### Эконометрика - это …
- наука, изучающая количественные закономерности и взаимозависимости в экономике
- статистические методы для описания взаимозависимости в экономике
- описание процесса принятия решений, позволяющую вырабатывать обоснованные стратегические решения
- тщательный анализ имеющейся информации
- наука, изучающая свойства экономических показателей, формы их связи.
### Главным инструментом эконометрики является
- экономико-математическая модель
- уравнение регрессии
- коэффициент корреляции
- корреляционное отношение
- система линейных уравнений
### Гистограмма представляет собой
- частоты в виде столбиковой диаграммы, показывающей, сколько раз различные значения встречаются в наборе данных
- прямую линию, обычно горизонтальную, с нанесенными под ней числами, образующими шкалу
- распределение значений, характер данных и наличие в данных отдельных групп значений
- идеальный набор данных, в котором большинство значений сконцентрировано в средней части диапазона
|
|
- концентрацию значений
### Графическое изображение интервального вариационного ряда –
- полигон
- гистограмма
- кумулята
- полигон и гистограмма
- гистограмма и кумулята
### Графическое изображение вариационного ряда, составленное по накопленным частотам
- полигон
- гистограмма
- кумулята
- полигон и гистограмма
- гистограмма и кумулята
### С помощью какой команды можно построить гистограмму
- Вставка –Диаграмма
- Сервис-Гистограмма
- Сервис-Анализ данных-Гистограмма
- Файл-Анализ данных-Гистограмма
### Стандартное отклонение отражает …
- типичное расстояние между средним значением и отдельными значениями набора данных
- расстояния между каждым из значений и средним значением набора данных
- положительное отклонение
- отрицательное отклонение
- усредненное расстояние между каждым из значений и средним значением набора данных
### Как интерпретировать стандартное отклонение дискретной случайной величины?
- как риск в смысле того, насколько далеким от среднего может приблизительно оказаться результат конкретного наблюдения
- как математическое ожидание
- как дисперсию
- как размах
### Чтобы вычислить стандартное отклонение, необходимо выполнить следующее …
- Найти отклонения каждого значения набора данных от среднего, возвести величины отклонений в квадрат, сложить их и разделить полученную сумму на n-1, извлечь квадратный корень.
- Найти отклонения каждого значения набора данных от среднего, сложить их и разделить полученную сумму на n-1, извлечь квадратный корень
- Найти отклонения, возвести величины отклонений в квадрат, извлечь квадратный корень
|
|
- Найти отклонения, возвести величины отклонений в квадрат, сложить их и разделить полученную сумму на n-1
### Дисперсия —
- это квадрат стандартного отклонения
- это квадрат отклонения
- это квадрат суммы отклонений
- это усреднение отклонений
- положительные отклонения
### Единица измерения дисперсии?
- $
- %
- пункты
- безразмерная величина
- квадрат единиц измерения
### Что такое генеральная совокупность?
- Вся совокупность реализаций случайной величины
- Все возможные наблюдения интересующего показателя
- Все исходы случайного испытания
- Множество наблюдений, составляющих лишь часть исходов
### Что такое выборка?
- Множество наблюдений, составляющих лишь часть генеральной совокупности
- Все исходы случайного испытания
- Все возможные наблюдения интересующего нас показателя
- Вся совокупность реализаций случайной величины
### Что такое оценка?
- фактическое значение, вычисленное на данных
- это выборочная статистика, которая используется как предполагаемое значение параметра генеральной совокупности
- любое число, вычисленное на планируемых данных
- любое число, взятое из всей генеральной совокупности
### Ковариация –
- мера взаимосвязи между объясняющими переменными
- мера взаимосвязи между объясняемыми переменными
- мера зависимости переменной Y и переменной X
- мера взаимосвязи между двумя переменными
- мера взаимосвязи между наборами факторов
### Что понимается под корреляцией?
- вероятностная зависимость между величинами, не имеющими функционального характера
- вероятностная зависимость между величинами, имеющими функциональный характер
- числовая характеристика распределения двух случайных величин
- мера качества приближения регрессионной модели к исходным значениям
### Корреляционный анализ…
- позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи
- используется для прогнозирования одной переменной на основании другой (как правило, Y на основании X)
- используется для визуального представления взаимосвязи в данных
- характеризует крутизну подъема или спуска
- позволяет сделать вывод о силе отрицательной взаимосвязи
### Основная задача корреляционного анализа
- установление характера и тесноты связи между результативными и факторными показателями
- определение параметров уравнения регрессии
- установление функциональной зависимости между показателями
- определение типа уравнения регрессии
### Какие бывают типы связей?
- корреляционная, функциональная
- статистическая, корреляционная
- корреляционная, динамическая
- функциональная, стохастическая
- все ответы верны
### Коэффициент корреляции – мера …
- тесноты взаимосвязи изучаемых явлений
- тесноты между объясняющими переменными
- тесноты между объясняемыми переменными
- тесноты между объясняющими и объясняемыми переменными
- на корреляционном поле
### Коэффициент линейного парного уравнения регрессии:
- показывает среднее изменение результата с изменением фактора на 1
- оценивает статистическую значимость уравнения регрессии
- показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%
- показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 2%
- показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор не изменится
### Какова экономическая интерпретация коэффициента уравнения парной регрессии (b)?
- На сколько единиц в среднем изменится результативный признак при изменении факторного на единицу
- Доля влияния факторного признака в формировании результативного признака
- Сила влияния факторного признака на результативный признак
|
|
- Доля влияния результативного признака в формировании факторного признака
- На сколько единиц в среднем изменится результативный признак при изменении коэффициента корреляции на единицу
### В каких пределах изменяется значения коэффициента корреляции r?
- от 0 до +1
- от -1 до +1
- от -1 до 0
- от 0 до +2
- от -2 до +2
### Что можно сказать, если коэффициент корреляции r=0?
- переменные Х и Y не коррелируют
- наблюдается положительная корреляция
- наблюдается отрицательная корреляция
### Что можно сказать, если коэффициент корреляции r=1?
- переменные Х и Y не коррелируют
- наблюдается положительная корреляция
- наблюдается отрицательная корреляция
### Что можно сказать, если коэффициент корреляции r = –1?
- переменные Х и Y не коррелируют
- наблюдается положительная корреляция
- наблюдается отрицательная корреляция
### Как связаны показатели, если коэффициент корреляции r = –0,85?
- Между показателями слабая обратная связь
- Между показателями слабая прямая связь
- Между показателями сильная обратная связь
- Между показателями сильная прямая связь
- Вообще не связаны
### Как связаны показатели, если коэффициент корреляции r = –0,22?
- Между показателями слабая обратная связь
- Между показателями слабая прямая связь
- Между показателями тесная обратная связь
- Между показателями тесная прямая связь
- Вообще не связаны
### Связь считается сильной, если значение коэффициента корреляции по абсолютной величине превышает:
- 0
- 0,3
- 0,5
- 0,6
- 0,7
### Связь считается слабой, если значение коэффициента корреляции по абсолютной величине меньше:
- 0
- 0,3
- 0,5
- 0,6
- 0,7
### Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:
- r = b * Sy / Sx
- r = b * Sx/ Sy
- r = b * (Sx)^2 / (Sy)^2
- r = b * (Sy)^2 / (Sx)^2
- r = b * (Sy /Sx) ^(1/2)
### Коэффициент детерминации
- определяет необъясненную долю дисперсии
- определяет объясненную долю дисперсии
- определяет тесноту связи между признаками
- оценивает значимость дисперсии
- является мерой качества приближения регрессионной модели к исходным значениям
### Коэффициент детерминации характеризует:
|
|
- удельный вес зависимого показателя в общей вариации факторного признака
- удельный вес факторного признака в общей вариации зависимого показателя
- удельный вес результативного признака в общей вариации зависимого показателя
- на сколько процентов изменится Y относительного своего среднего уровня при росте X на 1% относительно среднего уровня
- путем деления соответствующего уравнения регрессии на объем использованного ресурса.
### В каких пределах изменяется коэффициент детерминации (R^2)?
- от 0 до +1
- от 0 до 1000
- от –1 до +1
- от –1000 до +1000
- от –1 до 0
### Рассчитайте коэффициент детерминации, если а=5, b=1.5, r=0.7
- 0.81
- 0.33
- 0.49
- 0.75
- 0.90
### Как связаны между собой коэффициенты корреляции и детерминации?
- Коэффициент корреляции – это квадрат коэффициента детерминации
- Коэффициент детерминации – это квадрат коэффициента корреляции
- Коэффициент корреляции – это куб коэффициента детерминации
- Коэффициент детерминации – это корень коэффициента корреляции
- Они равны
### Что означает достижение коэффициентом детерминации величины 0,58?
- 58% изменчивости Y объясняется поведением Х
- для построения модели использовано 58% наблюдений
- 58% параметров модели являются незначимыми
- 58% вариации Y объяснено моделью регрессии
- 58% переменных надо исключить из уравнения
### Что означает 1- R2 = 0,58 для уравнения регрессии?
- 58% - доля изменчивости Y необъясненная
- 58% изменчивости Y объясняется поведением Х
- 42% изменчивости Y объясняется другими факторами
- 58% параметров модели являются незначимыми
- 58% вариации Y объяснено моделью регрессии
### Что позволяет объяснить эконометрическая модель?
- поведение неизвестных переменных в зависимости от значений известных переменных
- тесноту связи между признаками
- поведение неизвестных переменных в зависимости от количества известных переменных
### Регрессионный анализ…
- позволяет сделать вывод о силе отрицательной взаимосвязи
- позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи
- используется для прогнозирования одной переменной на основании другой (Y на основании X)
- используется для визуального представления взаимосвязи в данных
- характеризует крутизну подъема или спуска
### Назначение корреляции?
- оценивать силу (тесноту) статистической связи
- оценивать характер связи между переменными величинами
- исследует форму статистической связи
- прогнозировать одну переменную на основании другой
- все варианты верны
### Какие различают виды регрессии?
- парная и множественная
- линейная и прямолинейная
- парная и непарная
- линейная и системная
- линейная и криволинейная
### Различают следующие виды регрессии:
- линейные и прямолинейные
- парные и непарные
- линейные и системные
- линейные и нелинейные
- линейные криволинейные
### Что представляет собой линейное уравнение регрессии?
- уравнение линии, вокруг которой группируются точки корреляционного поля
- уравнение линии любой функции
- уравнение линии, точки которой совпадают со значениями факторного признака
- уравнение линии, точки которой совпадают со значениями результативного признака
### Линейная регрессия имеет следующий вид:
- y = a + b1*x + b2*x2
- y = a + b*x2
- y = a + b*x
- y = a + b*ln(x)
- y = a + b1*x1 + b2*x2
### Составить уравнение регрессии, если известно, что a=22,3; b=35,8.
- (22,3 + 35,8) / х
- 22,3 * х + 35,8
- 22,3 + 35,8 / х
- 22,3 + 35,8 * x
- (22,3 + 35,8) * х
### Выберите наилучший вариант уравнения
- y=0.5 + 2.3*x+5x^2; А=12%; r=0,68
- y=2.3*x^2; А=10%; r=0,5
- y=0.5 + 2.3/x; А=20%; r=0,72
- y=0.5 + 2.3*x; А=10%; r=0,71
- нет правильного ответа
### Что такое зависимая переменная в регрессионной модели?
- переменная Y, являющаяся функцией регрессии
- переменная Х, являющаяся факторным признаком
- коэффициент регрессии
- коэффициент корреляции
- коэффициент детерминации
### По какому графику можно определить характер связи между показателями?
- по корреляционному полю
- по гистограмме
- по столбиковой диаграмме
- по круговой диаграмме
- все варианты верны
### Для чего служат диаграммы рассеяния в координатах У и X?
- для визуального представления взаимосвязи в данных
- позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи
- характеризует крутизну подъема или спуска
- используется для прогнозирования одной переменной на основании другой (Y на основании X)
- позволяет сделать вывод о силе отрицательной взаимосвязи
### Как можно построить корреляционное поле (в Excel)?
- Сервис –> Анализ данных –> Корреляция
- Мастер диаграмм –> Гистограмма
- Мастер диаграмм –> Точечная
- Мастер диаграмм –> График
- Сервис –> Анализ данных –> Гистограмма
### Для оценки параметров регрессии, линейных по параметрам, используют метод:
- наибольших квадратов
- наименьших квадратов
- Гаусса
- определителей
- стандартных отклонений
### Суть метода наименьших квадратов состоит в:
- минимизации суммы остаточных величин
- минимизации дисперсии результативного признака
- минимизации суммы квадратов остаточных величин
- максимизации суммы квадратов остаточных величин
- максимизации дисперсии результативного признака
### Параметры а и b в методе наименьших квадратов выбираются так, чтобы...
- СУММ(y'–y)^2 –> min
- СУММ (y'–y)^2 –> max
- СУММ (y'–y) –> min
- СУММ (y–y')^2 –> 0
### Как определить качество регрессионного уравнения?
- с помощью ошибки аппроксимации (А)
- с помощью коэффициента корреляции (r)
- с помощью коэффициента детерминации (R^2)
- с помощью Стандартной ошибки оценки (Se)
### Формула расчета средней ошибки аппроксимации -
- А=(1/n)* CУММ |(Y+Y')/Y|*100
- А=(1/n) * CУММ |(Y-Y')/Y|*100
- А=(n)* CУММ |(Y-Y')/Y|*100
- А=(1/n)* CУММ |(Y-Y')/X|*100
- А=(1/n)* CУММ |(Y/(Y-Y')|*100
### Допустимый предел значений средней ошибки аппроксимации:
- менее 5%
- более 5%
- менее 20%
- менее 8–10%
- более 8–10%
### Найти параметр b, если известны стандартные отклонения X и Y, равные соответственно 5 и 10, значение коэффициента корреляции, равный 0,8
- 2
- 0,4
- 1,6
- 3
- 3,7
### Чему равен коэффициент корреляции, если известно, что b=2; (Sx)^2=9, (Sy)^2=4
- 4,5
- 1,5
- 9
- 3
- 4
### Рассчитайте значение дисперсии, если (Х^2)ср=11, (Xср)=3
- 2
- 1,4
- 2,8
- 8
- 3,2
### Рассчитайте значение дисперсии Х, если (Х^2)ср=16, (Xср)^2=9
- 2,7
- 7
- 4
- 5
- 3,4
### Определите параметр a, если известно, что: Xср=3, Yср=5, b=1
- -2
- 1,5
- 2
- 3
- 4,5
### Коэффициент эластичности парного уравнения регрессии:
- показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу
- оценивает статистическую значимость уравнения регрессии
- показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%
- показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 100%
- показывает, на сколько единиц изменится в среднем результат, если изменится фактор
### Формула расчета коэффициента эластичности для линейной функции
- Э=b + Xср / Yср
- Э=b * Xср / Yср
- Э=b / (Xср*Yср)
- Э=(Xср / Yср) / b
- Э=(Xср / Yср) - b
### Формула расчета коэффициента эластичности для степенной функции
- Э=b
- Э=b * Xср / Yср
- Э=b / (Xср*Yср)
- Э=(Xср / Yср) / b
- Э = b+ (Xср / Yср)
### Рассчитайте коэффициент эластичности для уравнения прямой, если Xср=15, Yср=5, b=2
- 2,5
- 5
- 6
- 3
- 3,5
### Рассчитайте коэффициент эластичности для уравнения степенной зависимости, если Xср=15, Yср=5, b=1,5
- 2,5
- 4,5
- 1,5
- 3
- 3,5
### Как проверяется статистическая значимость параметров регрессии?
- Опровержением основной гипотезы: найденные параметры принимают значение 0
- Принятием основной гипотезы: найденные параметры принимают значение 0
- Методом подстановки
- Построением корреляционного поля
- Увеличением количества наблюдений
### t-статистика позволяет …
- проверить значимость параметров уравнения регрессии
- определить меру разброса независимой переменной вокруг линии регрессии
- определить меру оценки связи между зависимой и независимой переменными
- определить не достоверность выбранной эконометрической модели
- нет правильного ответа
### Основная гипотеза H0 о незначимости оценок параметров регрессии проверяется следующим образом:
- если t > tк, то с вероятностью (1-а) гипотезу отвергают, где а = 0,05 уровень значимости
- если t > tк, то с вероятностью (1-а) гипотезу отвергают, а = 0,95 уровень значимости
- если t < tк, то с вероятностью (1-а) гипотезу отвергают, где а = 0,05 уровень значимости
- если t = tк, то с вероятностью (1-а) гипотезу отвергают, где а = 0,05 уровень значимости
### Проверка гипотезы H0 о корреляции случайных величин (r=0):
- если t| > tк, то H0 отвергается, т.е. имеется линейная связь между переменными
- если t > tк, то то H0 отвергается, т.е. нет линейная связь между переменными
- если t < tк, то H0 отвергается, т.е. имеется линейная связь между переменными
- если t = tк, то H0 отвергается, т.е. имеется линейная связь между переменными
### Критическое значение t –критерия зависит …
- от уровня значимости и числа степеней свободы
- от доверительной вероятности и числа степеней свободы
- от уровня значимости и доверительной вероятности
- от количество переменных и числа степеней свободы
- от числа степеней свободы
### Чему равно число степеней свободы для модели парной линейной регрессии?
- n-2
- n
- n-5
- n+1
- n+5
### Чему равно число степеней свободы для выборки размером n и параметром m?
- n-m
- n
- n+m
- n*m
- m
### Что означает уровень значимости (а=0,05) при проверке гипотезы о значимости коэффициентов регрессии?
- это вероятность того, что оцениваемый параметр не попадает в доверительный интервал
- доверительная вероятность попадания оцениваемого параметра в доверительный интервал
- показывает среднюю ошибку параметра
- показатель, который определяется как разность между объемом выборки и числом оцениваемых параметров по данной выборке
### Интервал уровня доверительности при проверке гипотезы о значимости коэффициентов регрессии?
- 0,95 – 0,99
- 0,50 – 0,90
- 0,75 – 0,95
- 0,95 – 100
### Статистический вывод начинается с проверки общей гипотезы, которую называют F-тестом. Цель F-теста заключается …
- выяснить, объясняют ли Х-переменные значимую долю вариации У
- выяснить, объясняют ли Х-переменные незначимую долю вариации У
- выяснить, объясняет ли нормальное распределение долю вариации У
- выяснить, объясняет ли биномиальное распределение долю вариации У
### Для какой проверки используется F-статистика?
- Проверяют гипотезу о статистической значимости коэффициента детерминации R2 (Н0: R2=0)
- Проверяют гипотезу о статистической значимости коэффициента корреляции r (Н0: r=0)
- Проверяют гипотезу о статистической значимости коэффициента регрессии b (Н0: b=0)
- все варианты верны
### Является ли взаимосвязь чистой случайностью или значимой связью между Х и У? Ответ дает проверка:
- значимости коэффициента регрессии b
- значимости коэффициента корреляции r
- значимости F-тестом регрессионной связи
- все варианты верны
### Для коэффициента регрессии доверительный интервал определяется …
- от b - t кр Sb до b + t кр Sb
- от b - t кр Sе до b + t кр Sе
- от b - t кр Sа до b + t кр Sа
- от b - t кр Sа до b + t кр Sа
- от b - tb Sb до b + tb Sb
### Рассчитайте доверительный интервал для коэффициента регрессии, если b =10, t кр =2, Sb =1,5
- 7;13
- 8;12
- 7,5;11
- 10;12
### Линейная взаимосвязь не соответствует генеральной совокупности, если …
- взаимосвязь нелинейная; есть выбросы в данных; есть данные с непостоянной вариацией
- взаимосвязь отсутствует; наличие выбросов в данных или данных с постоянной вариацией
- взаимосвязь нелинейная; ширина доверительного интервала параметров велика
- есть выбросы в данных; коэффициент корреляции не значим
### Стандартная ошибка коэффициента регрессии Sb будет наименьшим …
- при большом объеме выборки n или большим стандартным отклонением Х
- при большом объеме выборки n или меньшим стандартным отклонением Х
- при меньшем объеме выборки n или меньшим стандартным отклонением Х
### Стандартная ошибка оценки Se – это …
- абсолютная мера величины ошибок прогнозирования
- абсолютная мера объяснения вариации данных
- относительная мера объяснения вариации данных
- оценочная величина неопределенности нового наблюдения
- оценка неопределенности параметра b
### Оценка параметра b выбрана лучше, если …
- меньше ширина доверительного интервала
- больше ширина доверительного интервала
- в доверительном интервале не встречается 0
- в доверительном интервале значения положительные
### Ширина доверительного интервала зависит oт числа степеней свободы иот стандартных ошибок параметров регрессии и будет меньшим при …
- при большом объеме выборки n и меньших стандартных ошибках Sa, Sb
- при меньшем объеме выборки n и меньших стандартных ошибках Sa, Sb
- при большом объеме выборки n и больших стандартных ошибках Sa, Sb
### Показателем тесноты нелинейной корреляции является индекс корреляции R, находится в границах:
- 0 < R < 1
- -1 < R < 1
- -1 < R < 1
- -1 <= R <= 1
- R < 100%
### Регрессии, нелинейные относительно объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам. К данной категории не относится …
- параболическая функция y=a+b1x+b2x2
- равносторонняя гипербола y=a+b/x
- полулогарифмическая функция y=a+b*lnx
- полулогарифмическая функция lny=a+bx
- степенная функция y=axb