o нелинейные уравнения парной
o линейные уравнения парной
o нелинейные уравнения множественной
349. Способом включения случайного возмущения в регрессионную модель y = a + bx, при котором сохраняется линейная форма модели, является...
- аддитивный
- мультипликативный
- экспоненциальный
- мультиколлинеарный
350. Требованием к уравнениям регрессии, параметры которых можно найти при помощи МНК является:
O линейность параметров
o равенство нулю средних значений результативной переменной
o нелинейность параметров
o равенство нулю средних значений факторного признака
351. Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии Y = aXbZc.
- оцениваются параметры регрессии b 0, b 1, b 2
- задается спецификация модели, линейная относительно логарифмов исходных переменных ln Y = b 0+ b 1ln X + b 2ln Z, где b 0=ln a, b 1= b, b 2= c
- определяются исходные параметры из тождеств: ln a = b 0, b = b 1, c = b 2
- находятся логарифмы правой и левой частей нелинейного уравнения
352. Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии, линейной относительно параметров.
- определяются оценки исходные параметры нелинейной модели, которые совпадают с параметрами линеаризованной модели
- применяется метод наименьших квадратов для оценки линеаризованной модели
- задаётся линейная спецификация модели в новых переменных
- выбирается метод линеаризации исходной модели
353. Уравнение 
может быть линеаризовано при помощи подстановки …
o 
(верно)
o 
o 
o 
Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии
- Выражение
позволяет вычислить значение … - средней ошибки аппроксимации
- F -критерия Фишера
- коэффициента эластичности
- индекса корреляции
- Гипотеза о значимости в целом уравнения нелинейной регрессии проверяется с помощью критерия …
- Дарбина–Уотсона
- Пирсона
- Фишера
- Стьюдента
356. Если значение индекса корреляции для нелинейного уравнения регрессии стремится к 1, то
O нелинейная связь достаточно тесная
o нелинейная связь отсутствует
o линейная связь достаточно тесная
o нелинейная связь недостаточно тесная
357. Значение индекса корреляции находится в пределах …
-
-
- R <0
-
-
358. Значение индекса корреляции, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии, характеризует тесноту ______ связи.
O нелинейной
o случайной
o линейной
o обратной
359. Коэффициент эластичности показывает …
- отношение коэффициента детерминации к коэффициенту корреляции
- величину остаточной дисперсии на одну степень свободы
- на сколько единиц изменится результативный показатель при изменении величины факторного признака на единицу
- на сколько процентов изменится результативный показатель при изменении величины факторного признака на 1%
- Коэффициент эластичности является постоянной величиной в модели вида …
- Y = abXε
- Y = a + bX + ε
- Y = aXbε
- Y = a + bX + cX 2+ ε
361. Назовите показатель корреляции для нелинейных моделей регрессии
O индекс корреляции
o линейный коэффициент корреляции
o индекс детерминации
o парный коэффициент линейной корреляции
362. Назовите показатель тесноты связи для нелинейных моделей регрессии:
O индекс детерминации
o индекс корреляции
o линейный коэффициент корреляции
o парный коэффициент линейной корреляции
363. Нелинейная связь между рассматриваемыми признаками тем теснее, чем значение индекса корреляции ближе к …
- ∞
- 0
- –1
- 1
364. Оценить статистическую значимость нелинейного уравнения регрессии можно с помощью …
O критерия Фишера
o средней ошибки аппроксимации
o линейного коэффициента корреляции
o показателя эластичности
365. При хорошем качестве модели допустимым значением средней ошибки аппроксимации является …
- 20-25%
- 5-7% (верно)
- 90-95%
- 50%
366. Пусть R 2 – индекс детерминации; n – число наблюдений; m – число параметров при независимых переменных. Тогда при проверке значимости в целом уравнения нелинейной регрессии расчетное значение F -критерия Фишера вычисляется по формуле …
-
-
-
-
- Пусть yi – наблюдаемые значения зависимой переменной, а
– её расчётные значения. В принятых обозначениях средняя ошибка аппроксимации модели может быть определена по формуле … -
-
-
-
368. Расчёт средней ошибки аппроксимации для нелинейных уравнений регрессии связан с расчётом разности между ____________________________ переменной
