Матрица правильных ответов

1	г
2	г, е
3	а, б, г, д
4	б
5	б
6	а
7	в
8	а, в, г, е
9	а, д, е
10	д
11	г
12	а

Тема: «Корреляционно-регрессионный анализ»

1. Если каждому значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака, определяемое по какой-либо формуле, то взаимосвязь между признаками называется:

а) стохастической;

б) статистической;

в) полной (функциональной);

г) неполной.

2. Зависимость среднего значения исследуемого показателя от учитываемых факторов, не имеющая строго функционального характера называется:

а) корреляцией;

б) аналитической;

в) полуфункциональной.

3. По аналитической форме различают корреляционные связи:

а) парные и множественные;

б) прямые (положительные) и обратные (отрицательные);

в) линейные и нелинейные.

4. По характеру связи корреляционные связи различаются:

а) обратные;

б) косвенные;

в) прямые;

г) ложные;

д) непосредственные.

5. Аналитическое выражение, связывающее исследуемый экономический показатель и учитываемые факторы, влияющие на него, называется:

а) множественная корреляция;

б) парная корреляция;

в) уравнение Фурье;

г) уравнение регрессии.

6. Для количественной оценки тесноты связи используется:

а) коэффициент регрессии;

б) линейный коэффициент корреляции;

в) коэффициент детерминации;

г) коэффициент монотонности.

7. Для уравнения регрессии , если влияние прочих факторов на результативный признак будет сведено к нулю, имеет место соотношение:

а) с увеличением фактора х на единицу показатель y возрастет на 16,5;

б) с увеличением фактора х на единицу показатель y уменьшится на 16,5;

в) с увеличением фактора х на единицу показатель y возрастет на 46,5;

г) с увеличением фактора х на единицу показатель y уменьшится на 46,5.

8. Чтобы определить, в какой степени вариация переменной y объясняется уравнением регрессии, используется:

а) коэффициент множественной корреляции;

б) коэффициент детерминации;

в) линейный коэффициент регрессии;

г) средняя ошибка аппроксимации;

д) коэффициент регрессии.

9. Связь между признаками считается тесной, если абсолютное значение линейного коэффициента корреляции:

а) изменяется в пределах от 0,5 до 0,7;

б) изменяется в пределах от 0,5 до 1;

в) изменяется в пределах от 0,7 до 1;

г) больше 1;

д) изменяется в пределах от 0,3 до 0,5.

10. Проверка адекватности модели регрессии имеющимся фактическим данным осуществляется методом расчета:

а) средней ошибки аппроксимации;

б) t–критерия Стьюдента;

в) F–критерия Фишера;

г) коэффициента детерминации;

д) коэффициента парной корреляции.

Матрица правильных ответов

1	в
2	а
3	в
4	б, г, д
5	г
6	б
7	в
8	б
9	в
10	а, в