Математическое моделирование экономических систем. Методы и модели корреляционно-регрессионного анализа. Критерий Стьюдента. Критерий Фишера. Мультиколлинеарность факторов модели. Корреляционно-регрессионный анализ. Метод исключения переменных. Коэффициент детерминации. Коэффициент корреляции
Решение задач и выполнение научно-исследовательских разработок: Отправьте запрос сейчас: irina@bodrenko.org
математика, IT, информатика, программирование, статистика, биостатистика, экономика, психология
Пришлите по e-mail: irina@bodrenko.org описание вашего задания, срок выполнения, стоимость
Контрольные
вопросы
к
лекции № 4 «Методы
и модели корреляционно-регрессионного анализа»
по
предмету
«Математическое моделирование
экономических систем»
1.
Относительно типа соединения
явлений различают следующие виды корреляции:
А)
непосредственную корреляцию,
косвенную корреляцию, ложную корреляцию;
Б)
простую корреляцию, множественную корреляцию,
частную корреляцию;
В)
линейную корреляцию, нелинейную
корреляцию.
2.
Относительно формы связи
явлений различают следующие виды корреляции:
А) непосредственную
корреляцию, косвенную корреляцию, ложную
корреляцию;
Б)
простую корреляцию, множественную корреляцию,
частную корреляцию;
В) линейную корреляцию, нелинейную корреляцию.
3.
Относительно числа переменных
различают следующие виды корреляции:
А) непосредственную
корреляцию, косвенную корреляцию, ложную
корреляцию;
Б) простую корреляцию, множественную корреляцию,
частную корреляцию;
В)
линейную корреляцию, нелинейную
корреляцию.
4.
В зависимости от характера корреляции различают следующие виды корреляции:
А) непосредственную
корреляцию, косвенную корреляцию, ложную
корреляцию;
Б) положительную корреляцию, отрицательную
корреляцию, нулевую корреляцию;
В)
линейную корреляцию, нелинейную
корреляцию.
5.
Для нахождения уравнения прямой регрессии применяется:
А) критерий χ2;
Б) критерий Фишера;
В) метод наименьших квадратов.
6.
Проверка
коэффициентов регрессии на статистическую значимость проводится:
А) по критерию Стьюдента;
Б) по критерию Фишера;
В) и А), и Б).
7.
Мультиколлинеарность факторов модели – это:
А) попарная
корреляционная зависимость между
факторами;
Б)
регрессия между зависимой
переменной Y и несколькими факторами Х1, X2, ..., Xm;
В) не А) и не Б).
8.
Для устранения мультиколлинеарности факторов в
корреляционно-регрессионном анализе используется:
А)
метод наименьших квадратов;
Б) метод исключения
переменных;
В) и А), и Б).
9.
Целесообразность исключения факторов из модели исследуется с помощью
коэффициента:
А) детерминации;
Б) парной корреляции;
В) не А) и не Б).
10.
Анализ факторов на мультиколлинеарностъ
проводится с помощью коэффициентов:
А) множественной детерминации;
Б) парной корреляции;
В) не А) и не Б).