Сдано на 4. (скриншот с отметкой прилагается к работе)
Тест
1. При расчете t-статистики через коэффициент детерминации для оценки уравнения множественной регрессии используется формула:

2. При использовании метода Монте-Карло результаты наблюдений генерируются с помощью:
1)    анализа зависимостей
2)    решения системы уравнений
3)    опросов
4)    датчика случайных чисел
3. Тест Фишера является:
1)    двусторонним
2)    односторонним
3)    многосторонним
4)    многокритериальным
4. Выборочная корреляция является    оценкой теоретической
корреляции:
1)    точной
2)    состоятельной
3)    несмещенной
4)    случайной
5. Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R2 для модели парной регрессии равен:
1)    нулю
2)    2/3
3)    единице
4)    /  
Фиктивная переменная взаимодействия - это переменных:
6.
фиктивных
1) произведениесреднее
2)    разность
3)    сумма
7.    МНК автоматически дает    для данной выборки значение
коэффициента детерминации R2:
1)    минимальное
2)    максимальное
3)    среднее
4)    средневзвешенное
8.    Для автокорреляции характерным является соотношение COV(ukui)    0:
1) > 2) <
3)     ≠
4)    =
9.    При автокорреляции оценка коэффициентов регрессии становится:
1)    смещенной
2)    невозможной
3)    неэффективной
4)    равной    0
10.    Число степеней свободы для уравнения m-мерной регрессии при достаточном численаблюдений n составляет:
1)    n/m
2)    n-m
3)    n-m+1
4)    n-m-1
11.    Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в положительной направленности воздействия    переменных:
1)    не включенных в уравнение
2)    сезонных
3)    фиктивных
4)    циклических
12.    Сумма квадратов отклонений величины y от своего выборочного значенияу -    сумма квадратов отклонений:    
1)    объясняющая
2)    случайная
3)    необъясняющая
4)    общая
13.    При отрицательной автокорреляции DW:
1) = 0 2) < 2
3)    > 2
4)    > 1

14.    Из перечисленных факторов: 1) число объясняющих переменных, 2)
количество наблюдений в выборке, 3)конкретные значения переменных, - критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от:
1)    1, 2, 3
2)    3
3)    1, 2
4)    2
15.    Определение отдельного вклада каждой из независимых переменных в объясненнуюдисперсию в случае их коррелированности является     задачей:
1)    достаточно простой
2)    невыполнимой
3)    достаточно сложной
4)    первостепенной
16.    Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае если она:
1)    подвержена сезонным колебаниям
2)    имеет трендовую составляющую
3)    является качественной по своему характеру
4)    трудноизмерима
17.    Значение статистики DW находится между значениями:
1)    -3 и 3
2)    0 и 6
3)    -2 и 2
4)    0 и 4
18.    Наилучший способ устранения автокорреляции - установление
ответственного за неефактора и включение соответствующей    
переменной в регрессию:
1)    фиктивной
2)    объясняющей
3)    сезонной
4)    зависимой
19.    Значения t-статистики для фиктивных переменных незначимо отличается от:
1) 1 2) 0
3)    -1
4)    /
20.    Условие гетероскедастичности означает, что вероятность того, что
случайный член примет какое-либо конкретное значение    
наблюдений:
1)    зависит    от числа
2)    зависит от времени проведения
3)    зависит от номера
4)    одинакова для всех
21.    Чем больше число наблюдений, тем    зона неопределенности для
критерия Дарбина-Уотсона:
1)    левее расположена
2)    уже
3)    шире
4)    неизменна
22.    Коэффициенты при сезонных фиктивных переменных показывают     при сменесезона:
1)    направление изменения, происходящего
2)    трендовые изменения
3)    изменение числа потребителей
4)    численную величину изменения, происходящего
23.    Фиктивная переменная - переменная, принимающая в каждом наблюдении:
1)    ряд значений от 0 до 1
2)    только отрицательные значения
3)    только два значения 0 или 1
4)    только положительные значения
24.    Стандартные отклонения коэффициентов регрессии обратно пропорциональны величине    , где n - число наблюдений:
1)    n2
2)    n3
3)    n
4)    n4
25.    Параметры множественной регрессии pi , р2 ,...рм показывают    
соответствующих экономических факторов:
1)    степень влияния
2)    случайность
3)    уровень независимости
4)    непостоянство
26.    Строгая линейная зависимость между переменными - ситуация, когда     двухпеременных равна 1 или -1:
1)    выборочная корреляция
2)    разность
3)    сумма
4)    теоретическая корреляция
27.    К зоне неопределенности в тесте Дарбина-Уотсона относится случай, при котором    (d1, d2 - нижняя и верхняя границы):
1)    DW > d2
2)    DW < d1
3)    d1< DW< d2
4)    DW = 0
28.    Если автокорреляция отсутствует, то DW ~
1) 1 2) -1 3) 2
4) 0
29.    Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае, если она:
1)    подвержена сезонным колебаниям
2)    является качественной по своему характеру
3)    трудноизмерима
4)    имеет трендовую составляющую
30.    Наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная, называется:
1)    временной
2)    замещающей
3)    лаговой
4)    сезонной
31. Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии    наблюдений:
1)    зависит от номера наблюдений
2)    зависит от числа
3)    зависит от времени проведения
4)    одинакова для всех
32.    Фиктивные переменные включаются в модель множественной регрессии, если необходимо установить влияние каких-либо    факторов:
1)    непрерывных
2)    дискретных
3)    трудноизмеримых
4)    случайных
33.    При добавлении еще одной переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации:
1)    остается неизменным
2)    уменьшается
3)    не уменьшается
4)    не увеличивается
34.    Во множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет    регрессией:
1)    долю дисперсии x, объясненную
2)    долю дисперсии у, объясненную
3)    долю дисперсии x, необъясненную
4)    долю дисперсии у, необъясненную
35.    Автокорреляция первого порядка - ситуация, когда коррелируют случайные члены регрессии в    наблюдениях:
1)    нечетных
2)    последовательных
3)    k первых и k последних
4)    четных
36. Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями:
1)    0 и 6
2)    -3 и 3
3)    0 и 4
4)    -2 и 2