Файл: Тема Статистическое наблюдение. Сводка и группировка статистических материалов. Абсолютные и относительные величины.doc
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 28.03.2024
Просмотров: 46
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
д) любое значение меньше нуля.
4.13. Множественный коэффициент корреляции может принимать значения:
а) от 0 до 1;
б) от –1 до 0;
в) от –1 до 1;
г) любое положительное значение;
д) любое значение меньше нуля.
4.14. Коэффициент детерминации может принимать значения:
а) от 0 до 1;
б) от –1 до 0;
в) от –1 до 1;
г) любое положительное значение;
д) любое значение меньше нуля.
4.15. С помощью какого уравнения регрессии исследуется прямолинейная связь между факторами:
а) ;
б) ;
в) ;
г) .
4.16. Какие формулы используются для аналитического выражения нелинейной связи между факторами:
а) ;
б) ;
в) .
4.17. Для изучения связи между двумя признаками рассчитано линейное уравнение регрессии:
параметры:
Параметр показывает, что:
а) связь между признаками прямая;
б) связь между признаками обратная;
в) с увеличением значения признака “х” на единицу значение признака “у” увеличивается на 0,984;
г) с увеличением значения признака “х” на единицу значение признака “у” увеличивается на 0,016.
4.18. Для изучения связи между двумя признаками рассчитано линейное уравнение регрессии:
параметры:
Параметр показывает, что:
а) связь между признаками прямая;
б) связь между признаками обратная;
в) с увеличением значения признака “х” на единицу значение признака “у” увеличивается на 0,04;
г) с увеличением значения признака “х” на единицу значение признака “у” уменьшается на 1,04.
4.19. Корреляционный анализ используется для изучения:
а) развития явления во времени;
б) структуры явлений;
в) соотношений явлений;
г) взаимосвязей явлений;
д) качественных характеристик явлений.
4.20. В результате проведения регрессионного анализа получают функцию, описывающую:
а) взаимосвязь показателей;
б) соотношение показателей;
в) структуру показателей;
г) темпы роста показателей;
д) прирост показателей.
4.21. Если результативный и факторный признаки являются количественными, то для анализа связи между ними могут применяться:
а) корреляционное отношение;
б) линейный коэффициент корреляции;
в) коэффициент ассоциации;
г) ранговый коэффициент Спирмена;
д) ранговый коэффициент Фехнера.
4.22. Для анализа связи между двумя качественными альтернативными признаками могут применяться:
а) корреляционное отношение;
б) линейный коэффициент корреляции;
в) коэффициент ассоциации;
г) ранговый коэффициент Спирмена;
д) коэффициент контингенции.
4.23. Параболическое уравнение регрессии применяется, если:
а) при равномерном возрастании факторной переменной результативный признак возрастает или убывает ускоренно;
б) результативный и факторный признаки возрастают или убывают примерно одинаково (в арифметической прогрессии);
в) при увеличении значений факторной переменной значения результативного признака не изменяются.
4.24. Линейное уравнение регрессии применяется, если:
а) при равномерном возрастании факторной переменной результативный признак возрастает или убывает ускоренно;
б) результативный и факторный признаки возрастают или убывают примерно одинаково (в арифметической прогрессии);
в) при увеличении значений факторной переменной значения результативного признака не изменяются.
4.25. Гиперболическое уравнение регрессии применяется, если:
а) при равномерном возрастании факторной переменной результативный признак возрастает или убывает ускоренно;
б) при увеличении значений факторной переменной значения результативного признака уменьшаются, причем это уменьшение все время замедляется;
в) при увеличении значений факторной переменной значения результативного признака увеличиваются, причем это увеличение все время возрастает;
г) результативный и факторный признаки возрастают или убывают примерно одинаково (в арифметической прогрессии);
4.26. Для определения параметров уравнения регрессии можно применить метод:
а) скользящей средней;
б) наименьших квадратов;
в) основного массива;
г) параллельных рядов.
4.27. О качестве полученного уравнения регрессии судят на основе:
а) средней ошибки аппроксимации;
б) коэффициента детерминации;
в) уровня значимости;
г) доверительной вероятности;
д) частных коэффициентов корреляции.
4.28. Уровень значимости показывает:
а) вероятность принятия правильного решения;
б) вероятность принятия ошибочного решения;
в) взаимосвязь зависимой и факторных переменных;
г) степень колеблемости значений зависимой переменной.
4.29. С помощью какого графика можно определить форму зависимости между двумя признаками:
а) гистограммы;
б) кумуляты;
в) корреляционного поля;
г) огивы;
д) полигона распределения.
4.30. Установите соответствие между видом коэффициента и его формулой:
а) ; б) ;
в) ;
г) .
1) парный (линейный) коэффициент корреляции;
2) частный коэффициент корреляции;
3) коэффициент детерминации;
4) множественный коэффициент корреляции.
4.31. Установите соответствие между видом уравнения регрессии и функцией, его описывающей:
а) ; б) ;
в) ;
г) ; д) .
1) показательное;
2) линейное;
3) параболическое;
4) степенное;
5) гиперболическое.
4.32. Установите соответствие между показателем и его назначением:
а) определяет тесноту связи между одним признаком и остальными, входящими в модель;
б) определяет тесноту линейной зависимости между двумя признаками на фоне действия всех факторов, входящих в модель;
в) определяет тесноту линейной зависимости между двумя признаками при исключении влияния остальных.
1) парный (линейный) коэффициент корреляции;
2) частный коэффициент корреляции;
3) множественный коэффициент корреляции.
4.33. Если линейный коэффициент корреляции получился равным 0,235, то
1) связь между признаками отсутствует;
2) связь между признаками достаточная;
3) связь между признаками средняя;
4) связь между признаками либо слабая, либо нелинейная;
5) связь между признаками либо слабая, либо обратная.
4.34 Средняя из внутригрупповых дисперсий равна 0,4; общая дисперсия признака составила 0,9. Определите величину корреляционного отношения (с точностью до 0,001).
4.35. Связь между процентной ставкой на межбанковский кредит (%) (у) и сроком предоставления кредита в днях (х) описана уравнением регрессии: у = 23 + 0,3х. Это означает, что с продлением срока пользования кредитом на 1 день процентная ставка увеличится в среднем на:
1) 3%; 2) 23%; 3) 0,3%; 4) 23,3%; 5) 22,7%.
4.36 Связь между балансовой прибылью предприятий (млн.руб.) (у) и числом дней просроченных платежей (х) описана уравнением регрессии:
у = 90 – 0,2х. Это означает, что с каждым днем просроченных платежей балансовая прибыль в среднем будет уменьшаться:
1) на 2 млн. руб.;
2) на 90 млн. руб.;
3) на 0,2 млн. руб.;
4) на 89,8 млн. руб.;
5) на 90,2 млн. руб.
4.37. Аналитическая группировка 35 коммерческих банков характеризует связь между размером капитала и уровнем его прибыльности. Общая дисперсия прибыльности капитала – 20, межгрупповая – 18, количество групп – 5. Рассчитайте эмпирический коэффициент детерминации.
4.38 Средняя из произведений значений двух показателей равна 14 ( ), среднее значение факторного признака х – 3, среднее значение результативного признака у – 5, дисперсия факторного признака х – 25, дисперсия результативного признака у – 36. Определите линейный коэффициент корреляции (с точностью до 0,001).
4.39. Аналитическая группировка 50 фермерских хозяйств характеризует зависимость между показателем продуктивности скота и обеспеченностью хозяйств кормами. Выделено 5 групп, средняя из внутригрупповых дисперсий составляет 34, межгрупповая дисперсия – 66. Определите эмпирический коэффициент детерминации.
4.40. Если теоретическое корреляционное отношение равно 1, то связь между признаками:
а) функциональная, прямая;
б) статистическая, прямая;
в) функциональная, обратная;
г) статистическая, обратная;
д) отсутствует.
4.41. Если теоретическое корреляционное отношение равно 1, то:
а) линия регрессии проходит через все эмпирические точки;
б) линия регрессии проходит параллельно оси абсцисс;
в) линия регрессии проходит параллельно оси ординат;
г) связь отсутствует.
4.42. Для того чтобы полученное уравнение регрессии можно было принять в качестве прогнозной модели, средняя ошибка аппроксимации не должна превышать:
1) 2%;
2) 5-7 %;
3) 7-9 %;
4) 10%;
5) 12-15 %.
4.43. Связь между уровнем прибыльности активов и долей высоколиквидных активов оценивается с помощью коэффициента детерминации. Если он равен 0,78, то это означает, что вариация доли высоколиквидных активов связана с вариацией прибыльности активов на:
1) 22 %; 2) 78 %; 3) 7,8 %; 4) 780 %.
4.44. Недостающим элементом в формуле линейного коэффициента корреляции является:
1) ; 2) ; 3) ; 4) ; 5) .
4.45. Определите коэффициент ассоциации по данным таблицы (с точностью до 0,01):
Уровень образования лиц, занимающихся поиском работы | Результат поиска работы в течение месяца | Итого | |
Работа найдена | Работа не найдена | ||
Высшее | 53 | 113 | 166 |
Иной уровень образования | 21 | 18 | 39 |
Итого | 74 | 131 | 205 |