Тесты для самоконтроля

1. Какие уравнения являются множественными регрессиями?

1) у = а + вх + сх^2+ dх^3	3) (верно)
2)	4) (верно)

2. Комбинированный эффект дохода и цены в модели спроса

у =  + ₁х + ₂ р + и ,

где p – цена,

выражается как:

1)  + 1х + 2 р + и	4)  + 2 р
2)  + 1х + 2 р	5) 1х
3)  + 1х	6) 1х + 2 р (верно)

3. Чистый эффект дохода в модели спроса

у =  + ₁х + ₂ р + и

где p – цена,

выражается как:

1)  + 1х + 2 р + и	4)  + 2 р
2)  + 1х + 2 р	5) 1х (верно)
3)  + 1х	6) 2 р

4. Графически уравнению множественной регрессии может соответствовать:

1) прямая линия	3) плоскость (верно)
2) точка	4) синусоида

5. В уравнениях множественной регрессии коэффициенты при независимых переменных интерпретируются как

1) условные начала	3) коэффициенты полной регрессии
2) коэффициенты чистой регрессии (верно)	4) коэффициенты раздельной детерминации

6. Основная цель построения уравнения множественной регрессии состоит в том, чтобы:

1) построить модель с меньшим числом факторов, что определить влияние каждого из них в отдельности, а также их совокупное влияние на результативный признак	3) построить модель с большим числом факторов, вне зависимости от разделения влияния факторов
2) построить модель с большим числом факторов, определить влияние каждого из них в отдельности, а также их совокупное влияние на результативный признак (верно)	4) построить модель с большим числом факторов с максимальным взаимодействием факторов

7. При отборе факторов в модель каждая дополнительно включенная в модель независимая переменная

1) должна уменьшать снижать множественный коэффициент детерминации	3) должна уменьшать коэффициенты чистой регрессии
2) должна увеличивать коэффициенты чистой регрессии	4) должна увеличивать множественный коэффициент детерминации (верно)

8. Коэффициент чистой регрессии при второй независимой переменной в уравнении

интерпретируется:

1) если среднее значение увеличится на 1, то среднее значение зависимой переменной уменьшится на 2 при условии, что переменная будет фиксирована на среднем уровне (верно)	3) если среднее значение увеличится на 1, то среднее значение зависимой переменной увеличится на 2 при условии, что переменная будет фиксирована на среднем уровне
2) если значение увеличится на 1, то значение зависимой переменной уменьшится на 2	4) если среднее значение увеличится на 1, то среднее значение зависимой переменной уменьшится на 5-2=3, при условии, что переменная не изменится

9. Мультиколлинеарность это:

1) сильная корреляционная связь между объясняемыми переменными	3) сильная корреляционная связь между объясняемой и объясняющими переменными
2) сильная корреляционная связь между объясняющими переменными (верно)	4) слабая корреляционная связь между объясняемой и объясняющими переменными

10. Укажите методы устранения мультиколлинеарности:

1) изменение единиц измерения переменных	3) применение метода наименьших квадратов
2) переход к уравнениям в приведенной форме (верно)	4) переход к совмещенным уравнениям (верно)

11. Стандартизованными коэффициентами регрессии называют:

1) коэффициенты эластичности и бета-коэффициенты (верно)	3) коэффициенты чистой регрессии и коэффициенты эластичности
2) коэффициенты чистой регрессии	4) коэффициенты чистой регрессии и бета-коэффициенты

12. Укажите формулу для расчета коэффициента эластичности для двухфакторной линейной модели:

1) (верно)	3)
2)	4)

13. Для парной линейной модели бета-коэффициент равен:

1) коэффициенту чистой регрессии	3) коэффициенту парной корреляции (верно)
2) коэффициенту эластичности	4) коэффициенту полной регрессии

14. Коэффициент эластичности в модели множественной регрессии показывает:

1) на сколько единиц изменится независимая переменная, если зависимая изменится на 1 %	3) на сколько % изменится зависимая переменная, если все независимые переменные изменятся на 1%
2) на сколько % изменится зависимая переменная, если независимая изменится на 1% при условии неизменности остальных независимых переменных (верно)	4) на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая изменится на 1 свою единицу измерения при условии неизменности остальных независимых переменных

15. Бэта-коэффициент в модели множественной регрессии показывает:

1) на сколько % изменится зависимая переменная, если независимая изменится на 1% при условии неизменности остальных независимых переменных	3) на сколько среднеквадратических отклонений изменится зависимая переменная, если независимая изменится на одно среднеквадратическое отклонение при условии неизменности остальных независимых переменных (верно)
2) на сколько среднеквадратических отклонений изменится зависимая переменная, если независимая изменится на одно свое среднеквадратическое отклонение при условии неизменности остальных независимых переменных (верно)	4) на сколько % среднеквадратических отклонений изменится зависимая переменная, если независимая изменится на одно свое среднеквадратическое отклонение при условии неизменности остальных независимых переменных

16. Укажите производственную функцию Коба-Дугласа:

1) (верно)	3) у =  + 1х + 2 р + и
2) Э=	4)

17. Сумма коэффициентов эластичности в модели Коба-Дугласа

1) не имеет самостоятельного экономического смысла	3) равна произведению бэта-коэффициентов
2) показывает, на сколько процентов в среднем увеличиваются объемы производства при увеличении всех факторов на 1% (верно)	4) показывает, на сколько процентов в среднем увеличиваются объемы производства при увеличении одного из факторов на 1%

18. Коэффициенты интеркорреляции это:

1) коэффициенты корреляции между объясняющими и результативными переменными	3) коэффициенты эластичности
2) коэффициенты корреляции между объясняющими переменными (верно)	4) показатели связи фактора с результативной переменной

19. Мультиколлинерность в модели множественной регрессии

1) приводит к смещенности оценок коэффициентов чистой регрессии, получаемых МНК	3) приводит к большим ошибкам и, как следствие, незначимости параметров, хотя уравнение в целом может оставаться значимым (достоверным) (верно)
2) приводит к тому, что нельзя определить чистое влияние факторов, и параметры уравнения оказываются неинтерпретируемыми (верно)	4) не является серьезной проблемой

20. Если строится двухфакторная модель множественной регрессии, то минимальное число наблюдений должно быть равно:

1) 6-7	4) 500
2) 12-14 (верно)	5) 100