Ответы на тесты по предмету Эконометрика (5041 вопросов)
Для линейной регрессионной модели 
при каждом конкретном наблюдении случайное возмущение может быть различным по величине и по знаку, но не должно быть априорной величины, формирующей изменение разброса значений случайной составляющей. В аналитической форме это утверждение имеет вид ...
при каждом конкретном наблюдении случайное возмущение может быть различным по величине и по знаку, но не должно быть априорной величины, формирующей изменение разброса значений случайной составляющей. В аналитической форме это утверждение имеет вид ... 
В линейной регрессионной модели 
для каждого значения фактора 
фактические значения случайных отклонений 
имеют одинаковую дисперсию. Выполнение этого условия называют ...
для каждого значения фактора фактические значения случайных отклонений имеют одинаковую дисперсию. Выполнение этого условия называют ...
теоремой Гаусса-Маркова
гетероскедастичностью
автокорреляцией остатков
гомоскедастичностью
Для линейной регрессионной модели 
гетероскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при переходе от наблюдения к наблюдению проявлять ...
гетероскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при переходе от наблюдения к наблюдению проявлять ...
стремление к единице
постоянство
стремление к нулю
изменчивость
Для линейной регрессионной модели 
гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять ...
гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять ...
изменчивость
стремление к нулю
тенденцию к уменьшению
постоянство
Дисперсия значения случайной компоненты в линейной регрессионной модели 
зависит от номера наблюдения. Это свидетельствует о(об) ______ остатков.
зависит от номера наблюдения. Это свидетельствует о(об) ______ остатков.
равномерном распределении
автокорреляции
гомоскедастичности
гетероскедастичности
Для линейной регрессионной модели 
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
теоремой Гаусса-Маркова
законом больших чисел
критерием Фишера
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Отсутствие систематической связи между любыми двумя случайными отклонениями в линейной регрессионной модели 
в аналитической форме записывается следующим образом ...
в аналитической форме записывается следующим образом ... 
Для линейной регрессионной модели 
величина и определенный знак фактического значения любой случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
величина и определенный знак фактического значения любой случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
наличии гомоскедастичности
отсутствии гетероскедастичности
нормальном распределении
отсутствии автокорреляции
Регрессионные остатки и объясняющая переменная в линейной регрессионной модели 
независимы друг от друга ...
независимы друг от друга ...
условием линеаризации
требованием критерия Дарбина-Уотсона
Признаком гетероскедастичности остатков
одной из предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Требования независимости регрессионных остатков и объясняющих переменных в классической линейной регрессионной модели 
обуславливает получение ______ оценок параметров регрессии.
обуславливает получение ______ оценок параметров регрессии.
смещенных
состоятельных
эффективных
несмещенных
В линейной регрессионной модели 
независимость случайного отклонения от объясняющих переменных в аналитической форме записывается в виде ...
независимость случайного отклонения от объясняющих переменных в аналитической форме записывается в виде ... 
Выполнение допущений классической модели парной линейной регрессии позволяет получить оценки параметров регрессии, обладающих следующими свойствами ...
смещенности, состоятельности, эффективности
смещенности, состоятельности, неэффективности
несмещенности, несостоятельности, неэффективности
несмещенности, состоятельности, эффективности
С помощью теоремы Гаусса-Маркова доказывается ______ оценок параметров классической регрессионной линейной модели.
несмещенность
состоятельность
смещенность
эффективность
Возможность использования выборок различного объема для получения оценок параметров классической линейной регрессии обеспечивается таким статистическим свойством оценок как ...
смещенность
эффективность
состоятельность
несмещенность
Возможность повышения точности оценок параметров классической линейной регрессии обеспечивается таким статистическим свойством оценок как ...
эффективность
несмещенность
смещенность
состоятельность
Традиционный метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров ...
нелинейной по параметрам регрессионной модели
линейной регрессионной модели с гетероскедастичностью в остатках
линейной регрессионной модели с автокорреляцией в остатках
классической линейной регрессионной модели
При гетеоскедастичности случайных отклонений регрессионной модели оценки параметров регрессии становятся ...
смещенными
положительными
несостоятельными
неэффективными
При гетероскедастичности случайных отклонений регрессионной модели оценки стандартных ошибок параметров регрессии будут ...
равны нулю
определяться с использованием итерационных методов
отрицательны
рассчитываться со смещением
Постоянное и однонаправленное действие неучтенных факторов на результат означает ______ в регрессионной модели.
гомоскедастичность
отрицательную автокорреляцию
гетероскедастичность
положительную автокорреляцию
При автокорреляции случайных отклонений регрессионной модели оценки параметров регрессии становятся ...
несостоятельными
смещенными
положительными
неэффективными
При автокорреляции случайных отклонений регрессионной модели оценки стандартных ошибок параметров регрессии будут ...
определяться с использованием итерационных методов
положительны
равны нулю
рассчитываться со смещением
Для проверки случайного характера остатков регрессионной модели ...
сравниваются 
-критерии для всех параметров регрессии
-критерии для всех параметров регрессии
сравниваются общий и частные коэффициенты детерминации
проводится анализ автокорреляционной функции
строится график зависимости остатков от теоретических значений результативного признака
Автоковариационная матрица случайных отклонений в случае выполнения предпосылок метода наименьших квадратов для множественной регрессионной модели 
имеет вид ...
имеет вид ... 
Одной из предпосылок метода наименьших квадратов является утверждение ...
регрессионная модель является нелинейной относительно параметров
случайное отклонение должно иметь постоянное ненулевое математическое ожидание
случайное отклонение представляет собой линейную функцию от факторных переменных
дисперсия случайного возмущения постоянна для всех наблюдений
Верным утверждением является ...
проблема гетероскедастичности не характерна для перекрестных данных
статистические выводы на основе критерия Фишера при гетероскедастичности являются надежными
существует универсальный тест для проверки регрессионной модели на гетероскедастичность
наличие гетероскедастичности невозможно выявить, пользуясь критерием Дарбина-Уотсона
Гетероскедастичность характеризуется тем, что случайные возмущения ...
одинаково распределены для каждого наблюдения
не зависят от значений факторных переменных
равны нулю
для каждого наблюдения распределены по-разному
Условие гомоскедастичности для регрессионной модели состоит в том, что
дисперсия случайных отклонений ...
дисперсия случайных отклонений ...
имеет показательный закон распределения
всегда равна нулю
является отрицательной
одна и та же для всех наблюдений
Взвешенный метод наименьших квадратов является …
используется для устранения гомоскедастичности
является частным случаем теста Голдфелда-Квандта
основан на использовании статистики Фишера
одним из способов корректировки гетероскедастичности
Статистика Голдфелда-Квандта (сравнение дисперсий кусочных регрессий) имеет распределение ...
нормальное
Стьюдента
показательное
Фишера
Дана последовательность операций:
1. упорядочивание выборочных данных
2. разбиение выборки на три части
3. оценка параметров частных регрессий
4. вычисление сумм квадратов остатков частных регрессий
5. вычисление статистики Голдфелда-Квандта
6. сравнение вычисленной статистики с критическим значением
Приведен алгоритм для диагностики _____ в модели регрессии.
1. упорядочивание выборочных данных
2. разбиение выборки на три части
3. оценка параметров частных регрессий
4. вычисление сумм квадратов остатков частных регрессий
5. вычисление статистики Голдфелда-Квандта
6. сравнение вычисленной статистики с критическим значением
Приведен алгоритм для диагностики _____ в модели регрессии.
автокорреляции
мультиколлинеарности
ошибок спецификации
гетероскедастичности
Тест Дарбина-Уотсона применяется для выявления в регрессионной модели ...
гомоскедастичности остатков
гетероскедастичности остатков
порядка автокорреляции
автокорреляции первого порядка
Ситуация, когда коррелируют случайные возмущения в последовательных наблюдениях, называется ...
мультиколлинеарностью
гомоскедастичностью
гетероскедастичностью
автокорреляцией первого порядка
По формуле 
, где 
остатки регрессионной модели, вычисляется ...
, где остатки регрессионной модели, вычисляется ... 
-статистика для проверки статистической значимости коэффициента корреляции
коэффициент автокорреляции остатков второго порядка
коэффициент детерминации
коэффициент автокорреляции остатков первого порядка
Влияние автокорреляции на качество регрессионной модели _____ интервалов между наблюдениями.
уменьшается при увеличении
увеличивается при увеличении
уменьшается при уменьшении
увеличивается при уменьшении
При наличии автокорреляции остатков желательно определить фактор, являющийся причиной этого и ...
исключить его из уравнения регрессии
стандартизировать его
определить стандартную ошибку соответствующего параметра
включить его в уравнение регрессии
Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид ...
Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид ...
Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае ______ остатков.
отсутствия автокорреляции
наличия гомоскедастичности
аддитивности структуры регрессионной модели
гетероскедастичности или автокорреляции
Для регрессионной модели 
с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является ...
с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является ...
треугольной
вырожденной
единичной
диагональной
Взвешенный метод наименьших квадратов предполагает преобразование модели множественной линейной регрессии 
, с использованием известного среднеквадратического отклонения случайного возмущения
, к виду ...
, с использованием известного среднеквадратического отклонения случайного возмущения, к виду ... 
Доступный обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности и использования гипотезы о пропорциональности дисперсий отклонений квадратам 
-го фактора предполагает преобразование модели множественной линейной регрессии 
к виду ...
-го фактора предполагает преобразование модели множественной линейной регрессии к виду ... 
При практической реализации обобщенного метода наименьших квадратов вводят дополнительные условия на структуру ковариационной матрицы. Тогда метод наименьших квадратов называют ...
взвешенным
двухшаговым
косвенным
доступным обобщенным
Доступный обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности модели 
и отсутствии автокорреляции остатков предполагает оценку неизвестных дисперсий (при идентификации некоторого факторного признака с помощью индекса
). Наиболее часто используется соотношение...
и отсутствии автокорреляции остатков предполагает оценку неизвестных дисперсий (при идентификации некоторого факторного признака с помощью индекса). Наиболее часто используется соотношение... 
Для обобщенной регрессионной модели традиционный метод наименьших квадратов не дает ______ оценок параметров регрессии.
линейных
состоятельных
несмещенных
эффективных
В случае гетероскедастичности случайных составляющих и принятии гипотезы о пропорциональности квадратов значений факторной переменной дисперсии соответствующей случайной составляющей 
для каждого наблюдения ковариационная матрица случайных составляющих для парной регрессионной модели 
может быть представлена в виде ...
для каждого наблюдения ковариационная матрица случайных составляющих для парной регрессионной модели может быть представлена в виде ... 
Применение обобщенного метода наименьших квадратов базируется на ...
использовании критерия Стьюдента
теореме Гаусса-Маркова
использовании критерия Фишера
теореме Айткена
С помощью теоремы Айткена решается вопрос об эффективности ...
применения критерия Стьюдента
коэффициентов частной корреляции
оценок стандартных ошибок параметров обобщенной линейной модели
линейных несмещенных оценок параметров обобщенной линейной модели
Обобщенный метод наименьших квадратов для регрессионной модели с гомоскедастичными остатками и автокорреляционной зависимостью первого порядка 
предполагает использование автоковариационной матрицы следующего вида ...
предполагает использование автоковариационной матрицы следующего вида ... 
Для использования обобщенного метода наименьших квадратов необходимо знать ...
коэффициент детерминации
значение критерия Фишера
автокорреляционную функцию
автоковариационную матрицу случайных возмущений
Оценка вектора параметров для классической линейной регрессионой модели, полученная традиционным методом наименьших квадратов 
,
где
– детерминированная матрица регрессоров
– вектор-столбец значений результативного признака.
Оценка вектора параметров для обобщенной линейной регрессионной модели с использованием автоковариационной матрицы случайных возмущений
, полученная обобщенным методом наименьших квадратов, имеет вид ...
,где
– детерминированная матрица регрессоров – вектор-столбец значений результативного признака. Оценка вектора параметров для обобщенной линейной регрессионной модели с использованием автоковариационной матрицы случайных возмущений
, полученная обобщенным методом наименьших квадратов, имеет вид ... 
Для парной линейной регрессионной модели коэффициент детерминации является мерой, позволяющей сравнить ...
последовательные значения автокорреляционной функции
средние значения фактора 
и результирующего признака 
и результирующего признака
вклад параметров регрессии 
и 
в вариацию результирующего признака 
и в вариацию результирующего признака
объяснение значений результирующего признака с помощью линии регрессии 
и с помощью прямой 
и с помощью прямой
Для приведения объясненной, общей и остаточной дисперсии к сравнимому виду вводят понятие ...
-критерия Фишера
стандартного отклонения
универсальной дисперсии
дисперсии на одну степень свободы
Сформулированное утверждение является ...
-критерием Фишера
исходным соотношением, используемым в методе наименьших квадратов
формулировкой теоремы Гаусса-Маркова
теоремой о разложении дисперсии
, где 
– число наблюдений.Приведена формула подсчета ______ для переменной
.
минимальной суммы квадратов отклонений
объясненной дисперсии
остаточной дисперсии
общей дисперсии
, где 
– число наблюдений.Приведена формула подсчета ______ для переменной
.
общей дисперсии
минимальной суммы квадратов отклонений
остаточной дисперсии
объясненной дисперсии
, где 
– число наблюдений.Приведена формула подсчета ______ для переменной
.
общей дисперсии
минимальной суммы квадратов отклонений
объясненной дисперсии
остаточной дисперсии
При помощи коэффициента детерминации оценивается ...
статистическая значимость результативного признака
существенность оценок параметров регрессии
неоднородность выборочных данных
качество подгонки регрессионной модели к наблюдаемым значениям результирующего признака
Коэффициент детерминации для классических линейных регрессионных моделей, содержащих свободное слагаемое, принимает значения из интервала …
(-1,1)
[-1,1]
(0,1)
[0,1]
Равенство нулю коэффициента детерминации означает, что регрессионная модель не улучшает качество оценки (прогноза) результата по сравнению с тривиальной оценкой – ______ значением результата.
модальным
наименьшим
наибольшим
средним
Чем лучше аппроксимация наблюдений результирующего признака с помощью линейной функции 
, тем ближе значение коэффициента детерминации к …
, тем ближе значение коэффициента детерминации к …
0
б
1
При парной линейной регрессии 
коэффициент детерминации равен …
коэффициент детерминации равен …
коэффициенту линейной корреляции
модулю коэффициента линейной корреляции
ковариации фактора и результата
квадрату коэффициента линейной корреляции
Формула подсчета коэффициента детерминации имеет вид …
Формула подсчета коэффициента детерминации имеет следующий вид …
Для множественной линейной регрессии с числом факторов 
вычисляют коэффициент детерминации с учетом величины дисперсии на одну степень свободы. В этом случае скорректированный коэффициент детерминации находят по формуле …
вычисляют коэффициент детерминации с учетом величины дисперсии на одну степень свободы. В этом случае скорректированный коэффициент детерминации находят по формуле … 
Скорректированный коэффициент детерминации увеличивается при добавлении новой переменной в уравнение множественной регрессии только тогда, когда для этой переменной по модулю ______ и оценка параметра относительно значима.
-статистика меньше единицы 
-статистика больше единицы 
-статистика меньше единицы 
-статистика больше табличного значения
Гипотеза о статистической значимости коэффициента детерминации проверяется с помощью …
критерия Голдфелда-Квандта
критерия ранговой корреляции Спирмена
-статистики критерия Стьюдента 
-статистики критерия Фишера
При проверке статистической значимости коэффициента детерминации гипотезы формулируются следующим образом …
Коэффициент детерминации равен 0,876. Это означает, что …
коэффициент автокорреляции равен 0,8762
теснота линейной связи между результирующим и факторными признаками характеризуется величиной 0,876
величина остаточной дисперсии равна 8,76
регрессионная модель объясняет 87,6 % общего разброса результативного признака
Коэффициент детерминации является …
мерой гомоскедастичности остатков
показателем влияния фиктивных переменных на результат
мерой автокорреляции остатков
суммарной мерой общего качества уравнения регрессии
Квадрат коэффициента множественной корреляции называется …
автокорреляционной функцией
критическим значением 
-критерия Стьюдента
-критерия Стьюдента
дисперсией на одну степень свободы
коэффициентом множественной (общей) детерминации
Коэффициент множественной детерминации равен 0,49. Это означает, что …
критическое значение 
-критерия Стьюдента
-критерия Стьюдента
критическое значение 
-критерия Фишера
-критерия Фишера
коэффициент автокорреляции первого порядка для остатков регрессии равен 0,49
49 % вариации результата объясняется факторами, включенными в уравнение множественной регрессии, а 51 % - прочими причинами
Точечный график в прямоугольных осях координат, где каждая точка характеризуется значениями двух коррелирующих признаков: факторного и результативного, называется …
графиком остатков
коррелограммой
линией регрессии
полем корреляции
Каждая точка поля корреляции соответствует …
значению регрессионного выражения
величине регрессионного остатка
значению коэффициента автокорреляции
единице наблюдения
Отношение выборочной ковариации двух величин к произведению выборочных средних отклонений этих величин называется …
-статистикой
коэффициентом регрессии
-статистикой
выборочным коэффициентом линейной корреляции
Расчетная формула для коэффициента парной линейной корреляции случайных величин 
и 
имеет вид …
и имеет вид … 
Множество значений коэффициента линейной корреляции представляет собой промежуток …
[0,1]
{-1,1}
(-1,1)
[-1,1]
Чем ближе значение модуля линейного коэффициента корреляции к единице, тем … между изучаемыми признаками.
ярко выражена нелинейная связь
отсутствует какая-либо зависимость
слабее линейная связь
теснее линейная связь
Модуль коэффициента линейной корреляции равен единице. В этом случае корреляционная зависимость становится …
стохастической
автокорреляционной
регрессионной
функциональной
Связь коэффициента парной линейной корреляции 
и коэффициента парной линейной регрессии 
имеет вид …
и коэффициента парной линейной регрессии имеет вид … 
Величины 
и 
называются некоррелированными при …
и называются некоррелированными при … 
При проверке статистической значимости парного линейного коэффициента корреляции рассматриваются гипотезы …
Для проверки гипотезы о статистической значимости линейного коэффициента корреляции используется …
критерий ранговой корреляции Спирмена
критерий Дарбина-Уотсона
-статистика, имеющая распределение Фишера 
-статистика, имеющая распределение Стьюдента
Статистическая значимость коэффициента линейной корреляции означает, что он …
больше нуля
меньше нуля
близок к нулю
существенно отличен от нуля
Формула 
представляет собой 
-статистику , используемую для проверки
представляет собой -статистику , используемую для проверки
статистической значимости коэффициента регрессии парного линейной регрессионной модели
статистической значимости уравнения регрессии в целом
наличия гомоскедастичности в остатках модели
существенности парного коэффициента линейной корреляции
Уравнение парной линейной регрессии дополняется показателем тесноты линейной связи между фактором и результатом, который называется…
-статистикой, имеющей распределение Стьюдента
коэффициентом автокорреляции первого порядка
частным 
-критерием
-критерием
коэффициентом линейной корреляции
Коэффициент линейной корреляции выступает в качестве стандартизированного коэффициента парной регрессии и характеризует …
долю вариации результативного признака, объясненную регрессией
критическое значение 
-критерия Фишера
-критерия Фишера
критическое значение 
-критерия Стьюдента
-критерия Стьюдента
изменение результата в среднем по совокупности на 
с изменением фактора на 
с изменением фактора на
Коэффициент множественной линейной корреляции применяется для …
диагностики гомоскедастичности остатков
определения значимости оценок параметров регрессии
вычисления коэффициента парной линейной корреляции
определения тесноты связи между результатом и совокупностью факторов в случае множественной линейной зависимости
Коэффициент множественной корреляции изменяется в пределах …
(0,1)
[0,1)
(0,1]
[0,1]
Число степеней свободы остаточной суммы квадратов отклонений при 
наблюдениях для множественной линейной регрессии 
равно ...
наблюдениях для множественной линейной регрессии равно ... 
1
Значимость уравнения множественной регрессии в целом оценивается с помощью …
критерия ранговой корреляции Спирмена
– критерия Стьюдента
частного 
– критерий Фишера
– критерий Фишера
общего 
– критерия Фишера
– критерия Фишера
При расчете объясненной (или факторной) суммы квадратов отклонений рассматриваются отклонения …
индивидуальных значений результирующего признака от расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии
расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от нуля
индивидуальных значений результирующего признака от его среднего значения
расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от среднего значения результирующего признака
При расчете остаточной суммы квадратов отклонений используются отклонения …
расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от среднего значения результирующего признака
расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии, от нуля
индивидуальных значений результирующего признака от его среднего значения
индивидуальных значений результирующего признака от расчетных значений результирующего признака, найденных по уравнению регрессии
Разложение общей суммы квадратов отклонений результирующей переменной 
от ее среднего значения 
имеет следующую структуру: общая сумма квадратов отклонений равна …
от ее среднего значения имеет следующую структуру: общая сумма квадратов отклонений равна …
сумма квадратов отклонений, объясненных регрессией 
остаточная сумма квадратов отклонений
остаточная сумма квадратов отклонений
сумма квадратов отклонений, объясненных регрессией + систематическая ошибка
остаточная сумма квадратов отклонений + систематическая ошибка
сумма квадратов отклонений, объясненных регрессией + остаточная сумма квадратов отклонений
Данное выражение
представляет собой …
представляет собой …
формулировку теоремы Гаусса-Маркова
исходное соотношение метода наименьших квадратов
критерий Фишера
разложение общей суммы квадратов отклонений на объясненную и остаточную суммы квадратов отклонений
Число степеней свободы общей суммы квадратов отклонений при 
наблюдениях равно …
наблюдениях равно … 
1
Число степеней свободы для суммы квадратов отклонений, объясненных парной линейной регрессией 
, при 
наблюдениях равно …
, при наблюдениях равно … 
1
Число степеней свободы для суммы квадратов отклонений, объясненных множественной линейной регрессией 
, при 
наблюдениях равно …
, при наблюдениях равно … 
Число степеней свободы остаточной суммы квадратов отклонений при 
наблюдениях для парной линейной регрессии 
равно …
наблюдениях для парной линейной регрессии равно …
1
Приведенная запись 
означает для парной линейной регрессии
…
означает для парной линейной регрессии
…
исходное соотношение, используемое в методе наименьших квадратов
формулировку теоремы Гаусса-Маркова
расчет степеней свободы для критерия Стьюдента
равенство между числом степеней свободы общей, факторной и остаточной суммами квадратов
Приведенная запись 
означает для множественной линейной регрессии 
…
означает для множественной линейной регрессии …
исходное соотношение, используемое в методе наименьших квадратов
расчет степеней свободы для критерия Стьюдента
формулировку теоремы Гаусса-Маркова
равенство между числом степеней свободы общей, факторной и остаточной суммами квадратов