Все вопросы к тесту (html) Эконометрика



В эконометрике выделяют три категории ошибок при анализе эксперимента:

Важнейшее направление экометрики - построение прогнозов по различным экономическим показателям:

Вероятностный эксперимент - эксперимент, результат которого не предсказуем заранее:

Вероятность невозможного события Р(А)=1:

Вероятность страхового требования автомобилей составляет:

Дискретная случайная величина - величина, которая принимает отдельные изолированные значения с определенными вероятностями:

Дифференциальная функция распределения случайной величины - дисперсия:

Для оценки разброса случайной величины в процентах относительно ее среднего значения вводится понятие среднего квадратического отклонения:

Для получения количественных оценок исследуемых экономических явлений используются методы регрессионного анализа:

Если события А и А` противоположны, то:

Закон распределения дискретной случайной величины можно задать аналитически:

Количественная мера для сравнения событий по степени их появления:

Кумулятивная функция распределения случайной величины - убывающая функция:

Математическая экономика строит и анализирует математические модели с использованием реальных числовых значений:

Математическое ожидание характеризует среднее ожидаемое значение случайной величины:

На этапе верификации проверяется:

Основой статистического наблюдения является первичный статистический материал:

Ошибки, обусловленные индивидуальными качествами экспериментатора, относятся к:

Под экономической чоделью понимается стохастическое представление экономического явления:

Понятия дисперсии и вариации применяются при оценке экономической эффективности отдельных проектных решений:

Построение эконометрических моделей, удобных для проведения эмпирического анализа, - проблема спецификаций:

Проверка качества найденных экономических параметров модели и самой модели в целом - параметризация:

Результаты эксперимента в эконометрике всегда можно оценить статистически:

Связи между экономическими показателями носят строгий функциональный характер:

Событие, которое может произойти или не произойти в условиях вероятностного эксперимента, называется достоверным:

Числовая характеристика, которая оценивает разброс возможных значений случайной величины относительно среднего значения, называется плотностью:

Экометрика - наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся и анализируются математические модели реальных экономических процессов:

Экометрика делает упор на качественные аспекты экономических явлений:

Экономические модели решают вопрос о причине взаимосвязей экономических явлений:



Всегда имеется связь коэффициента корреляции и коэффициента детерминации:

Вся совокупность объектов изучения экономической системы называется генеральной совокупностью:

Выборочная и теоретическая ковариации являются показателями степени связи объясняющей и зависимой переменной:

Говорят, что имеется заданная случайная величина, если заданы ее:

Дисперсия показывает меру отклонения опытных значений от средних значений случайной величины:

Для непрерывной случайной величины Х ее вероятность P(x) = P(кси < х) есть функция распределения случайной величины:

Если математическое ожидание выборочного среднего совпадает с истинным математическим ожиданием, то оценка является:

Если при увеличении числа наблюдений получаются более точные оценки, то оценки называются состоятельными:

Интервал изменения вероятности любого события есть [0; 1]:

Квадрат отклонения случайной величины является ее:

Коэффициент корреляции случайных величин x и y показывает степень связи между этими случайными величинами:

Математическое ожидание случайной величины является ее средним значением:

Метод наименьших квадратов является одним из методов нахождения коэффициентов линейной регрессии:

Набор всех принимаемых случайной величиной вероятностей называется:

Несмещенной оценкой ковариация cov(x, y) является при умножении ее на сомножитель n/n - 1:

Объем выборки - количество наблюденных данных:

Оценка математического ожидания - оценка среднего значения по выборке:

Оценка является эффективной, если она имеет наименьшую дисперсию среди всех оценок:

Ошибки метода исследования не могут приводить к систематическим ошибкам измерений:

Плотность распределения вероятности является производной от вероятности непрерывной случайной величины:

Полная вероятность события Sum (k=1, 2, 3...)Pk=1:

При увеличении количества экспериментов случайные величины стремятся к нормальному закону распределения:

Процесс получения первичных данных в эконометрике - проведение наблюдения над экономическими явлениями, процессами:

Систематические ошибки измерений могут быть обусловлены индивидуальными особенностями эксперимента:

Систематические ошибки измерений могут быть обусловлены особенностями измерительной аппаратуры:

Среднеквадратическое отклонение случайной величины есть корень квадратный из ее дисперсии:

Уравнение вида y = a + bx + u отражает линейную модель парной регрессии:

Часть генеральной совокупности называется выборкой:

Эконометрика требует знаний основ линейной алгебры, теории вероятностей и математического анализа:

Эконометрика, в первую очередь, связана с количественной стороной изучения экономических явлений:

Эмпирическая линия регрессии может подсказать модель теоретической линии регрессии:



Вычисленное значение F-отношения признается достоверным (отличным от единицы), если оно меньше табличного:

Множественная регрессия представляет собой регрессию результативного признака с двумя и большим числом факторов:

Проверка гипотез о значимости коэффициентов регрессии и корреляции равносильна проверке гипотезы о существенности линейного уравнения регрессии:

Случайная величина включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения:

Уравнение простой регрессии характеризует точную связь между двумя переменными:



В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и множественную регрессии:

В линейной регрессии обычно оценивается значимость не только уравнения в целом, но и отдельных его параметров:

Все точки поля корреляции лежат на линии регрессии:

Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике в виде четкой экономической интерпретации ее параметров:

Метод наименьших квадратов использует достаточное условие экстремума:

Оценку коэффициента b регрессии можно получить, не обращаясь к методу наименьших квадратов:

Параметр а регрессии всегда имеет экономическое содержание:

При изучении зависимости между двумя признаками подбора вида уравнения регрессии используется только графический метод:

Распределение величины z сильно отличается от нормального распределения:

Формула стандартной ошибки предсказываемого среднего значения у при заданном значении х*к характеризует ошибку положения линии регрессии:

Функционал суммы квадратов отклонений имеет сложную вычислитеную процедуру:

Функция Хубера является попыткой совместить достоинства функционалов суммы квадратов отклонений и суммы модулей отклонений:



Вектор остатков регрессии пропорционален константе:

Коэффициент эластичности определен только для линейных моделей:

Немецкий статистик Э. Энгель установил закономерность, что с увеличением дохода доля доходов, расходуемых на непродовольственные товары, будет возрастать:

При определенных условиях регулярности применимость критерия Стьюдента возможна асимптотически и без предположения о нормальности ошибок регрессии:

Формально значимость оцененного результата регрессии b может быть проведена с помощью анализа его отношения к своему стандартному отклонению:



Английский экономист А. В. Филипс установил прямую зависимость процента прироста заработной платы от уровня безработицы:

В случае нормально распределенных ошибок величина t распределена по закону Пуассона:

В случае нормальной линейной регрессионной модели отношение теоретической дисперсии к выборочной оценивается распределением хи-квадрат:

Во всех функциях коэффициент эластичности зависит от значений фактора х:

Если коэффициент детерминации R*5 точно равен 1, это означает, что экспериментальные точки лежат на кривой регрессии:

Если нелинейная модель внутренне нелинейна, то она не может быть сведена к линейной функции:

Если параболическая форма связи демонстрирует сначала рост, а затем снижение уровня значений результативного признака, то определяется значение фактора, при котором достигается максимум:

Значимость оцененного коэффициента регрессии b может быть проверена с помощью критерия Фишера:

При исследовании взаимосвязей среди функций, использующих lnу, в эконометрике преобладают степенные зависимости:

Чем больше разброс значений у вокруг линии регрессии, тем больше (в среднем) ошибка в определении наклона линии регрессии:

Чтобы найти наиболее правдоподобные значения параметров, необходимо найти такие их значения, при которых функция правдоподобия L достигает своего минимума: