O линейные уравнения множественной

o нелинейные уравнения парной

o линейные уравнения парной

o нелинейные уравнения множественной

349. Способом включения случайного возмущения в регрессионную модель y=a+bx, при котором сохраняется линейная форма модели, является ...

    • аддитивный
    • мультипликативный
    • экспоненциальный
    • мультиколлинеарный

350. Требованием к уравнениям регрессии, параметры которых можно найти при помощи МНК является:

O линейность параметров

o равенство нулю средних значений результативной переменной

o нелинейность параметров

o равенство нулю средних значений факторного признака

351. Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии Y=aXbZc.

    • оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2
    • задается спецификация модели, линейная относительно логарифмов исходных переменных lnY=b0+b1lnX+b2lnZ, где b0=lna, b1=b, b2=c
    • определяются исходные параметры из тождеств: lna=b0, b=b1, c=b2
    • находятся логарифмы правой и левой частей нелинейного уравнения

352. Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии, линейной относительно параметров.

    • определяются оценки исходные параметры нелинейной модели, которые совпадают с параметрами линеаризованной модели
    • применяется метод наименьших квадратов для оценки линеаризованной модели
    • задаётся линейная спецификация модели в новых переменных
    • выбирается метод линеаризации исходной модели

353. Уравнение может быть линеаризовано при помощи подстановки …

o (верно)

o

o

o

Тема: Оценка качества нелинейных уравнений регрессии

  1. Выражение позволяет вычислить значение …
    • средней ошибки аппроксимации
    • F-критерия Фишера
    • коэффициента эластичности
    • индекса корреляции
  2. Гипотеза о значимости в целом уравнения нелинейной регрессии проверяется с помощью критерия …
    • Дарбина–Уотсона
    • Пирсона
    • Фишера
    • Стьюдента

356. Если значение индекса корреляции для нелинейного уравнения регрессии стремится к 1, то

O нелинейная связь достаточно тесная

o нелинейная связь отсутствует

o линейная связь достаточно тесная

o нелинейная связь недостаточно тесная

357. Значение индекса корреляции находится в пределах …

    • R<0

358. Значение индекса корреляции, рассчитанное для нелинейного уравнения регрессии, характеризует тесноту ______ связи.

O нелинейной

o случайной

o линейной

o обратной

359. Коэффициент эластичности показывает …

    • отношение коэффициента детерминации к коэффициенту корреляции
    • величину остаточной дисперсии на одну степень свободы
    • на сколько единиц изменится результативный показатель при изменении величины факторного признака на единицу
    • на сколько процентов изменится результативный показатель при изменении величины факторного признака на 1%
  1. Коэффициент эластичности является постоянной величиной в модели вида …
    • Y=abXε
    • Y=a+bX+ε
    • Y=aXbε
    • Y=a+bX+cX2+ε

361. Назовите показатель корреляции для нелинейных моделей регрессии

O индекс корреляции

o линейный коэффициент корреляции

o индекс детерминации

o парный коэффициент линейной корреляции

362. Назовите показатель тесноты связи для нелинейных моделей регрессии:

O индекс детерминации

o индекс корреляции

o линейный коэффициент корреляции

o парный коэффициент линейной корреляции

363. Нелинейная связь между рассматриваемыми признаками тем теснее, чем значение индекса корреляции ближе к …

    • 0
    • –1
    • 1

364. Оценить статистическую значимость нелинейного уравнения регрессии можно с помощью …

O критерия Фишера

o средней ошибки аппроксимации

o линейного коэффициента корреляции

o показателя эластичности

365. При хорошем качестве модели допустимым значением средней ошибки аппроксимации является …

    • 20-25%
    • 5-7% (верно)
    • 90-95%
    • 50%

366. Пусть R2 – индекс детерминации; n – число наблюдений; m – число параметров при независимых переменных. Тогда при проверке значимости в целом уравнения нелинейной регрессии расчетное значение F-критерия Фишера вычисляется по формуле …

  1. Пусть yi – наблюдаемые значения зависимой переменной, а – её расчётные значения. В принятых обозначениях средняя ошибка аппроксимации модели может быть определена по формуле …

368. Расчёт средней ошибки аппроксимации для нелинейных уравнений регрессии связан с расчётом разности между ____________________________ переменной