Вопрос 1. Оценка значимости коэффициентов регрессии осуществляется с помощью t-критерия:
1. Стьюдента;
2. Кендалла;
3. Фишера;
4. Пирсона;
5. Колмогорова.
Вопрос 2. Проверка адекватности всей модели регрессии осуществляется с помощью F-критерия:
1. Стьюдента;
2. Кендалла;
3. Фишера;
4. Пирсона;
5. Колмогорова.
Вопрос 3. Какое из приведенных ниже утверждений является истинным:
1. частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация факторного признака объясняется вариацией результативного;
2. частный коэффициент детерминации показывает, во сколько раз вариация факторного признака больше вариации результативного;
3. частный коэффициент детерминации показывает, во сколько раз вариация результативного признака больше вариации факторного;
4. частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией факторного, вошедшего в уравнение множественной регрессии;
5. частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией факторного, не вошедшего в уравнение множественной регрессии.
|
|
Вопрос 4. Вставьте пропущенный термин: «.... характеризует, какая доля вариации результативного признака обусловлена изменением факторных признаков, входящих в многофакторную регрессионную модель»:
1. множественный коэффициент детерминации;
2. частный коэффициент детерминации;
3. коэффициент корреляции;
4. линейный коэффициент вариации;
5. дисперсия.
Вопрос 5. Для оценки тесноты связи в уравнениях регрессии рассчитывается:
1. множественный коэффициент детерминации;
2. частный коэффициент детерминации;
3. линейный коэффициент корреляции;
4. среднее квадратическое отклонение;
5. дисперсия.
Вопрос 6. Чему равен частный коэффициент детерминации, если известно, что парный коэффициент корреляции между результативным и факторным признаками равен 0.8; а соответствующий коэффициент уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе - 0.25:
1. 0.4;
2. 0.5;
3. 0.2;
4. 0.6;
5. 0.8.
Задание 32