IYTMjYVnaP.UOAg/img-MO0d01.png' alt='Тесты По Эконометрике Парная Регрессия' title='Тесты По Эконометрике Парная Регрессия' />Контрольная работа по Эконометрике Парная регрессия и корреляция 1. Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной. Содержит вопросы для самоконтроля студентов и тесты для самопроверки. Итоговые тесты по эконометрике 1. Оценка значимости параметров уравнения регрессии осуществляется на. Вопросы и ответы из теста по Эконометрике с сайта oltest. В модели парной регрессии у 4 2х изменение х на 2 единицы. Эконометрика возникла на основе междисциплинарного подхода к изучению. Задачи по эконометрике ответы и примеры решения Содержание Построение линейного уравнения парной регрессии, расчет. Тесты по эконометрике множественная регрессия, система эконометрических уравнений, временные ряды, парная регрессия и корреляция. Парная регрессия. Системы эконометрических уравнений. Множественная регрессия тест ГолдфельдаКвандта, тест. Тест по эконометрике. Парная регрессия и корреляция. Наиболее наглядным видом выбора уравнения парной регрессии является б графический 2. Рассчитывать параметры парной линейной регрессии можно, если у нас есть б не менее 7 наблюдений 3. Суть метода наименьших квадратов состоит в б минимизации дисперсии результативного признака 4. Коэффициент линейного парного уравнения регрессии а показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу 5. На основании наблюдений за 5. Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям А да 6. Суть коэффициента детерминации состоит в следующем б характеризует долю дисперсии результативного признака, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака 7. Качество модели из относительных отклонений по каждому наблюдению оценивает а коэффициент детерминации 8. Значимость уравнения регрессии в целом оценивает а критерий Фишера 9. Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на в шаговом регрессионном анализе. Остаточная сумма квадратов равна нулю в никогда. Объясненная факторная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное б 1. Остаточная сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное В. Общая сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное А 1. Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают в коэффициент детерминации. Какое уравнение регрессии нельзя свести к линейному виду в. Какое из уравнений является степенным б 1. Параметр в степенной модели является б коэффициентом эластичности 1. Коэффициент корреляции может принимать значения а от 1 до 1 1. Для функции средний коэффициент эластичности имеет вид б 2. Подробно изучаются модели парной и множественной регрессии. Средняя относительная ошибка аппроксимации. Какое из следующих уравнений нелинейно по оцениваемым параметрам в. Множественная регрессия и корреляция. Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной б увеличивает значение коэффициента детерминации 2. MyKBGEhs.JiHf/img-fkbfg5.png' alt='Тесты По Эконометрике Парная Регрессия' title='Тесты По Эконометрике Парная Регрессия' />Скорректированный коэффициент детерминации в меньше или равен обычному коэффициенту детерминации 3. С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициент детерминации б уменьшается 4. Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно б 5. Число степеней свободы для общей суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно А 6. Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно В. Множественный коэффициент корреляции. Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной объясняется влиянием факторов и А 9. Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее А 2 9. Стандартизованные коэффициенты регрессии а позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат 1. Частные коэффициенты корреляции в характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при элиминировании других факторов, включенных в уравнение регрессии. Частный критерий. Несмещенность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает б что математическое ожидание остатков равно нулю 1. Эффективность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает а что она характеризуется наименьшей дисперсией 1. Состоятельность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает в увеличение ее точности с увеличением объема выборки. Укажите истинное утверждение в при наличии гетероскедастичности оценки параметров регрессии становятся смещенными. При наличии гетероскедастичности следует применять а обычный МНК 1. Фиктивные переменные это а атрибутивные признаки например, как профессия, пол, образование, которым придали цифровые метки 1. Если качественный фактор имеет три градации, то необходимое число фиктивных переменных в 2. Системы эконометрических уравнений. Наибольшее распространение в эконометрических исследованиях получили в системы взаимозависимых уравнений. Эндогенные переменные это б зависимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе и которые обозначаются через 3. Экзогенные переменные это а предопределенные переменные, влияющие на зависимые переменные, но не зависящие от них, обозначаются через 4. В задачах по эконометрике основным этапом является нахождение параметров модели и оценке их качества. Уравнение модели парной регрессии. Лаговые переменные это в значения зависимых переменных за предшествующий период времени. Для определения параметров структурную форму модели необходимо преобразовать в а приведенную форму модели 6. Модель идентифицируема, если в если число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели. Модель неидентифицируема, если а число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов 8. Модель сверхидентифицируема, если б если число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов 9. Уравнение идентифицируемо, если б 1. Уравнение неидентифицируемо, если а 1. Уравнение сверхидентифицируемо, если в. Для определения параметров точно идентифицируемой модели а применяется двушаговый МНК 1. Для определения параметров сверхидентифицируемой модели б применяется косвенный МНК 1. Для определения параметров неидентифицируемой модели б ни один из существующих методов применить нельзя. Временные ряды 1. Аддитивная модель временного ряда имеет вид б 2. Мультипликативная модель временного ряда имеет вид а 3. Коэффициент автокорреляции а характеризует тесноту линейной связи текущего и предыдущего уровней ряда 4. Аддитивная модель временного ряда строится, если а значения сезонной компоненты предполагаются постоянными для различных циклов 5. Мультипликативная модель временного ряда строится, если б амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается 6. На основе поквартальных данных построена аддитивная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за первые три квартала равны 7 I квартал, 9 II квартал и 1. III квартал. Значение сезонной компоненты за IV квартал есть А 5 Б 4 В 5. На основе поквартальных данных построена мультипликативная модель временного ряда. Купцы И Рыцари Торрент тут. Скорректированные значения сезонной компоненты за первые три квартала равны 0,8 I квартал, 1,2 II квартал и 1,3 III квартал. Значение сезонной компоненты за IV квартал есть А 0,7 Б 1,7 В 0,9. Критерий Дарбина Уотсона применяется для а определения автокорреляции в остатках.