💯 Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных.фэ_БАК — ответы на тест Синергия / МОИ / МТИ / МосАП

Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных > Итоговый тест

• правильные ответы на вопросы из теста по данной дисциплине
• вопросы отсортированы в лексикографическом порядке

Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных.фэ_БАК

1. Занятие 1
2. Занятие 2

Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии результативного признака, объясненной регрессией, к … дисперсии результативного признака.

Тип ответа: Текcтовый ответ

Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями …

Тип ответа: Текcтовый ответ

Имеется матрица парных коэффициентов корреляции: y х1 х2 х3 у 1 х1 -0,782 1 х2 0,451 0,564 1 х3 0,842 -0,873 0,303 1 Между какими факторами наблюдается коллинеарность:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• y и x3;
• x1 и x3;
• x2 и x3;

Имеется матрица парных коэффициентов корреляции: y х1 х2 х3 у 1 х1 -0,782 1 х2 0,451 0,564 1 х3 0,842 -0,873 0,303 1 Какой фактор НЕ следует включать в модель множественной регрессии?

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• х1;
• х2;
• x3;
• y.

К ошибкам выборки относятся:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• неоднородность данных в исходной статистической совокупности;
• неправильный выбор структуры математической функции для объясненной части уравнения регрессии;
• недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора;
• округление данных при сборе исходной информации.

К ошибкам измерения относятся:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• неоднородность данных в исходной статистической совокупности;
• неправильный выбор структуры математической функции для объясненной части уравнения регрессии;
• недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора;
• округление данных при сборе исходной информации.

К ошибкам спецификации относятся:

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• неоднородность данных в исходной статистической совокупности;
• неправильный выбор структуры математической функции для объясненной части уравнения регрессии;
• недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора;
• округление данных при сборе исходной информации.

Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• 0,973;
• 0,005;
• 1,111;
• 0,721.

Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента детерминации:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• F-критерий Фишера;
• t-критерий Стьюдента;
• критерий Пирсона;
• критерий Дарбина-Уотсона.

Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента корреляции:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• F-критерий Фишера;
• t-критерий Стьюдента;
• критерий Пирсона;
• критерий Дарбина-Уотсона.

Логарифмическое преобразование позволяет осуществить переход от нелинейной модели y = 5x2u к модели:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• ln y = ln 5 + 2 ln x + ln u;
• y = ln y + 5 +2ln x;
• y = ln 5 + 2 Inx + ln u;
• ln y = 5 + 2x + u.

Определите правильную последовательность условия дополнительного включения фактора в модель: «При дополнительном включении во множественную регрессию новой объясняющей переменной…»

Тип ответа: Сортировка

• 1 коэффициент детерминации;
• 2 должен/должна возрастать.
• 3 остаточная дисперсия;
• 4 должен/должна уменьшаться;

При верификации модели регрессии получены следующие результаты: Коэффициент корреляции 0,87 Коэффициент детерминации 0,76 Средняя ошибка аппроксимации 0,059 Расчетное значение статистики Фишера 22,81 Соответствующее критическое значение критерия Фишера 3,68 укажите верный вывод.

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• построенное уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной;
• средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%, что свидетельствует о хорошем качестве модели;
• расчетное значение критерия Фишера превышает соответствующее табличное (критическое) значение. Найденное уравнение регрессии статистически надежно.
• регрессия установила наличие тесной обратной связи между признаками x и y.

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:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• rxy≥0,5;
• rxy≥1;
• rxy≥0,3;
• rxy≥0,7.

Расположите в правильной последовательности этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.

Тип ответа: Сортировка

• 1 Разделение признаков на факторные и результативные. Выбор наиболее существенных признаков для их дальнейшего исследования и включения в корреляционную модель.
• 2 Предварительная оценка формы уравнения регрессии.
• 3 Вычисление коэффициентов регрессии и их смысловая интерпретация
• 4 Расчет теоретически ожидаемых (рассчитанных по уравнению регрессии) значений результативного признака.
• 5 Определение и сравнительный анализ дисперсий: общей, факторной и остаточной. Оценка тесноты связи между признаками, включенными в регрессионную модель.
• 6 Общая оценка качества модели, отсев несущественных (или включение дополнительных факторов).

Сколько степеней свободы в выборке поглощает оценивание каждого параметра в уравнении регрессии?

Тип ответа: Текcтовый ответ

Укажите характеристики, используемые в качестве меры точности модели регрессии:

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• средняя абсолютная ошибка;
• остаточная дисперсия;
• коэффициент корреляции;
• средняя относительная ошибка аппроксимации;
• коэффициент вариации.

Уравнение множественной регрессии имеет вид: yx = -27,16 + 1,37х1 - 0,29х2. Параметр, равный 1,37, означает следующее:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• при увеличении x1 на одну единицу своего измерения, переменная y увеличится на 1,37 единиц своего измерения;
• при увеличении x1 на одну единицу своего измерения при фиксированном значении фактора x2 переменная y увеличится на 1,37 единиц своего измерения;
• при увеличении x1 на 1,37 единиц своего измерения при фиксированном значении фактора x2 переменная y увеличится на одну единицу своего измерения.

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:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• 70,6;
• 16,0;
• 84,0;
• 29,4.

Фиктивной переменными в уравнении множественной регрессии могут быть:

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• количественные переменные;
• экономические показатели, выраженные в стоимостном измерении;
• качественные переменные, преобразованные в количественные;
• переменные, исходные значения которых не имеют количественного значения.