1. Между различными явлениями и их признаками выделяют два типа связей:
а. функциональная и жестко детерминированная
@б. функциональная и статистическая
в. стохастически детерминированная и вероятностная
2. Функциональной называется связь, при которой:
@а.каждому значению признака-фактора соответствует вполне определенное значение результативного признака
б.каждому значению признака-фактора соответствует распределение значений результативного признака
3. В зависимости от направления действия функциональные и статистические связи могут быть:
а. прямолинейные и криволинейные
@б. прямые и обратные
в. однофакторные и многофакторные
4. По аналитическому выражению функциональные и статистические связи могут быть:
@а. прямолинейные и криволинейные
б. прямые и обратные
в. однофакторные и многофакторные
5. По количеству факторов, действующих на результативный признак статистические связи могут быть:
а. прямолинейные и криволинейные
б. прямые и обратные
@в. однофакторные и многофакторные
6. Линейный коэффициент корреляции может быть:
@а. как положительной, так и отрицательной величиной
б. только положительной величиной
в. только отрицательной величиной
7. В линейном уравнении коэффициент регрессии (а) показывает:
а. тесноту связи
б. долю дисперсии «у», зависимую от «х»
@в. на сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну единицу
г. ошибку коэффициента корреляции
д. на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %
8. С помощью корреляционного анализа можно:
@а. измерить тесноту связи между варьирующими признаками
б. установить степень влияния независимых переменных на зависимую
9. С помощью регрессионного анализа можно:
а. измерить тесноту связи между варьирующими признаками
@б. установить степень влияния независимых переменных на зависимую
10. С помощью непараметрических методов устанавливается связь между признаками:
а. только количественными
@б. только качественными
в. количественными и качественными
11. Коэффициенты ассоциации и контингенции изменяются:
а. от 0 до 1
@б. от -1 до +1
в. от -1 до 0
12. Коэффициенты взаимной сопряжённости Пирсона и Чупрова изменяются:
@а. от 0 до 1
б. от -1 до +1
в. от -1 до 0
13. Коэффициенты корреляции рангов Фехнера и Спирмена изменяются:
а. от 0 до 1
@б. от -1 до +1
в. от -1 до 0
14.Коэффициент эластичности показывает:
а. тесноту связи
б. долю дисперсии «у», зависимую от «х»
в. на сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну единицу
г. ошибку коэффициента корреляции
@д. на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %
15.Коэффициент корреляции рангов Кендалла изменяется:
а. от 0 до 1
@б. от -1 до +1
в. от -1 до 0
16. Тесноту связи между альтернативными признаками можно оценить непараметрическими методами через:
@а. коэффициенты ассоциации и контингенции
б. показатели взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова
в. коэффициент корреляции рангов Кендалла
17. Для аналитического выражения нелинейной связи между факторами используется формула:
а. 
@б. 
18. Наиболее тесную связь показывает коэффициент корреляции…
а. rxy= 0,982;
@ б. rxy=- -0,991;
в. rxy= 0,870;
19. Обратную свзь между признаками показывает коэффициент корреляции…
а. rxy= 0,982;
@ б. rxy=- -0,991;
в. rxy= 0,870;
20. Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой корень квадратный из отношения... дисперсии(й).
а.средней из групповых дисперсий к общей
@б. межгрупповой дисперсии к общей
в. межгрупповой дисперсии к средней из групповых
г. средней из групповых дисперсий к межгрупповой
21. Теснота связи двух признаков при нелинейной зависимости определяется по формуле....
а. 
@б. 
в. 
22. Корреляционный анализ используется для изучения....
@а. взаимосвязи явлений
б. развития явления во времени
в. структуры явлений
23. Тесноту связи между двумя альтернативными признаками можно измерить с помощью коэффициентов....
а. знаков Фехнера
б. корреляции рангов Спирмена
@в. ассоциации и контингенции
24. Парный коэффициент корреляции показывает тесноту....
@а. линейной зависимости между двумя признаками на фоне действия остальных, входящих в модель
б. линейной зависимости между двумя признаками при исключении влияния остальных, входящих в модель
в. связи между результативным признаком и остальными, включенными в модель
г. нелинейной зависимости между двумя признаками
25. Парный коэффициент корреляции может принимать значения....
а.от 0 до 1
б.от -1 до 0
@в. от -1 до @1
26. Коэффициент детерминации может принимать значения....
@а. от 0 до 1
б. от -1 до 0
в.от -1 до @1
27. В результате проведения регрессионного анализа получают функцию, описывающую... показателей
@а. взаимосвязь
б.соотношение
в.структуру
г. темпы роста
д. темпы прироста
28. Прямолинейная связь между факторами исследуется с помощью уравнения регрессии....
@а. 
б. 
в. 
г. 
29.Для определения степени тесноты связи между качественными признаками используется…
А.множественный коэффициент корреляции;
Б.линейный коэффициент корреляции;
@В. Коэффициент контингенции;
Г. коэффициент детерминации;
30. Если линейный коэффициент корреляции имеет положительное значение, то значение коэффициента регрессии…
А. равно нулю;
@Б.положительное;
В.не зависит от знака коэффициента;
Г. Отрицательное;
31. Связь между признаками является функциональной, если значение линейного коэффициента корреляции равно…
@А. 1;
Б. 0;
В. 0,5;
Г. 0,3;
32. Для проверки адекватности уравнения регрессии используют критерий..
А.Стьюдента;
Б. Пирсона;
@В. Фишера;
Г. Чупрова;
33. Коэффициент детерминации, равный 72% означает, что…
А. в 28 случаях из 100 на изменение результативного признака оказал влияние факторный признак;
Б. связь между признаками несущественная;
В. Связь между признаками тесная;
@Г. в 72 случаях из 100 на изменение результативного признака оказал влияние факторный признак;
