Синергия. Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных. Зачет. 4 семестр. 100/100 баллов(отлично). Все ответы отмечены в файле. После оплаты Вы сможете скачать файл со всеми ответами. Все вопросы и подтверждение сдачи теста на «отлично» указаны в демо-файле.
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.
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:
Определите правильную последовательность условия дополнительного включения фактора в модель: «При дополнительном включении во множественную регрессию новой объясняющей переменной…»
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:
Расположите в правильной последовательности этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.
Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента корреляции:
Сколько степеней свободы в выборке поглощает оценивание каждого параметра в уравнении регрессии?
Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями …
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?
Логарифмическое преобразование позволяет осуществить переход от нелинейной модели y = 5x2u к модели:
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
Уравнение множественной регрессии имеет вид: Yx=-27,16+1,37x1-0,29x2. Параметр, равный 1,37, означает следующее:
К ошибкам выборки относятся:
К ошибкам измерения относятся:
К ошибкам спецификации относятся:
Укажите характеристики, используемые в качестве меры точности модели регрессии:
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:
Финансовая устойчивость предприятия характеризуется k=8 показателями. В результате расчетов получены собственные значения трех первых главных компонент: 21 = 4,0; 22 = 1,6 и 23 = 0,8. Чему равен относительный вклад двух первых главных компонент (в %)?