Б) преобразовании факторов, при котором уменьшается корреляция между ними
в) включения в модель дополнительной фиктивной переменной
19. Исключение ранее введенного фактора характеризует метод:
а) метод включения
б) метод исключения
В) шаговый регрессионный анализ
20. Для построения модели линейной множественной регрессии вида 
необходимое количество наблюдений должно быть не менее:
а) 2
б) 7
В) 14
21. Состоятельность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает:
а) что она характеризуется наименьшей дисперсией
б) что математическое ожидание остатков равно нулю
В) увеличение ее точности с увеличением объема выборки
22. Состоятельность и эффективность оценок коэффициентов регрессии обеспечивает:
А) отсутствие автокорреляции остаточных величин
б) увеличение значения дисперсии остатков
в) уменьшение значения дисперсии остатков
23. Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно:
а) 
б) 
в) 
24. Скорректированный коэффициент детерминации:
А) меньше обычного коэффициента детерминации
б) больше обычного коэффициента детерминации
в) меньше или равен обычному коэффициенту детерминации
25. Если качественный фактор имеет три градации, то необходимое число фиктивных переменных:
а) 4
б) 3
В) 2
26. Функциональной зависимостью между объясняющими переменными и условным математическим ожиданием называется:
а) корреляция
Б) регрессия
в) гомоскедастичность
27. К причинам отклонения реального значения в эконометрических моделях относятся:
А) ошибка измерений
Б) агрегирование переменных
в) закон убывающей эффективности
|
|
28. Качественным признается уравнение регрессии в случае:
А) соответствия эмпирическим данным
б) линейной взаимосвязи
В) логарифмической взаимосвязи
29. Диаграмма рассеивания характеризует:
А) корреляционное поле
б) отклонение точек наблюдения
в) зону детерминации
30. Верификация уравнения обозначает:
а) определение параметров уравнения
Б) проверка качества уравнения регрессии
в) зависимость между эконометрическими уравнениями
31. К методам определения оценок коэффициентов регрессии не относится:
а) метод наименьших квадратов
б) метод моментов
В) метод Гауса
г) метод максимального правдоподобия
32. Метод определения оценок коэффициентов из условия минимизации второй суммы называется:
а) методом максимального правдоподобия
Б) методом наименьших модулей
в) методом моментов
33. Эмпирические коэффициенты регрессии являются:
А) лишь оценками теоретических коэффициентов
б) общей тенденцией поведения переменных
в) индивидуальными значениями переменных
34. Чем больше фактор случайности, тем:
а) более точными будут оценки
б) шире область применения
В) менее точными будут оценки
35. Коэффициент статистики уравнения регрессии не значим, если:
а) его значение равно 0