Линейная регрессия

А = (X^TX)^-1X^TY;

• А = (XX)^-1X^TY;
• А = (X^TX)X^TY;
• Нет правильного ответа.

 

Приведенная формула  является:

• парным линейным коэффициентом корреляции;
• коэффициентом аппроксимации;
• корреляционным отношением;
• коэффициентом детерминации;
• нет правильного ответа.

Приведенная формула  является:

• парным линейным коэффициентом корреляции;
• множественным коэффициентом детерминации;
• корреляционным отношением;
• парным коэффициентом детерминации;
• нет правильного ответа.

 

Коэффициент корреляции указывает:

• на наличие связи
• на отсутствие связи
• на наличие или отсутствие связи и находится в интервале [-1;1]
• равен 0, если существует связь между изучаемыми явлениями
• нет правильного ответа

 

Коэффициент детерминации указывает:

• на значимость коэффициентов регрессии
• на достоверность выбранной эконометрической модели
• на наличие связи между зависимой и независимой переменными
• на отсутствие связи между зависимой и независимой переменными
• нет правильного ответа

 

Какой вид будет иметь уравнение  парной линейной регрессии переменных у и х, если известно, что их средние значения равны соответственно 18 и 4,75, а коэффициент a₁ равен 2:

• 8,5 –
• 4,75 - 2
• 18 - 2
• 8,5 - 2

+ 8,5 + 2

 

Имеется следующая зависимость между  потребительскими расходами населения (у) и личным располагаемым доходом (х): 250 + 0,1. Укажите верную интерпретацию уравнения регрессии (показатели измерены в млн. руб.):

• увеличение располагаемого дохода на 1 млн. руб. приведет к росту потребительских расходов на 100 тыс. руб.
• увеличение располагаемого дохода на 1 млн. тенге не отразится на потребительских расходах населения
• при отсутствии доходов, потребительские расходы составят 100 тыс. руб.
• увеличение располагаемого дохода на 1 млн. руб. увеличит потребительские расходы на 250 тыс. руб.
• уменьшение располагаемого дохода на 1 млн. руб. не отразится на уровне потребительских расходов населения

 

Если  эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную, то она  имеет название:

• парной линейной регрессии
• парной регрессии
• парной нелинейной регрессии
• множественной линейной регрессии
• множественной регрессии

 

В множественном регрессионном  анализе коэффициент детерминации определяет ______ регрессией

• долю дисперсии y, объясненную
• прогнозное  значение, генерируемое
• средние значение генерируемое

 

Какая из приведенных ниже формул справедлива?

      +  

 

Допустим, исследователь посчитал незначимой переменную, которая на самом деле оказывает влияние на зависимую  переменную. Как это повлияет на коэффициент детерминации R²?

• уменьшится
• не измениться
• увеличится

 

В чем  принципиальное отличие скорректированного коэффициента детерминации от обычного коэффициента детерминации

• учитывает число переменных в уравнении регрессии
• позволяет оценить значимость модели
• учитывает дисперсию остатков

 

Коэффициент b_j при переменной X_j в линейной множественной регрессии выражает:

• пропорцию между переменной X_j и зависимой переменной Y
• предельный прирост зависимой переменной при изменении переменной X_j при условии постоянства других переменных
• среднюю эластичность Y по X_j

 

 

Список использованной литературы

 

1. Александров В.В., Алексеев  А.И., Горский Н.Д. Анализ данных  на ЭВМ (на примере системы  СИТО). – М.: Финансы и статистика, 1990.

2. Блюмин С.Л., Суханов  В.Ф., Чеботарев С.В. Экономический  факторный анализ: Монография. –  Липецк: ЛЭГИ, 2004.

3. Рогальский Ф.Б., Курилович  Я.Е., Цокуренко А.А. Математические  методы анализа экономических  систем. Книга 1. – К.: Наукова думка, 2001.

4. Рогальский Ф.Б., Цокуренко  А.А. Математические методы анализа  экономических систем. Книга 2. –  К.: Наукова думка, 2001.