Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных.фэ_БАК. Синергия. Ответы на ИТОГОВЫЙ ТЕСТ
В файле содержатся 18 верных ответов на вопросы из ИТОГОВОГО теста
(позволяют сдать тест на 80-85 баллов)
Перед покупкой сверьте список вопросов и убедитесь, что вам нужны ответы именно на эти вопросы!
С вопросами вы можете ознакомиться ДО покупки.
Для быстрого поиска вопроса используйте Ctrl+F.
При возникновении вопросов, сложностей или необходимости пройти тест по другому предмету пишите в личные сообщения https://studwork.ru/mail/259571
Другие мои работы можно найти по ссылке https://studwork.ru/shop?user=259571
Ответы вы сможете скачать сразу после покупки.
При построении модели множественной регрессии предварительно проводят исследование факторных переменных на коллинеарность и мультиколлинеарность. Считается, что две переменные явно коллинеарны, если соответствующий парный коэффициент корреляции удовлетворяет условию:
Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями …
Определите правильную последовательность условия дополнительного включения фактора в модель: «При дополнительном включении во множественную регрессию новой объясняющей переменной…»
Уравнение множественной регрессии имеет вид: yₓ = −27,16 + 1,37х₁ − 0,29х₂. Параметр, равный 1,37, означает следующее:
Логарифмическое преобразование позволяет осуществить переход от нелинейной модели y = 5x2u к модели:
К ошибкам выборки относятся:
Расположите в правильной последовательности этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.
Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента корреляции:
Укажите характеристики, используемые в качестве меры точности модели регрессии:
Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента детерминации:
Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции:
Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии результативного признака, объясненной регрессией, к … дисперсии результативного признака.
Уравнению регрессии yx=2,88-0,72x1-1,51x2 соответствует множественный коэффициент корреляции Ry=0,84. Укажите, какая доля вариации результативного показателя у (в %) объясняется входящими в уравнение регрессии переменными x1 и x2:
Фиктивной переменными в уравнении множественной регрессии могут быть:
Сколько степеней свободы в выборке поглощает оценивание каждого параметра в уравнении регрессии?
Имеется матрица парных коэффициентов корреляции:
Между какими факторами наблюдается коллинеарность:
Имеется матрица парных коэффициентов корреляции:
Какой фактор НЕ следует включать в модель множественной регрессии?
При верификации модели регрессии получены следующие результаты:
укажите верный вывод.
