Тема № 5. Оценка параметров линейных уравнений регрессии

(Задание с выбором одного правильного ответа из предложенных)

Оригинальное кол-во заданий: 59, в базе представлено: 5

Вопрос № 5.1. Оригинальный порядковый номер: 24

При применении метода наименьших квадратов для оценки параметров уравнений регрессии минимизируют _____________ между наблюдаемым и моделируемым значениями зависимой переменной.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. сумму разностей

2. квадрат суммы

3. сумму квадратов разности

4. квадрат разности (только для одного наблюдения)

Вопрос № 5.2. Оригинальный порядковый номер: 26

В линейном уравнении множественной регрессии метод наименьших квадратов позволяет оценить значение параметра …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. x₁

2. x₂

3. a

4. y

Вопрос № 5.3. Оригинальный порядковый номер: 48

Коэффициенты "чистой" регрессии уравнения множественной регрессии вида …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. не могут быть отрицательными

2. всегда меньше 1

3. некорректно сравнивать по величине

4. имеют одинаковый знак

Вопрос № 5.4. Оригинальный порядковый номер: 55

В рамках метода наименьших квадратов (МНК) система нормальных уравнений – это система, решением которой являются оценки ____ модели.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. независимых переменных

2. отклонений параметров теоретической модели от параметров эмпирической

3. параметров теоретической

4. переменных теоретической

Вопрос № 5.5. Оригинальный порядковый номер: 58

Название метода «метод наименьших квадратов» подразумевает, что сумма квадратов отклонений значений результирующего признака от теоретических должна быть …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. меньше средней ошибки аппроксимации

2. меньше уровня значимости, принятого при проверке статистических гипотез

3. минимальной

4. равной нулю

Вопрос № 5.1. Оригинальный порядковый номер: 3

Систему МНК, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить методом…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. скользящего среднего

2. максимального правдоподобия

3. определителей

4. первых разностей

Вопрос № 5.2. Оригинальный порядковый номер: 4

В исходном соотношении МНК сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. центрируется

2. приравнивается к системе нормальных уравнений

3. минимизируется

4. максимизируется

Вопрос № 5.3. Оригинальный порядковый номер: 8

Метод наименьших квадратов применяется для оценки …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. параметров уравнений регрессии, внутренне нелинейных

2. существенности параметров уравнений регрессии

3. параметров линейных уравнений регрессии

4. качества линейных уравнений регрессии

Вопрос № 5.4. Оригинальный порядковый номер: 12

Самым распространенным методом оценки параметров регрессии является метод наименьших …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. моментов

2. разностей

3. квадратов

4. модулей

Вопрос № 5.5. Оригинальный порядковый номер: 23

При оценке параметров линейных уравнений регрессии с помощью метода наименьших квадратов минимизируют сумму квадратов разности между …

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. наблюдаемым и моделируемым значениями случайной величины

2. наблюдаемым и моделируемым значениями параметров

3. наблюдаемым и моделируемым значениями зависимой переменной

4. наблюдаемым и моделируемым значениями независимой переменной

Вопрос № 5.1. Оригинальный порядковый номер: 15

В модели парной линейной регрессии Y=b₀+b₁X +e коэффициент b₁ показывает…

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на один процент

2. на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу

3. на какую величину в среднем изменится Y, если X изменится на одну единицу

4. на сколько процентов в среднем изменится Y, если X изменится на один процент

Вопрос № 5.2. Оригинальный порядковый номер: 21

Метод наименьших квадратов используется для оценки параметров ______ уравнений регрессии.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. только нелинейных

2. нелинеаризуемых

3. только линейных

4. линейных и приводимых к линейным

Вопрос № 5.3. Оригинальный порядковый номер: 27

Приведенное выражение представляет собой _________ для линейной двухфакторной модели регрессии.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. систему нормальных уравнений

2. теорему Гаусса-Маркова

3. исходное положение метода наименьших квадратов

4. условие отсутствия автокорреляции остатков

Вопрос № 5.4. Оригинальный порядковый номер: 35

Метод наименьших квадратов может применяться для оценки параметров регрессионных моделей, если эти модели...

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. характеризуются гетероскедастичностью случайных отклонений

2. имеют автокорреляцию в остатках

3. линейны по параметрам и факторным переменным

4. включают лаговую переменную

Вопрос № 5.5. Оригинальный порядковый номер: 46

Метод наименьших квадратов позволяет оценить _____________ уравнений регрессии.

Варианты ответов. Кол-во правильных ответов - 1

1. параметры и переменные

2. параметры

3. переменные

4. переменные и случайные величины