💯 Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных.фэ_БАК (ответы на тест Синергия / МОИ / МТИ / МосАП, март 2024)

Раздел
Гуманитарные дисциплины
Тип
Просмотров
43
Покупок
0
Антиплагиат
Не указан
Размещена
14 Мар в 20:30
ВУЗ
Не указан
Курс
Не указан
Стоимость
300 ₽
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
pdf
Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных.фэ_БАК
89.6 Кбайт 300 ₽
Описание

Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных > Итоговый тест

  • правильные ответы на вопросы из теста по данной дисциплине
  • вопросы отсортированы в лексикографическом порядке
Оглавление

Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных.фэ_БАК

  1. Занятие 1
  2. Занятие 2


Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии результативного признака, объясненной регрессией, к … дисперсии результативного признака.

Тип ответа: Текcтовый ответ

Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями …

Тип ответа: Текcтовый ответ

Имеется матрица парных коэффициентов корреляции: <...> Какой фактор НЕ следует включать в модель множественной регрессии?

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • х₁;
  • х₂;
  • x₃;
  • y.

Имеется матрица парных коэффициентов корреляции: <...> Между какими факторами наблюдается коллинеарность:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • y и x₃;
  • x₁ и x₃;
  • x₂ и x₃;

К ошибкам выборки относятся:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • неоднородность данных в исходной статистической совокупности;
  • неправильный выбор структуры математической функции для объясненной части уравнения регрессии;
  • недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора;
  • округление данных при сборе исходной информации.

К ошибкам измерения относятся:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • неоднородность данных в исходной статистической совокупности;
  • неправильный выбор структуры математической функции для объясненной части уравнения регрессии;
  • недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора;
  • округление данных при сборе исходной информации.

К ошибкам спецификации относятся:

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

  • неоднородность данных в исходной статистической совокупности;
  • неправильный выбор структуры математической функции для объясненной части уравнения регрессии;
  • недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора;
  • округление данных при сборе исходной информации.

Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • 0,973;
  • 0,005;
  • 1,111;
  • 0,721.

Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента детерминации:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • F-критерий Фишера;
  • t-критерий Стьюдента;
  • критерий Пирсона;
  • критерий Дарбина-Уотсона.

Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента корреляции:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • F-критерий Фишера;
  • t-критерий Стьюдента;
  • критерий Пирсона;
  • критерий Дарбина-Уотсона.

Логарифмическое преобразование позволяет осуществить переход от нелинейной модели y = 5x2u к модели:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • ln y = ln 5 + 2 ln x + ln u;
  • y = ln y + 5 +2ln x;
  • y = ln 5 + 2 Inx + ln u;
  • ln y = 5 + 2x + u.

Определите правильную последовательность условия дополнительного включения фактора в модель: «При дополнительном включении во множественную регрессию новой объясняющей переменной…»

Тип ответа: Сортировка

  • 1 коэффициент детерминации;
  • 2 должен/должна возрастать.
  • 3 остаточная дисперсия;
  • 4 должен/должна уменьшаться;

При верификации модели регрессии получены следующие результаты: Коэффициент корреляции 0,87; Коэффициент детерминации 0,76; Средняя ошибка аппроксимации 0,059; Расчетное значение статистики Фишера 22,81; Соответствующее критическое значение критерия Фишера 3,68; укажите верный вывод.

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • построенное уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной;
  • средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%, что свидетельствует о хорошем качестве модели;
  • расчетное значение критерия Фишера превышает соответствующее табличное (критическое) значение. Найденное уравнение регрессии статистически надежно.
  • регрессия установила наличие тесной обратной связи между признаками x и y.

При построении модели множественной регрессии предварительно проводят исследование факторных переменных на коллинеарность и мультиколлинеарность. Считается, что две переменные явно коллинеарны, если соответствующий парный коэффициент корреляции удовлетворяет условию:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • rxy≥0,5;
  • rxy≥1;
  • rxy≥0,3;
  • rxy≥0,7.

Расположите в правильной последовательности этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.

Тип ответа: Сортировка

  • 1 Разделение признаков на факторные и результативные. Выбор наиболее существенных признаков для их дальнейшего исследования и включения в корреляционную модель.
  • 2 Предварительная оценка формы уравнения регрессии.
  • 3 Вычисление коэффициентов регрессии и их смысловая интерпретация
  • 4 Расчет теоретически ожидаемых (рассчитанных по уравнению регрессии) значений результативного признака.
  • 5 Определение и сравнительный анализ дисперсий: общей, факторной и остаточной. Оценка тесноты связи между признаками, включенными в регрессионную модель.
  • 6 Общая оценка качества модели, отсев несущественных (или включение дополнительных факторов).

Сколько степеней свободы в выборке поглощает оценивание каждого параметра в уравнении регрессии?

Тип ответа: Текcтовый ответ

Укажите характеристики, используемые в качестве меры точности модели регрессии:

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

  • средняя абсолютная ошибка;
  • остаточная дисперсия;
  • коэффициент корреляции;
  • средняя относительная ошибка аппроксимации;
  • коэффициент вариации.

Уравнение множественной регрессии имеет вид: yₓ = −27,16 + 1,37х₁ − 0,29х₂. Параметр, равный 1,37, означает следующее: @2.jpg

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • при увеличении x₁ на одну единицу своего измерения, переменная y увеличится на 1,37 единиц своего измерения;
  • при увеличении x₁ на одну единицу своего измерения при фиксированном значении фактора x₂ переменная y увеличится на 1,37 единиц своего измерения;
  • при увеличении x₁ на 1,37 единиц своего измерения при фиксированном значении фактора x₂ переменная y увеличится на одну единицу своего измерения.

Уравнению регрессии yx=2,88-0,72x1-1,51x2 соответствует множественный коэффициент корреляции Ry=0,84. Укажите, какая доля вариации результативного показателя у (в %) объясняется входящими в уравнение регрессии переменными x1 и x2:

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

  • 70,6;
  • 16,0;
  • 84,0;
  • 29,4.

Фиктивной переменными в уравнении множественной регрессии могут быть:

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

  • количественные переменные;
  • экономические показатели, выраженные в стоимостном измерении;
  • качественные переменные, преобразованные в количественные;
  • переменные, исходные значения которых не имеют количественного значения.
Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Социальная статистика
Тест Тест
24 Апр в 18:15
19
0 покупок
Социальная статистика
Контрольная работа Контрольная
15 Апр в 12:24
19
0 покупок
Социальная статистика
Контрольная работа Контрольная
9 Апр в 16:04
21
0 покупок
Социальная статистика
Контрольная работа Контрольная
9 Апр в 16:02
16
0 покупок
Другие работы автора
Инвестиционный менеджмент
Тест Тест
8 Мая в 11:34
10 +3
0 покупок
Строительная механика
Тест Тест
8 Мая в 11:28
11
0 покупок
Безопасность жизнедеятельности
Тест Тест
8 Мая в 11:24
12 +1
0 покупок
Водоснабжение и водоотведение
Тест Тест
8 Мая в 11:20
12 +1
0 покупок
Механика грунтов
Тест Тест
8 Мая в 00:25
13 +2
0 покупок
Экономическая теория
Тест Тест
8 Мая в 00:13
15 +1
0 покупок
Теоретическая механика
Тест Тест
7 Мая в 23:56
16
0 покупок
Здания и сооружения
Тест Тест
7 Мая в 23:16
11
0 покупок
Линейная алгебра
Тест Тест
7 Мая в 19:05
12 +1
0 покупок
Английский язык
Тест Тест
7 Мая в 18:39
16 +1
0 покупок
Жилищное право
Тест Тест
7 Мая в 15:42
15
0 покупок
Гражданский процесс
Тест Тест
7 Мая в 15:25
15
0 покупок
Темы журнала
Показать ещё
Прямой эфир