Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Модуль 7. Множественная корреляция





Комплексная цель модуля 7:

Изложить основные методологические положения применения показателей частной и множественной корреляции, а также F-кри­терия Фишера для оценки надёжности результатов множественной регрессии.

Проектное задание к модулю 7:

  1. Проанализируйте, какие коэффициенты используются для оценки сравнительной силы воздействия факторов, включенных в модель множественной регрессии, на результат и в каких случаях рассчитывается «квази-R2».
  2. Ответьте на вопрос, каково назначение частной корреляции при построении модели множественной регрессии и составьте матрицу частных коэффициентов корреляции разного порядка для регрессионной модели с четырьмя факторами.
  3. Ответьте на вопрос, что такое частный F-критерий и чем он отличается от последовательного F-критерия. Покажите, как связаны между собой t-критерий Стьюдента для оценки значимости bi и частные F-критерии?

 

Тест рубежного контроля к модулю 7

7. Тест содержит 6 заданий, на выполнение которых отводится 3 минуты. Выберите наиболее правильный, по Вашему мнению, вариант ответа и отметьте его любым значком в бланке ответов.

1 В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции
  от 0 до 1,   от –1 до 0,
  от –1 до 1,   от 0 до 10.
2. Множественный коэффициент корреляции, равный нулю, означает, что между переменными
  линейная связь отсутствует;   существует линейная связь;  
  ситуация не определена;   существует функциональная обратная зависимость.
3 Коэффициент множественной детерминации показывает
  долю изменчивости зависимой переменной, объясненную влиянием факторов, включенных в модель;   тесноту связи между фактическими и расчетными значениями результирующего показателя в базисном периоде;
  статистическую значимость модели в целом на основе определения совокупной достоверности всех ее коэффициентов;   экономическую значимость модели в целом.
4 Статистическая значимость модели в целом означает, что:
  для базисного периода расчетные значения результирующего показателя более близки к его истинным значениям, чем его средняя арифметическая величина в этом периоде;   разница между расчетными и фактическими значениями результирующего показателя для всех точек базисного периода не превышает некоторой наперед заданной величины e;
  разница между расчетными и фактическими значениями результирующего показателя, взятая по абсолютной величине, для всех точек базисного периода не превышает некоторой наперед заданной величины e;     сумма квадратов ошибок не превышает некоторой, наперед заданной величины e.  
5 Зависимость между коэффициентами множественной детерминации (D) и корреляции (R) описывается следующей формулой:
  R2 = 1–D2;   D2=1–R2;
  R=Ö D;   D=Ö R.
6 В формуле число m это
  количество оцениваемых коэффициентов в функции регрессии;   количество предопределённых переменных в функции регрессии;
  количество наблюдений;   число независимых переменных модели.

Бланк ответов

           
1)            
2)            
3)            
4)            
5)            
6)            

МОДУЛЬ 8. метод наименьших квадратов (МНК)

Комплексная цель модуля 8:

Изложить основные методологические предпосылки МНК и теоретические основы обобщенного МНК. Привести примеры прикладных эконометрических исследований с применением МНК.

Проектное задание к модулю8:

1. Сформулируйте основные предпосылки применения МНК для построения регрессионной модели.

2. Проанализируйте сущность обобщенного метода наименьших квадратов.

 

Тест рубежного контроля к модулю 8

8. Тест содержит 6 заданий, на выполнение которых отводится 3 минуты. Выберите наиболее правильный, по Вашему мнению, вариант ответа и отметьте его любым значком в бланке ответов.

1 Несмещенность оценки коэффициента регрессии означает, что
  математическое ожидание остатков равно нулю;   математическое ожидание остатков равно единице;
  математическое ожидание остатков больше нуля;   математическое ожидание остатков меньше нуля.
2 Оценки коэффициентов регрессии считаются эффективными, если
  они характеризуются наименьшей дисперсией;   они характеризуются наименьшим математическим ожиданием;
  они характеризуются наименьшим среднеквадратическим отклонением;   они характеризуются наименьшей разностью.
3 Состоятельность оценок характеризует
  увеличение их точности с уменьшением объема выборки;   увеличение их точности с увеличением объема выборки;
  уменьшение их точности с увеличением объема выборки;   увеличение их точности при неизменном объеме выборки.
4 Предпосылки МНК представляют собой
  условия, необходимые для получения несмещенных, состоятельных и эффективных оценок, соблюдение которых желательно для получения достоверных результатов регрессии;   условия, необходимые для получения несмещенных и эффективных оценок, соблюдение которых желательно для получения достоверных результатов регрессии;
  условия, необходимые для получения состоятельных и эффективных оценок, соблюдение которых желательно для получения достоверных результатов регрессии;   условия, необходимые для получения несмещенных и состоятельных оценок, соблюдение которых желательно для получения достоверных результатов регрессии.
5 Гомоскедастичность остатков означает, что
  дисперсия каждого отклонения εi, одинакова для всех значений хi;   дисперсия каждого отклонения εi, различна для всех значений хi;
  дисперсия отдельных отклонений εi, одинакова для всех значений хi;   дисперсия каждого отклонения εi, одинакова для некоторых значений хi.
6. Автокорреляция остатков отсутствует, если
  распределение значений остатков εi, зависимо друг от друга;   значения остатков εi, распределены независимо друг от друга;
  остатки подчиняются нормальному распределению;   остатки подчиняются логнормальному распределению.

Бланк ответов

           
1)            
2)            
3)            
4)            
5)            
6)            

 

Date: 2016-07-22; view: 486; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.007 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию