Регрессионный анализ, вариант 9(испытания и задачки)

Содержание

Часть№2

« Регрессионный анализ»



Сообразно этим, включающим 20 надзоров(20 государств), построены уравнения регрессии. В данных уравнениях зависимой переменной является социально весомый знак Y. В качестве изъясняющих переменных применены симптомы в разных композициях. Для всякого уравнения рассчитано смысл коэффициента детерминации(R2), смысл F-статистики. Под коэффициентами приведены смысла их опросах средних квадратических отклонений.

1. Применяя таблицу распределения Фишера-Снедекора, испытайте на уровне значительности ?=0,05 значимость уравнения регрессии в целом.

2. Рассчитайте смысла t-статистик всех коэффициентов, применяя смысла опросах средних квадратических отклонений, приведенных под каждым из коэффициентов. Перепишите уравнения регрессии, указывая под коэффициентами смысла t-статистик.

Сообразно таблице распределения Стьюдента определите tкр - критическое смысл t-статистики для всякого из уравнений на уровне значительности ?=0,05. Испытайте значимость коэффициентов уравнения регрессии.

3. Сделайте вывод о «пригодности» уравнения регрессии для изучения признака Y.

Под значениями коэффициентов приведены смысла их средних квадратических отклонений.

Вар. 9

= 90,951 - 0,426x3 - 0,690x4 - 0,210x6 10,109x9; R2=0,908; F=29,646;

(0,310) (0,382) (1,309) (5,847)





Тест№1

1. Спаренный коэффициент корреляции r12=0,6, знак х3 завышает ассоциация меж х1 и х2. Личный коэффициент корреляции может взять смысл:

а)0,8; б)0,5; в)-0,6; г)-0,8;

2. Многократный коэффициент корреляции может существовать равен:

а)1,2; б)-1; в)-0,5; г)0,4.

3. Коэффициент детерминации может воспринимать смысл:

а)1,2; б)-1; в)-0,5; г)0,4.

4. Понятно, что при фиксированном смысле х3 меж величинами х1 и х2 есть позитивная взаимозависимость. Личный коэффициент корреляции r12/3 может существовать равен:

а)-0,8; б)0; в)1,3; г)0,4.

5. Знак х3 увеличивает ассоциация меж х1 и х2. Личный коэффициент корреляции r12/3=-0,45. Спаренный коэффициент корреляции может взять смысл:

а)-0,8; б)-1,8; в)1,3; г)-0,3.

Тест№2

1. Многократный коэффициент корреляции r1/23=0,8. Воздействием признаков х2 и х3 разъясняется последующий процент дисперсии х1:

а)64; б)80; в)20; г)36.

2. Многократный коэффициент корреляции r1/23=0,8. Воздействием неучтенных в модели причин разъясняется последующий процент дисперсии х1:

а)64; б)80; в)20; г)36.

3. Спаренный коэффициент корреляции означаем при =0,05. Разрешено ратифицировать, что он еще означаем при последующих :

а)0,1; б)0,01; в)0,02; г)0,001.

4. Спаренный коэффициент корреляции r12=0,3, личный коэффициент корреляции r12/3=0,7. Разрешено ратифицировать, что:

а)х3 увеличивает ассоциация меж х1 и х2; б)х3 ослабляет ассоциация меж х1 и х2;

в)х3 ослабляет ассоциация меж х1 и х2 и меняет её направленность;

г)х3 увеличивает ассоциация меж х1 и х2 и меняет её направленность.

5. При проверке значительности парных и личных коэффициентов корреляции употребляется расположение:

а)Пирсона; б)Стьюдента; в)Обычное; г)Фишера-Снедекора.







Тест№3

1. В способе меньших квадратов минимизируется:

а); б); в); г)

2. Уравнению регрессии соответствует многократный коэффициент корреляции ry/12=0,84. Порция варианты результативного показателя, изъясняемая воздействием х1 и х2 сочиняет(%):

а)70,6; б)16; в)84; г)29,4

3. Уравнению регрессии соответствует многократный коэффициент корреляции ry/12=0,84. Порция варианты результативного показателя, изъясняемая воздействием случайных, не включенных в модель причин, сочиняет(%):

а)70,6; б)16; в)84; г)29,4

4. Многократное линейное уравнение регрессии признано весомым при =0,05. Разрешено ратифицировать, что уравнение еще означаемо при последующих :

а)0,1; б)0,01; в)0,02; г)0,001.

5. Получена модель

,

где у - потребление говядины, х2 – цену 1 фунта говядины, х3 – цену 1 фунта свинины, х4 – цену 1 фунта цыплят. При увеличении стоимости говядины на 1% при постоянной стоимости х3 и х4 потребление говядины в среднем снизится на(%):

а)0,63; б)0,345; в)11,08; г)0,8.













Тест№4

1. Для испытания значительности множественного линейного регрессионного уравнения употребляется расположение:

а)обычное; б)Пирсона; в)Фишера-Снедекора; г)Стьюдента.

2. Сообразно этим n=20 компаний получено уравнение регрессии

. Среднеквадратические отличия коэффициентов регрессии и. При =0,05 разрешено ратифицировать, что:

а)означаем коэффициент ; б)означаем коэффициент ;

в)означаемы коэффициенты и; г)незначимы коэффициенты и.

3. Для мимолетного ряда остатков (i=1,2, …,18)



Смысл статистики Дарбина-Уотсона для ряда остатков одинаково:

а) 1,9; б)0,53; в)2,92; г)3,9.

4. МНК дозволяет найти коэффициенты множественного линейного уравнения регрессии

с поддержкой выражения

, в каком месте сетка

имеет размерность:

а)[2 2]; б)[к к]; в) [( к 1) [( к 1)]; г)[к n].

5. Получено важное уравнение регрессии



Среднеквадратическое аномалия оценки коэффициента ()одинаково:

а)0,42; б)3,45; в)0,15; г)8.

Выдержка

Часть№2

« Регрессионный анализ»



Сообразно этим, включающим 20 надзоров(20 государств), построены уравнения регрессии. В данных уравнениях зависимой переменной является социально весомый знак Y. В качестве изъясняющих переменных применены симптомы в разных композициях. Для всякого уравнения рассчитано смысл коэффициента детерминации(R2), смысл F-статистики. Под коэффициентами приведены смысла их опросах средних квадратических отклонений.

1. Применяя таблицу распределения Фишера-Снедекора, испытайте на уровне значительности ?=0,05 значимость уравнения регрессии в целом.

2. Рассчитайте смысла t-статистик всех коэффициентов, применяя смысла опросах средних квадратических отклонений, приведенных под каждым из коэффициентов. Перепишите уравнения регрессии, указывая под коэффициентами смысла t-статистик.

Сообразно таблице распределения Стьюдента определите tкр - критическое смысл t-статистики для всякого из уравнений на уровне значительности ?=0,05. Испытайте значимость коэффициентов уравнения регрессии.

3. Сделайте вывод о «пригодности» уравнения регрессии для изучения признака Y.

Под значениями коэффициентов приведены смысла их средних квадратических отклонений.

Вар. 9

= 90,951 - 0,426x3 - 0,690x4 - 0,210x6 10,109x9; R2=0,908; F=29,646;

(0,310) (0,382) (1,309) (5,847)





Тест№1

1. Спаренный коэффициент корреляции r12=0,6, знак х3 завышает ассоциация меж х1 и х2. Личный коэффициент корреляции может взять смысл:

а)0,8; б)0,5; в)-0,6; г)-0,8;

2. Многократный коэффициент корреляции может существовать равен:

а)1,2; б)-1; в)-0,5; г)0,4.

3. Коэффициент детерминации может воспринимать смысл:

а)1,2; б)-1; в)-0,5; г)0,4.

4. Понятно, что при фиксированном смысле х3 меж величинами х1 и х2 есть позитивная взаимозависимость. Личный коэффициент корреляции r12/3 может существовать равен:

а)-0,8; б)0; в)1,3; г)0,4.

5. Знак х3 увеличивает ассоциация меж х1 и х2. Личный коэффициент корреляции r12/3=-0,45. Спаренный коэффициент корреляции может взять смысл:

а)-0,8; б)-1,8; в)1,3; г)-0,3.

Тест№2

1. Многократный коэффициент корреляции r1/23=0,8. Воздействием признаков х2 и х3 разъясняется последующий процент дисперсии х1:

а)64; б)80; в)20; г)36.

2. Многократный коэффициент корреляции r1/23=0,8. Воздействием неучтенных в модели причин разъясняется последующий процент дисперсии х1:

а)64; б)80; в)20; г)36.

3. Спаренный коэффициент корреляции означаем при =0,05. Разрешено ратифицировать, что он еще означаем при последующих :

а)0,1; б)0,01; в)0,02; г)0,001.

4. Спаренный коэффициент корреляции r12=0,3, личный коэффициент корреляции r12/3=0,7. Разрешено ратифицировать, что:

а)х3 увеличивает ассоциация меж х1 и х2; б)х3 ослабляет ассоциация меж х1 и х2;

в)х3 ослабляет ассоциация меж х1 и х2 и меняет её направленность;

г)х3 увеличивает ассоциация меж х1 и х2 и меняет её направленность.

5. При проверке значительности парных и личных коэффициентов корреляции употребляется расположение:

а)Пирсона; б)Стьюдента; в)Обычное; г)Фишера-Снедекора.







Тест№3

1. В способе меньших квадратов минимизируется:

а); б); в); г)

2. Уравнению регрессии соответствует многократный коэффициент корреляции ry/12=0,84. Порция варианты результативного показателя, изъясняемая воздействием х1 и х2 сочиняет(%):

а)70,6; б)16; в)84; г)29,4

3. Уравнению регрессии соответствует многократный коэффициент корреляции ry/12=0,84. Порция варианты результативного показателя, изъясняемая воздействием случайных, не включенных в модель причин, сочиняет(%):

а)70,6; б)16; в)84; г)29,4

4. Многократное линейное уравнение регрессии признано весомым при =0,05. Разрешено ратифицировать, что уравнение еще означаемо при последующих :

а)0,1; б)0,01; в)0,02; г)0,001.

5. Получена модель

,

где у - потребление говядины, х2 – цену 1 фунта говядины, х3 – цену 1 фунта свинины, х4 – цену 1 фунта цыплят. При увеличении стоимости говядины на 1% при постоянной стоимости х3 и х4 потребление говядины в среднем снизится на(%):

а)0,63; б)0,345; в)11,08; г)0,8.













Тест№4

1. Для испытания значительности множественного линейного регрессионного уравнения употребляется расположение:

а)обычное; б)Пирсона; в)Фишера-Снедекора; г)Стьюдента.

2. Сообразно этим n=20 компаний получено уравнение регрессии

. Среднеквадратические отличия коэффициентов регрессии и. При =0,05 разрешено ратифицировать, что:

а)означаем коэффициент ; б)означаем коэффициент ;

в)означаемы коэффициенты и; г)незначимы коэффициенты и.

3. Для мимолетного ряда остатков (i=1,2, …,18)



Смысл статистики Дарбина-Уотсона для ряда остатков одинаково:

а) 1,9; б)0,53; в)2,92; г)3,9.

4. МНК дозволяет найти коэффициенты множественного линейного уравнения регрессии

с поддержкой выражения

, в каком месте сетка

имеет размерность:

а)[2 2]; б)[к к]; в) [( к 1) [( к 1)]; г)[к n].

5. Получено важное уравнение регрессии



Среднеквадратическое аномалия оценки коэффициента ()одинаково:

а)0,42; б)3,45; в)0,15; г)8.

Литература

-

Больше работ по теме: