III .3.Тестовый контроль знаний
1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) определяют:
а) оценки неизвестных параметров уравнения регрессии;
б) выборочный коэффициент корреляции;
в) оценку дисперсии случайных отклонений;
г) коэффициент детерминации.
2. Чтобы из выражения получить формулу расчета оценки коэффициента b по МНК, необходимо:
а) домножить его на n или
б) домножить его на
в) прибавить к нему
г) домножить его на
д) ничего не делать. Это и есть формула расчета оценки коэффициента b.
3. Для проверки статистической значимости коэффициентов линейной регрессии используется:
а) распределение Стьюдента
б) распределение Фишера
в) статистика Дарбина-Уотсона
г) тест Глейзера.
4. Было оценено уравнение регрессии . При проверке гипотеза t-статистика оказалась равна 2,19. Если соответствующие равны 2,11 для 5%-го уровня значимости и 2,898 для 1%-го, то
а) гипотеза НЕ отвергается при 5%-ом уровне значимости, но отвергается при 1%
б) гипотеза отвергается при 5%-ом уровне значимости, но НЕ отвергается при 1%
в) гипотеза отвергается и при 5%-ом уровне значимости, и при 1%
г) гипотеза НЕ отвергается и при 5%-ом уровне значимости, и при 1% вероятно, в расчетах была допущена ошибка.
5. Если при уровне значимости 5% гипотеза отвергается, то можно сказать, что:
а) с вероятностью 95% связь между х и у существует
б) с вероятностью 95% связь между х и у отсутствует
в) с вероятностью 95% связь между х и у есть, но исследование ее не обнаружило
|
|
г) с вероятностью 95% связь между х и у была, но исследование ее не могло обнаружить
6. Проблема мультиколлинеарности характерна:
а) только для парной регрессии
б) только для множественной регрессии
в) как для парной, так и для множественной регрессии
г) такая проблема не встречается в эконометрике.
7. Если коэффициенты модели оказались незначимыми, а уравнение в целом значимо, то, скорее всего:
а) уравнение не пригодно для анализа;
б) модель неправильно функционально специфицирована;
в) в модели высока мультиколлинеарность;
г) нарушено первое условие Гаусса-Маркова.
8. Сколько параметров подлежит оценке, если в модель линейной регрессии со свободным членом и двумя объясняющими переменными удовлетворяет всем условиям теоремы Гаусса-Маркова:
а) 2
б) 3
в) 4
г) 5
д) информации для точного ответа недостаточно
9. Выберите неправильное утверждение:
а) для парной регрессии можно показать, что
б) коэффициент автоматически максимизируется, если мы минимизируем
в) , когда
г) коэффициент показывает часть дисперсии у, объясненную уравнением регрессии
д)
10. Как можно по имеющейся выборке посчитать, чему равна теоретическая дисперсия остаточного члена s 2 ?
|
|
а)
б)
в)
г) всеми тремя вышеуказанными способами в разных случаях.
д) Никак нельзя
Дата добавления: 2019-09-02; просмотров: 258; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!