6. Общая дисперсия вычисляется по формуле: (е)

7. Прямая неопределенности используется при определении: А) Наличия коинтеграции временных рядов.

Б) Наличия коинтеграции рядов распределения.

В) Автокорреляции остатков.

Г) Автокорреляции уровней рядов динамики.

Д) Автокорреляции уровней рядов распределения.

9. Матрица парных линейных коэффициентов корреляции имеет вид:

Вычислите коэффициент частной корреляции. Сделайте выводы.

Вариант XXI

1. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет:

а) значимость коэффициента корреляции;

б) значимость уравнения регрессии;

в) значимость коэффициента регрессии;

г) значимость свободного члена уравнения регрессии.

2. Как вычисляется значимость парного линейного коэффициента корреляции при малых объёмах выборки?

3. Коэффициент корреляции больше нуля, это означает, что

а) связь между переменными тесная;

б) связь между переменными прямая;

в) связь между переменными обратная;

г) связь между переменными отсутствует; д)нет правильного ответа.

4. Назовите интервалы коэффициента корреляции для сильной, слабой и очень слабой корреляционной зависимости.

Прямая связь обратная

Слабая 0.1-0.3 (-0.3)-(-0.1)

Умеренная 0.3-0.5 (-0.5)-(-0.3)

Сильная 0.7-0.9 (-0.9)-(-0.7)

6 . Как вычисляется коэффициент эластичности для параболы III порядка?

7.Частный F-критерий Фишера определяется: (Д)

Е) нет правильного ответа.

8. Уравнение множественной регрессии характеризуется следующими средними коэффициентами эластичности: . Какой из факторов (х₁ или х₂) оказывает большее влияние на результативный признак?

9. Параметры линейного однофакторного уравнения регрессии :

На основе имеющихся данных запишите линейное уравнение регрессии; оцените значимость модели. Определите, на сколько процентов увеличится стоимость фондов, если численность работников возрастёт на 1 %.

Вариант XXII

1. Имеются следующие показатели:

Определите коэффициент линейной корреляции и оцените его значимость через критерий Стьюдента. Сделайте вывод.

2. В каких пределах должна находиться средняя ошибка аппроксимации, чтобы можно было сделать вывод о хорошем подборе модели к исходным данным?

3. Поле корреляции полиномиальной модели II порядка имеет вид:

4. Коэффициент корреляции равен нулю, это означает, что

а) связь между переменными тесная;

б) связь между переменными прямая;

в) связь между переменными обратная;

г) связь между переменными отсутствует.

5. Табличное значение 1-критерия Стьюдента меньше расчетного 1-критерия Стьюдента. Это значит:

а) коэффициент регрессии значительно отличается от нуля;

б) коэффициент регрессии не значительно отличается от нуля;

в) все коэффициенты уравнения регрессии равны нулю;

г) выводы сделать нельзя.

6. На основании наблюдений за 50 семьями построено уравнение регрессии

Соответствуют ли знаки и значения

коэффициентов регрессии теоретическим представлениям?

а) да;

б) нет;

в) ничего определенного сказать нельзя.

7. Коэффициент регрессии:

А) всегда находится в пределах от -1 до 1;

Б) никогда не бывает отрицательным;

В) равен коэффициенту корреляции;

Г) не может быть равен нулю; Д) может принимать любые значения

Частный критерий Фишера вычисляется по формуле: (Г)

Вариант XXIII

1. Коэффициент регрессии в линейной регрессии совокупного спроса на мобильные телефоны (в тысячах рублей) по цене (в рублях) оказался равным -1. Это означает:

А) увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на 1%;

Б) увеличение цена на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на 1%;

В) увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на 1 тысячу рублей;

Г) увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на 1 тысячу рублей;

Д) полученное число никак не интерпретируется.

2. Для оценки значимости парного линейного коэффициента корреляции при малом объёме выборки используется:

А) критерий Сьюдента; Б) F-статистика;

В)Z-распределение.

3..Средний коэффициент эластичности показывает:

А) на сколько в среднем изменится результату от своей средней величины при изменении фактора х на единицу;

Б) на сколько процентов в среднем изменится результат у от своей средней величины при изменении фактора х на 1% от своего среднего значения;

В) на какую величину своего среднеквадратического отклонения изменится результативный признак, если соответствующий факторный признак изменить на величину СКО.

4. Стандартная ошибка уравнения регрессии вычисляется по формуле:

5. Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитываются:

А) критерий Фишера;

Б) коэффициент множественной детерминации;

В) t-критерий Стьюдента.

:

7. По совокупности 25 предприятий торговли изучается зависимость между признаками: х - цена на товар А, тыс. руб.; у - прибыль торгового предприятия, млн. руб. При оценке регрессионной модели были получены следующие промежуточные результаты:

Вычислите индекс корреляции и критерий Фишера. Сделайте вывод.

9. Уравнение множественной регрессии имеет вид Какой из факторов (х] или

хг) оказывает большее влияние на результативный признак?

_{Г) вывод сделать невозможно}

Вариант XXIV

1. включение в модель мультиколлинеарных факторов нежелательно в силу следующих последствий:

а) затрудняется интерпретация параметров множественной регрессии;

б) оценки параметров ненадежны;

в) отражается на наличие автокорреляции ряда динамики;

г) затрудняет идентификацию модели.

2.. F-критерий Фишера вычисляется по формуле:

3. Поясните экономический смысл коэффициента регрессии. (выше)

4. Для оценки мультиколлинеарности может использоваться определитель:

а) матрицы частных коэффициентов корреляции;

б) матрицы коэффициентов автокорреляции;

в) матрицы парных коэффициентов корреляции.

6. Коэффициент эластичности в линейной регрессии совокупного спроса на мобильные телефоны (в тысячах рублей) по цене (в рублях) оказался равным -1. Это означает:

А) увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на 1%;

Б) увеличение цена на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на 1%;

В) увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на 1 тысячу рублей;

Г) увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на 1 тысячу рублей;

Д) полученное число никак не интерпретируется.

7. Напишите систему линейных уравнений для модели следующего вида:

9. Зависимость объема производства у (тыс. ед.) от численности занятых х (чел.) по 25 заводам концерна характеризуется следующим образом: уравнение регрессии доля остаточной дисперсии в общей - 15%. Определите коэффициент детерминации и значимость модели. Сделайте вывод