O уровню значимости и степеням свободы факторной и остаточной дисперсий
o уровню значимости и степени свободы общей дисперсии
o уровню значимости
o степени свободы факторной и остаточной дисперсий
255. Определение дисперсии на одну степень свободы приводит общую, объяснённую и остаточную дисперсии к …
- сравнимому виду
- одной размерности
- безразмерному виду
- табличному виду
256. Оценка значимости уравнения в целом осуществляется по критерию
O Фишера
o Дарбина–Уотсона
o Пирсона
o Стьюдента
257. Приведённая запись n–1=1+(n–2) означает для парной линейной регрессии Y=β0+β1X+ε …
- равенство между числом степеней свободы общей, факторной и остаточной сумм квадратов
- расчёт степеней свободы для критерия Стьюдента
- формулировку теоремы Гаусса–Маркова
- исходное соотношение, используемое в методе наименьших квадратов
258. При проверке статистической значимости уравнения линейного уравнения регрессии нулевая гипотеза формулируется следующим образом …
- «объяснённая и остаточная дисперсии не отличаются друг от друга, регрессионная связь результата и фактора(ов) отсутствует»
- «объяснённая и остаточная дисперсии существенно отличаются друг от друга, имеет место сильная регрессионная связь результата и фактора(ов)»
- «выборка наблюдений неоднородна»
- «автокорреляция остатков отсутствует»
259. При расчёте значения коэффициента детерминации используется отношение
O дисперсий
o математических ожиданий
o остаточных величин
o параметров уравнения регрессии
260. При расчёте остаточной суммы квадратов отклонений используются отклонения …
- индивидуальных значений результирующего признака от его среднего значения
- индивидуальных значений результирующего признака от расчётных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии
- расчётных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от среднего значения результирующего признака
- расчётных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от 0
261. При хорошем качестве модели допустимым значением средней ошибки аппроксимации является ___%
o 5-7
o 50
o 90-95
o 20-25
262. Расчёт значения коэффициента детерминации не позволяет оценить
O существенность коэффициента регрессии
o долю факторной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака
o качество подбора уравнения регрессии
o долю остаточной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака
263. Расчётное значение критерия Фишера определяется как отношение
O дисперсий
o результата к фактору
o математических ожиданий
o случайных величин
264. Расчётное значение критерия Фишера определяется как ______ факторной дисперсии и остаточной, рассчитанных на одну степень свободы.
- отношение
- разность
- произведение
- сумма
265. Статистические гипотезы используются для оценки статистической значимости …
- числа степеней свободы
- критических значений критерия Стьюдента
- уравнения регрессии
- оцениваемых параметров
266. Статистические гипотезы используются для оценки …
- тесноты связи между результатом и случайными факторами
- значимости уравнения регрессии в целом
- тесноты связи между результатом и фактором
- автокорреляции в остатках
267. Табличное значение критерия Фишера служит для …
- проверки статистической гипотезы о равенстве факторной и остаточной дисперсий
- проверки статистической гипотезы о равенстве двух математических ожиданий
- проверки статистической гипотезы о равенстве дисперсии некоторой гипотетической величине
- проверки статистической гипотезы о равенстве математического ожидания некоторой гипотетической величине
268. Число степеней свободы для суммы квадратов отклонений, объяснённых парной линейной регрессией Y=β0+β1X+ε, при n наблюдениях равно …
- 1
- n–1
- n
- n–2
Тема: Оценка существенности параметров линейных уравнений множественной регрессии
- Величина t-критерия Стьюдента коэффициента регрессии эконометрической модели рассчитывается для определения значимости (существенности) …
- коэффициента детерминации
- этого коэффициента регрессии
- влияния соответствующей независимой переменной (фактора) на зависимую переменную
- зависимой переменной
270. Включение фактора в модель целесообразно, если коэффициент регрессии при этом факторе является …
- незначимым
- существенным
- несущественным
- нулевым
271. В стандартизованном уравнении множественной регрессии β1=0,3; β2=–2,1. Определите, какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние.
o x2, так как 2,1>0,3
o по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как неизвестны значения «чистых» коэффициентов регрессии
o так как 0,3>–2,1
o по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как стандартизированные коэффициенты несравнимы между собой
272. В эконометрические модели в качестве независимых переменных включают …
- только существенные факторы
- только несущественные факторы
- только существенные параметры
- как существенные, так и несущественные факторы
273. Для оценки статистической значимости (существенности) параметров регрессии обычно служит статистика …
- Стьюдента
- Фишера
- нормального распределения
- стандартного нормального распределения
274. Для статистически значимого (существенного) параметра расчётное значение критерия Стьюдента …