Тест: Эконометрика №3
Список вопросов
|
1. Точечной называют статистическую оценку, которая определяется |
|
| 1) одним числом. | |
| 2) двумя числами. | |
| 3) интервалом | |
| 4) одним параметром | |
| 5) нет правильного ответа | |
|
2. Несмещенной называют точечную оценку |
|
| 1) математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки. | |
| 2) математическое ожидание которой не равно оцениваемому параметру. | |
| 3) дисперсия которой не равно оцениваемому параметру. | |
| 4) дисперсия которой равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки. | |
|
3. Смещенной называют точечную оценку |
|
| 1) математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки. | |
| 2) математическое ожидание которой не равно оцениваемому параметру. | |
| 3) дисперсия которой не равно оцениваемому параметру. | |
| 4) дисперсия которой равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки. | |
|
4. Смещенной называют точечную оценку |
|
| 1) математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки. | |
| 2) математическое ожидание которой не равно оцениваемому параметру. | |
| 3) дисперсия которой не равно оцениваемому параметру | |
| 4) дисперсия которой равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки. | |
|
5. Несмещенной оценкой генеральной средней (математического ожидания) служит |
|
| 1) выборочная дисперсия | |
| 2) среденее квадратическое отклонение | |
| 3) выборочная средняя | |
| 4) генеральная дисперсия | |
|
6. Смещенной оценкой генеральной дисперсии служит |
|
| 1) выборочная дисперсия | |
| 2) выборочная средняя | |
| 3) среденее квадратическое отклонение | |
| 4) генеральная дисперсия | |
|
7. Интервальной называют оценку, которая определяется |
|
| 1) одним числом. | |
| 2) одним показателем | |
| 3) двумя числами – концами интервала, покрывающими оцениваемый параметр. | |
| 4) одним параметром | |
|
8. Для оценки параметров регрессий, линейных по параметрам, используют |
|
| 1) метод квадратов | |
| 2) усредненный метод | |
| 3) метод квадратов | |
| 4) метод наименьших квадратов (МНК) | |
|
9. Нелинейные регрессии делятся |
|
| 1) правильного ответа нет. | |
| 2) на три класса: регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам, регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам. | |
| 3) не делятся | |
| 4) на два класса: регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам, и регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам. | |
|
10. Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитываются |
|
| 1) F-тест | |
| 2) t - критерий Стьюдента и доверительные интервалы каждого из показателей.; | |
| 3) cредний коэффициент эластичности; | |
| 4) cредняя ошибка аппроксимации. | |
|
11. Качество построенной модели в целом оценивает |
|
| 1) частные коэффициенты (или индексы) корреляции | |
| 2) коэффициенты корреляции | |
| 3) коэффициенты линейной регрессии | |
| 4) коэффициент (индекс) детерминации. | |
|
12. При построении уравнения множественной регрессии может возникнуть проблема мультиколлинеарности факторов – |
|
| 1) их нелинейной связанности | |
| 2) оценивает индекс множественной корреляции | |
| 3) их тесной линейной связанности. | |
| 4) оценивает скорректированный индекс множественной детерминации | |
|
13. Если между факторами существует полная линейная зависимость и все коэффициенты корреляции равны 1, то определитель такой матрицы |
|
| 1) равен 0. | |
| 2) не равен 0. | |
| 3) равен 1. | |
| 4) больше 1. | |
|
14. Чем ближе к 0 определитель матрицы межфакторной корреляции, тем |
|
| 1) сильнее мультиколлинеарность факторов и ненадежнее результаты множественной регрессии. | |
| 2) меньше мультиколлинеарность факторов. | |
| 3) надежнее результаты множественной регрессии. | |
| 4) мультиколлинеарность факторов равна 0 | |
|
15. Чем ближе к 1 определитель матрицы межфакторной корреляции, тем меньше мультиколлинеарность факторов. |
|
| 1) сильнее мультиколлинеарность факторов и ненадежнее результаты множественной регрессии. | |
| 2) меньше мультиколлинеарность факторов. | |
| 3) надежнее результаты множественной регрессии. | |
| 4) мультиколлинеарность факторов равна 0 | |
|
16. Фиктивные переменные: |
|
| 1) это сконструированные переменные, т.е. качественные переменные преобразованы в количественные; | |
| 2) независимые переменные; | |
| 3) зависимые переменные; | |
| 4) нет правильного ответа. | |