Ольков_С_Г_Аналитическая юриспруденция

величины коэффициента корреляции и стандартных ошибок параметров оценочного уравнения построить линейную регрессионную модель вида: y = a +bx +ε ; 3) усложнить модель, осуществив переход к множественному регрессионнокорреляционному анализу: y = a +b1 x1 +b2 x2 +ε : а) ввести фиктивную переменную «благополучный в экономическом отношении регион» (x2) (для этого ранжировать регионы по уровню ВРП, и 10-15 регионам с самым высоким ВРП поставить в соответствие единицу, а остальным нуль); б) получить уравнение зависимости уровня преступности от ВРП и «экономической благополучности»; 3) построить график, на котором отразить функцию преступности от экономического благополучия регионов. То есть построить на графике 2 функции: 1) y =a +bx ; 2) y = (a +b2 ) +b1 x1 ; 4) уточнить модель, используя фиктивную переменную для коэффициента наклона, и построить новый график, демонстрирующий её влияние.

Задача №8

Дано: сведения о раскрытых и нераскрытых преступлениях в Украине за 2009 и 2010 годы (Таблица №1)31 и сведения о зарегистрированных преступлениях на той же территории за тот же период (Таблица №2)32

Таблица №1: раскрытые и нераскрытые преступления на территории Украины за 2009 и 2010 годы.

Розкриті та нерозкриті злочини

31http://mvs.gov.ua/mvs/control/main/uk/publish/article/374130

32http://mvs.gov.ua/mvs/control/main/uk/publish/article/374130

386

387

Таблица №2. Сведения о зарегистрированных преступлениях на территории Украины за 2009 и 2010 годы.

388

Требуется: выяснить с помощью подходящих математических методов, связаны ли между собой преступность и раскрываемость преступлений в Украине, проанализировав представленные статистические данные за 2009 и 2010 годы.

Т Е С Т Ы

389

- Методы, обеспечивающие получение окончательных научных результатов – это:

1.Математические методы.

2.Социологические методы.

3.Юридические методы.

4.Экспериментальные методы.

- Какой из нижеперечисленных методов относится к методам, обеспечивающим получение окончательного научного результата:

1.Анкетирование.

2.Эксперимент.

3.Корреляционный анализ.

4.Интроспекция.

5.Сравнение.

6.Дедукция.

- Какой из нижеперечисленных методов относится к методам, обеспечивающим получение промежуточного научного результата:

1.Дифференциальное исчисление.

2.Интегральное исчисление.

3.Регрессионный анализ.

4.Наблюдение.

5.Матричный анализ.

- Перевод качественных данных в количественные называется:

1.Квантификация.

2.Регрессия.

3.Корреляция.

390

4. Кластеризация.

- Фиктивная переменная – это: 1. Управляемая переменная.

2. Квантифицированная качественная переменная.

3. Объясняющая переменная.

4. Предиктор.

- Коэффициент эластичности в точке показывает:

1.Насколько в абсолютном выражении изменяется результирующая (объясняемая) переменная при изменении факторной (объясняющей) на единицу измерения.

2.Насколько процентов изменяется результирующая переменная при изменении факторной на 1%.

3.Насколько изменяется результирующая (объясняемая) переменная при изменении факторной (объясняющей) переменной.

- Коэффициент регрессии показывает:

1.Насколько в абсолютном выражении изменяется результирующая (объясняемая) переменная при изменении факторной (объясняющей) на единицу измерения.

2.Насколько процентов изменяется результирующая переменная при изменении факторной на 1%.

3.Насколько изменяется результирующая (объясняемая) переменная при изменении факторной (объясняющей) переменной.

- Коэффициент конкордации применяется для:

1.Измерения силы и направления связи между двумя переменными.

2.Измерения силы и направления связи между тремя переменными.

391

3.Измерения силы и направления связи между неограниченным числом переменных.

4.Измерения силы и направления связи между пятью переменными.

- Коэффициент детерминации показывает:

1. Долю вариации результирующей переменной, обусловленную вариацией факторной переменной.

2. Силу и направление связи между переменными.

3. Качество полученного уравнения регрессии.

4. Стандартную ошибку коэффициента регрессии. - Коэффициент корреляции показывает:

1. Силу связи между переменными.

2. Направление связи между переменными.

3. Силу и направление связи между переменными.

4. Силу, направление связи и мощность статистического критерия.

- Какой из коэффициентов корреляции является более эффективным (в смысле учета информации, содержащейся в первичных эмпирических данных):

1 Коэффициент Фехнера.

2 Коэффициент Спирмена.

3 Коэффициент Кендалла.

4 Линейный коэффициент корреляции Пирсона.

- Какое количество наблюдений должно приходиться на каждую дополнительную факторную переменную в модели множественной регрессии:

1.Не менее пяти.

2.Не менее семи.

392

3.Не менее десяти.

4.Не менее трех.

- Величина коэффициента эластичности в степенной функции:

1.Переменная величина.

2.Константа равная величине степени.

3.Равна числу е.

4.Равна числу π

- Свободный член (сдвиг) в линейном уравнении парной регрессии показывает:

1.Тангенс угла наклона линии регрессии.

2.Значение независимой переменной x при y=0.

3.Значение зависимой переменной y при x=0.

- F-статистика показывает:

1.Качество подбора коэффициента регрессии.

2.Качество подбора коэффициента сдвига.

3.Долю вариации результирующей переменной, обусловленную вариацией факторной переменной.

4.Качество подобранного регрессионного уравнения в целом.

5.Силу и направление связи между переменными.

- F-статистика вычисляется:

1. Как отношение факторной дисперсии к дисперсии остаточной.

2. Как отношение ковариации к произведению стандартных отклонений по переменным.

3. Как отношение средних взвешенных по переменным. - Если средняя ошибка аппроксимации более 8%, то:

393

1.Это свидетельствует о хорошей подгонке модели к исходным данным.

2.Это свидетельствует о плохой подгонке модели к исходным данным.

3.Это свидетельствует о непригодности данной модели.

4.Это свидетельствует о средней подгонке модели к исходным данным.

- Можно ли использовать среднюю ошибку аппроксимации для оценки качества подгонки модели к исходным данным в случае множественной регрессии:

1.Да.

2.Нет.

3.В исключительных случаях.

4.Да, только для линейных моделей.

5.Да, только для нелинейных моделей.

394