Парная нелинейная регрессия и корреляция
Предмет, методы и задачи эконометрики
1. Эконометрика в экономической науке возникла в:
1) 1970 г.;
2) 2000 г.;
3) 1930 г.;
4) 1950 г.
2. Эконометрика – это:
1) наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов;
2) учение о системе показателей экономики страны;
3) совокупность статистических данных об экономических явлениях и процессах;
4) единство трех составляющих: статистики, экономической теории и математики.
3. Измеряемые эконометрикой количественные характеристики имеют:
1) абсолютно достоверный характер;
2) *вероятный характер;
3) иногда вероятный, но чаще абсолютный характер.
4. Для оценки значимости параметров уравнения регрессии используется:
1) t-критерий Стьюдента;
2) F-критерий Фишера;
3) критерий Дарбина-Уотсона.
5. Последним этапом эконометрического исследования является:
1) оценка параметров;
2) спецификация модели;
3) интерпретация результатов;
4) получение данных, анализ их достоверности.
6. Математико-статистическими выражениями, количественно характеризующими экономические явления и процессы и обладающими достаточно высокой степенью надежности, называются:
1) эконометрические модели;
2) графы связей;
3) автокорреляционные функции;
4) тренды.
7. Основой методов эконометрики является:
1) анализ хозяйственной деятельности;
2) статистика;
3) экономическая теория;
|
|
|
4) математика.
8. Первым этапом эконометрического исследования является:
1) спецификация модели;
2) сбор данных;
3) анализ качества данных;
4) постановка проблемы.
9. Термин «эконометрика» в экономическую науку впервые ввел:
1) Фишер;
2) Цьемпа;
3) Фриш;
4) Стьюдент.
10. Журнал «Эконометрика» стал издаваться с 1933 г. под редакцией:
1) Фриша;
2) Стьюдента;
3) Стоуна;
4) Клейна.
Парная линейная регрессия и корреляция
11. Если коэффициент корреляции больше нуля, то зависимость между двумя признаками:
1) обратная линейная;
2) прямая нелинейная;
3) обратная нелинейная;
4) прямая линейная.
12. Если коэффициент корреляции меньше нуля, то зависимость между двумя признаками:
1) обратная линейная;
2) прямая линейная;
3) прямая нелинейная;
4) обратная нелинейная.
13. Различают два вида зависимостей между явлениями:
1) функциональную и статистическую;
2) корреляционную и регрессионную;
3) эконометрическую и статистическую.
14. При какой зависимости определенному значению одной переменной соответствует точно заданное значение другой?
1) статистической;
2) корреляционной;
3) функциональной.
15. При какой зависимости разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения значений другой переменной?
|
|
|
1) корреляционной;
2) функциональной;
3) статистической.
16. Обратной является связь между:
1) доходами и потреблением;
2) урожайностью и себестоимостью;
3) урожайностью и дозой внесения удобрений.
17. Зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков называется:
1) парной корреляцией;
2) множественной корреляцией;
3) частной корреляцией.
18. Модель, где среднее значение результативного признака рассматривается как функция нескольких факторных признаков, это:
1) множественная регрессия;
2) простая регрессия;
3) частная регрессия.
19. Задачей регрессионного анализа является:
1) определение аналитического выражения связи;
2) определение тесноты связи между признаками;
3) оценка достоверности результатов регрессии.
20. Поле корреляции представляет собой:
1) секторную диаграмму;
2) столбиковую диаграмму;
3) точечный график в прямоугольной системе координат.
21. Коэффициент регрессии показывает:
1) на сколько процентов в среднем по совокупности изменится результат от своей средней величины при изменении фактора на 1% от своего среднего значения;
|
|
|
2) среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу его измерения;
3) значение результативного признака, если факторный признак равен нулю.
22. Факторная сумма квадратов отклонений имеет число степеней свободы, равное:
1) n-1;
2) m;
3) n-m-1.
23. Статистическая значимость уравнения регрессии в целом оценивается с помощью:
1) F-критерия Фишера;
2) t-критерия Стьюдента;
3) критерия Дарбина-Уотсона.
24. Если Fфакт.>Fтабл., то:
1) нулевая гипотеза отклоняется;
2) нулевая гипотеза принимается.
25. При определении табличного значения F-критерия Фишера k1 равно:
1) n-1;
2) m;
3) n-m-1.
26. Коэффициент регрессии принимает значения:
1) от –1 до +1;
2) от 0 до +1;
3) не имеет ограничений.
27. Что показывает параметр a?
1) не имеет экономического смысла;
2) показывает значение результативного признака y, если факторный признак x = 0;
3) показывает направление связи между признаком-фактором и признаком-результатом.
28. Случайная величина характеризует:
1) отклонения теоретических значений результативного признака от фактических;
2) отклонения фактических значений результативного признака от теоретических;
|
|
|
3) отклонения фактических значений факторного признака от теоретических;
4) отклонения фактических значений результативного признака от среднего значения.
29. Какой метод выбора математической функции основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков?
1) формально-математический;
2) графический;
3) аналитический.
30. Однородность исследуемой совокупности оценивает:
1) коэффициент корреляции;
2) F-критерий Фишера;
3) коэффициент вариации;
4) коэффициент эластичности.
31. Линейный коэффициент корреляции выражается в:
1) абсолютных единицах измерения признаков;
2) долях среднего квадратического отклонения результативного признака;
3) процентах.
32. Если коэффициент регрессии больше нуля, то:
1) коэффициент корреляции больше нуля;
2) коэффициент корреляции меньше нуля;
3) связи между коэффициентами нет.
33. Величина (1-r 2) характеризует:
1) долю дисперсии результативного признака, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака;
2) долю дисперсии результативного признака, вызванную влиянием факторов, не включенных в модель;
3) долю дисперсии факторного признака, объясняемую регрессией, в общей дисперсии факторного признака.
34. В какой модели зависимости урожайность картофеля будет являться фактором?
1) зависимость между дозой внесения минеральных удобрений и урожайностью картофеля;
2) зависимость между себестоимостью 1 ц картофеля и урожайностью картофеля;
3) зависимость между количеством осадков в период вегетации и урожайностью картофеля.
35. Модель регрессии считается качественной, если средняя ошибка аппроксимации:
1) не превышает 8 – 10%;
2) превышает 10 – 12%;
3) равна 0.
36. Точное воспроизведение аналитической функцией фактических данных называется:
1) детерминацией;
2) аппроксимацией;
3) эластичностью;
4) корреляцией.
37. Коэффициент эластичности показывает:
1) на сколько единиц изменится фактор при изменении результата на 1 единицу;
2) на сколько единиц изменится результат при изменении фактора на 1 единицу;
3) на сколько % изменится результат при изменении фактора на 1 %;
4) на сколько % изменится фактор при изменении результата на 1%.
38. Средняя ошибка аппроксимации – это:
1) среднее отклонение расчетных значений результативного признака от фактических;
2) среднее отклонение расчетных значений факторного признака от фактических;
3) среднее отклонение расчетных значений результативного признака от среднего значения.
39. Какие показатели не могут быть отрицательными величинами?
1) коэффициент регрессии;
2) коэффициент эластичности;
3) коэффициент детерминации;
4) средняя ошибка аппроксимации;
5) коэффициент корреляции.
40. t-критерий Стьюдента используется для:
1) определения экономической значимости каждого коэффициента уравнения;
2) определения статистической значимости каждого коэффициента уравнения;
3) проверки модели на автокорреляцию остатков;
4) определения экономической значимости модели в целом.
41. Табличное значение t-критерия Стьюдента зависит от:
1) уровня значимости и числа наблюдений;
2) числа факторов, включенных в модель и уровня значимости;
3) числа наблюдений;
4) уровня значимости, числа факторов и числа наблюдений.
42. Парная регрессия представляет собой модель вида:
1) y = f(x);
2) y = f(x1,x2,…xm);
3) y = f(yt-1).
43. Уравнение парной регрессии характеризует связь между:
1) двумя переменными;
2) несколькими переменными.
44. Графический метод выбора вида уравнения регрессии основан на:
1) изучении природы связи признаков;
2) построении поля корреляции;
3) сравнении величины остаточной дисперсии при разных моделях.
45. Классический подход к оцениванию коэффициентов регрессии основан на:
1) методе наименьших квадратов;
2) графическом методе;
3) методе максимального правдоподобия.
46. Неправильный выбор математической функции относится к ошибкам:
1) измерения;
2) выборки;
3) спецификации модели.
47. F-критерий Фишера характеризует
1) соотношение факторной и остаточной дисперсий, рассчитанных на одну степень свободы;
2) долю факторной дисперсии в общей дисперсии результативного признака;
3) долю остаточной дисперсии в общей дисперсии результативного признака.
48. Оценку качества модели дает:
1) коэффициент регрессии;
2) коэффициент эластичности;
3) средняя ошибка аппроксимации.
49. Коэффициент корреляции принимает значения:
1) от −1 до +1;
2) до +1;
3) от +1;
4) не имеет ограничений.
50. Тесноту связи между признаками определяют с помощью:
1) коэффициента корреляции;
2) коэффициента эластичности;
3) коэффициента регрессии.
51. Коэффициент корреляции равен r = 0,432. Связь между признаками:
1) 1) прямая средняя; 2) прямая слабая; 3) обратная средняя.
52. Задача дисперсионного анализа состоит в анализе дисперсии:
1) зависимой переменной; 2) независимой переменной;
3) зависимой и независимой переменной.
53. В уравнении y = a + b∙x коэффициентом регрессии является:
1) b; 2) а.
54. Коэффициент корреляции равен r = -0,659. Связь между признаками:
1) прямая средняя; 2) обратная сильная; 3) обратная средняя.
55. Коэффициент детерминации показывает:
1) на сколько процентов вариация результативного признака определяется изменением факторов, включенных в модель;
2) на сколько процентов изменится в среднем результативный признак, если факторный изменится на 1%.
56. Выберите правильный ответ:
1) по значению коэффициента регрессии нельзя судить о тесноте связи;
2) по значению коэффициента регрессии можно судить о тесноте связи.
57. В чем выражается стандартизованный коэффициент регрессии?
1) в процентах;
2) в абсолютных единицах измерения признаков;
3) в долях среднего квадратического отклонения факторного и результативного признаков.
58. Если сумма квадратов отклонений, обусловленная регрессией, больше остаточной суммы квадратов отклонений, то:
1) уравнение регрессии статистически значимо;
2) уравнение регрессии статистически незначимо;
3) фактор х оказывает существенное воздействие на результат у.
59. Связь между урожайностью и дозой внесения удобрений характеризуется уравнением y=10,655+0,4076x. Выберите правильный ответ:
1) при увеличении дозы удобрений на 1кг, урожайность в среднем повысится на 10,655 ц с 1 га;
2) при увеличении дозы удобрений на 0,4076 кг, урожайность в среднем повысится на 1 ц с 1 га;
3) при увеличении дозы удобрений на 1кг, урожайность в среднем повысится на 0,4076 ц с 1 га.
60. Если параметр а в уравнении регрессии больше нуля, то:
1) вариация результата больше вариации фактора;
2) вариация результата меньше вариации фактора;
3) интерпретировать знак при параметре a нельзя.
61. Коэффициент детерминации характеризует:
1) долю остаточной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака;
2) долю дисперсии результативного признака, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака;
3) долю дисперсии факторного признака, объясняемую регрессией, в общей дисперсии факторного признака.
62. Стандартизованным коэффициентом регрессии является:
1) линейный коэффициент корреляции;
2) множественный коэффициент корреляции;
3) частный коэффициент корреляции;
4) индекс корреляции.
63. Зависимость спроса (y) от цены (x) характеризуется уравнением y = 1000-3x. Что это означает?
1) с уменьшением цены на 3 денежные единицы (д.е.) спрос в среднем увеличится на 1 д.е.;
2) с уменьшением цены на 1 д.е. спрос увеличится на 1000 д.е.;
3) с ростом цены на 1 д.е. спрос в среднем уменьшится на 3 д.е.
64. Метод наименьших квадратов позволяет получить такие оценки параметров, при которых:
1) сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчетных (теоретических) минимальна;
2) сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от средних значений минимальна;
3) сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчетных (теоретических) максимальна.
65. Нулевая гипотеза (H0) об отсутствии связи признаков отклоняется, если:
1) Fфакт. > Fтабл.; 2) Fфакт. < Fтабл.; 3) Fфакт. = Fтабл.
66. Выберите правильный вариант ответа:
1) если Fфакт > Fтабл - уравнение регрессии значимо, статистически надежно;
2) если Fфакт.< F табл. - уравнение регрессии значимо, статистически надежно.
67. Зависимость спроса (у) от цены (х) характеризуется уравнением y = 2000-4x. Что это означает?
1) с уменьшением цены на 4 денежные единицы (д.е.) спрос в среднем увеличится на 1 д.е.;
2) с уменьшением цены на 1 д.е. спрос увеличится на 2000 д.е.;
3) с ростом цены на 1 д.е. спрос в среднем уменьшится на 4 д.е.
Парная нелинейная регрессия и корреляция
68. Какие функции относятся к нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам?
1) равносторонняя гипербола; 2)степенная;
3) показательная; 4) полиномы разных степеней.
69. Методом наименьших квадратов определяются параметры:
1) нелинейной регрессии по оцениваемым параметрам;
2) нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным;
3) линейной регрессии.
70. Зависимость спроса от цен характеризуется уравнением вида y =106∙x -1,5. Что это означает?
1) с увеличением цен на 1,5 руб., спрос снижается на 1%;
2) с увеличением цен на 106 руб., спрос снижается на 1,5 руб.;
3) со снижением цен на 1,5%, спрос увеличивается на 1%;
4) с увеличением цен на 1%, спрос снижается в среднем на 1,5%.
71. В степенной функции параметр b является:
1) коэффициентом детерминации;
2) коэффициентом корреляции;
3) коэффициентом эластичности.
72. Классическим примером гиперболы в экономике является:
1) кривая Филипса; 2) кривая Лизера; 3) кривая Энгеля; 4) кривая Смита.
73. Если для определенного интервала значений фактора меняется характер связи рассматриваемых признаков: прямая связь меняется на обратную или наоборот, то используется:
1) степенная функция; 2) парабола второй степени; 3) полином третьего порядка.
74. Зависимость спроса от цен характеризуется уравнением вида y = 98∙x -2,1. Что это означает?
1) с увеличением цен на 2,1 руб., спрос снижается на 1%;
2) с увеличением цен на 98 руб., спрос снижается на 2,1 руб.;
3) со снижением цен на 2,1%, спрос увеличивается на 1%;
4) с увеличением цен на 1%, спрос снижается в среднем на 2,1%.
75. Индекс корреляции принимает значения:
1) от -1 до +1; 2) до +1; 3) от 0 до +1,
76. Для оценки параметров уравнения y = a+b∙x+c∙x2 используется:
1) метод наименьших квадратов; 2) итеративный метод.
77. Кривая Филлипса характеризует:
1) взаимосвязь доли расходов на товары длительного пользования и общих сумм расходов (или доходов);
2) соотношение между нормой безработицы и процентом прироста заработной платы.
78. В какой функции параметр b является коэффициентом эластичности?
1) линейной; 2) логарифмической; 3) показательной; 4) степенной.
79. Зависимость предложения от цен характеризуется уравнением вида y = 136∙x1,4. Что это означает?
1) с увеличением цен на 1,4 руб., предложение увеличивается на 1%;
2) с увеличением цен на 136 руб., предложение увеличивается на 1,4 руб.;
3) со снижением цен на 1,4%, предложение увеличивается на 1%;
4) с увеличением цен на 1%, предложение увеличивается в среднем на 1,4%.
80. Для оценки значимости коэффициентов нелинейной регрессии рассчитывают:
1) t - критерий Стьюдента; 2) F- критерий Фишера; 3) коэффициент детерминации.
81. Линеаризация какой функции происходит путем замены переменных: 
?
1) линейной; 2) гиперболы; 3) показательной; 4) полинома второй степени
82. Линеаризация какой функции происходит путем замены переменных: 
?
1) линейной; 2) гиперболы; 3) показательной; 4) полинома второй степени.
83. Какой нелинейной функцией можно заменить параболу, если не наблюдается смена направленности связи признаков:
1) степенной функцией; 2) гиперболой; 3) логарифмической функцией.
84. Парабола симметрична относительно высшей точки при:
1) 
; 2) 
; 3) 
.
85. Индекс корреляции для нелинейной регрессии определяется по формуле:
1) 
; 2) 
; 3) 
; 4) 
.
86. Коэффициент регрессии определяется по формуле:
1) 
2) 
3) 
; 4) 
.
87. Остаточная сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака от его среднего значения равна:
1) 
2) 
3) 
88. В парной линейной регрессии между критерием Фишера, критериями Стьюдента коэффициентов регрессии и корреляции существует связь:
1) 
; 2) 
; 3) 
.
89. На основе наблюдений за 100 домохозяйствами построено эмпирическое уравнение регрессии (у – потребление, х – доход): 
. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?
1) да; 2) нет;
90. Линейная регрессия имеет вид:
1) 
; 2) 
; 3) 
.
91. Случайная ошибка коэффициента корреляции определяется по формуле:
2) 
; 2) 
; 3) 
.
92. Средняя ошибка прогноза определяется по формуле:
1) 
; 2) 
; 3) 
.
93. F-критерий Фишера определяется по формуле:
1) 
; 2) 
; 3) 
.
94. Система нормальных уравнений метода наименьших квадратов для прямой линии имеет вид:
1) 
2) 
3) 
95. Как определяется коэффициент корреляции:
1) 
; 2) 
; 3) 
; 4) 
96. Коэффициент эластичности для линейной функции равен:
1) 
; 2) 
; 3) 
.
97. F-критерий Фишера для нелинейной регрессии рассчитывается по формуле:
1) 
2) 
3) 
.
98. Остаточное среднее квадратическое отклонение определяется по формуле:
1) 
; 2) 
; 3) 
99. Дано: 
Чему будет равно фактическое значение F-критерия Фишера?
1) 5,692; 2) 0,176; 3) 4,692.
100. Пусть имеется уравнение парной регрессии: y = 5+6∙x, построенное по 15 наблюдениям, при этом r = 0,7. Определить стандартную ошибку для коэффициента корреляции:
1) 0,552; 2) 0,198; 3) 1,236
101. Дано: 
Чему будет равно фактическое значение F-критерия Фишера?
1) 5,692; 2) 2,353 3) 4,692.
102. Пусть имеется уравнение парной регрессии: y = 7+6∙x, построенное по 10 наблюдениям, при этом r = 0,8. Определить стандартную ошибку для коэффициента корреляции:
1) 0,552; 2) 0,212 3) 1,236
103. Дано: 
Чему будет равно фактическое значение F-критерия Фишера?
1) 4,853; 2) 4,176; 3) 4,692.
104. Пусть имеется уравнение парной регрессии: y = 13+6∙x, построенное по 20 наблюдениям, при этом r = 0,7. Определить стандартную ошибку для коэффициента корреляции:
1) 0,168; 2) 0,198; 3) 0,236
105. Дано: 
Чему будет равно фактическое значение F-критерия Фишера?
1) 4,389; 2) 4,176; 3) 4,692.
106. Уравнение регрессии, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид: 
. Фактическое значение t – критерия равно 4,0. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
1) 0,552; 2) 0,575; 3) 0,439; 4) 0,648.
107. Уравнение регрессии, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид: 
. Фактическое значение t – критерия равно 3,0 Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
1) 0,409; 2) 0,384; 3) 0,247; 4) 0,456.
Дата добавления: 2018-08-06; просмотров: 475; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!