Можно ли использовать бинарные переменные в парной регрессии

Вопрос

Ответ

Верно

1 Что является предметом изучения эконометрики?

факторы, формирующие развитие экономических явлений и процессов

да

2 Для чего составляются эконометрические модели?

3для выявления качественного и количественного влияния разных факторов на объект

да

3 Эконометрика занимается изучением

качественного и количественного влияния разных факторов на экономические объекты

да

4 Для решения эконометрических задач необходимо

построение математической модели

предварительное решение нескольких задач математического анализа

наличие специализированных программных средств

построение графиков

да

5 Что такое математическая модель экономического объекта?

записанное в математической форме абстрактное отображение экономического объекта

да

6 Математическая модель экономического объекта предназначена для

экспериментального изучения поведения объекта в различных обстоятельствах

да

7 Что может быть выполнено с помощью эконометрической модели?

прогнозирование поведения изучаемого экономического объекта

да

8 Математической моделью в эконометрических задачах является

уравнение регрессии или система уравнений регрессии

да

9 В эконометрических задачах математическая модель

это уравнение регрессии или система уравнений регрессии

да

10 Что означает наличие прямой связи между переменными х и у?

3что при увеличении значений х увеличиваются и значения у

да

11 Что означает наличие обратной связи между переменными х и у?

что при уменьшении значений х значения у увеличиваются

да

12 В каком случае связь между двумя факторами является тесной?

3если их коэффициент корреляции по модулю больше или равен 0,7

да

13 Для определения тесноты линейной связи между двумя факторами необходимо

рассчитать коэффициент корреляции

да

14 Взаимозависимости экономических переменных часто описываются

линейным уравнением

да

15 Линейная связь между переменными означает, что

2график зависимости представляется прямой линией

да

16 Регрессионный анализ оценивает

формулу связи двух или нескольких переменных

да

17 Оценка вида связи между переменными возможна

с помощью регрессионного анализа

да

18 Функция, описывающая корреляционную зависимость между х и у, называется

регрессией у на х

да

19 Регрессия у на х — это

формула связи между переменными у и х

да

20 Какой метод позволяет определить оценки параметров регрессии?

метод наименьших квадратов

да

21 Метод наименьших квадратов позволяет

найти оценки параметров регрессии

да

22 Метод наименьших квадратов состоит

2в минимизации суммы квадратов отклонений реальных значений у от расчетных

да

23 Решение по МНК в пакете Excel можно получить при помощи

опций Анализ данных — Регрессия

да

24 Что такое МНК?

3метод наименьших квадратов

да

25 Для чего применяется МНК?

для оценки параметров регрессии

да

26 Для оценки формы связи между переменными служит

уравнение регрессии

да

27 В каком случае регрессия является парной?

4если в уравнение регрессии входит одна зависимая и одна независимая переменная

да

28 В каком случае регрессия является множественной?

3если в ур-е регрессии входит одна зависимая и множество независимых переменных

да

29 Какие виды регрессионных зависимостей существуют?

парная, множественная, линейная, нелинейная

да

30 Какого вида регрессионная зависимость между переменными не может существовать?

прямая, линейная, нелинейная

да

31 Что является математической моделью эконометрической задачи?

одно уравнение или система уравнений регрессии

да

32 Можно ли на основании решения Excel прогнозировать изменение Y в зависимости от изменения X?

2можно, только если построенная регрессионная модель является качественной

да

33 После записи уравнения регрессии необходимо

оценить качество полученного уравнения

да

34 Регрессионная модель считается качественной при обязательном выполнении следующих условий:

1связь в модели тесная, объясняющие переменные значимы, наблюдений достаточно

да

35 При решении эконометрических задач уравнение регрессии является

математической моделью зависимости переменных

да

36 Уравнение регрессии оценивает

форму зависимости исследуемых переменных

да

37 Для оценки формы связи между переменными служит

уравнение регрессии

да

38 Для чего составляется уравнение регрессии?

2для определения формы зависимости исследуемых переменных

да

39 Значения х и у для поиска уравнения регрессионной зависимости берутся

из статистических данных

да

40 Значения a и b для поиска уравнения регрессионной зависимости берутся

из расчетов по методу наименьших квадратов

да

41 Уравнение регрессии записывается на основании

1величин коэффициентов регрессии

да

42 Какие величины служат для записи уравнения регрессии?

коэффициенты регрессии

да

43 В уравнении регрессии зависимая переменная обычно обозначается как

у

да

44 В уравнении регрессии независимая переменная обычно обозначается как

х

да

45 В уравнении регрессии факторы обычно обозначаются как

х и у

да

46. В уравнении регрессии параметры обычно обозначаются как

а и b

да

47. В уравнение регрессии входят

зависимая переменная, независимые переменные и коэффициенты при них

да

48 В уравнении регрессионной зависимости может быть только

3одна зависимая и одна или несколько независимых переменных

да

49. Сколько объясняющих переменных может быть в уравнении регрессии?

произвольное количество (желательно, не более трети от числа наблюдений)

да

50 Сколько зависимых переменных может быть в уравнении регрессии?

только одна

да

51 В уравнении y = a + bx коэффициенты а и b — это:

параметры регрессии

да

52 В уравнении y = a + bx коэффициент а является

параметром регрессии

да

53 В уравнении y = a + bx коэффициент b является

параметром регрессии

да

54 В уравнении регрессии параметры регрессии обычно обозначаются как

а и b

да

55 В результатах решения задачи коэффициент регрессии а отображается как:

Y-пересечение

да

56 В уравнении y = a + bx величина коэффициента а отражает

значение у при нулевых значениях х

да

56. В уравнении y = a + bx величина коэффициента а отражает

значение у при единичном увеличении х

значимость или незначимость переменной у

значимость или незначимость коэффициента а

нет

57 В результатах регрессионного анализа Y-пересечение — это

коэффициент регрессии а

да

58. Чему будет равен Y в парной линейной регрессии, если Y-пересечение = 5, b = 7, х = 10?

75

да

59 Чему будет равен Y в парной линейной регрессии, если Y-пересечение = 2, b = 6, х = 4?

26

да

60 Чему будет равен Y в множественной линейной регрессии, если Y-пересечение = 2, b1 = 5, b2 = 2, х1 = 4, x2 = 1?

24

да

61 Чему будет равен Y в множественной линейной регрессии, если Y-пересечение = 10, b1 = 1, b2 = 2, х1 = 3, x2 = 4?

21

да

62 Чему будет равен Y в множественной линейной регрессии, если Y-пересечение = 6, b1 = 2, b2 = 5, х1 = 8, x2 = 4?

42

да

63 В уравнении регрессии у = a + bx коэффициент а показывает

прогнозируемую величину у при х = 0

да

64 В уравнении регрессии у = a + bx коэффициент а показывает

величину у при равенстве х нулю

да

65 Как в уравнении регрессии интерпретируется коэффициент перед переменной х?

показывает величину изменения у при единичном изменении х

да

66 В уравнении регрессии у = a + bx коэффициент b показывает

2величину изменения у при единичном изменении х

да

67 Вероятность выполнения нуль-гипотезы для коэффициента регрессии оценивается с помощью

Р-значения этого коэффициента регрессии

да

68 В уравнении y = a + bx незначимость коэффициента регрессии b означает, что

влияние переменной х на коэффициент b отсутствует

влияние переменной у на коэффициент b отсутствует

влияние коэффициента b на переменную х отсутствует

нет

69 В уравнении y = a + bx незначимость коэффициента регрессии а означает, что

3влияние коэффициента а на переменную у отсутствует

да

70 В уравнении y = a + bx незначимость Y-пересечения означает, что

в уравнении регрессии отсутствует константа

да

71 Что означает не значимость коэффициента регрессии?

что соответствующая ему независимая переменная не влияет на зависимую

да

72 Значимость коэффициентов регрессии определяется с помощью:

Р-значений

да

73 Что означает статистическая незначимость параметра (коэффициента) регрессии?

высокую вероятность равенства данного параметра нулю

да

74. Когда коэффициент регрессии считается значимым?

если его Р-значение меньше 5%

да

75 Какая величина «Р-значения» подтверждает влияние х на у?

Р-значение для него меньше 0,05

да

76 При одновременной незначимости нескольких объясняющих переменных модели нужно

4удалить их последовательно, начиная с той, чье Р-значение больше

да

77 Что следует делать, если коэффициент регрессии не значим?

удалять из модели переменную, которой он соответствует

да

78 Теснота связи в уравнении регрессии определяется с помощью

коэффициента корреляции

да

79 Какой показатель характеризует тесноту связи в уравнении регрессии?

коэффициент корреляции

да

80 С помощью какой величины определяется теснота связи в уравнении регрессии?

с помощью коэффициента корреляции

да

81 Что проверяется с помощью коэффициента корреляции?

теснота связи между факторами в уравнении регрессии

да

82 Коэффициент корреляции оценивает

тесноту связи в уравнении регрессии

да

83 Для констатации наличия тесной связи в регрессионной модели необходимо

чтобы модуль коэффициента корреляции был не меньше 0,7

да

84 Тесная связь между перменными модели констатируется в том случае, если

коэффициент корреляции по модулю не меньше 0,7

да

85 Коэффициент корреляции при решении в пакете Excel выдается как величина

«Множественный R»

да

86 В результатах решения задачи в Excel коэффициент корреляции отображается как:

Множественный R

да

87 Какие действия приводят к увеличению тесноты связи в регрессионной модели?

удаление выбросов, добавление ранее неучтенных факторов, видоизменение модели

да

88 Величина «Значимость F» показывает

1вероятность недостоверности коэффициента детерминации

да

89 Для чего служит величина «Значимость F»?

2для определения достоверности коэффициента детерминации

да

90 Нулевая гипотеза для коэфициента детерминации отвергается при

Значимости F, меньшей или равной 5%

да

91 Что означает незначимость коэффициента детерминации?

что рассчитанный коэффициент детерминации не достоверен

да

92 В каком случае коэффициент детерминации может быть не достоверен?

4в случае, если для анализа взято слишком мало наблюдений

да

93 Что необходимо сделать в случае незначимости коэффициента детерминации?

увеличить количество наблюдений в исследуемой выборке

да

94 Причиной недостоверности коэффициента детерминации может служить

недостаточное количество наблюдений

да

95 В каком случае коэффициент детерминации считается незначимым?

если величина «Значимость F» больше 0,05

да

96 В каком случае коэффициент детерминации признается не достоверным?

если Значимость F больше или равна 5%

да

97 Что показывает коэффициент детерминации?

объясненную регрессией долю дисперсии зависимой переменной у

да

98 Как рассчитывается коэффициент детерминации?

как доля объясненной регрессией дисперсии в общей дисперсии зависимой переменной

да

99 О чем свидетельствует близкое кзначение коэффициента детерминации?

о наличии тесной связи между изучаемыми показателями

да

100 Величина RSS показывает

3величину дисперсии зависимой переменной, объясненной регрессией

да

101. Величина ТSS показывает

общий разброс зависимой переменной вокруг ее среднего значения

да

102 Величина ЕSS показывает

4величину дисперсии зависимой переменной, не объясненной регрессией

да

103 Как рассчитывается коэффициент детерминации?

1RSS / TSS

да

104 Что такое остаток?

3разность между реальным и расчетным значением у

да

105 Какое количество остатков выводится при проведении регрессии?

2равное количеству наблюдений

да

106 Какое количество стандартных остатков выводится при проведении регрессии?

3равное количеству наблюдений

да

107 Что такое статистический выброс?

наблюдение, которое резко отклоняется от линии регрессии

да

108 Что такое статистический выброс?

нетипичное наблюдение, подлежащее удалению

да

109. Какое наблюдение считается статистическим выбросом?

наблюдение, не вошедшее в выборку, по которой производится регрессионный анализ

нет

110 Каким образом при решении регрессионной задачи в пакете Excel обнаруживаются статистические выбросы?

2по величинам стандартных остатков наблюдений

да

111 В каких случаях не обязательно удаление статистических выбросов?

2в случае сильной связи в регрессионной модели

да

112 В каких случаях необходимо удаление статистических выбросов?

в случае низкого значения коэффициента корреляции

да

113 Каковы последствия удаления статистических выбросов в регрессионном анализе?

увеличение тесноты связи в модели

да

114. Для проверки качества построенной регрессионной модели необходимо проанализировать:

коэффициент корреляции, Значимость F, Р-значения

да

115 Для чего в регрессионную модель вводятся бинарные переменные?

для учета качественных признаков

да

115. Для признания регрессионной модели качественной должны выполняться условия:

связь тесная, наблюдений достаточно, все объясняющие переменные значимы

да

116 Что такое бинарная переменная?

переменная, принимающая значения «0» или «1» при наличии или отсутствии признака

да

116. Зачем в регрессионном анализе используются бинарные переменные?

чтобы учесть в модели факторы, выражающиеся не количественными значениями

да

117 Фиктивная переменная — это

другое название бинарной переменной

да

118 Бинарная переменная является

равноправной переменной регрессионной модели

да

119 Уравнение регрессии, содержащее бинарные переменные, является

регрессионной моделью

да

120 Какие значения может принимать фиктивная переменная?

0 и

да

121 Можно ли использовать бинарные переменные в множественной регрессии?

да

да

122 Можно ли использовать бинарные переменные в парной регрессии?

да

да

123 Можно ли вводить в модель больше одной бинарной переменной?

нет

да

123. Можно ли вводить в модель больше одной бинарной переменной?

Нет

да, только при условии высокого коэффициента корреляции

нет

124 Может ли бинарная переменная быть независимой переменной регрессионной модели?

да, конечно

да

125 Может ли коэффициент при бинарной переменной быть отрицательным?

да

да

126 Что означает отрицательный коэффициент при бинарной переменной?

уменьшение зависимой переменной при наличии признака, описываемого бинарной

да

127 Что означает положительный коэффициент при бинарной переменной?

увеличение зависимой переменной при наличии признака, описываемого бинарной

да

128 Незначимость коэффициента при бинарной переменной означает

4отсутствие влияния данного качественного признака на зависимую переменную

да

129 Статистическая значимость бинарной переменной означает

подтвержденное влияние данного качественного признака на зависимую переменную

да

130 В каких случаях производится исключение бинарных переменных из модели?

2в случае высокого Р-значения для них

да