,0037x + ln e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,3515

—0,0037

—0,00167

—0,137

—0,167

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,2 + 0,0037 ln x + ln e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,0037

—0,3515

—0,00167

—0,137

—0,4644

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,2 + 0,0037 ln x + e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,00167

—0,0037

—0,3515

—0,137

—0,00137

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,2 + 0,0037x + e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,137

—0,00167

—0,0037

—0,3515

—0,3218

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 1,8 + 0,0027x + ln e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,3375

—0,0015

—0,0027

—0,158

—0,3916

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 1,8 + 0,0027 ln x + ln e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,0027

—0,3375

—0,0015

—0,158

—0,00158

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 1,8 + 0,0027 ln x + e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,0015

—0,0027

—0,3375

—0,158

—0,00158

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 1,8 + 0,0027x + e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:

+—0,158

—0,0015

—0,0027

—0,3375

—0,4218

Тема Множественная регрессия (Теоретические вопросы)

 

Множественная регрессия представлена в виде:

+—

—

—

—

 

Статистическая надежность оценки коэффициентов регрессии увеличивается:

+—с увеличением числа степеней свободы

—с уменьшением числа степеней свободы

—не зависит от числа степеней свободы

 

Добавление новой объясняющей переменной:

+—никогда не уменьшает значение коэффициента детерминации

—иногда уменьшает значение коэффициента детерминации

—не оказывает влияния на значение коэффициента детерминации

 

Проверка статистического качества уравнения регрессии включает:

+—проверку статистической значимости коэффициентов уравнения, общего качества уравнения, выполнимости предпосылок МНК

—проверку статистической значимости коэффициентов уравнения и выполнимости предпосылок МНК

—вычисление доверительных интервалов зависимой переменной и проверку общего качества уравнения

 

Укажите верное утверждение о скорректированном коэффициенте детерминации:

+—скорректированный коэффициент детерминации меньше обычного коэффициента детерминации для m>1

—скорректированный коэффициент детерминации больше обычного коэффициента детерминации для m>1

—скорректированный коэффициент детерминации меньше или равен обычному коэффициенту детерминации для m>1