[ОТВЕТЫ] Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных.фэ_БАК (95/100 баллов + все ответы Синергия/МОСАП/МТИ)

Полная база. В файле 22 вопроса с ответами.Все ответы: Итоговый тест 📜

Тест выполнен на 95..100 баллов из 100 (Отлично/Зачет)

Последняя сдача теста на 95 баллов.

Верные ответы выделены цветом.✅

Все мои готовые работы, вы сможете найти по ссылке : https://studwork.ru/shop?user=307719

После покупки, вы получите файл с ответами на вопросы, которые указаны ниже:

1. Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение дисперсии

результативного признака, объясненной регрессией, к … дисперсии результативного признака.

2. Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями …

3. 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.

4. 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;

5. 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.

6. 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.

7. К ошибкам спецификации относятся:

Тип ответа: Множественный 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.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

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

Тип ответа: Сортировка

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

13. При верификации модели регрессии получены следующие результаты:

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.

14. 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.

15. Расположите в правильной последовательности этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.

• 1 Разделение признаков на факторные и результативные. Выбор наиболее существенных признаков для их дальнейшего исследования и включения в корреляционную модель.
• 2 Вычисление коэффициентов регрессии и их смысловая интерпретация
• 3 Общая оценка качества модели, отсев несущественных (или включение дополнительных факторов).
• 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 Предварительная оценка формы уравнения регрессии.

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

17. Укажите характеристики, используемые в качестве меры точности модели регрессии:

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

☆ средняя абсолютная ошибка;

☆ остаточная дисперсия;

☆ коэффициент корреляции;

☆ средняя относительная ошибка аппроксимации;

☆ коэффициент вариации.

18. Уравнение множественнои регрессии имеет вид: (y x ) =-27,16+1,37x_1-0,29x 2. Параметр, равный 1,37, означает следующее:

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.

19. 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.

20. Фиктивной переменными в уравнении множественной регрессии могут быть:

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

☆ количественные переменные;

☆ экономические показатели, выраженные в стоимостном измерении;

☆ качественные переменные, преобразованные в количественные;

☆ переменные, исходные значения которых не имеют количественного значения.

21. Финансовая устойчивость предприятия характеризуется k=8 показателями. В результате расчетов получены собственные значения трех первых главных компонент:= 4,0; = 1,6 и = 0,8.

Чему равен относительный вклад двух первых главных компонент (в %)?

22.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).

23. Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями