Ответы на тесты по предмету Эконометрика (5041 вопросов)
Факторы множественной линейной регрессионной зависимости не коррелируют между собой, тогда матрица парных коэффициентов корреляции является ...
нулевой
треугольной
симметричной
единичной
Спецификация 
соответствует …
соответствует …
аддитивной модели тренда
множественной линейной регрессии
мультипликативной модели тренда
производственной функции Кобба-Дугласа
Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии 
.
.
находятся логарифмы правой и левой частей нелинейного уравнения
задается полулогарифмическая спецификация модели 
, где 
, где
оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2
определяются исходные параметры из тождеств: 
Для логистической функции 
границей насыщения изучаемого явления является параметр
границей насыщения изучаемого явления является параметр 
При проверке на существенность (значимость) коэффициента регрессии в качестве нулевой гипотезы выдвигается альтернативная гипотеза (обратная нулевой) о …
равенстве факторной и остаточной дисперсий
равенстве нулю этого коэффициента регрессии и несущественности влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную
статистической значимости построенного уравнения регрессии
отличии от нуля этого коэффициента регрессии и существенности влияния соответствующей независимой переменной на зависимую переменную
Гипотеза о мультипликативной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного ряда, означает …
случайная компонента = тренд 
конъюнктурная компонента 
сезонный фактор 
уровень временного ряда
конъюнктурная компонента сезонный фактор уровень временного ряда
сезонная компонента = уровень временного ряда 
уровень временного ряда 
конъюнктурная компонента 
случайная компонента
уровень временного ряда конъюнктурная компонента случайная компонента
тренд = уровень временного ряда 
конъюнктурная компонента 
сезонный фактор 
случайная компонента
конъюнктурная компонента сезонный фактор случайная компонента
уровень временного ряда = тренд 
конъюнктурная компонента 
сезонный фактор 
случайная компонента
конъюнктурная компонента сезонный фактор случайная компонента
Компонента временного ряда, отражающая повторяемость экономических процессов в течение не очень длительного периода (года, квартала, месяца и т.д.), называется …
трендом
циклической компонентой
случайной компонентой
сезонной компонентой
Пусть t – рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а t крит - критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства:
|t| < t крит
t крит - |t| > 0
t < -t крит
t > t крит
Показателями качества нелинейного уравнения парной регрессии не являются …
индекс корреляции
средняя ошибка аппроксимации
линейный коэффициент корреляции
множественный коэффициент корреляции
Тенденция временного ряда характеризует совокупность факторов, …
оказывающих сезонное воздействие
не оказывающих влияние на уровень ряда
оказывающих единовременное влияние
оказывающих долговременное влияние и формирующих общую динамику изучаемого показателя
Для проведения эффективного макроэкономического анализа, связанного с взаимозависимыми обобщающими показателями, предпочтительно использовать эконометрическую модель в форме ...
нелинейной регрессионной модели
парной регрессионной модели
регрессионной модели с одним уравнением
системы одновременных уравнений
Отбор факторов множественной линейной регрессионной модели можно проводить по 
-критерию Стьюдента для коэффициентов регрессии: из уравнения исключаются факторы с величиной 
-критерия ...
-критерию Стьюдента для коэффициентов регрессии: из уравнения исключаются факторы с величиной -критерия ...
меньше 1
равным 0
больше табличного
меньше табличного
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
относится к классу линейных моделей
линеаризуется в линейную модель парной регрессии
относится к классу нелинейных моделей, линейных по параметрам
линеаризуется в линейную модель множественной регрессии
Для построения эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида 
используется таблица статистических данных.
При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели …
используется таблица статистических данных.При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели …
Малое значение t статистики для коэффициента регрессии в парной линейной регрессии соответствует
отсутствию статистической связи между коэффициентом регрессии и факторный признаком
Наличию сильной стат связи результатирующего и факторного признака
наличию статистической связи результатирующего признаке и свободного члена регрессивной зависимости
Отсутствию статистической связи результатирующего и факторного признака
Коэффициент линейной корреляции между признаками Y и X равен 0,8. Следовательно, процент дисперсии результирующего признака Y, объяснённый линейной парной регрессией Y по фактору X будет равен …
80%
20%
36%
64%
Эконометрическая модель, приводимая к классической регрессионной зависимости при помощи подстановки...
При построении поля корреляции значения факторного признака откладывают по масштабной шкале …
оси ординат
линии регрессии
коррелограммы
оси абсцисс
Дана последовательность операций:
1. оценка параметров регрессии
2. вычисление регрессионных остатков
3. вычисление статистики Дарбина-Уотсона
4. определение верхнего и нижнего значения распределения Дарбина-Уотсона
Приведенный алгоритм предназначен для диагностики наличия ...
1. оценка параметров регрессии
2. вычисление регрессионных остатков
3. вычисление статистики Дарбина-Уотсона
4. определение верхнего и нижнего значения распределения Дарбина-Уотсона
Приведенный алгоритм предназначен для диагностики наличия ...
гетероскедастичности
гомоскедастичности
мультиколлинеарности
автокорреляции остатков
Определите последовательность действий при оценке параметров системы эконометрических уравнений при помощи косвенного метода наименьших квадратов (КМНК).
структурная форма модели преобразовывается в приведенную форму модели и параметры структурной формы bij и аij выражаются через коэффициенты приведенной формы модели 
для каждого уравнения приведенной формы при помощи обычного метода наименьших квадратов оценивают параметры приведенной формы 
коэффициенты приведенной формы 
трансформируют в коэффициенты структурной формы модели bij
трансформируют в коэффициенты структурной формы модели bij
записывается структурная форма системы с найденными значениями параметров bij и аij
При анализе существенности параметра регрессии рассматривается альтернативная статистическая гипотеза о статистической значимости параметра, при этом его оценка ...
характеризуется положительным значением
характеризуется отрицательным значением
приравнивается к нулю
отлична от нуля
Интерпретация параметра при фиктивной переменной d в модели регрессии 
где y – цена квартиры, долл., x – площадь квартиры, кв. м., 
будет следующей …(следует учесть, что t-статистики для коэффициентов при соответствующих переменных и критическое значение для заданного уровня значимости и заданного количества степеней свободы равны 
где y – цена квартиры, долл., x – площадь квартиры, кв. м., будет следующей …(следует учесть, что t-статистики для коэффициентов при соответствующих переменных и критическое значение для заданного уровня значимости и заданного количества степеней свободы равны
один квадратный метр жилья стоит 450 долл.
квартира с балконом стоит на 1,05 долл. дороже аналогичной квартиры без балкона
один квадратный метр квартиры с балконом стоит 450 долл.
наличие балкона не влияет на цену квартиры
Для уравнения множественной регрессии 
построено частное уравнение вида 
, в котором х2 и х3 …
построено частное уравнение вида , в котором х2 и х3 …
являются изменяемыми факторными переменными
не оказывают существенное влияние на у
приравнены к 1
закреплены на неизменном среднем уровне
Для зависимости спроса на некоторый товар от цены за единицу товара и
дохода потребителя получено уравнение регрессии вида
. Парными коэффициентами корреляции могут быть
дохода потребителя получено уравнение регрессии вида
. Парными коэффициентами корреляции могут быть 
Для экспоненциального уравнения 
процедура линеаризации возможна путем …
процедура линеаризации возможна путем …
только замены переменных
присвоения количественных значений фиктивным переменным
дифференцирования и замены переменных
логарифмирования и замены переменных
Величина коэффициента эластичности показывает …
во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза
предельно возможное значение результата
предельно допустимое изменение варьируемого признака
на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1%
Проблема оценки структурных параметров системы одновременных уравнений связана с тем, что предопределенные переменные уравнений и их возмущения являются ...
некоррелированными
гомоскедастичными
незначимыми
коррелированными
Основной целью линеаризации уравнения регрессии является …
получение новых нелинейных зависимостей
улучшение качества модели
повышение существенности связи между рассматриваемыми признаками
возможность применения метода наименьших квадратов для оценки параметров
Нелинейной по параметрам, но внутренне линейной, которую можно привести к линейному виду, является эконометрическая модель …
К факторам, формирующим уровень временного ряда, не относятся…
факторы, формирующие циклические колебания ряда
случайные факторы
факторы, формирующие тенденцию ряда
временные факторы
Коэффициент парной корреляции может характеризовать тесноту линейной связи между
Зависимой переменной и случайным фактором модели
Независимой переменной и случайным фактором модели
Зависимой и независимой переменными
Двумя независимыми переменными
для линейного уравнения множественной регрессии в качестве показателя тесноты связи результативной переменной с набором факторов используется коэффициент множественной...
регрессии
детерминации
эластичности
корреляции
Коэффициент множественной корреляции используется для исследования силы связи между
Несколькими независимыми переменными и несколькими независимыми факторами
Одной зависимой переменной и одной независимой переменноц
Одной зависимой переменной и несколькими независимыми факторами
Коэффициент множественной корреляции используется для исследования силы связи между
Несколькими зависимыми переменными и несколькими независимыми факторами
Одной зависимой переменной и одной независимой переменной
Одной зависимой переменной и несколькими независимыми факторами
Случайными воздействиями обусловлено 19% дисперсии результативного признака. Следовательно, доля ______ дисперсии результативного признака в его общей дисперсии равна ______.
факторной..19
остаточной...81%
остаточной...19%
факторной...81%
Классический метод к оцениванию параметров регрессии основан на
методе максимального правдоподобия
обобщённом методе наименьших квадратов
шаговом регрессионном анализе
методе наименьших квадратов
Под уровнем временного ряда понимают…
разницу между максимальным и минимальным значениями ряда
количество рассматриваемых периодов
среднее значение временного ряда
значение временного ряда в конкретный период времени
Зависимость валового национального продукта (Y) от денежной массы (X) характеризуется линейно-логарифмической эконометрической моделью, которая имеет вид ...
Пусть для множественной линейной регрессии 
оценки 
параметров теоретической регрессии 
таковы, что гипотеза 
отвергается, а гипотезы 
принимаются. Это означает, что…
оценки параметров теоретической регрессии таковы, что гипотеза отвергается, а гипотезы принимаются. Это означает, что…
добавление переменных 
и 
приводит к значимому улучшению качества регрессии по сравнению с регрессией 
по 
и приводит к значимому улучшению качества регрессии по сравнению с регрессией по
добавление переменной 
не улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией 
по переменным 
и 
не улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией по переменным и
добавление переменной 
значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией 
только по переменным 
и 
значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией только по переменным и
совместное добавление переменных 
и 
не приведет к значимому улучшению предсказания 
по сравнению с регрессией 
только по 
и не приведет к значимому улучшению предсказания по сравнению с регрессией только по
Выделяют три класса систем эконометрических уравнений: …
системы взаимозависимых уравнения, системы рекурсивных уравнений и системы возвратных уравнений
системы независимых уравнений, системы изолированных уравнений и системы рекурсивных уравнений
системы одновременных уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений
системы независимых уравнений, системы взаимозависимых уравнений и системы рекурсивных уравнений
Имеется модель регрессии, характеризующая зависимость y от x 
Известны среднеквадратичные отклонения для переменных и количество наблюдений: 
, 
и 
Вычислите коэффициент корреляции 
и сделайте вывод относительно тесноты связи между y и x.
Известны среднеквадратичные отклонения для переменных и количество наблюдений: , и Вычислите коэффициент корреляции и сделайте вывод относительно тесноты связи между y и x. 
теснота связи средняя, зависимость прямая 
теснота связи сильная, зависимость прямая 
теснота связи сильная, зависимость обратная 
теснота связи средняя, зависимость обратная
Примерами нелинейных уравнений регрессии, которые не могут быть приведены к линейному виду, являются:
Отсутствие коллинеарных факторов в модели 
может быть доказано значением линейного коэффициента корреляции …
может быть доказано значением линейного коэффициента корреляции … 
Гипотеза об аддитивной структурной схеме взаимодействия факторов, формирующих уровни временного ряда, 
означает правомерность следующего представления ...
означает правомерность следующего представления ...
уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор - случайная компонента
случайная компонента = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + уровень временного ряда
тренд = уровень временного ряда + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента
уровень временного ряда = тренд + конъюнктурная компонента + сезонный фактор + случайная компонента
Рассмотрим модель спроса и предложения. Известно, что объем спроса 
на некоторый продукт зависит от его цены P. Зависимость имеет вид 
Объем предложения 
также зависит от цены P. Зависимость имеет вид 
Установите соответствие между системами уравнений, описывающими две ситуации: (1) объем спроса зависит от цены; объем предложения зависит от цены; объем спроса тождественно равен объему предложению (2) объем спроса зависит от цены; объем предложения зависит от цены; объем спроса не зависит от объема предложения.
на некоторый продукт зависит от его цены P. Зависимость имеет вид Объем предложения также зависит от цены P. Зависимость имеет вид Установите соответствие между системами уравнений, описывающими две ситуации: (1) объем спроса зависит от цены; объем предложения зависит от цены; объем спроса тождественно равен объему предложению (2) объем спроса зависит от цены; объем предложения зависит от цены; объем спроса не зависит от объема предложения. 
Автокорреляцией уровней временного ряда называют…
корреляционную зависимость между наблюдаемыми и расчетными значениями исследуемого временного показателя
автокорреляцию остатков временного ряда
корреляционную зависимость между трендовой и сезонной компонентами временного ряда
корреляционную зависимость между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на один или несколько периодов времени
Для исследуемой зависимости построено поле корреляции:
Из предложенных моделей для описания зависимости не может быть использована модель …
Из предложенных моделей для описания зависимости не может быть использована модель …
Все нижеприведенные нелинейные модели можно свести к модели множественной линейной регрессии W = b0 + b1·U + b2·V. Установите соответствие между видом нелинейной модели и соотношениями между исходными переменными Y, X, Z и новыми переменными W, U, V линеаризованной модели.
1.
2.
3.
4.
1.
2.
3.
4.
Возможность перехода от точечного оценивания параметра классической линейной регрессии к интервальному обеспечивается таким статистическим свойством оценок как ...
состоятельность
смещенность
несмещенность
эффективность
Для стационарного временного ряда y1, у2, … yt, …, yn типа «белый шум» математическое ожидание E(yt) равно …
1
0
При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов (МНК) оценки параметров регрессионной модели, рассчитанные с помощью МНК, обладают свойствами …
несостоятельности, смещенности и эффективности
состоятельности, смещенности и эффективности
состоятельности, смещенности и неэффективности
состоятельности, несмещенности и эффективности
При методе наименьших квадратов параметры уравнения парной линейной регрессии 
определяются из условия ______ остатков 
.
определяются из условия ______ остатков .
равенства нулю
минимизации модулей
равенства нулю суммы квадратов
минимизации суммы квадратов
Примерами фиктивных переменных в эконометрической модели зависимости стоимости 1 м2 жилья не являются …
категория жилья: первичное (новое) жилье / вторичное (неновое) жилье
принадлежность тому или иному региону
площадь жилья (м2)
величина прожиточного минимума в регионе
В эконометрике фиктивной переменной принято считать …
переменную, которая может равняться только целому числу
несущественную переменную
переменную, принимающую значения 0 и 1
описывающую количественным образом качественный признак
Система независимых эконометрических уравнений может быть идентифицирована с помощью обычного метода наименьших квадратов. Определите последовательность этапов алгоритма оценки параметров для такой модели.
оценка возможности идентификации модели как системы независимых уравнений
разделение системы независимых уравнений на отдельные уравнения регрессии
построение общего вида системы нормальных уравнений для каждого уравнения системы и расчет необходимых значений сумм
решение системы нормальных уравнений для каждого уравнения системы
подстановка найденных значений оценок параметров в уравнения системы
При линеаризации нелинейных регрессионных моделей как один из видов преобразований используется логарифмирование уравнения. Указанным способом не может быть линеаризовано уравнение …
Установите соответствие между типами уравнений и самими уравнениями:
(1) уравнение парной линейной регрессии;
(2) уравнение парной нелинейной регрессии.
(1) уравнение парной линейной регрессии;
(2) уравнение парной нелинейной регрессии.
Для отбора факторов множественной линейноймодели регрессии рассматривается вопрос о взаимосвязи фактора и результата принеизменности прочих факторов, которые фиксируются, как правило, на среднемуровне. В этом случае используется ...
автокорреляционная функция
коррелограмма для факторов модели
матрица множественных коэффициентов корреляции
матрица
частных коэффициентов корреляции
Количественнаяизмеримость значений экономического признака (фактора), включаемого вэконометрическую модель, является ...Выберитеодин ответ:
принципом спецификации
условием гомоскедастичности эконометрической модели
предпосылкой линеаризации
общим требованием к факторам, включаемым в линейную множественную регрессию
Факторы, описывающие сезонную компоненту временного ряда, могут характеризоваться _____ воздействием на экономический показатель.
долговременным характером
случайным
периодическим
сезонным
Факторы, формирующие общую (в длительной перспективе) тенденцию в изменении анализируемого признака, называются …
случайными
циклическими (конъюнктурными)
сезонными
долговременными
Количественнаяизмеримость значений экономического признака (фактора), включаемого вэконометрическую модель, является ...
предпосылкой
линеаризации
условием гомоскедастичности эконометрической
модели
принципом
спецификации
общим требованием к факторам, включаемым в
линейную множественную регрессию
Частное уравнение регрессии характеризует
наличие
или отсутствие мультиколлинеарности факторов
изолированное влияние фактора на результат при
нулевых значениях других факторов
силу воздействия фактора на результат при
положительных значениях других факторов
изолированное влияние фактора на результат при средних
значениях других факторов
Частное уравнение регрессии характеризует
наличие или отсутствие мультиколлинеарности
факторов
изолированное влияние фактора на результат при
нулевых значениях других факторов
силу воздействия фактора на результат при
положительных значениях других факторов
изолированное влияние фактора на результат при средних
значениях других факторов
Укажите правильный вариант ответа относительночисла зависимых переменных, включаемых в уравнение регрессии
несколько переменных
в парной регрессии одна зависимая переменная, во
множественной - несколько зависимых переменных
количество зависимых переменных равно количеству
независимых
только одна переменная
На рисунке представлен график остатков некоторой модели регрессии.
Для оценок параметров данной модели регрессии нарушено свойство …
Для оценок параметров данной модели регрессии нарушено свойство …
смещенности
состоятельности
несмещенности
эффективности
Одной из предпосылок метода наименьших квадратовявляется утверждение ...
регрессионная модель является нелинейной
относительно параметров
случайное отклонение должно иметь постоянное
математическое ожидание, отличное от нуля
случайное отклонение представляет собой линейную
функцию от факторных переменных
дисперсия случайного возмущения постоянна для
всех наблюдений
Плавно меняющаяся детерминированная компонента уровней временного ряда, описывающая чистое влияние долговременных факторов, называется
циклической составляющей
случайной составляющей
сезонным колебанием
трендом
Пусть y = y_{meop} + \epsilon, где y -фактическое значение зависимой переменной, y_{meop} - теоретическое ,рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнениемрегрессии), \epsilon - ошибка модели. Тогда значение \sigma^2 = \bar y^2 - (\bary)^2 характеризует дисперсию:
фактических значений независимой переменной
зависимой
переменной, объясненную уравнением регрессии
случайных
факторов
фактических значений зависимой переменной
Если коэффициент корреляции равен 1, это означает, что между переменными…
существует нелинейная функциональная зависимость
зависимость между переменными отсутствует
существует обратная линейная функциональная зависимость
существует прямая линейная функциональная зависимость
Величинаотклонений фактических значений результативного признака от его теоретическихзначений представляет собой
ошибку корреляции
расчетное значение критерия Фишера
средний показатель эластичности
ошибку аппроксимации
Проводится эконометрическое моделирование зависимости объема продаж компании от ряда факторов: х1 – цены на товар, х2 – степени известности торговой марки фирмы, х3 – дохода потребителя, х4 – уровня интенсивности рекламной деятельности (высокий уровень – массированная реклама; средний уровень – регулярно повторяющаяся; низкий уровень – время от времени повторяющаяся). Фиктивными переменными в модели не являются …
х4
х2
х1
х3
Метод, суть которого состоит в использовании в качестве инструментальной переменной теоретической оценки переопределенной переменной, полученной на базе экзогенных (или предопределенных) переменных модели, является методом наименьших квадратов.
обычным
косвенным
обобщенным
двухшаговым
При проведении налогово-бюджетной политики наиболее острой проблемой является ...
эффект монетизации
инфляция
эффект вытеснения
выбор времени
Линеаризация нелинейного уравнения регрессии путем замены переменных не применима для модели…
Уравнение регрессии, которое связывает результирующий признак с одним из факторов при зафиксированном на среднем уровне значении других переменных называется …
несущественным
существенным
множественным
частным
В случае регрессионной модели с автокоррелированными и / или гетероскедастичными остатками рассматривают _______ модель регрессии.
классическую (обычную)
стандартизованную
нормальную
обобщенную
При применении метода наименьших квадратов методом определителей решается …
система неравенств
уравнение регрессии
корреляционная матрица
система нормальных уравнений
В эконометрическую модель множественной регрессии включаются ____ факторы.
несущественные
случайные
неколлинеарные
существенные
Линеаризация возможна для эконометрической модели вида …
При подсчёте значения коэффициента корреляции предполагается, что результирующая переменная 
…
…
зависимая и факторная переменная 
зависимая
зависимая
независимая, а факторная переменная 
зависимая
зависимая
независимая и факторная переменная 
независимая
независимая
зависимая, а факторная переменная 
независимая
независимая
Оценить статистическую значимость нелинейной связи между переменными можно с помощью …
средней ошибки аппроксимации
индекса корреляции
индекса детерминации
критерия Фишера
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
линеаризуется в линейную модель множественной регрессии
относится к классу линейных моделей
относится к классу нелинейных моделей линейных по параметрам
линеаризуется в линейную модель парной регрессии
Предпосылки метода наименьших квадратов исследуют поведение ____ уравнения регрессии.
факторной переменной уравнения регрессии
результативной переменной уравнения регрессии
постоянных величин
остаточных величин
Предпосылкой метода наименьших квадратов не является условие …
отсутствия автокорреляции в остатках
случайного характера остатков
гомоскедастичности остатков
неслучайного характера остатков
свойством оценок методом наименьших квадротов при отсутствии нарушения выдвигаемых предпосылок не являются
несмещенность
состоятельность
эффективность
несостоятельность
В линейном уравнении парной регрессии 
переменными являются …
переменными являются …
b
a
y
x
В формировании уровней любого временного ряда всегда присутствуют...
факторы, формирующие тенденцию ряда.
линейные факторы.
факторы, формирующие циклические колебания ряда.
случайные факторы.
Понятие «предопределенные переменные» включает в себя ...
эндогенные и лаговые экзогенные
экзогенные и эндогенные переменные
только лаговые переменные, как эндогенные, так и экзогенные
экзогенные и лаговые эндогенные переменные
Для оценки параметров структурной модели системы необходимо, чтобы …
хотя бы одно уравнение системы было неидентифицируемо или сверхидентифицируемо
все уравнения системы были неидентифицируемы или сверхидентифицируемы
хотя бы одно уравнение системы было идентифицируемо или сверхидентифицируемо
все уравнения системы были идентифицируемы или сверхидентифицируемы
Нелинейным образом в эконометрическую модель вида 
входит ...
входит ...
ошибка 
переменная у
параметр с
переменная х
Степенной моделью не является регрессионная модель …
Гетероскедастичность остатков подразумевает …
независимость математического ожидания остатков от значения фактора
постоянство дисперсии остатков независимо от значения фактора
зависимость математического ожидания остатков от значения фактора
зависимость дисперсии остатков от значения фактора
В стандартизованном уравнении множественной регрессии 
стандартизованными переменными не являются …
стандартизованными переменными не являются … 
Значение коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9, следовательно …
линейная связь между последующим и предыдущим уровнями не тесная
нелинейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная
линейная связь между временными рядами двух экономических показателей тесная
линейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная
Методом линеаризации внутренне линейной функции, нелинейной относительно параметров, является …
разложение функции в ряд Тейлора
элементарные преобразования
замена переменных
применение элементарных преобразования с использованием замены переменных
Мультиколлинеарность – это…
модель множественной линейной регрессии
процесс перехода от парной к множественной регрессии
корреляция соседних случайных отклонений
линейная зависимость двух или нескольких переменных
Оценка является несмещенной оценкой параметра если…
ее дисперсия с увеличением выборки не изменяется
ее дисперсия меньше дисперсии других оценок
она стремится к истинному значению параметра с увеличением объема выборки
ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру
Для регрессионной модели вида 
построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами 
, данное графическое отображение зависимости называется …
построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами , данное графическое отображение зависимости называется …
случайными факторами
множественной регрессией
параметрами уравнения
полем корреляции
Относительно системы 
верно следующее утверждение: система записана в …
верно следующее утверждение: система записана в …
рекурсивной
нормальной
приведённой форме
структурной форме