тест по эконометрике. МАИ

Тест включает в себя 36 заданий по 5 пунктов. ...

тест

тест

        реальные статистические данные должны быть соответствующим образом подобраны;2.        коэффициент детерминации должен иметь высокое значение;3.        должен быть особым характер статистических данных;4.        следует обращать внимание не только на коэффициент детерминации, но и на соответствие подобранной модели характеру статистических данных; 5.        нет правильного ответа.Вопрос 3. Какими свойствами обладает модель Michaelis-Menton зависимости уровня инфляции от уровня безработицы?1.        она учитывает наличие асимптот;2.        она линеаризуется;3.        она является частным случаем более общей взаимозависимости указанных переменных;4.        все ответы верны; 5.        нет правильного ответа.Вопрос 4. Как записывается модель наблюдений зависимости потребления текстиля от дохода и цен на текстиль?1.      2.      3.      ;4.      5.      нет правильного ответа.Вопрос 5. Какой метод используется для определения коэффициентов модели наблюдений, записанной в логарифмической форме, зависимости потребления текстиля от дохода и цены?1.        линеаризации;2.        наименьших квадратов; 3.        баланса ошибок;4.        все ответы верны;5.        нет правильного ответа. Задание 15. Вопрос 1. Что предполагает базовая и наиболее простая модель для последовательности , полученной из модели наблюдений ?1.        - зависимые величины;2.        - независимые и неслучайные величины;3.        имеют различное распределение;4.        - зависимые, неслучайные величины, имеющие различное распределение;5.        - независимые случайные величины, имеющие одинаковое распределение. Вопрос 2. Что такое функция распределения случайной величины z?1.      эта функция представляет собой вероятность того, что для любого , наблюдаемое значение переменной не превзойдет , т.е. , при этом ; 2.      эта функция представляет собой вероятность того, что для любого , наблюдаемое значение переменной превзойдет , т.е. , при этом ;3.      эта функция представляет собой вероятность того, что для любого , наблюдаемое значение переменной не превзойдет , т.е. , при этом ;4.      эта функция представляет собой вероятность того, что для любого , наблюдаемое значение переменной не превзойдет , т.е. , при этом ;5.      все ответы верны.Вопрос 3. Каким свойствам должна удовлетворять функция , случайной величины ?1.        ; 2.        площадь под кривой в прямоугольной системе координат (точнее, площадь, ограниченная сверху этой кривой и снизу — горизонтальной осью ) равна , 3.        для любой пары значений с , вероятность численно равна площади, ограниченной снизу осью , сверху — кривой , слева — вертикальной прямой , справа — вертикальной прямой (т. е. равна части площади под кривой , расположенной между точками и ); 4.        для любого , вероятность того, что наблюдаемое значение не превзойдет , равна площади, ограниченной снизу осью , сверху — кривой и справа — вертикальной прямой , т. е. равна части площади под кривой , расположенной левее точки ;5.        все ответы верны. Вопрос 4. Как связана функция плотности распределения случайной величины с функцией распределения ?1.      ;2.      ;3.      ; 4.      ;5.      нет правильного ответа.Вопрос 5. Какое из утверждений является истинным?1.        Функция плотности указывает на более вероятные и менее вероятные интервалы значений случайной величины. +2.        Если случайная величина имеет равномерное распределение на отрезке , то для нее все интервалы значений, имеющие одинаковую длину и расположенные целиком в пределах отрезка , имеют разные вероятности (т. е. вероятности попадания значений случайной величины на эти интервалы одинаковы). 3.        Если же случайная величина имеет треугольное распределение на отрезке , то для нее интервалы значений, имеющие одинаковую длину и расположенные целиком в пределах отрезка , имеют одинаковые вероятности;4.        Функция плотности указывает на одинаково вероятные интервалы значений случайной величины;5.        Все утверждения ложны.Задание 16. Вопрос 1. Что понимается под условием независимости нескольких случайных величин?1.        то, что все эти случайные величины имеют одинаковую функцию распределения;2.        то, что на распределение любой случайной величины не зависит информация о распределении других случайных величин; +3.        то, что распределение любой случайной величины зависит информация от распределения других случайных величин;4.        все ответы верны;5.        нет правильного ответа.Вопрос 2. Как называется распределение случайной величины х, плотность распределения которой р(х)задается формулой ?1.        полиномиальное;2.        Пуассона;3.        Гауссовское; 4.        Бернулли;5.        равномерное.Вопрос 3. Различаются ли между собой и как гауссовское и нормальное распределения?1.        нет, не различаются;2.        нормальное – это гауссовское с нулевой дисперсией;3.        гауссовское – это нормальное с нулевым средним значением; 4.        нормальное – это гауссовское с нулевым средним и нулевой дисперсией;5.        нет правильного ответа.Вопрос 4. В каком случае нормальность распределения оценки наименьших квадратов параметра в линейной модели наблюдений имеет нормальное распределение?1.        эти два условия между собой не связаны;2.        если оценка наименьших квадратов параметра в линейной модели наблюдений имеет нормальное распределение, ошибки - имеют одинаковое нормальное распределение с нулевым средним;3.        если ошибки - независимые случайные величины, имеющие одинаковое нормальное распределение с нулевым средним, то тогда оценка наименьших квадратов параметра также имеет нормальное распределение; 4.        если оценка наименьших квадратов параметра в линейной модели наблюдений имеет нормальное распределение тогда и только тогда, когда ошибки - имеют одинаковое нормальное распределение с нулевым средним;5.        нет правильного ответа.Вопрос 5. Какова формула математического ожидания случайной величины , которая имеет функцию плотности ?1.        ;2.        ;3.        ; 4.        ;5.        .Задание 17. Вопрос 1. Для какого количества для наблюдаемых значений случайных величин имеет место приближенное равенство ?1.        для малых ;2.        для больших ; 3.        не зависит от количества ;4.        при =;5.        при = - .Вопрос 2. Какова формула дисперсии случайной величины Х, имеющей плотность распределения ?1.        ;2.        ;3.        ; 4.        ;5.        .Вопрос 3. Какой тип распределения случайной величины полностью определяется заданием ее математического ожидания и дисперсии?1.        нормальное распределение; 2.        распределение Пуассона;3.        равномерное распределение;4.        треугольное распределение;5.        все ответы верны.Вопрос 4. Какая формула, определяющая свойства математического ожидания случайной величины является истинной?1.        ;2.        ; 3.        ;4.        ;5.         Вопрос 5. Какая формула дисперсии случайной величины Х является ошибочной?1.      ;2.      ;3.      ;4.      ; 5.      все ответы неверны.Задание 18. Вопрос 1. Как записывается формула математического ожидания и дисперсии для случайной величины из линейной модели наблюдений с фиксированными и взаимно независимыми гауссовскими ошибками, ?1.        ;2.        ;3.        ;4.        ; 5.        . Вопрос 2. Какому условию должна удовлетворять нормальная линейная модель множественной регрессии переменной y на переменные x1, ... , xp ?1. Модель наблюдений имеет видгде - значение объясняемой переменной в -м наблюдении; - известное значение-ой объясняющей переменной в -м наблюдении; - неизвестный коэффициент при-ой объясняющей переменной; - случайная составляющая (“ошибка“) в -м наблюдении.2. - случайные величины, независимые в совокупности, имеющие одинаковое нормальное распределение N (0,2) с нулевым математическим ожиданием и дисперсией 3. Если не оговорено противное, то в число объясняющих переменных включается переменная, тождественно равная единице, которая объявляется первой объясняющей переменной, так что 4. матрица XTX невырождена, т.е. ее определитель отличен от нуля:5. все ответы верны. Вопрос 3. Как записывается формула остаточной суммы квадратов множественной линейной регрессии RSS?1.      2.      3.      4.      5.      нет правильного ответа.Вопрос 4. Какую запись приобретает простая линейная модель наблюдений в терминологии и обозначениях модели множественной линейной регрессии?1.        ,2.        , 3.        , 4.        ,5.        все записи верны. Вопрос 5. Скольким условиям должна удовлетворять нормальная линейная модель множественной регрессии переменной y на переменные x1, ... , xp ?1.        2-м;2.        3-м;3.        4-м; 4.        5-ти;5.        6-ти.Задание 19. Вопрос 1. Что получается в результате центрирования и нормирования случайной величины - оценок уравнения множественной линейной регрессии?1.        стандартное нормальное распределение;2.        нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием;3.        нормальное распределение с единичной дисперсией;4.        распределение, функция распределения и функция плотности распределения которого соответственно равны: 5.        все ответы верны. Вопрос 2. Какое число называется квантилью уровня р нормально распределенной случайной величины ?1.      2.      3.      4.      5.      Вопрос 3. Как называется интервал для нормально распределенной случайной величины , границы которого задаются формулой ?1.        интервал, в который эта случайная величина попадает с вероятностью равной ;2.        доверительным интервалом для j с уровнем доверия (доверительной вероятностью) ,100()-процентным доверительным интервалом для j;3.        ()-доверительным интервалом для j;4.        нет правильного ответа;5.        все ответы верны. Вопрос 4. Чему равна длина доверительного интервала для случайной нормально распределенной величины , если случайный интервал является 95%-доверительным интервалом для j ?1.        ;2.        ;3.        ; 4.        ;5.        Вопрос 5. Какая статистика берется в качестве математического ожидания для нормально распределенной случайной величины ?1.        ; 2.        ;3.        ;4.        ; 5.        .Задание 20. Вопрос 1. Какая случайная величина имеет распределение хи-квадрат с (n-p) степенями свободы?1.        ;2.        ;3.        ;4.        ;5.        . Вопрос 2. Какое распределение имеет величина ?1.        гауссовское;2.        нормальное;3.        хи-квадрат;4.        стьюдента; 5.        нет правильного ответа.Вопрос 3. Для какого значения К квантили распределения Стьюдента практически совпадают с соответствующими квантилями стандартного нормального распределения ?1.        для ;2.        для ; 3.        для ;4.        для ;5.        нет правильного ответа.Вопрос 4. Какое утверждение является истинным?1.      увеличение уровня доверия сопровождается уменьшением ширины доверительного интервала (при тех же статистических данных);2.      увеличение уровня доверия сопровождается увеличением ширины доверительного интервала (при различных статистических данных);3.      увеличение уровня доверия сопровождается уменьшением ширины доверительного интервала (при различных статистических данных);4.      увеличение уровня доверия сопровождается увеличением ширины доверительного интервала (при тех же статистических данных); 5.      все утверждения ложны.Вопрос 5. Что такое нулевая гипотеза?1.        утверждение о том, что при заданной доверительной вероятности случайная величина не попадет в доверительный интервал; 2.        утверждение о том, что случайная величина попадет в доверительный интервал;3.        утверждение о том, что доверительный интервал будет рассчитан;4.        утверждение о том, что доверительная вероятность существует;5.        все ответы неверны.Задание 21. Вопрос 1. В каком случае отвергается нулевая гипотеза, то есть гипотеза о том, что случайная величина не попадет в доверительный интервал, то есть ?1.      2.      3.      4.      5.      нет правильного ответа.Вопрос 2. В скольких случаях из 100 можно допустить ошибку первого рода, если в действительности, если доверительный интервал равен 099?1.        в 5 случаях из 100;2.        в 99 случаях из 100;3.        в 1 случае из 100; 4.        в 10 случаях из 100;5.        нет правильного ответа.Вопрос 3. Как называется правило решения вопроса об отклонении или неотклонении статистической гипотезы?1.        критерий Стьюдента;2.        статистический критерий проверки гипотезы; 3.        задание уровня значимости критерия;4.        критерий Фишера;5.        все ответы верны.Вопрос 4. Чем задается статистический критерий?1.        статистической гипотезой, уровнем значимости;2.        статистикой критерия, критическим множеством;3.        уровнем значимости, статистикой критерия;4.        статистической гипотезой, критическим множеством;5.        все ответы верны. Вопрос 5. Какой смысл несет гипотеза в рамках нормальной модели множественной линейной регрессии ?1.        эта гипотеза соответствует предположению исследователя о том, что -я объясняющая переменная имеет существенное значение с точки зрения объяснения изменчивости значений объясняемой переменной , она не может быть исключена из модели;2.        эта гипотеза соответствует предположению исследователя о том, что -я объясняющая переменная не имеет существенного значения с точки зрения объяснения изменчивости значений объясняемой переменной , но она не может быть исключена из модели;3.        эта гипотеза соответствует предположению исследователя о том, что -я объясняющая переменная не имеет существенного значения с точки зрения объяснения изменчивости значений объясняемой переменной , так что она может быть исключена из модели; 4.        эта гипотеза соответствует предположению исследователя о том, что -я объясняющая переменная имеет существенное значение с точки зрения объяснения изменчивости значений объясняемой переменной , но она может быть исключена из модели;5.        Нет правильного ответа.Задание 22. Вопрос 1. Какое из утверждений является истинным?1.        Если указываемое P-значение меньше выбранного уровня значимости , то это равносильно тому, что значение t-статистики попало в область отвержения гипотезы , т. е. В этом случае гипотеза отвергается.2.        Если указываемое P-значение больше выбранного уровня значимости , то это равносильно тому, что значение t-статистики не попало в область отвержения гипотезы , т. е. В этом случае гипотеза не отвергается.3.        Если (в пределах округления) указываемое P-значение равно выбранному уровню значимости , то в отношении гипотезы можно принять любое из двух возможных решений.4.        В случае, когда гипотеза отвергается (вариант 1), говорят, что параметрстатистически значим (statistically significant); это соответствует признанию того, что наличие j-й объясняющей переменной в правой части модели существенно для объяснения наблюдаемой изменчивости объясняемой переменной.5.        Все утверждения истинны. Вопрос 2. Что означает тот факт, что гипотеза не отвергается ?1.        это означает, что параметрстатистически значим;2.        в рамках используемого статистического критерия мы получили убедительные аргументы за предположение о том, что;3.        наличие j-й объясняющей переменной в правой части модели существенно для объяснения наблюдаемой изменчивости объясняемой переменной, 4.        нельзя обойтись и без включения этой переменной в модель регрессии;5.        все ответы неверны. Вопрос 3. От чего зависят выводы о статистической значимости (или незначимости) того или иного параметра модели?1.        от выбранного масштаба измерения случайных величин;2.        от вида модели;3.        от выбранного уровня значимости ; 4.        от вида распределения случайной величины;5.        все ответы верны.Вопрос 4. Какова формула записи F-статистики?1.        2.        3.        4.        5.        нет правильного ответа.Вопрос 5. При каких значениях критерия Фишера (-статистики) гипотеза отвергается, при условии, вероятность ошибочного отвержения гипотезы равна ?1.      2.      3.      4.      5.      Задание 23. Вопрос 1. Сколько переменных и какие в модели ?1.        2 переменных: ;2.        3 переменных: ; 3.        4 переменных: 4.        7 переменных: , 5.        нет правильного ответа. Вопрос 2. Каким образом осуществлялся переход от модели к модели ?1.        двумя способами: дважды использовали -критерии, сначала приняв (не отвергнув) гипотезу в рамках модели , а затем приняв гипотезу в рамках модели ; затем однократно использовали F-критерий, приняв гипотезу в рамках модели ; 2.        двумя способами: дважды использовали F -критерии, сначала приняв (не отвергнув) гипотезу в рамках модели , а затем приняв гипотезу в рамках модели ; затем однократно использовали t-критерий, приняв гипотезу в рамках модели ;3.        двумя способами: трижды использовали -критерии, сначала приняв (не отвергнув) гипотезу в рамках модели , а затем приняв гипотезу в рамках модели ; затем однократно использовали F-критерий, приняв гипотезу в рамках модели ;4.        двумя способами: дважды использовали -критерии, сначала приняв (не отвергнув) гипотезу в рамках модели , а затем приняв гипотезу в рамках модели ; затем дважды использовали F-критерий, приняв гипотезу в рамках модели ;5.        все ответы верны.Вопрос 3. Какова формула представления как случайной величины, для того чтобы ее можно было проверить с помощью критерия Фишера?1.      2.      3.      4.      нет правильного ответа;5.      все формулы верны. Вопрос 4. Чему равно по критерию Фишера критическое значение при для простой линейной модели, если количество наблюдений равняется 40?1.        0.91;2.        0.72;3.        0.383;4.        0.13;5.        0.097. Вопрос 5. Какое значение коэффициента принимается для выбора лучшей из конкурирующих моделей регрессии?1.        минимальное;2.        максимальное; 3.        среднее;4.        все ответы верны;5.        нет правильного ответа.Задание 24. Вопрос 1. Как называется критерий проверки статистической гипотезы, когда линейной модели с объясняющими переменными, оцененной по наблюдениям, сопоставляется значение , где - остаточная сумма квадратов, полученная при оценивании коэффициентов модели методом наименьших квадратов?1.        критерий Фишера;2.        критерий Стьюдента;3.        критерий Акаике; 4.        критерий Шварца;5.        критерий Гаусса. Вопрос 2. Как называется критерий проверки статистической гипотезы, когда линейной модели с объясняющими переменными, оцененной по наблюдениям, сопоставляется значение , где - остаточная сумма квадратов, полученная при оценивании коэффициентов модели методом наименьших квадратов?1.        критерий Фишера;2.        критерий Стьюдента;3.        критерий Акаике; 4.        критерий Шварца; 5.        критерий ГауссаВопрос 3. Что является указанием на то, что то, что -я объясняющая переменная «почти является» линейной комбинацией остальных объясняющих переменных в модели ?1.        коэффициент возрастания корреляции;2.        коэффициент возрастания ковариации;3.        коэффициент уменьшения дисперсии;4.