|
ЦІНА:
60 грн.
|
|
|
|
Дану роботу можна скачати відразу після оплати!!!
|
||
| Тема роботи: | Екзаменаційний білет економетрія (ID роботи: 8946) |
| Напрям: | Математичні предмети |
| Предмет: | Економетрія |
| Тип роботи: | Екзаменаційна робота |
| Кількість сторінок: | 4 |
| Рік захисту: | 2021 |
| ВУЗ: | Харківський Національний Університет ім. В.Н. Каразіна (ХНУ ім. В.Н. Каразіна) |
| Мова: | Українськa |
Завдання
ЕКЗАМЕНАЦІЙНИЙ БІЛЕТ №4
(тест, 30 баллов)
Выберите правильный ответ на вопрос:
1. Линейная регрессия:
а) линия, которая отображает связь между независимой и зависимой переменными;
б) линия, которая всегда имеет угловой коэффициент, равный 1;
в) график значений независимой и зависимой переменных;
г) другое название простой регрессии;
д) линия, которая всегда имеет угловой коэффициент, равный 0.
2. Угловой коэффициент в парной линейной регрессии:
а) точка, где линия регрессии пересекает ось у;
б) всегда равен параметру при независимой переменной;
в) всегда равен свободному слагаемому;
г) всегда равен 1.
д) другое название коэффициента детерминации.
3. Точка пересечения в парной линейной регрессии:
а) всегда равен параметру при независимой переменной;
б) точка, где линия регрессии пересекает ось у;
в) измеряет связь между зависимой и независимой переменными;
г) всегда равна 1;
д) всегда равна 0.
4. В регрессии у = 0,35 – 1,3х угловой коэффициент равен:
а) 1,3х; б) у; в) 0,35 г) –1,3; д) –1,3/0,35.
5. Если мы хотим, используя регрессионный анализ, измерять связь между опытом работы и заработной платой, то:
а) независимой переменной должна быть заработная плата;
б) независимой переменной должен быть опыт работы;
в) зависимой переменной должна быть заработная плата;
г) зависимой переменной должен быть опыт работы;
6. С учетом соотношения между заработной платой (в гривнах) – у и образованием (в годах) – х:у=1220 + 525х, человек, который учился дополнительно один год, может рассчитывать на такую дополнительную оплату:
а) 1220;б) 525;в) 1220 – 525;г) 2440; д) 1220 + 525.
7. Допустим, что для описания одного экономического процесса пригодны две модели. Обе адекватны по F-критерию Фишера. Какой отдать предпочтение, той, у которой:
а) меньший коэффициент детерминации;
б) больший коэффициент детерминации;
в) больше значение F-критерия Фишера;
г) меньше значениеF-критерия Фишера.
8. Гетероскедастичность существует, если:
а) две или более независимых переменных имеют высокую корреляцию;
б) дисперсия случайных величин непостоянна;
в) мы строим неправильную версию истинной модели;
г) коррелируют значения ошибок в данный момент времени и лаговые.
9. Регрессионная модель считается линейной, если она:
а) линейная по переменным;
б) линейная по параметрам;
в) линейная по переменным и параметрам.
10. Если экономист поменяет местами зависимую и независимую переменные (допустим, что это возможно в экономическом контексте), то :
а) уменьшится; б) увеличится;
в) не изменится; г) станет отрицательным.
11. Коэффициент корреляции:
а) точка, где линия регрессии пересекает ось у;
б) другое название ковариации;
в) измеряет связь между зависимой и независимой переменными;
г) всегда равен 1; д) всегда равен 0.
12. Во множественной регрессии:
а) больше чем одна зависимая переменная и только одна независимая переменная;
б) больше чем одна независимая переменная и только одна зависимая переменная;
в) больше чем одна зависимая переменная и больше чем одна независимая переменная;
г) только одна зависимая переменная и только одна независимая переменная;
д) более двух зависимых переменных и больше чем одна независимая переменная.
13. Степень свободы для t–статистики для проверки значимости параметров регрессии, состоящей из 35 наблюдений и 3 независимых переменных равна:
а) 35; б) 3; в) 31; г) 33; д) 32.
14. Чтобы проверить значимость отдельного параметра, используют:
а) F тест; б) t тест; в) тест;
г) биномиальное распределение;
д) экспоненциальное распределение.
15. В регрессии всегда должно быть:
а) b1 0; б) b1< 0; в) r 0; г) д)
16. Фиктивные переменные используются, если:
а) независимая переменная – количественная;
б) независимая переменная – качественная;
в) есть проблема мультиколлинеарности;
г) есть проблема гетероскедастичности.
17. Для проверки значимости одновременно всех параметров используется:
а) F тест; б) t тест; в) биномиальное распределение;
г) тест; д) экспоненциальное распределение.
18. Одной из проблем, которая может возникнуть во множественной регрессии и никогда не бывает в простой регрессии, является:
а) корреляция между величинами ошибок;
б) неравная дисперсия ошибок;
в) корреляция между ошибками и независимыми переменными;
г) корреляция между независимыми переменными.
19. Автокорреляция существует, если:
а) дисперсия случайных величин непостоянна;
б) две или более независимых переменных имеют высокую корреляцию;
в) коррелируют значения ошибок в данный момент времени и лаговые;
г) мы строим неправильную версию истинной модели.
20. Ошибка в спецификации присутствует, если:
а) независимая переменная измерена с ошибкой;
б) мы строим неправильную версию истинной модели;
в) две или более независимых переменных имеют высокую корреляцию;
г) дисперсия значений ошибки непостоянна;
д) две или более зависимых переменных имеют высокую корреляцию.
21. Если мы строим взаимосвязь, которая имеет U – подобный вид (например, кривая общих затрат), то лучше отобразить ее с помощью:
а) фиктивной переменной; б) простой регрессии;
в) квадратичной регрессионной модели;
г) зависимой переменной с лагом;
д) такая связь не может быть отображена с помощью регрессионного анализа.
22. Во множественной регрессии каждый параметр показывает:
а) общее влияние всех независимых переменных на зависимую переменную;
б) влияние независимой переменной на зависимую, при условии, что все другие независимые переменные остаются неизменными;
в) где плоскость регрессии пересекает ось у;
г) как частичное, так и общее влияние независимых переменных.
23. SSЕесть:
а) ; б) ; в) ; г) SSR – SST; д) SSE – SSR.
24. Какое из приведенных утверждений правильное:
а) SSE + SSE>SST; б) R2 = –0,5; в) R2 = 1,83; г) t = –2,3; д) .
25. Если угловой коэффициент регрессии равен 2,4 и дисперсия углового коэффициента равна 0,8, то величина t – статистики будет:
а) ; б) ; в) ; г) ; д)
26. Оценка параметров модели называются состоятельными, если:
а) математическое ожидание оценок параметров совпадает с истинными значениями этих параметров;
б) в классе линейных оценок оценки параметром модели имеют минимальные дисперсии;
в) оценки параметров сходятся по вероятности к истинным значениям параметров (при увеличении объема выборки надежность оценок увеличивается).
27. В регрессии всегда должно быть:
а) r > 0; б) r < 0; в) t > 0; г) t < 0; д)  0.
28. Мультиколлинеарность существует, если:
а) две или более независимых переменных имеют высокую корреляцию;
б) дисперсия случайных величин непостоянна;
в) независимая переменная измерена с ошибкой;
г) мы строим неправильную версию истинной модели.
29. Для проверки остатков модели на гетероскедастичность используют:
а) метод Феррара-Глобера; б) критерий Неймана;
в) критерий Стьюдента; г) тест Голдфелда-Квандта.
30. SSTесть:
а) ; б) ; в) ; г) SSR – SST; д) SSE – SSR.
(тест, 30 баллов)
Выберите правильный ответ на вопрос:
1. Линейная регрессия:
а) линия, которая отображает связь между независимой и зависимой переменными;
б) линия, которая всегда имеет угловой коэффициент, равный 1;
в) график значений независимой и зависимой переменных;
г) другое название простой регрессии;
д) линия, которая всегда имеет угловой коэффициент, равный 0.
2. Угловой коэффициент в парной линейной регрессии:
а) точка, где линия регрессии пересекает ось у;
б) всегда равен параметру при независимой переменной;
в) всегда равен свободному слагаемому;
г) всегда равен 1.
д) другое название коэффициента детерминации.
3. Точка пересечения в парной линейной регрессии:
а) всегда равен параметру при независимой переменной;
б) точка, где линия регрессии пересекает ось у;
в) измеряет связь между зависимой и независимой переменными;
г) всегда равна 1;
д) всегда равна 0.
4. В регрессии у = 0,35 – 1,3х угловой коэффициент равен:
а) 1,3х; б) у; в) 0,35 г) –1,3; д) –1,3/0,35.
5. Если мы хотим, используя регрессионный анализ, измерять связь между опытом работы и заработной платой, то:
а) независимой переменной должна быть заработная плата;
б) независимой переменной должен быть опыт работы;
в) зависимой переменной должна быть заработная плата;
г) зависимой переменной должен быть опыт работы;
6. С учетом соотношения между заработной платой (в гривнах) – у и образованием (в годах) – х:у=1220 + 525х, человек, который учился дополнительно один год, может рассчитывать на такую дополнительную оплату:
а) 1220;б) 525;в) 1220 – 525;г) 2440; д) 1220 + 525.
7. Допустим, что для описания одного экономического процесса пригодны две модели. Обе адекватны по F-критерию Фишера. Какой отдать предпочтение, той, у которой:
а) меньший коэффициент детерминации;
б) больший коэффициент детерминации;
в) больше значение F-критерия Фишера;
г) меньше значениеF-критерия Фишера.
8. Гетероскедастичность существует, если:
а) две или более независимых переменных имеют высокую корреляцию;
б) дисперсия случайных величин непостоянна;
в) мы строим неправильную версию истинной модели;
г) коррелируют значения ошибок в данный момент времени и лаговые.
9. Регрессионная модель считается линейной, если она:
а) линейная по переменным;
б) линейная по параметрам;
в) линейная по переменным и параметрам.
10. Если экономист поменяет местами зависимую и независимую переменные (допустим, что это возможно в экономическом контексте), то :
а) уменьшится; б) увеличится;
в) не изменится; г) станет отрицательным.
11. Коэффициент корреляции:
а) точка, где линия регрессии пересекает ось у;
б) другое название ковариации;
в) измеряет связь между зависимой и независимой переменными;
г) всегда равен 1; д) всегда равен 0.
12. Во множественной регрессии:
а) больше чем одна зависимая переменная и только одна независимая переменная;
б) больше чем одна независимая переменная и только одна зависимая переменная;
в) больше чем одна зависимая переменная и больше чем одна независимая переменная;
г) только одна зависимая переменная и только одна независимая переменная;
д) более двух зависимых переменных и больше чем одна независимая переменная.
13. Степень свободы для t–статистики для проверки значимости параметров регрессии, состоящей из 35 наблюдений и 3 независимых переменных равна:
а) 35; б) 3; в) 31; г) 33; д) 32.
14. Чтобы проверить значимость отдельного параметра, используют:
а) F тест; б) t тест; в) тест;
г) биномиальное распределение;
д) экспоненциальное распределение.
15. В регрессии всегда должно быть:
а) b1 0; б) b1< 0; в) r 0; г) д)
16. Фиктивные переменные используются, если:
а) независимая переменная – количественная;
б) независимая переменная – качественная;
в) есть проблема мультиколлинеарности;
г) есть проблема гетероскедастичности.
17. Для проверки значимости одновременно всех параметров используется:
а) F тест; б) t тест; в) биномиальное распределение;
г) тест; д) экспоненциальное распределение.
18. Одной из проблем, которая может возникнуть во множественной регрессии и никогда не бывает в простой регрессии, является:
а) корреляция между величинами ошибок;
б) неравная дисперсия ошибок;
в) корреляция между ошибками и независимыми переменными;
г) корреляция между независимыми переменными.
19. Автокорреляция существует, если:
а) дисперсия случайных величин непостоянна;
б) две или более независимых переменных имеют высокую корреляцию;
в) коррелируют значения ошибок в данный момент времени и лаговые;
г) мы строим неправильную версию истинной модели.
20. Ошибка в спецификации присутствует, если:
а) независимая переменная измерена с ошибкой;
б) мы строим неправильную версию истинной модели;
в) две или более независимых переменных имеют высокую корреляцию;
г) дисперсия значений ошибки непостоянна;
д) две или более зависимых переменных имеют высокую корреляцию.
21. Если мы строим взаимосвязь, которая имеет U – подобный вид (например, кривая общих затрат), то лучше отобразить ее с помощью:
а) фиктивной переменной; б) простой регрессии;
в) квадратичной регрессионной модели;
г) зависимой переменной с лагом;
д) такая связь не может быть отображена с помощью регрессионного анализа.
22. Во множественной регрессии каждый параметр показывает:
а) общее влияние всех независимых переменных на зависимую переменную;
б) влияние независимой переменной на зависимую, при условии, что все другие независимые переменные остаются неизменными;
в) где плоскость регрессии пересекает ось у;
г) как частичное, так и общее влияние независимых переменных.
23. SSЕесть:
а) ; б) ; в) ; г) SSR – SST; д) SSE – SSR.
24. Какое из приведенных утверждений правильное:
а) SSE + SSE>SST; б) R2 = –0,5; в) R2 = 1,83; г) t = –2,3; д) .
25. Если угловой коэффициент регрессии равен 2,4 и дисперсия углового коэффициента равна 0,8, то величина t – статистики будет:
а) ; б) ; в) ; г) ; д)
26. Оценка параметров модели называются состоятельными, если:
а) математическое ожидание оценок параметров совпадает с истинными значениями этих параметров;
б) в классе линейных оценок оценки параметром модели имеют минимальные дисперсии;
в) оценки параметров сходятся по вероятности к истинным значениям параметров (при увеличении объема выборки надежность оценок увеличивается).
27. В регрессии всегда должно быть:
а) r > 0; б) r < 0; в) t > 0; г) t < 0; д)  0.
28. Мультиколлинеарность существует, если:
а) две или более независимых переменных имеют высокую корреляцию;
б) дисперсия случайных величин непостоянна;
в) независимая переменная измерена с ошибкой;
г) мы строим неправильную версию истинной модели.
29. Для проверки остатков модели на гетероскедастичность используют:
а) метод Феррара-Глобера; б) критерий Неймана;
в) критерий Стьюдента; г) тест Голдфелда-Квандта.
30. SSTесть:
а) ; б) ; в) ; г) SSR – SST; д) SSE – SSR.
Додаткова iнформацiя
Для більш чіткого бачення завдання можете скачати файл з замовленням в завданні до роботи
Інші роботи цього напряму
Наукові роботи на замовлення
Потрібна наукова робота ?