Тест по дисциплине "Эконометрика"
Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Мая 2015 в 14:35, тест
Описание работы
Работа содержит тестовые задания по дисциплине "Эконометрика".
Файлы: 1 файл
Тест - Экстернат. Эконометрика
Вопрос: 1 - й
Ответ:
0,15
Вопрос: 2 - й
Ответ:
70,6
Вопрос: 3 - й
Ответ:
росту на 6,57 единиц своего измерения
Вопрос: 4 - й
рассчитывают для проверки значимости
Ответ:
коэффициента детерминации
множественного коэффициента корреляции
Вопрос: 5 - й
Ответ:
1,9
Вопрос: 6 - й
Ответ:
[(k+1)x [(k+1)]
Вопрос: 7 - й
Ответ:
уменьшению на 23,9 единиц своего измерения
Вопрос: 8 - й
Ответ:
уменьшению на 6,8 единиц своего измерения
Вопрос: 9 - й
В классической линейной регрессионной модели для всех наблюдений дисперсия
случайной составляющей
Ответ:
постоянна
Вопрос: 10 - й
В классической линейной регрессионной модели математическое ожидание произведения
остатков
Ответ:
need answer users
Вопрос: 11 - й
В классической линейной регрессионной модели математическое ожидание случайной
составляющей М( ) =
Ответ:
need answer users
Вопрос: 12 - й
В классической регрессионной модели, записанной в матричной форме, b имеет
размерность
Ответ:
((m+1)*1)
Вопрос: 13 - й
В кластер S
1
входят 4 объекта, расстояние от которых до объекта №5 составляет
соответственно: 2, 5, 6, 7. Чему равно расстояние от объекта №5 до кластера S
1
, если
исходить из принципа "дальнего соседа”:
Ответ:
7
Вопрос: 14 - й
В матричной форме критерий метода наименьших квадратов записывается в виде
Ответ:
Вопрос: 15 - й
В матричной форме оценка вектора неизвестных параметров b регрессионного уравнения
находится по формуле:
Ответ:
Вопрос: 16 - й
В матричной форме регрессионная модель имеет вид:
Ответ:
случайный вектор-столбец размерности (n x 1)
Вопрос: 17 - й
В матричной форме регрессионная модель имеет вид: Y = Xβ +ε
где X
Ответ:
матрица, размерности [n x (k+1)]
Вопрос: 18 - й
В матричной форме регрессионная модель имеет вид: Y = Xβ +ε
где ε
Ответ:
матрица, размерности [n x (k+1)] ошибок наблюдений (остатков)
Вопрос: 19 - й
В многомерной регрессионной модели
при
равно
Ответ:
0
Вопрос: 20 - й
В многомерной регрессионной модели
, имеет….. закон распределения
Ответ:
нормальный
Вопрос: 21 - й
В многомерной регрессионной модели
являются…….. величинами
Ответ:
детерминированными
Вопрос: 22 - й
В многомерной регрессионной модели дисперсия случайной составляющей ……для
всех наблюдений
Ответ:
постоянна
Вопрос: 23 - й
В многомерной регрессионной модели математическое ожидание случайной
составляющей равно
Ответ:
0
Вопрос: 24 - й
В регрессионном анализе x
j
рассматриваются как:
Ответ:
неслучайные величины
Вопрос: 25 - й
В хорошо подобранной модели остатки должны (выберите необходимые пункты)
Ответ:
иметь нормальный закон распределения с нулевым математическим ожиданием и
постоянной дисперсией
не коррелировать друг с другом
хаотично разбросаны
Вопрос: 26 - й
Вид закона распределения остатков в классической линейной регрессионной модели
Ответ:
нормальный
Вопрос: 27 - й
Возможные причины нулевого значения коэффициента детерминации R
2
:
Ответ:
отсутствие влияния факторов на зависимую переменную
нелинейность функции регрессии
Вопрос: 28 - й
Все ли факторы можно включить в уравнение регрессии, если было обследовано 20
предприятий по 3 показателям =-10,5+6,57x
1
-0,22x
2
+7,8x
3
(7,3) (6,2) (1,3) (3,3)
Ответ:
все, кроме x2
Вопрос: 29 - й
Все ли факторы можно включить в уравнение регрессии, если было обследовано 20
предприятий по 3 показателям =-10,5+6,57x
1
-0,22x
2
+7,8x
3
(7,3) (1,7) (4,3) (1,3)
Ответ:
все, кроме x1 и x3
Вопрос: 30 - й
Для получения качественных оценок уравнений регрессии необходимо выполнение
следующих предпосылок МНК (выберите необходимые пункты):
Ответ:
отклонения E
i
должны быть нормально распределенными случайными величинами с
нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией;
отклонения E
iне должны коррелировать друг с другом;
Вопрос: 31 - й
Доля дисперсии одной случайной величины, обусловленная вариацией другой, определяется коэффициентом ……..
Ответ:
need answer users
Вопрос: 32 - й
Если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению:
Ответ:
t-статистики
Вопрос: 33 - й
Если вектор ошибок имеет постоянную дисперсию, то это явление называется:
Ответ:
гомоскедастичностью
Вопрос: 34 - й
Если дисперсия ошибки постоянна
и не зависит от t и
, то это свидетельствует о:
Ответ:
гомоскедастичности остатков
Вопрос: 35 - й
Зависимость, выражающая функциональную зависимость среднего значения результативного показателя Y от
неслучайного фактора X
Ответ:
Регрессионная
Вопрос: 36 - й
Зависимость, отражающая взаимно однозначное соответствие двух величин
Ответ:
Функциональная
Вопрос: 37 - й
Значение множественного коэффициента корреляции при коэффициенте детерминации R
2
=
0,41 с точностью до двух
знаков после запятой
Ответ:
need answer users
Вопрос: 38 - й
Известно, что при фиксированном значении х
3
между величинами х
1
и х
2
существует положительная взаимосвязь.
Частный коэффициент корреляции r
12/3
может быть равен:
Ответ:
0,4
Вопрос: 39 - й
Интервал возможных значений коэффициента при произвольном регрессоре
Ответ:
Вопрос: 40 - й
Квадрат этого коэффициента указывает долю дисперсии одной случайной величины, обусловленную вариацией другой:
Ответ:
парный коэффициент корреляции
Вопрос: 41 - й
Квадратичная форма
соответствует:
Ответ:
методу наименьших квадратов
Вопрос: 42 - й
Кластерный анализ позволяет проводить:
Ответ:
группировку объектов и группировку признаков
Вопрос: 43 - й
Количественная оценка параметров регрессионной модели
Ответ:
Идентификация
Вопрос: 44 - й
Коэффициент «a» в линейной регрессионной модели y=b
0
+b
1
x при
;
;
:
Ответ:
175.4
Вопрос: 45 - й
Коэффициент «b» в линейной регрессионной модели y=b
0
+b
1
x при
;
;
:
Ответ:
2,14
Вопрос: 46 - й
Коэффициент детерминации – это:
Ответ:
квадрат множественного коэффициента корреляции
Вопрос: 47 - й
Коэффициент корреляции, равный - 1, означает, что между переменными:
Ответ:
функциональная зависимость
Вопрос: 48 - й
Коэффициент корреляции, равный нулю, означает, что между переменными:
Ответ:
линейная связь отсутствует
Вопрос: 49 - й
Коэффициент регрессии
изменяется в пределах от:
Ответ:
принимает любое значение
Вопрос: 50 - й
Коэффициент регрессии показывает:
Ответ:
на сколько единиц своего измерения увеличится (бета > 0) или уменьшится (бета < 0) в среднем y(M(y/x)), если x
увеличить на единицу своего измерения
Вопрос: 51 - й
Линейная модель y=b0+b1x при
;
;
:
Ответ:
Вопрос: 52 - й
Линейная регрессионная модель имеет вид
Ответ:
Вопрос: 53 - й
Линейная регрессионная модель:
Ответ:
Вопрос: 54 - й
Модель вида
Носит название
Ответ:
Полиномиальная
Вопрос: 55 - й
Модель вида
Носит название
Ответ:
Гиперболическая (обратная)
Вопрос: 56 - й
О наличие мультиколлинеарности между признаками судят по
Ответ:
коэффициентам детерминации
матрице парных коэффициентов корреляции
Вопрос: 57 - й
Оценка b вектора неизвестных параметров
в классическом линейном регрессионном уравнении:
Ответ:
Вопрос: 58 - й
Парный коэффициент корреляции r 12=0,3, частный коэффициент корреляции r 12/3=0,7. можно утверждать, что:
Ответ:
х3ослабляет связь между х1 и х2
Вопрос: 59 - й
Парный коэффициент корреляции r12=0,6, признак х 3 завышает связь между х1 и х 2. Частный коэффициент
корреляции может принять значение:
Ответ:
0,5
Вопрос: 60 - й
Парный коэффициент корреляции значим при α=0,05. можно утверждать, что он также значим при следующих α:
Ответ:
0,1
Вопрос: 61 - й
Последствия мультиколлинеарности
Ответ:
оценки параметров становятся ненадежными
невозможно определить влияние каждого фактора на результативный показатель
небольшое изменение исходных данных приводит к существенному изменению оценок параметров модели
Вопрос: 62 - й
Построенное уравнение регрессии
=-10,5+6,57x1-0,22x2+7,8x3
(7,3) (5,7) (4,3) (12,3)
показывает, что
Ответ:
рост переменной x2 на единицу свого измерения приводит к уменьшению среднего значения y на 0,22 единиц своего
измерения
Вопрос: 63 - й
Построенное уравнение регрессии
=-10,5+6,57x1-0,22x2+7,8x3
(7,3) (5,7) (4,3) (12,3)
показывает, что
Ответ:
рост переменной x1 на единицу свого измерения приводит к росту среднего значения y на 6,57 единиц своего измерения
Вопрос: 64 - й
При коэффициенте детерминации R
2
=
0,85 множественный коэффициент корреляции с точностью до одного знака после
запятой R =
Ответ:
need answer users
Вопрос: 65 - й
При множественном коэффициенте корреляции 0,49 коэффициент детерминации с точностью до 2-х знаков после
запятой R2 =
Ответ:
need answer users
Вопрос: 66 - й
При множественном коэффициенте корреляции 0,64 коэффициент детерминации с точностью до 2-х знаков после
запятой R2 =
Ответ:
need answer users
Вопрос: 67 - й
При множественном коэффициенте корреляции 0,81 коэффициент детерминации с точностью до 2-х знаков после
запятой R2 =
Ответ:
need answer users
Вопрос: 68 - й
Проверка качества построенной регрессионной модели на основе новой информации
Ответ:
Верификация
Вопрос: 69 - й
Регрессоры, коэффициенты при которых значимы:
Ответ:
отсутствуют
Вопрос: 70 - й
Регрессоры, коэффициенты при которых значимы:
Ответ:
х3
Вопрос: 71 - й
Регрессоры, коэффициенты при которых значимы:
Ответ:
х1
х2
х3
Вопрос: 72 - й
Регрессоры, коэффициенты при которых значимы:
Ответ:
х3
Вопрос: 73 - й
Регрессоры, коэффициенты при которых значимы:
Ответ:
х1
Вопрос: 74 - й
Регрессоры, коэффициенты при которых не значимы:
Ответ:
х1
х3
Вопрос: 75 - й
Результативные признаки в эконометрических моделях:
Ответ:
объясняемые переменные
зависимые переменные
Вопрос: 76 - й
С помощью данной формулы
=-
можно определить:
Ответ:
частный коэффициент корреляции (k-2)-го порядка между факторами X
1
и X
2
Вопрос: 77 - й
С помощью данной формулы r
=r =
можно определить:
Ответ:
множественный коэффициент корреляции (k-2)-го порядка между факторами X
1
и X
2
Вопрос: 78 - й
С увеличением объема выборки:
Ответ:
увеличивается точность оценок
Вопрос: 79 - й
С увеличением объема выборки:
Ответ:
увеличивается точность оценок
Вопрос: 80 - й
Следствие увеличения объема выборки при идентификации классической регрессионной модели
Ответ:
увеличивается точность оценок
Вопрос: 81 - й
Соответствие интерпретации коэффициента его численному значению
Ответ:
-> Коэффициент регрессии <-> показывает, на сколько единиц своего измерения изменится в среднем зависимая
переменная при увеличении регрессора на единицу своего измерения <-
-> Коэффициент детерминации <-> показывает долю дисперсии одной случайной величины, обусловленную вариацией
другой <-
-> Коэффициент эластичности <-> показывает, на сколько процентов изменится в среднем зависимая переменная при
увеличении регрессора на 1 % <-
Вопрос: 82 - й
Средний коэффициент эластичности для фактора x
1
в уравнении регрессии
, при
с точностью до одного знака после запятой
Ответ:
need answer users
Вопрос: 83 - й
Средний коэффициент эластичности для фактора x
1
в уравнении регрессии
, при
с точностью до одного знака после запятой
Ответ:
need answer users
Вопрос: 84 - й
Средний коэффициент эластичности фактора x
1,
в регрессионном уравнении
при
с точностью до одного знака после запятой
Ответ:
need answer users
Вопрос: 85 - й
Средний коэффициент эластичности фактора x
3,
в регрессионном уравнении
при
с точностью до одного знака после запятой
Ответ:
need answer users
Вопрос: 86 - й
Требования к остаткам в классической линейной регрессионной модели
Ответ:
нормальный закон распределения
постоянство дисперсии
нулевое математическое ожидание
некоррелированность
Вопрос: 87 - й
Уравнению регрессии
соответствует множественный
коэффициент корреляции r
y/12
=0,84. доля вариации результативного показателя, объясняемая влиянием случайных, не
включенных в модель
факторов, составляет (%):
Ответ:
29,4
Вопрос: 88 - й
Утверждение о том, что в многомерной регрессионной модели
при
равно нулю, является
Ответ:
верным
Вопрос: 89 - й
Утверждение о том, что в многомерной регрессионной модели
могут иметь любой закон распределения, является
Ответ:
ложным
Вопрос: 90 - й
Факторные признаки в эконометрических моделях:
Ответ:
объясняющие переменные
независимые переменные
Вопрос: 91 - й
Эконометрические модели:
Ответ:
Модели временных рядов
Регрессионные уравнения
Системы одновременных уравнений
Вопрос: 92 - й
Явления, вызывающие необходимость изменения функциональной формы регрессии:
Ответ:
ненулевое значение математического ожидания остатков
автокорреляция остатков
Вопрос: 93 - й
в методе наименьших квадратов минимизируется:
Ответ:
Вопрос: 94 - й
для проверки значимости множественного линейного регрессионного уравнения используется распределение:
Ответ:
Фишера-снедекора
Вопрос: 95 - й
коэффициент детерминации может принимать значение:
Ответ:
0,4
Вопрос: 96 - й
множественное линейное уравнение регрессии признано значимым при α=0,05. можно утверждать, что уравнение также
значимо при следующих α:
Ответ:
0,1
Вопрос: 97 - й
множественный коэффициент корреляции r 12/3 =0,8. влиянием неучтенных в модели факторов объясняется следующий
процент дисперсии х 1:
Ответ:
36
Вопрос: 98 - й
множественный коэффициент корреляции r 12/3 =0,8. влиянием признаков х 2и х 3объясняется следующий процент
дисперсии х1:
Ответ:
64
Вопрос: 99 - й
множественный коэффициент корреляции может быть равен:
Ответ:
0,4
Вопрос: 100 - й
по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии
среднеквадратические
отклонения коэффициентов регрессии
при α=0,05 можно утверждать, что:
Ответ:
значимы коэффициенты
Вопрос: 101 - й
получена модель
где у - потребление говядины, х2=– стоимость 1 фунта говядины,
х3=– стоимость 1 фунта свинины, х 4– стоимость 1 фунта цыплят. При увеличении стоимости говядины на 1% при
неизменной стоимости х3=– и х4 потребление говядины в среднем снизится на (%):
Ответ:
0,63
Вопрос: 102 - й
при проверке значимости парных и частных коэффициентов корреляции используется распределение:
Ответ:
стьюдента
Вопрос: 103 - й
признак х3 усиливает связь между х1 и х2. Частный коэффициент корреляции r12/3 =-0,45. парный коэффициент
корреляцииможет принять значение:
Ответ:
-0,8
Отчет сформирован: 15/3/2013. HelpMesi.ru
Информация о работе Тест по дисциплине "Эконометрика"