Эконометрика (1-1) ИМЦ

По данному предмету, данный вид работы не предусмотрен.

Тестирование проходит на официальном сайте ИМЦ: Личный кабинет ИМЦ  https://imc-lms.ru. Оценка выставляется, по лучшему результату.

Характеристики теста ИМЦ:

• Название теста: Эконометрика
• Структура:

Промежуточное тестирование
Промежуточное тестирование
Текущее тестирование

Вопросы для подготовки к тестированию:

адекватность построенной модели исходным (наблюдаемым) данным – это:
случайная ошибка модели регрессии может быть обусловлена
К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от времени, относятся:
На каком этапе определяются конечные цели и задачи исследования и набор участвующих в модели факторных и результативных экономических переменных
К достоинствам метода МНК относят:
переменные, значения которых задаются извне – это:
совокупность экономической информации, относящейся к разным объектам, полученной за один и тот же период или момент времени – это
отличия временного ряда от пространственной выборки состоят в том, что
Выберите неверное утверждение
Квадрат множественного линейного коэффициента корреляции называется
определение аналитического выражения связи (в определении функции), в котором изменение одной величины (результативного признака) обусловлено влиянием независимой величины (факторного признака) – это
на этапе «Оценка качества модели»:
Системы одновременных уравнений
Вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значенийрезультативных переменных объясняет
Нормальная, или классическая, линейная модель парной регрессии (регрессии с одной переменной) строится исходя из следующих предположений:
Эконометрика – это
на этапе моделирования решается задача спецификации модели путем:
Качество парной линейной регрессии определяется с помощью
К способам устранения мультиколлинеарности относят:
Основная идея решения квадратной системы линейных уравнений методом Гаусса заключается в том, что
Модель нормальной линейной множественной регрессии строится исходя из следующих предпосылок
Гипотеза о значимости частных коэффициентов корреляции проверяется с помощью
Проверка гипотезы значимости парного линейного уравнения регрессии сводится к проверке
нарушение одной из предпосылок модели множественной регрессии, т. е. наличие линейной зависимости между факторами, участвующими в модели называют
Степень непосредственной или прямой связи между результативным и факторнымпризнакам показывают
количество факторных признаков в модели учитывается в коэффициенте
показатель, который определяется как разность между объемом выборки (n)и числом оцениваемых параметров по данной выборке (h) называется:
оценить общее влияние всех факторных переменных на результативный признак в модели множественной регрессии позволяет
Выберите неверное утверждение
Частный коэффициент эластичности отражает
если наблюдаемое значение F-критерия больше критического значения данного критерия, то
Коэффициент детерминации равен 0,7. Это значит что модель:
К соизмеримым показателям тесноты связи относят:
К нелинейным по переменным регрессионным моделям (но линейным по оцениваемым параметрам) относятся
К смещенным методам оценки коэффициентов регрессии можно отнести
оценка любого параметра регрессии, полученная методом наименьших квадратов состоит из:
Регрессионные модели с одним уравнением
К задачам эконометрики по конечным прикладным целям не относят:
Стационарные временные ряды
Метод оценивания неизвестных варметров уравнения регрессии, согласно которому сумма квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака у оттеоретических значений У рассчитанных на основании регрессионной функции, называется:
К временным данным не относят:
Если, β1 > 0, то связь между изучаемыми показателями
Эконометрика базируется на
Коэффициент множественной корреляции находится в пределах от 0 до 1. Это значит что
Целью построения регрессионной функции на основе эмпирических данных является:
К нелинейным моделям, в которых результативная переменная нелинейно связана с параметрами уравнения, относят
Если в корреляционной матрице независимых переменных есть парный коэффициент корреляции между i-м j-м признаками, то в данной модели:
Среди основных последствий, к которым может привести мультиколлинеарность, можно выделить следующие:
метод главных компонент заключается в том, что
Множественный коэффициент детерминации
Построение множественного коэффициента корреляции целесообразно только в томслучае, когда
качество модели считается хорошим, если средняя ошибка аппроксимации составляет
Выберите верное утверждение:
Выберите неверное утверждение
К регрессионным моделям, являющимися внутренне нелинейными, относятся
Характерной особенностью полиномиальных функций является
если модуль наблюдаемого значения t-критерия больше критического значения t-критерия, то
Если коэффициент корреляции находится в диапазоне от -1 до 0, то связь между