O уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий
Лекции.Орг

Поиск:


O уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий




o уровню значимости и степени свободы общей дисперсии

o уровню значимости

o степени свободы факторной и остаточной дисперсий

255. Определение дисперсии на одну степень свободы приводит общую, объяснённую и остаточную дисперсии к …

    • сравнимому виду
    • одной размерности
    • безразмерному виду
    • табличному виду

256. Оценка значимости уравнения в целом осуществляется по критерию

O Фишера

o Дарбина–Уотсона

o Пирсона

o Стьюдента

257. Приведённая запись n–1=1+(n–2) означает для парной линейной регрессии Y=β0+β1X+ε

    • равенство между числом степеней свободы общей, факторной и остаточной сумм квадратов
    • расчёт степеней свободы для критерия Стьюдента
    • формулировку теоремы Гаусса–Маркова
    • исходное соотношение, используемое в методе наименьших квадратов

258. При проверке статистической значимости уравнения линейного уравнения регрессии нулевая гипотеза формулируется следующим образом …

    • «объяснённая и остаточная дисперсии не отличаются друг от друга, регрессионная связь результата и фактора(ов) отсутствует»
    • «объяснённая и остаточная дисперсии существенно отличаются друг от друга, имеет место сильная регрессионная связь результата и фактора(ов)»
    • «выборка наблюдений неоднородна»
    • «автокорреляция остатков отсутствует»

259. При расчёте значения коэффициента детерминации используется отношение

O дисперсий

o математических ожиданий

o остаточных величин

o параметров уравнения регрессии

260. При расчёте остаточной суммы квадратов отклонений используются отклонения …

    • индивидуальных значений результирующего признака от его среднего значения
    • индивидуальных значений результирующего признака от расчётных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии
    • расчётных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от среднего значения результирующего признака
    • расчётных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от 0

261. При хорошем качестве модели допустимым значением средней ошибки аппроксимации является ___%

o 5-7

o 50

o 90-95

o 20-25

262. Расчёт значения коэффициента детерминации не позволяет оценить

O существенность коэффициента регрессии

o долю факторной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака

o качество подбора уравнения регрессии

o долю остаточной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака

263. Расчётное значение критерия Фишера определяется как отношение

O дисперсий

o результата к фактору

o математических ожиданий

o случайных величин

264. Расчётное значение критерия Фишера определяется как ______ факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы.

    • отношение
    • разность
    • произведение
    • сумма

265. Статистические гипотезы используются для оценки статистической значимости …

    • числа степеней свободы
    • критических значений критерия Стьюдента
    • уравнения регрессии
    • оцениваемых параметров

266. Статистические гипотезы используются для оценки …

    • тесноты связи между результатом и случайными факторами
    • значимости уравнения регрессии в целом
    • тесноты связи между результатом и фактором
    • автокорреляции в остатках

267. Табличное значение критерия Фишера служит для …

    • проверки статистической гипотезы о равенстве факторной и остаточной дисперсий
    • проверки статистической гипотезы о равенстве двух математических ожиданий
    • проверки статистической гипотезы о равенстве дисперсии некоторой гипотетической величине
    • проверки статистической гипотезы о равенстве математического ожидания некоторой гипотетической величине

268. Число степеней свободы для суммы квадратов отклонений, объяснённых парной линейной регрессией Y=β0+β1X+ε, при n наблюдениях равно …

    • 1
    • n–1
    • n
    • n–2

Тема: Оценка существенности параметров линейных уравнений множественной регрессии

  1. Величина t-критерия Стьюдента коэффициента регрессии эконометрической модели рассчитывается для определения значимости (существенности) …
    • коэффициента детерминации
    • этого коэффициента регрессии
    • влияния соответствующей независимой переменной (фактора) на зависимую переменную
    • зависимой переменной

270. Включение фактора в модель целесообразно, если коэффициент регрессии при этом факторе является …

    • незначимым
    • существенным
    • несущественным
    • нулевым

271. В стандартизованном уравнении множественной регрессии β1=0,3; β2=–2,1. Определите, какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние.

o x2, так как 2,1>0,3

o по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как неизвестны значения «чистых» коэффициентов регрессии

o так как 0,3>–2,1

o по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как стандартизированные коэффициенты несравнимы между собой

272. В эконометрические модели в качестве независимых переменных включают …

    • только существенные факторы
    • только несущественные факторы
    • только существенные параметры
    • как существенные, так и несущественные факторы

273. Для оценки статистической значимости (существенности) параметров регрессии обычно служит статистика …

    • Стьюдента
    • Фишера
    • нормального распределения
    • стандартного нормального распределения

274. Для статистически значимого (существенного) параметра расчётное значение критерия Стьюдента …





Дата добавления: 2016-07-29; просмотров: 950 | Нарушение авторских прав | Изречения для студентов


Читайте также:

Рекомендуемый контект:


Поиск на сайте:



© 2015-2020 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.004 с.