Аддитивные модели степенных функций с линейными параметрами линеаризуются с помощью

Индекс корреляции для нелинейных форм связи изменяется в пределах

Нелинейный показатель корреляции называется

Выбор нелинейной формы эконометрической модели обычно осуществляется

Отбор факторов множественной линейной регрессионной модели можно проводить по t-критерию Стъюдента для коэффициентов регрессии. Из уравнения исключаются факторы с величиной t-критерия

Для существенного коэффициента регрессии расчетное значение критерия Стъюдента

Статистическая значимость коэффициента линейной корреляции означает, что он

Если две факторные переменные в линейной множественной регрессии находятся между собой в линейной зависимости, тогда эти факторы называются

Отсутствие сильной корреляции факторов друг с другом является

А) требованием к факторам, включаемых в линейную множественную регрессию.

Б) предпосылкой линеаризации.

В) условием гомоскедастичности эконометрической модели.

Г) условием отсутствия автокорреляции остатков.

А) количественно измеряемыми. Б) явно коллинеарными.

В) ранжированными. Г) мультиколлинеарными.

А) меньше нуля. Б) существенно отличен от нуля.

В) больше нуля. Г) близок к нулю.

А) меньше табличного значения критерия Стъюдента.

Б) равно нулю.

В) не больше табличного значения критерия Стъюдента.

Г) больше табличного значения критерия Стъюдента.

А) равные нулю. Б) больше табличного значения.

В) меньше единицы. Г) меньше табличного значения.

82 Для проверки статистической значимости уравнения нелинейной регрессии по F- критерию Фишера используется

А) коэффициент эластичности.

Б) относительная ошибка аппроксимации.

В) коэффициент ранговой корреляции.

Г) коэффициент детерминации.

83 Значимо ли регрессия ŷ = 2 + 3 x – 4 z в целом с уровнем значимости 0,05, при R ² = 0,3, n = 12 и F_таб = 4,26?

А) Нет. Б) Да. В) Невозможно определить. Г) Не хватает данных.

84 Значимо ли регрессия ŷ = 2 + 3 x – 4 z в целом с уровнем значимости 0,05, при R ² = 0,9, n = 12 и F_таб = 4,26?

А) Нет. Б) Да. В) Невозможно определить. Г) Не хватает данных.

А) когда между переменными прослеживается нелинейная форма связи.

Б) при наличии мультиколлинеарности переменных линейной множественной регрессии.

В) когда между переменными не прослеживается нелинейная форма связи.

Г) в случае недостаточного количества эмпирических данных.

А) индексом корреляции для нелинейной формы связи.

Б) коэффициентом автокорреляции.

В) коэффициентом множественной корреляции.

Г) частным коэффициентом корреляции.

А) [0, 1). Б) [ – 1, 1]. В) (0, 1). Г) [0, 1].

А) дифференцирования. Б) логарифмирования.

В) интегрирования. Г) замены переменных.

Дата добавления: 2017-02-01; Просмотров: 122; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!