Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

sep_otvety_test / ОТВЕТЫ НА ТЕСТ

.docx
Скачиваний:
238
Добавлен:
17.04.2015
Размер:
34.25 Кб
Скачать

1, "Слабое управление" в динамическом прогнозировании это: ВЫРАЖАЕТСЯ ЛИНЕЙНЫМ УРАВНЕНИЕМ

2. Авторегрессия это: Регрессия ряда к своим значениям в прошлом (ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ДЛЯ ЦИКЛИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ)

3. Априорные ошибки это: Известных значений от тренда

4. База прогноза это: часть данных, по которым построена модель

5. В моделях тренда и регрессии "Y-пересечение" это: ПОКАЗЫВАЕТ ТОЧКУ ПЕРЕСЕЧЕНИЯ ЛИНИЕЙ РЕГРЕССИИ ОСИ ОРДИНАТ (У) ИЛИ ЭТО ПЕРВОНАЧАЛЬНОЕ ЗНАЧЕНИЕ ИЗУЧАЕМОГО РЯДА (ПРИ ЗНАЧЕНИИ ВСЕХ ФАКТОРОВ=0)

6. В набор факторов регрессии включают сдвинутые во времени ряды для того, чтобы: ЧТОБЫ ОТОБРАЗИТЬ ВОЗМОЖНОЕ ЗАПАЗДЫВАНИЕ В КАЧЕСТВЕ ФАКТОРОВ РЕГРЕССИИ

7. Выбросом в динамическом ряду называется: Значение резко отличное от соседних

8. Динамический ряд разделён на три сменяющих друг друга канала, значит тренд ряда это: 3 степени

9. Динамический ряд это: ИЗМЕНЕНИЕ ПРИЗНАКА СО ВРЕМЕНЕМ ИЛИ ЭТО ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД, ГДЕ НАБЛЮДЕНИЯ - МОМЕНТЫ ВРЕМЕНИ

10. Динамическое прогнозирование это: ИЗУЧАЕТСЯ ЗАВИСИМОСТЬ ПРИЗНАКА ОТ НОМЕРА НАБЛЮДЕНИЯ - МОМЕНТА ВРЕМЕНИ

11. Для расчёта значений линейного тренда MS Excel содержит функцию: ПРЕДСКАЗ И ТЕНДЕНЦИЯ

12. Для расчета значений регрессии предназначена функция MS Excel: ЛИНЕЙН; ИНДЕКС

13. Для расчёта чего предназначена функция ТЕНДЕНЦИЯ() MS Excel ? вычисляет или предсказывает будущее значение по существующим значениям. Новое значение предсказывается с использованием линейной регрессии

14. Для чего предназначена надстройка "Поиск решения" в MS Excel? ДЛЯ НАХОЖДЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ

15. Если Р-значение = 0,95 , то это значит, что: С ВЕРОЯТНОСТЬЮ 95% ЗНАЧЕНИЯ ПАРАМЕТРА МОГУТ СРАВНЯТЬСЯ С 0 (Т.Е НА 95%ФАКТОР НЕ ВЛИЯЕТ НА РЕЗУЛЬТАТ)

16. Если ряд с первоначального уровня 126 растёт ежепериодно на 18%, то тренд этого ряда записывается в виде функции (формула): ЭКСПОНЕН (ПОКАЗАТ) Y=A0*E^(A1*t)

17. Если ряд с первоначального уровня 126 увеличивается ежепериодно на 18, то тренд этого ряда записывается в виде функции (формула): ЛИНЕЙН Y^=A0+A1*t

18. Если фактор [адаптации] экспоненциального сглаживания равен 0, то сглаженный ряд представляет собой: КОНСТАНТУ

19. Если фактор затухания ("бетта") экспоненциального сглаживания равен 0, то сглаженный ряд представляет собой: исходный ряд – сглаживания нет.

20. Запишите уравнение линейного тренда: Y^=A0+A1*t

21. Запишите уравнение линейной регрессии: Y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+…anxn

22. Имитационное моделирование это: ЭТО МНОГОКРАТНОЕ РЕШЕНИЕ ОДНОЙ И ТОЙ ЖЕ ЗАДАЧИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВОЗМОЖНОГО ИЗМЕНЕНИЯ НАЧАЛЬНЫХ (ВХОДНЫХ) ЭЛЕМЕНТОВ (УСЛОВИЙ) С ЦЕЛЬЮ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ИЗМЕНЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТА ЗАДАЧИ (МОДЕЛИРОВАНИЯ).

23. Индекс сезонности это: ПОКАЗЫВАЮТ [РАЗЫ] ОТКЛОНЕНИЯ РЯДА ОТ ТРЕНДА [ПО ФАЗАМ]

24. Интервальный прогноз это: ПРОГНОЗ, ВКЛЮЧАЮЩИЙ В СЕБЯ ГРАНИЦЫ ВОЗМОЖНОГО ОТКЛОНЕНИЯ ОТ ТОЧЕЧНОГО ПРОГНОЗА В ПРЕДЕЛАХ ЗАДАННОЙ ВЕРОЯТНОСТИ

25. Интерполяция это: ЗАПОЛНЕНИЕ ПРОПУЩЕННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ ВНУТРИ ВРЕМЕННОГО РЯДА (РАСПРОСТРАНЕНИЕ ОБЩЕЙ ДЛЯ ВСЕГО ДИНАМИЧЕСКОГО РЯДА ЗАКОНОМЕРНОСТИ НА ОТДЕЛЬНЫЕ МОМЕНТЫ ВРЕМЕНИ)

26. К какому изменению ответа может привести изменение коэффициентов целевой функции в "общепроизводственной" задаче линейного программирования?

27. Как можно определить период сезонности в динамическом ряду: 1. С ПОМОЩЬЮ ГРАФИКА (РАССТОЯНИЕ МЕЖДУ СОСЕДНИМИ ВЕРШИНАМИ), 2. ФУНКЦИЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИИ, 3. ДЛИНУ РЯДА/КОЛИЧЕСТВО ВЕРШИН

28. Какая проблема возникает при сглаживании ряда на основе скользящего среднего по чётной базе? ПРОБЛЕМА ПРИВЯЗКИ СРЕДНЕГО (В НАЧАЛЕ И КОНЦЕ ФОРМУЛЫ ДОБАВЛЯЮТСЯ КОЭФ 0,5) – У ЧЕТНОЙ БАЗЫ НЕТ СРЕДНЕГО ПЕРИОДА

29. Какая функция MS Excel производит расчет по экспоненциальному тренду: РОСТ

30. Какие динамические ряды лучше описываются трендовой моделью (по сравнению с регрессией)? С МЕНЬШЕЙ КОЛЕБЛЕМОСТЬЮ

31. Какой вид сглаживания не сокращает длину ряда? ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ

32. Канал динамического ряда заканчивается, когда: ГРАФИК ПЕРЕСЕКАЕТ ОДНУ ИЗ ГРАНИЦ КАНАЛА

33. Каналу с прямолинейными границами соответствует тренд в виде функции: Y^=A0+A1*t В ВИДЕ ЛИНЕЙНОЙ ФУНКЦИИ

34. Корреляционное поле это: ГРАФИЧЕСКОЕ ОТОБРАЖЕНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ДВУХ ПРИЗНАКОВ

35. Корреляция это: статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми)

36. Модель динамического ряда тем точнее описывает данные, чем больше значение R^2 близко к: 1

37. Набор содержательных факторов регрессии признаётся полным, если: ФАКТОР ВРЕМЕНИ ЯВЛЯЕТСЯ ПЛОХИМ (БОЛЕЕ 0,3)

38. Нарисуйте типичный вид экспоненциального тренда.

39. Однофакторная регрессия это: ЛИНЕЙНЫЙ ТРЕНД

40. Параметры линейной регрессии содержательно интерпретируются как: УДЕЛЬНАЯ ОТДАЧА ФАКТОРОВ

41. Параметры тренда обычно рассчитываются на основе критерия минимизации: СУММЫ КВАДРАТОВ ОТКЛОНЕНИЙ ряда от тренда (КРИТЕРИИ МНК)

42. Под краткосрочным прогнозом понимают: ПРОГНОЗ ДО ГОДА, ГОРИЗОНТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МЕНЕЕ 1/3 БАЗЫ, СТРОИТСЯ НА ОСНОВЕ НЕДАВНО ВОЗНИКШЕЙ ЗАКОНОМЕРНОСТИ

43. Под поисковым прогнозом понимают: ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПУТЕЙ РАЗВИТИЯ [ИЗ ИЗВЕСТНОГО СОСТОЯНИЯ]

44. Показатель соответствия тренда исходным данным R-квадрат рассчитывается как: КВАДРАТ КОЭФФ КОРРЕЛЯЦИИ РЯДА С ТРЕНДОМ

45. Почему при оптимизации чаще всего строят модель именно линейного программирования? ОДНОЗНАЧНЫЙ ОТВЕТ

46. Почему прогнозирование долгосрочного развития в экономике на основе линейной регрессии часто не даёт хорошего результата? ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ О ПОСТОЯНСТВЕ ПАРАМЕТРОВ РЕГРЕССИИ НЕДОСТОВЕРНО

47. Почему прогнозирование долгосрочного развития на основе полиномов высокой степени производится сравнительно редко? Т.К. НЕАДЕКВАТНОСТЬ ПРОГНОЗНЫХ ЗНАЧЕНИЙ

48. При графическом решении задачи линейного программирования, ограничение отображается в виде: НЕРАВЕНСТВ (НА ГРАФИКЕ В ВИДЕ МНОГОГРАННИКА, КОТ НАЗЫВАЕТСЯ ОБЛАСТЬЮ ДОПУСТИМЫХ ПЛАНОВ)

49. При моделировании сезонности, число рассчитываемых коэффициентов / индексов равно: ЧИСЛУ ФАЗ ЦИКЛА

50. При наличии в динамическом ряду и отрицательных и положительных наблюдений какой тренд НЕ может быть построен: ЛОГАРИФМИЧЕСКИЙ

51. При получении коллективной экспертной оценки пристрастность экспертов может быть устранена путём: ПУТЕМ УСТРАНЕНИЯ КРАЙНИХ ОЦЕНОК

52. При увеличении базы сглаживания методом скользящей средней, сглаженный ряд получается более: БОЛЕЕ СГЛАЖЕННЫМ

53. Приведите примеры способов аппроксимации. 1. ПОВТОРИТЬ ПОСЛЕДНЕЕ ИЗВЕСТНОЕ ЗНАЧЕНИЕ (СЛЕВА ИЛИ СПРАВА); 2. ВЗЯТЬ СРЕДНЕЕ (В РАЗЛИЧНЫХ ВИДАХ) ЗНАЧЕНИЕ ОТ ИЗВЕСТНЫХ СОСЕДНИХ; 3. ВЗЯТЬ ТРЕНДОВОЕ ЗНАЧЕНИЕ

54. Прогноз валиден, если: ЕСЛИ ДАННЫЙ ПРОГНОЗ СОГЛАСУЕТСЯ С ДРУГИМИ

55. Прогноз по тренду Y= -0,002t + 8,12 со временем будет расти / падать? ПАДАТЬ

56. Прогноз это: ВЕРОЯТНОСТНОЕ СУЖДЕНИЕ; - ЭТО ПРЕДВИДЕНИЕ, ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ КОТОРОГО НЕ ЗАВИСИТ ОТ ПРЕДСКАЗАТЕЛЯ; ПРЕДВИДЕНИЕ - ЭТО НАУЧНО-ОБОСНОВАННОЕ ПРЕДСКАЗАНИЕ

57. Производственная функция это: ЗАВИСИМОСТЬ ПОЛЕЗНОГО РЕЗУЛЬТАТА ОТ ЗАТРАЧЕННЫХ РЕСУРСОВ

58. Разрыв динамического ряда это: ОТСУТСТВИЕ ДАННЫХ ЗА ЧАСТЬ ПЕРИОДОВ

59. Разрывы в динамических рядах при построении регрессии необходимо восполнить потому, что: РЕГРЕССИЯ БУДЕТ ПОСТРОЕНА НЕ ТОЧНО

60, Расчёт аддитивной сезонности производится в виде: моделируется расчётом коэффициентов сезонности.Коэффициент рассчитывается как среднеарифметическое отклонение ряда от тренда в данной фазе

61. Ряд ошибки может быть признан случайным, если: СУММА ЗНАЧЕНИЙ РЯДА БЛИЗКА К 0

62. Ряд ошибки можно признать случайным, если его линейный тренд совпадает с: ИСХОДНЫМИ ДАННЫМИ (осью ОХ(ординат)

63. Сглаживание динамического ряда это: ПОСТРОЕНИЕ ПРОИЗВОДНОГО РЯДА С МЕНЬШЕЙ ВАРЬИРУЕМОСТЬЮ (КОЛЕБЛЕМОСТЬЮ) - ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ТРЕНДА

64. Сглаживание ряда на основе скользящей средней улучшается, если база сглаживания: РАВНА ИЛИ КРАТНА ПЕРИОДУ КОЛЕБАНИЙ ДИНАМ РЯДА (ЛУЧШЕ ВСЕГО УСТРАНЯЕТ ЦИКЛИЧЕСКИЕ КОЛЕБАНИЯ)

65. Сделанный на основе тренда Y= 2,8 * е ^ ( - 0,11t ) прогнозоз со временем будет: (увеличиваться / уменьшаться) УМЕНЬШАЕТСЯ

66. Случайное число это: ЦИСЛО, ПОЛУЧЕННОЕ СЛУЧАЙНЫМ ОБРАЗОМ; ЭТО ОДНО ИЗ ЧИСЕЛ СЛУЧАЙНОЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ

67. Укажите компоненты трендовой модели динамического ряда: Y=Y^+S+ERR Y^-ТРЕНД, S- СЕЗОННОСТЬ/ЦИКЛИЧНОСТЬ, ERR- ОШИБКА (ОТКЛОНЕНИЕ ОТ ФАКТ ДАННЫХ)

68. Укажите способы определения типа тренда: 1. ВИЗУАЛЬНО; 2. НА ОСНОВЕ КАНАЛА ДИНАМИЧЕСКОГО РЯДА (СПОСОБ РИСОВАНИЯ ОБЛАКА); 3. АГРЕГИРОВАТЬ РЯД; 4. СГЛАЖИВАНИЕ; 5. ТЕСТИРОВАНИЕ РЯДА; 6. ПО СМЫСЛУ (ИСХОДЯ ИЗ СОДЕРЖАТЕЛЬНОЙ ИНТЕРПРИТАЦИИ)

69. Фаза цикла это - НОМЕР НАБЛЮДЕНИЯ ВНУТРИ ПЕРИОДА ЦИКЛА

70. Фактор времени в уравнении регрессии нужен для: ОТОБРАЖАЕТ СОВОКУПНОЕ ВЛИЯНИЕ НЕУЧТЕННЫХ В МОДЕЛЕ СОДЕРЖАТЕЛЬНЫХ ФАКТОРОВ

71. Фактор регрессии это: ПРИЗНАКИ НА ОСНОВЕ КОТОРЫХ ПРОИЗВОДИТСЯ ПРЕДСКАЗАНИЕ ЗНАЧЕНИЯ ДРУГОГО ПРИЗНАКА-РЕГРЕССИИ

72. Факторы линейной регрессии должны сильно кокоррелировать с ________________ и плохо с ____________. ХОРОШО - РЕГРЕССОР (У), ПЛОХО - ФАКТОРЫ (Х)

73. Формула сглаживания на основе скользящей средней (по базе 4): Y=(0,5*Yt-2+Yt-1+Yt+Yt+1+0,5*Yt+2)/4

74. Функция Кобба-Дугласа записывается в виде формулы: Yt=A*Kt^a*Lt^b

75. Функция СЛЧИС() MS Excel предназначена для: Возвращает равномерно распределенное случайное вещественное число, которое большее или равно 0 и меньше 1.

76. Хороший фактор регрессии имеет коэффициент корреляции с регрессором: БЛИЗОК ПО МОДУЛЮ К 1

77. Чем отличается серийное агрегирование от календарного? КАЛЕНДАРНОЕ - В РАЗНЫЕ КАЛЕНДАРНЫЕ ПЕРИОДЫ РАЗНОЕ КОЛ-ВО НАБЛЮДЕНИЙ; СЕРИЙНОЕ - ОБЪЕДИНЯЮТСЯ НАБЛЮДЕНИЯ ОДИНАКОВЫМИ СЕРИЯМИ (ПО ОДИНАКОВОМУ ЧИСЛУ)

78. Чем отличается экспоненциальный тренд от показательного? ЭКСПОН ТРЕНД ПРОИЗВОДНЫЙ ОТ ПОКАЗАТЕЛЬНОГО (ОТЛИЧИЕ В ФОРМУЛЕ)

79. Что больше сокращает динамический ряд - агрегирование или сглаживание? СГЛАЖИВАНИЕ

80. Экспоненциальное сглаживание, как правило, даёт лучший результат, при значении коэффициента адаптации= 0,3

Соседние файлы в папке sep_otvety_test