Парная регрессия и корреляция

 

Иногда коэффициент Э экономического смысла не имеет. Это происходит тогда, когда для рассматриваемых признаков бессмысленно определение изменения значений в процентах. Например, изменение роста заработной платы с ростом стажа работы на 1%.

 

 

Тест 1

1. Графическое  изображение наблюдений на декартовой  плоскости координат называется  полем …

1. регрессии;

2. корреляции;

3. случайных воздействий;

4. автокорреляции.

2. В линейном  уравнении парной регрессии у=а+bx коэффициентом регрессии является значение

1. параметров а и b;

2. параметра a;

3. переменной x;

4. параметра b.

3. Величина параметра а в уравнении парной линейной регрессии у=а+bx характеризует значение …

1. факторной переменной  при нулевом значении результата;

2. результирующей переменной  при нулевом значении случайной  величины;

3. факторной переменной  при нулевом значении случайного  фактора;

4. результирующей переменной при нулевом значении фактора.

4. Объем выборки  должен превышать число рассчитываемых  параметров при исследуемых факторах

1. в 2-3 раза;

2. в 20-25 раз;

3. в 10-12 раз;

4. в 7-8 раз.

5. Объем выборки  определяется …

1. числовыми значениями  переменных, отбираемых в выборку;

2. объёмом генеральной  совокупности;

3. числом параметров при  независимых переменных;

4. числом результативных переменных.

6. Основной задачей  эконометрики является …

1. установление связей  между различными процессами  в обществе и техническим процессом;

2. анализ технического  процесса на примере социально-экономических  показателей;

3. отражение особенности  социального развития общества;

4. исследование взаимосвязей экономических явлений и процессов.

7. Наиболее наглядным  видом выбора уравнения парной  регрессии является:

1. аналитический;

2. графический;

3. экспериментальный (табличный).

8. Суть метода  наименьших квадратов состоит  в:

1. минимизации суммы остаточных  величин;

2. минимизации дисперсии  результативного признака;

3. минимизации суммы квадратов остаточных величин.

9. Коэффициент  линейного парного уравнения  регрессии:

1. показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу;

2. оценивает статистическую  значимость уравнения регрессии;

3. показывает, на сколько  процентов изменится в среднем  результат, если фактор изменится  на 1%.

10. Классический  метод к оцениванию параметров  регрессии основан на:

1. методе наименьших квадратов;

2. методе максимального  правдоподобия;

3. шаговом регрессионном  анализе.

11. Простая линейная  регрессия предполагает …

1. наличие двух и более  факторов и нелинейность уравнения  регрессии;

2. наличие одного фактора и линейность уравнения регрессии;

3. наличие одного фактора  и нелинейность уравнения регрессии;

4. наличие двух и более  факторов и линейность уравнения  регрессии.

12. Метод наименьших  квадратов позволяет оценить  уравнений регрессии:

1. переменные и случайные  величины;

2. параметры;

3. переменные;

4. параметры и переменные.

13. Коэффициент  регрессии в линейной регрессии  совокупного спроса на мобильные  телефоны (тыс. руб.) по цене (руб.) оказался равным -1 Это означает:

1. увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные  телефоны на 1%;

2. увеличение цена на 1 рубль снижает спрос на мобильные  телефоны на 1%;

3. увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные  телефоны на 1 тысячу рублей;

4. увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные  телефоны на 1 тысячу рублей;

5. полученное число никак не интерпретируется.

 

 

 

 

Тест 2

1. Значение коэффициента  корреляции составило 2, следовательно

1. значение коэффициента корреляции рассчитано с ошибкой;

2. теснота связи в 2 раза сильнее, чем для функциональной  связи;

3. связь функциональная;

4. при увеличении фактора  на единицу значение результата  увеличивается в 2 раза.

2. Значение коэффициента  корреляции не характеризует  …

1. статистическую значимость уравнения;

2. корень из значения  коэффициента детерминации;

3. тесноту связи;

4. силу связи.

3. Для уравнения зависимости  выручки от величины оборотных  средств получено значение коэффициента  детерминации, равное 0,7.

Следовательно, _______ процентов  дисперсии обусловлено случайными факторами.

1. 30%;

2. 100%;

3. 70%;

4. 0%.

4. Значения коэффициента  корреляции может находиться  в отрезке:

1. [-1;0];

2. [0;1];

3. [-1;1];

4. [-2;2].

5. Качество подбора  уравнения оценивает коэффициент

1. корреляции;

2. детерминации;

3. эластичности;

4. регрессии.

6. Расчётное значение  критерия Фишера определяется  как отношение

1. дисперсий;

2. результата к фактору;

3. математических ожиданий;

4. случайных величин.

7. При хорошем  качестве модели допустимым значением  средней ошибки аппроксимации  является

1. 5-7%;

2. 50%;

3. 90-95%;

4. 20-25%.

8. Случайными воздействиями  обусловлено 12% дисперсии результативного  признака, следовательно, значение  коэффициента детерминации составило:

1. 88;

2. 0,12;

3. 0,88;

4. 12.

9. Значение линейного  коэффициента корреляции характеризует  тесноту … связи.

1. нелинейной;

2. линейной;

3. случайной;

4. множественной линейной.

10. В качестве  показателя тесноты связи для  линейного уравнения парной регрессии  используется:

1. множественный коэффициент  линейной корреляции;

2. линейный коэффициент корреляции;

03. линейный коэффициент регрессии;

4. линейный коэффициент  детерминации.

11. Значение коэффициента  корреляции равно 0,9. Следовательно,  значение коэффициента детерминации  составит …

1. 0,3;

2. 0,81;

3. 0,95;

4. 0,1.

12. Если средняя  ошибка аппроксимации равна 12%, то говорят, что

1. качество построенной модели плохое;

2. связь между признаком  и фактором слабая;

3. качество построенной  модели хорошее;

4. связь между признаком  и фактором сильная.

13. Если 0≤ │r_xy│≤ 0,3, то о связи между фактором и признаком можно сказать, что она

1. умеренная;

2. сильная;

3. отсутствует;

4. слабая.

14. О сильной  связи между фактором и признаком  говорит то, что

Правильный  ответ: 2

15. "Необъяснённую"  сумму квадратов отклонений иначе  называют:

1. остаточной суммой квадратов отклонений;

2. факторной суммой квадратов  отклонений;

3. общей суммой квадратов  отклонений;

4. средней суммой квадратов  отклонений.

16. О слабой  связи между фактором и признаком  говорит то, что

Правильный  ответ: 3

17. "Объяснённую"  сумму квадратов отклонений иначе  называют:

1. общей суммой квадратов  отклонений;

2. факторной суммой квадратов отклонений;

3. остаточной суммой квадратов  отклонений;

4. средней суммой квадратов  отклонений.

18. Коэффициент  уравнения парной регрессии показывает:

1. тесноту связи между  зависимой и независимой переменными;

2. на сколько процентов  изменится зависимая переменная, если независимая переменная  изменится на единицу;

3. на сколько процентов  изменится зависимая переменная, если независимая переменная  изменится на 1%;

4. на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед.

19. Степень влияния  неучтённых факторов в рассматриваемой  модели можно определить на  основе:

• парного линейного коэффициента корреляции;

2. частного коэффициента  корреляции;

3. индекса корреляции;

4. коэффициента детерминации

 

5. коэффициента регрессии.

20. Дисперсионный  анализ уравнения парной регрессии  проверяет:

1. значимость коэффициента  корреляции;

2. значимость уравнения регрессии;

3. значимость коэффициента  регрессии;

4. значимость свободного  члена уравнения регрессии.

21. Коэффициент  корреляции больше нуля, это означает, что

1. связь между переменными тесная;

2. связь между переменными  прямая;

3. связь между переменными  обратная;

4. связь между переменными  отсутствует.

22. Оценка значимости  уравнения в целом осуществляется  по критерию:

1. Фишера;

2. Дарбина-Уотсона;

3. Пирсона;

4. Стьюдента.

23. Если расчётное  значение критерия Фишера меньше  табличного значения, то гипотеза  о статистической незначимости уравнения

1. незначима;

2. несущественна;

3. отвергается;

4. принимается.

24. Табличное значение  критерия Фишера определяется  по:

1. уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий;

2. уровню значимости и  степени свободы общей дисперсии;

3. уровню значимости;

4. степени свободы факторной  и остаточной дисперсий.

25. Общая дисперсия  служит для оценки влияния

1. учтённых явно в модели  факторов;

2. как учтённых факторов, так и случайных воздействий;

3. величины постоянной  составляющей в уравнении;

4. случайных воздействий.

26. Остаточная дисперсия  служит для оценки влияния

1. случайных воздействий;

2. величины постоянной  составляющей в уравнении;

3. учтённых явно в модели  факторов;

4. как учтённых факторов, так и случайных воздействий.

27. Расчётное значение  критерия Фишера определяется  как

1. разность факторной  дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы;

2. отношение факторной  дисперсии к остаточной;

3. отношение факторной дисперсии к остаточной, рассчитанных на одну степень свободы;

4. суммы факторной дисперсии  к остаточной, рассчитанных на одну степень свободы.

28. Факторная дисперсия  служит для оценки влияния:

1. как учтённых факторов, так и случайные воздействия;

2. учтённых явно в модели факторов;

3. величины постоянной  составляющей в уравнении;

4. случайных воздействий.

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

1. произведение;

2. разность;

3. сумма;

4. отношение.

30. Парный линейный коэффициент  корреляции характеризует наличие  слабой обратной связи, значит он принимает следующее значение:

1. 1,2;

2. –0,82;

3. 0,23;

4. 0,92;

5. –0,24.

31. Коэффициент  корреляции равен нулю, это означает, что

1. связь между переменными  тесная;

2. связь между переменными  прямая;

3. связь между переменными  обратная;

4. связь между переменными отсутствует.

32. Коэффициент  корреляции меньше нуля, это означает, что

1. связь между переменными  тесная;

2. связь между переменными  прямая;

3. связь между переменными обратная;

4. связь между переменными  отсутствует.

33. Остаточная  сумма квадратов равна нулю:

1. когда правильно подобрана  регрессионная модель;

2. когда между признаками  существует точная функциональная  связь;

3. никогда.

34. Табличное значение F-критерия Фишера меньше расчётного F-критерия Фишера. Это значит:

1. уравнение регрессии значимо;

2. уравнение регрессии  незначимо;

3. все коэффициенты уравнения  регрессии равны нулю;

4. не все коэффициенты  уравнения регрессии равны нулю.

35. Остаточная  сумма квадратов отклонений вычисляется  по формуле:1

Тест 3

1. Критерий Стьюдента  предназначен для определения  значимости

1. построенного уравнения  в целом;

2. коэффициента детерминации;

3. уравнения;

4. параметров регрессии.

2. Если доверительный  интервал для параметра проходит  через точку ноль, то

1. значение параметра  может принимать как отрицательные,  так и положительные значения;

2. параметр является несущественным;

3. параметр является существенным;

4. параметр признается  статистически значимым.

3. Параметр является  существенным, если

1. доверительный интервал не проходит через ноль;

2. доверительный интервал  проходит через ноль;

3. расчётное значение  критерия Стьюдента меньше табличного  значения;

4. стандартная ошибка  превышает половину значения  самого параметра.

4. Стандартная  ошибка рассчитывается для проверки  существенности

1. параметра;

2. коэффициента детерминации;

3. случайной величины;

4. коэффициента эластичности.

5. Для существенного  параметра расчётное значение  критерия Стьюдента

1. равно нулю;

2. больше табличного значения критерия;

3. не больше табличного  значения критерия;

4. меньше табличного значения  критерия.

6. Назовите показатель  корреляции для нелинейных моделей  регрессии:

1. парный коэффициент  линейной корреляции;

2. индекс детерминации;

3. линейный коэффициент  корреляции;

4. индекс корреляции.

7. Линеаризация  подразумевает процедуру …

1. приведения уравнения  множественной регрессии к парной;

2. приведения нелинейного  уравнения к линейному виду;

3. приведения линейного  уравнения к нелинейному виду;

4. приведения нелинейного уравнения относительно параметров к уравнению, линейному относительно результата.

8. К линейному  виду нельзя привести: