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:
- Проанализируйте, какие коэффициенты используются для оценки сравнительной силы воздействия факторов, включенных в модель множественной регрессии, на результат и в каких случаях рассчитывается «квази-R2».
- 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.
- 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: 525; Нарушение авторских прав