id	Question	Otvet	Answer1	Answer2	Answer3	Answer4	Answer5	Answer6
141	Суть МНК состоит в:	01	минимизации суммы квадратов отклонений точек наблюдений от уравнения регрессии	минимизации суммы квадратов коэффициентов регрессии	минимизации суммы квадратов значений зависимой переменной	минимизации суммы квадратов отклонений точек эмпирического уравнения регрессии от точек теоретического уравнения регрессии
128	Выберите правильное утверждение:	01	предметом эконометрики являются массовые явления любой природы	эконометрика дает количественное выражение закономерностям, устанавливаемым экономической теорией	эконометрика формулирует качественные гипотезы
129	Математическое ожидание случайной величины – это:	01	мера взаимосвязи между двумя переменными	среднее ее значение по генеральной совокупности	мера рассеяния случайной величины относительно средней	корень квадратный из дисперсии
131	Пространственными данными является:	01	набор сведений по разным объектам наблюдения, взятым за один и тот же период или момент времени	набор сведений, характеризующий один и тот же объект, но за разные периоды или моменты времени	набор сведений по разным объектам наблюдения за разные периоды или моменты времени
132	С помощью плотности распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х можно определить:	01	вероятность того, что случайная величина Х принимает значение, меньшее, чем х	вероятность ее попадания в заданный интервал	вероятность того, что случайная величина Х принимает некоторое конкретное значение
136	Какое из следующих выражений может быть выражением нулевой гипотезы:	01	β1 = 60	β1 < 60	β1 > 60	β1 ≠ 60
137	Пусть X,Y – годовые дивиденды от вложений денежных средств в акции компаний А и В соответственно. Риск от вложений характеризуется дисперсиями: D(X)=25, D(Y)=16. Коэффициент корреляции σ = +0,8. Менее рискованно вкладывать денежные средства:	01	в отрасль В	в отрасль А	в обе отрасли в соотношении 30% на 70%
138	Доход Х населения имеет нормальный закон распределения со средним значением 5000 руб. и средним квадратическим отклонением 1000 руб. Обследуется 1000 человек. Наиболее вероятное количество человек, имеющих доход более 6000 руб., будет составлять:	01	158	159	341	58
150	Парная регрессия представляет собой модель вида:	01	y=f(x)	y=f(x1 , x2 , … , xm)	y=f( yt-1 )
140	Предполагается, что месячный доход граждан страны имеет нормальное распределение с математическим ожиданием m=500 $ и дисперсией σ2=22500. По выборке из 500 человек определен выборочный средний доход =450 $. Доверительный интервал для среднедушевого дохода в стране составляют при уровне значимости 0,05:	01	436,85; 463,15	449,87; 450,13	438,94; 461,06
125	Точечной оценкой параметра генеральной совокупности называется:	01	числовое значение этого параметра, полученное по выборке определенного объема	точное числовое значение этого параметра, полученное по генеральной совокупности	приближенное значение параметра генеральной совокупности	интервал, в который попадает истинное значение параметра
142	Коэффициент эластичности показывает	01	на сколько % изменится результат при изменении фактора на 1 %	на сколько единиц изменится фактор при изменении результата на 1 единицу	на сколько единиц изменится результат при изменении фактора на 1 единицу	во сколько раз изменится результат при изменении фактора на одну единицу	на сколько %изменится фактор при изменении результата на 1%
143	Не является предпосылкой классической модели предположение:	01	факторы являются случайными величинами	факторы экзогенны	длина исходного ряда данных больше, чем количество факторов	матрица факторов содержит все важные факторы, влияющие на результат
144	На основании наблюдений за 100 домохозяйствами построено эмпирическое уравнение регрессии, у- потребление, х -доход: У = 145,65 + 0,825 х Соответствуют ли знаки и значения коэффициентов регрессии теоретическим представлениям	01	да	нет	частично соответствуют
145	Табличное значение критерия Стьюдента зависит	01	И от доверительной вероятности, и от числа факторов, и от длины исходного ряда	Только от уровня доверительной вероятности и длины исходного ряда	Только от длины исходного ряда	Только от числа факторов в модели	Только от уровня доверительной вероятности
146	Имеется уравнение, полученное МНК: yt =1,12 - 0,0098хt1 - 5,62хt2 + 0,044хt3 Зная, что регрессионная сумма квадратов составила 110,32, остаточная сумма квадратов 21,43, найдите коэффициент детерминации:	01	0,837	0,999	1,000	0,736
147	Суть коэффициента детерминации состоит в следующем:	01	коэффициент определяет долю общего разброса значений, объясненного уравнением регрессии	коэффициент свидетельствует о значимости коэффициентов регрессии	коэффициент определяет тесноту связи между признаками	коэффициент свидетельствует о наличии / отсутствии автокорреляции
148	Какое из уравнений регрессии нельзя свести к линейному виду?	01	y = β0 + β1 x1β2 + … + ε	y = β0 + β1 x1 + … + βn xn + ε	y = eβ0 x1β1 · … · xnβn · ε	y = β0 + β1 / x1 + … + βn / xn + ε	y = β0 + β1 / x12 + … + βn / xn2 + ε
106	Квантиль определяется:	01	уровнем значимости и числом степеней свободы	уравнением значимости	числом степеней свободы
139	Статистика по годовым темпам инфляции в стране за последние 10 лет составила (%): 2,6; 3,0; 5,2; 1,7; -0,5; 0,6; 2,2; 2,9; 4,2; 3,8. Несмещенные оценки среднего темпа инфляции, дисперсии и среднего квадратического отклонения составляют:	01	2,57; 2,84; 1,69	2,57; 2,56; 1,60	2,57; 25,58; 5,06
117	При проверке статистических гипотез вероятность совершения ошибки первого рода обозначается через:	01	α	β	1-α	1-β
193	Случайное отклонение приведет к увеличению дисперсии оценок, если	01	D(εi) ≠ D(εj)	cov(εi,εj) = 0	M(εi) = 0
108	Способы уменьшения вероятности ошибок при проверке статистических гипотез состоят в:	01	увеличении объема выборки	уменьшении вероятностей ошибок	минимизации потерь от ошибок
109	Оценка β* значения параметра модели β является несмещенной, если	01	Математическое ожидание β* равно β	β*= β	β* обладает наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками	При N → ∞ , вероятность отклонения β* от значения β cтремится к 0	| β*- β | ≤ ε
110	Оценка β* значения параметра модели β является эффективной, если	01	β* обладает наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками	Математическое ожидание β* равно β	β*= β	При N → ∞ , вероятность отклонения β* от значения β cтремится к 0	| β*- β | ≤ ε
111	Оценка β* значения параметра модели β является состоятельной, если	00000001	β* обладает наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками	Математическое ожидание β* равно β	β*= β	При N → ∞ , вероятность отклонения β* от значения β cтремится к 0	| β*- β | ≤ ε
112	Средние расходы домохозяйств в расчете на одну потребительскую единицу составляли, ден. ед. в месяц: на питание – 62 при σ = 9,3 на одежду и обувь – 26 при σ = 9,1 Степень вариации расходов на питание и покупку одежды и обуви:	01	вариация расходов на питание меньше	одинакова	вариация расходов на питание больше	сравнить вариацию невозможно
113	Ковариация является:	01	абсолютной мерой взаимосвязи	относительной мерой взаимосвязи	относительной частотой взаимосвязи
114	Коэффициент корреляции является величиной:	01	безразмерной	размерной	имеет ту же единицу измерения, что и случайная величина
127	Справедливо ли утверждение: если выборочная оценка параметра генеральной совокупности состоятельная, то она является несмещенной и эффективной оценкой параметра:	01	нет, если выборочная оценка параметра генеральной совокупности состоятельная, то она не является несмещенной и эффективной оценкой параметра	да, если выборочная оценка параметра генеральной совокупности состоятельная, то она является несмещенной и эффективной оценкой параметра
116	Ошибка второго рода состоит в том, что:	01	будет принята нулевая гипотеза, в то время как в действительности верна альтернативная гипотеза	будет отвергнута правильная нулевая гипотеза
126	Справедливо ли утверждение: если выборочная оценка параметра генеральной совокупности несмещенная и эффективная, то она является и состоятельной оценкой параметра:	01	да, если выборочная оценка параметра генеральной совокупности несмещенная и эффективная, то она является и состоятельной оценкой параметра	нет, если выборочная оценка параметра генеральной совокупности несмещенная и эффективная, то она не является состоятельной оценкой параметра
118	Выбор формы связи между переменными называется:	01	спецификацией	идентифицируемостью	верификацией	индентификацией
119	К несовместимым событиям относятся следующие явления:	01	увеличение налогов – рост располагаемого дохода	увеличение продаж – рост прибыли	увеличение объемов производства – снижение издержек производства
120	Элементарным называется событие, которое:	01	нельзя разбить на более простые события	можно разбить на более простые события	можно представить в виде нескольких элементарных событий
121	Вероятность – это:	01	количественная мера	количественная и качественная мера, которая вводится для сравнивания событий по степени возможности их появления	качественная мера
122	Дискретную случайную величину можно задать:	01	таблично, аналитически или графически	графически	аналитически	таблично
123	Случайная величина задается:	01	функцией распределения или плотностью вероятностей	плотностью вероятностей	функцией распределения
124	Заключительным этапом эконометрических исследований является:	01	интерпретация результатов	получение данных и анализ их качества	оценка параметров	спецификация модели
151	Согласно содержанию регрессии, наблюдаемая величина зависимой переменной складывается из:	01	теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии, и случайного отклонения	теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии, скорректированного на величину стандартной ошибки	теоретического значения зависимой переменной, найденного из уравнения регрессии и остаточной дисперсии
115	Ошибка первого рода состоит в том, что:	01	будет отвергнута правильная нулевая гипотеза	будет принята нулевая гипотеза, в то время как в действительности верна альтернативная гипотеза
183	yx^ есть точечная оценка:	01	M(Y/X = xi)	εi	β0	β1
173	Общая сумма квадратов отклонений в парной регрессии имеет число степеней свободы, равное:	01	n-1	n-2	1
174	Какое из утверждений истинно:	01	оценки коэффициентов регрессии будут иметь нормальное распределение, если случайные отклонения распределены нормально	чем больше стандартная ошибка регрессии (остаточная дисперсия), тем точнее оценки коэффициентов	90%-й доверительный интервал для условного математического ожидания зависимой переменной определяет область возможных значений для 90 % -ов наблюдений за зависимой переменной при соответствующем уровне объясняющей переменной
175	Для оценки значимости коэффициентов регрессии рассчитывают:	01	t-статистику Стьюдента	F-критерий Фишера	коэффициент детерминации
176	Какой нелинейной функцией можно заменить параболу, если не наблюдается смена направленности связи признаков:	01	степенной функцией	гиперболой	логистической функцией
177	В большинстве случаев зависимости между экономическими переменными являются:	01	стохастическими	функциональными	строгими
178	Компонента α0 + β1 xi в уравнении линейной регрессии отражает:	01	связь в генеральной совокупности	случайность	связь в генеральной совокупности и случайность
180	Коэффициент b в уравнении линейной регрессии измеряет:	01	наклон прямой	сдвиг по оси ординат	среднее значение у
149	Какое из уравнений регрессии является степенным?	0001	y = β0 + β1 x1β2 + … + ε	y = eβ0 x1β1 ε	y = β0 + β1 / x12 + … + βn / xn2 + ε	y = β0 β1 x1β2x2 ε	y = β0 + β1 x1β2 + ε
182	Эмпирические коэффициенты регрессии а и b являются точечными оценками:	01	теоретических коэффициентов регрессии	условного математического ожидания у	теоретического случайного отклонения
170	Число степеней свободы связано с:	01	числом единиц совокупности n и числом определяемых по совокупности констант	числом определяемых по совокупности констант	числом единиц совокупности n
184	Коэффициент регрессии b пропорционален:	01	коэффициенту корреляции	стандартному отклонению х	стандартному отклонению у
185	Эмпирическая прямая регрессии обязательно проходит через точку:	01	(x–,y–)	(0,y–)	(x–,1)
186	Эмпирическое уравнение регрессии построено таким образом, что:	01	Σei =0 , e–=0	rx,y > 0,5	cov(xi , yi) = cov(yi , ei)
187	Коэффициент b регрессии Y на X имеет тот же знак, что и:	01	rx,y	y–	x–
189	Если по одной и той же выборке рассчитаны регрессии У на Х и Х на У, то совпадут ли в этом случае линии регрессии:	01	нет	да
190	Если переменная Х принимает среднее по выборке значение х, то:	01	наблюдаемая величина зависимой переменной У равна среднему значению у	регрессионная величина Ух в среднем равна среднему значению у, но не обязательно в каждом конкретном случае	регрессионная величина Ух равна среднему значению у	регрессионный остаток минимален среди всех других отклонений
191	Выберите истинное утверждение:	01	коэффициенты эмпирического уравнения регрессии являются по сути случайными величинами	коэффициент b эмпирического парного линейного уравнения регрессии показывает процентное изменение зависимой переменной у при однопроцентном изменении х	коэффициент a эмпирического парного линейного уравнения регрессии показывает значение переменной y при среднем значении переменной x
192	Случайное отклонение в среднем не оказывает влияние на зависимую переменную, если:	0001	D(εi) ≠ D(εj)	M(εi) = 0	cov(εi,εj) = 0
359	В правой части структурной формы взаимозависимой системы могут стоять:	0000000001	только экзогенные лаговые переменные	только экзогенные переменные (как лаговые, так и нелаговые)	только эндогенные лаговые переменные	только эндогенные переменные (как лаговые, так и нелаговые)	любые экзогенные и эндогенные переменные
162	F-критерий характеризует:	01	соотношение факторной и остаточной дисперсий	долю факторной дисперсии в общей дисперсии результативного признака	долю остаточной дисперсии в общей дисперсии результативного признака
152	Использование парной регрессии вместо множественной является примером:	01	ошибки спецификации	ошибки выборки	ошибки измерения
153	Включение в совокупность единиц с “выбросами” данных является примером:	01	ошибки выборки	ошибки спецификации	ошибки измерения
154	Заниженная балансовая прибыль в отчетности является примером:	01	ошибки измерения	ошибки спецификации	ошибки выборки
155	Аналитический метод подбора вида уравнения регрессии основан на:	01	изучении природы связи признаков	изучении поля корреляции	сравнении величины остаточной дисперсии при разных моделях
156	Графический метод подбора вида уравнения регрессии основан на:	01	изучении поля корреляции	изучении природы связи признаков	сравнении величины остаточной дисперсии при разных моделях
157	Экспериментальный метод подбора вида уравнения регрессии основан на:	01	сравнении величины остаточной дисперсии при разных моделях	изучении поля корреляции	изучении природы связи признаков
158	Классический подход к оцениванию коэффициентов регрессии основан на:	01	методе наименьших квадратов	графической оценке	методе максимального правдоподобия
159	Величина коэффициента регрессии показывает:	01	среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу	среднее изменение результата с изменением фактора на один процент	изменение результата в процентах с изменением фактора на один процент
172	Остаточная сумма квадратов отклонений в парной регрессии имеет число степеней свободы, равное:	01	n-2	n-1	1
161	Коэффициент детерминации характеризует:	01	долю факторной дисперсии в общей дисперсии результативного признака	соотношение факторной и остаточной дисперсий	долю остаточной дисперсии в общей дисперсии результативного признака
171	“Объясненная” (факторная) сумма квадратов отклонений в парной регрессии имеет число степеней свободы, равное:	01	1	n-1	n-2
163	Оценка значимости уравнения регрессии в целом дается с помощью:	01	F-критерия Фишера	коэффициента детерминации	стандартной ошибки регрессии
164	«Объясненная» сумма квадратов отклонений отражает влияние на разброс y:	01	изучаемого фактора х	прочих факторов	изучаемого фактора х и прочих факторов
165	Остаточная сумма квадратов отклонений отражает влияние на разброс у:	0001	изучаемого фактора х	прочих факторов	изучаемого фактора х и прочих факторов
166	Если фактор не оказывает влияния на результат, то линия регрессии на графике:	01	параллельна оси ох	параллельна оси оу	является биссектрисой первой четверти декартовой системы координат
167	Остаточная сумма квадратов равна нулю в том случае, когда:	01	у связан с х функционально	значения у, рассчитанные по уравнению регрессии, равны среднему значению у	вся общая дисперсия у обусловлена влиянием прочих факторов
168	Общая сумма квадратов отклонений совпадает с остаточной, когда:	01	фактор х не оказывает влияния на результат	прочие факторы не влияют на результат	фактор х и прочие факторы в равной степени влияют на результат
169	Уравнение регрессии статистически значимо, если	01	«объясненная» сумма квадратов отклонений значимо больше остаточной суммы квадратов отклонений	остаточная сумма квадратов отклонений значимо больше «объясненной» суммы квадратов отклонений	«объясненная» и остаточная суммы квадратов отклонений равны
105	Законы распределения случайной величины необходимы для:	01	определения интервальных оценок и проверки статистических гипотез	определения интервальных оценок	проверки статистических гипотез
160	Уравнение парной регрессии дополняется коэффициентом парной корреляции потому, что:	01	необходимо знать тесноту связи в линейной форме	это требуется для получения оценок коэффициентов регрессии	это необходимо для расчета величины остаточной дисперсии
51	Какой из предложенных наборов данных имеет наибольшее среднее, а какой – наибольшее стандартное отклонение? I. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 II. 10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 15, 15 III. 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6	01	II,I	III,II	I, II	II, III	III,I
41	Выборочной ковариацией двух переменных называется	01	средняя величина произведения отклонений этих переменных от своих средних	сумма произведений отклонений этих переменных от своих средних	математическое ожидание произведения отклонений этих величин от своих средних значений
42	Теоретической ковариацией случайных величин называется	01	математическое ожидание произведения отклонений этих величин от своих средних значений	сумма произведения отклонений этих величин от своих средних значений	вид распределения случайной величины	средняя величина произведения отклонений этих переменных от своих средних
43	Суть метода наименьших квадратов заключается в	01	минимизации суммы квадратов остатков	максимизации суммы квадратов остатков	усреднении суммы квадратов остатков	выборе функционала для минимизации
45	Из 100 сотрудников фирмы 30 человек – женщины, 70 человек – мужчины, при этом 90% женщин имеют высшее образование, и только 60% мужчин имеют высшее образование. Какой процент от всех сотрудников фирмы имеет высшее образование:	01	69%	50%	60%	75%	по имеющимся данным этого невозможно определить
46	Фирма получает 20% сырья от компании A, это сырье содержит 10% брака, а остальную часть сырья – от компании B, в которой брак составляет только 5%. Брак обнаруживается только после изготовления из сырья готовой продукции. Каков процент дефектной продукции во всей продукции фирмы,	01	6%	1%	5%	10%	16%
47	Фирма получает 20% сырья от компании A, это сырье содержит 10% брака, а остальную часть сырья – от компании B, в которой брак составляет только 5%. Брак обнаруживается только после изготовления из сырья готовой продукции. Определите вероятность того, что сырье, из которого изготовлена продукция, получено от компании A, если известно, что продукция оказалась качественной.	01	0,19	0,18	0,33	0,66	0,94
48	Следующая таблица показывает число сотрудников фирмы: мужчин (М) и женщин (Ж) с высшим образованием (ВО) и средним образованием (СО). Содержимое некоторых ячеек неизвестно, но известно, что процент лиц с высшим образованием в общем числе сотрудников не зависит от пола сотрудника. Восстановите содержимое ячейки “мужчины со средним образованием”     М Ж Всего ВО   30 40 СО     60

  1   2   3   4   5

---

---

i) = D(ε_j)

---

_i,ε_j) = 0

---

01010101	=cov(a + b x,y - a - b x)	=b cov(x,y) - b2 var(x)	=b [cov(x,y) - b var(x)]	= 0	= 1
10	Коэффициентом детерминации R2 =	0101
63	Коэффициент регрессии в линейной регрессии совокупного спроса на мобильные телефоны (в тысячах рублей) по цене (в рублях) оказался равным –1. Это означает, что полученное число никак не интерпретируется	0101	увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на одну тысячу рублей	увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на 1%	увеличение цены на 1 рубль снижает спрос на мобильные телефоны на 1%	увеличение цены на 1% снижает спрос на мобильные телефоны на одну тысячу рублей
5	Согласно методу наименьших квадратов для линейной регрессии вида Коэффициенты регрессии могут быть определены по следующим формулам.	010101
1	Для того чтобы регрессионный анализ, основанный на методе наименьших квадратов давал наилучшие результаты, должны выполняться следующие условия (условия Гаусса-Маркова):	01010101	математическое ожидание случайного члена в любом наблюдении должно быть равно нулю	дисперсия случайного члена должна быть постоянной для всех наблюдений	случайные члены должны быть статистически независимы (некоррелированы) между собой	оъясняющая переменная есть величина неслучайная	оъясняющая переменная есть величина случайная	случайные члены должны быть статистически зависимы (коррелированы) между собой
54	Какие из следующих утверждений являются справедливыми? Для нормального распределения более 95% вероятности лежит в пределах	0101	трех стандартных отклонений от среднего	двух стандартных отклонений от среднего	одного стандартного отклонений от среднего
333	Нестационарность временного ряда может быть выявлена:	0101	с помощью коррелограмм	помощью теста единичного корня	с помощью теста Дарбина – Уотсона	с помощью h-статистики Дарбина
36	Для того чтобы выборочная оценка давала хорошее приближение оцениваемого параметра, она должна удовлетворять следующим требованиям	010101	несмещенность оценок	эффективность оценок	состоятельность оценок	смещенность оценок	устойчивость оценок	неэффективность оценок
260	В чем состоит условие гомоскедастичности в регрессионной модели:	01000001	D(εi) ≠ D(εj)	M(εi) · εj ≠ 0	D(εi) = D(εj)	M(εi) · εj = 0
58	Менеджер супермаркета интересуется оценкой средней стоимостью покупки для покупателя, вошедшего в супермаркет. Он собирается построить доверительный интервал для средней стоимости покупки по выборке из n покупателей. Предварительно он пытается вспомнить факторы, влияющие на величину доверительного интервала. Какие из следующих утверждений справедливы? I. Средняя стоимость покупки не влияет не ширину доверительного интервала, а только на его положение. II. 95%-ный доверительный интервал для n=40 будет шире, чем 95%-ный доверительный интервал для n=100. III. 99%-ный доверительный интервал всегда шире, чем 95%-ный доверительный интервал.	010101	I	II	III
25	Можно выделить следующие основные классы моделей:	010101	модели временных рядов	регрессионные модели с одним уравнением	системы одновременных уравнений	модели пространственных рядов
328	При оценивании временного ряда получены следующие результаты: уравнение регрессии имеет вид: y = 2 - 1,2 · t ; d = 1,9 (0,7) В скобках дана стандартная ошибка С какими из перечисленных ниже выводов следует согласиться:	010001	так как значение Дарбина-Уотсона d близко к двум, автокорреляция отсутствует	коэффициент модели при t значим	если объем выборки достаточно велик, коэффициент модели при t в любом случае с большей вероятностью близко к истинному
130	Установите правильное соответствие: 1. Способ оценивания дает состоятельные оценки 2. Способ оценивания дает несмещенные оценки 3. Способ оценивания дает эффективные оценки	010203	... если при бесконечно большом объеме выборки значение статистической оценки стремится к искомому значению в генеральной совокупности.	… если математическое ожидание оценки тождественно искомому значению генеральной совокупности.	… если дисперсия оценки минимальна при заданном объеме выборки.
4	Установите верное соответствие между левыми частями (нумерованный список) выражений и правыми (ввести соответствующий номер). 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.	01020304050607
133	Установите правильное соответствие: 1. модель временных данных … 2. регрессионная модель с одним уравнением … 3. система одновременных уравнений …	010203	определяет зависимость результативного признака от времени.	определяет зависимость результативного признака от факторных с учетом величины случайного отклонения.	«объясняет» столько результативных признаков, сколько входит в нее поведенческих уравнений.
9	Установите верное соответствие между левыми и правыми частями выражений, поставив число в соответствии с приведенным ниже пронумерованным списком левых частей выражений: 1. cov(x,u+ ν)= 2. cov(x,a)= 3. cov(x,au)= 4. cov(u,ν)= 5. var(u,ν)= 6. var(a+bX)= где a, b - const	010203040506	=cov(x,u)+cov(x,ν)	= 0	= a cov(x,u)	=cov(ν,u)	=var(u) + var(ν) + 2 cov(u,ν)	=b2 var(X)
21	Установите верное соответствие статистических свойств для МНК-оценок 1. a 2. b	0102
134	Укажите правильную последовательность этапов эконометрического моделирования:	01020304050607	выбор общего вида модели (спецификация)	оценка параметров модели (идентификация)	определение конечных целей модели	сбор информации, анализ ее качеств	теоретический анализ сущности изучаемого явления	оценка качества модели (верификация)
20	Имеется зависимость Поставьте в соответствие правильные значения стандартных ошибок. 1. S= 2.Sa= 3. Sb= Исходные данные: n=5, var(x)=32, var(e)=1,98,	010203	=1,82	=1,65	=0,143
15	Установите соответствие 1. Если коэффициент детерминации R2 =1, то 2. Если коэффициент детерминации R2 =0, то	0102
17	Случайные составляющие коэффициентов парной регрессии (a,b) 1. для b 2. для a	0102
135	Установите правильное соответствие: 1. Функциональной называется зависимость… 2. Статистической называется зависимость… 3. Случайной величиной называется величина…	010203	в которой каждому значению одной переменной соответствует строго определенное значение другой	в которой изменение одной переменной приводит к изменению математического ожидания другой переменной	которая может с определенными вероятностями принимать те или иные значения из некоторого множества чисел
24	Устойчивое изменение уровня показателя в течение длительного времени	тренд
18	Независимость дисперсии случайного члена от номера наблюдения	гомоскедастичность
6	Разность между фактическим и расчетным значениями зависимой переменной, т. е.	остаток
19	Зависимость дисперсии случайного члена от номера наблюдения	гетероскедастичность
3	Сдвиг, характеризующий запаздывание	лаг
2	Коррелированность двух или нескольких объясняющих переменных в уравнении регрессии	Мультиколлинеарность

---

Смотрите также файлы

• Создание модели классов и структуры данных.docx

• Практическая работа 16. Управление ценами поставок. Цель на основе ранее полученных знаний применить их в правильном направлении.docx

• 1. Подставьте вместо звёздочки число чтобы выполнилось равенство.docx

• Программа среднего профессионального образования 46. 02. 01 Документационное обеспечение управления и архивоведение Дисциплина Государственная и муниципальная служба Практическое занятие 5.rtf

• Задача 148 Найти потенциал в точке, находящейся на высоте h.docx