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

Индивидуальные онлайн уроки: Отправьте запрос сейчас: ut2018@protonmail.com    
Математика (ЕГЭ, ОГЭ), Английский язык (разговорный, грамматика, TOEFL)
Решение задач: по математике, IT, экономике, психологии





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).