ПОМОЩЬ СТУДЕНТАМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ 

Российский
Государственный
Гуманитарный
Университет


решение ТЕСТОВ 

Главная Страница

Главная страница - на ней вы найдете информацию по стоимости и примеры работ.

Примеры вопросов по предмету

Здесь Вы найдете некоторые из тестовых вопросов, на которые мы можем помочь Вам ответить.

Ответы на некоторые вопросы теста

Здесь Вы найдете ответы на несколько вопросов по данному предмету

Для заявки

Здесь Вы сможете оставить заявку и посмотреть контакты для связи.

Эконометрика

Сдача (решение) одного теста по данному предмету - от 250 руб.

Ниже список некоторых вопросов из тестов по Эконометрике РГГУ

• Эконометрика
• Для оценки значимости парного коэффициента корреляции используется
• Известно, что математическое ожидание M[Х] некоторой случайной величины Х равно 40, а M[Х2] = 1990. Чему равна дисперсия?
• Цена на двухкомнатные квартиры price зависит от общей площади totsq, площади кухни kitsq и расстояния от центра dist следующим образом: price= 235,6+ 1,8 totsq +1,6 kitsq – 1,7dist. При этом дисперсия ошибок составляет s2=35,24. В каких пределах может находиться цена на квартиру с параметрами totsq=40; kitsq=8; dist=5 с вероятностью 95% (t=1,96).
• Интервальная оценка при прогнозировании значения случайной величины зависит от
• По некоторой выборке можно судить о генеральной совокупности. В таком случае говорят, что выборка
• Для описания влияния образования (высшее, среднее, среднее специальное, неполное среднее) на уровень заработной платы следует ввести фиктивные переменные в количестве:
• Цена на однокомнатные квартиры price зависит от общей площади totsq, площади кухни kitsq и расстояния от автобусной остановки dist следующим образом: price= 184,8+ 2,8 totsq +1,3 kitsq – 3,7dist. При этом дисперсия ошибок составляет s2=51,7. В каких пределах может находиться цена на квартиру с параметрами totsq=40; kitsq=8; dist=5 с вероятностью 95% (t=1,96).
• Коэффициент корреляции rху может принимать значения только в пределах:
• По результатам бюджетного обследования случайно выбранных семей построено уравнение регрессии зависимости накоплений S от дохода Y: Si= -33,5+1,05Yi+ei. Как изменятся накопления, если доходы увеличатся на 10 тыс. руб.?
• По таблице функции распределения стандартного нормального распределения определите, какова вероятность попадания реализации случайной величины, имеющей нормальное распределение со средним 1 и дисперсией 100, в интервал (-∞;2)?
• Отсутствие автокорреляции в модели может быть выражено следующей записью
• По таблице функции распределения Стьюдента для двусторонней критической области определите значение tкр. при степени свободы n=10 и вероятности P(t < tкр.)=97,5%
• Нулевая гипотеза для коэффициента регрессии b в уравнении парной линейной регрессии Y=a+bX+e проверяется с помощью
• Чему равен размах выборки {1, 5, 12, 1, 5, 12, 1, 5}
• При исследовании зависимости себестоимости продукции y от объема выпуска x1 и производительности труда x2 по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии ŷ =2,88 – 0,72x1 – 1,51x2 и среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии: sb1 = 0,052 и sb2 = 0,5. По таблице функции распределения Стьюдента для двусторонней критической области определите можно ли при уровне значимости a=0,05 утверждать, что значимы коэффициенты регрессии
• Цена на двухкомнатные квартиры price зависит от общей площади totsq, площади кухни kitsq и расстояния от центра dist следующим образом: price= 235,6+ 1,8 totsq +1,6 kitsq – 1,7dist. При этом дисперсия ошибок составляет s2=35,24. В каких пределах может находиться цена на квартиру с параметрами totsq=32; kitsq=6; dist=15 с вероятностью 95% (t=1,96).
• При каких условиях на параметры α иβ производственная функция в модели Кобба-Дугласа Y=A∙KaLb может быть преобразована в парную линейную регрессию по этим параметрам?
• Какие требования в модели регрессионного анализа предъявляются к математическому ожиданию M[εi]и дисперсии D[εi ] ошибок наблюдения εi:
• В результате регрессионного анализа получена модель y = 7,1 + 0,6х1 + 0,4х2 + 0,1х3, t-статистики коэффициентов регрессии равны соответственно 24,5; 9,7; 0,7; 1,3. Коэффициент детерминации R2=0,9. Чем можно объяснить низкое качество коэффициентов регрессии при второй и третьей переменной?
• Модель y = a0 + a1х1 + a2х2 + a3х3, где х1 и х2 принимают значения 0 и 1, а х3 – положительное подходит для описания следующей ситуации 

Эконометрика

Некоторые тесты РГГУ с проверенными ответами по предмету

Проверенные ответы на тест

В результате регрессионного анализа получена модель y = 7,1 + 0,6х1 + 0,4х2 + 0,1х3, t-статистики коэффициентов регрессии равны соответственно 24,5; 9,7; 0,7; 1,3. Коэффициент детерминации R2=0,9. Чем можно объяснить низкое качество коэффициентов регрессии при второй и третьей переменной?
Вопрос 19Выберите один ответ:

+ a. тем, что х2 и х3 не влияют на y;
b. тем, что х2 и х3 линейно зависимы
c. тем, что количество наблюдений мало
d. тем, что х2 и х3 фиктивные переменные 

Нулевая гипотеза для коэффициента регрессии b в уравнении парной линейной регрессии Y=a+bX+e проверяется с помощью
Вопрос 13Выберите один ответ:

a. стандартного нормального распределения;
b. статистики Фишера.
+ c. статистики Стьюдента 

Cookie-файлы
Настройка cookie-файлов
Детальная информация о целях обработки данных и поставщиках, которые мы используем на наших сайтах
Аналитические Cookie-файлы Отключить все
Технические Cookie-файлы
Другие Cookie-файлы
Мы используем файлы Cookie для улучшения работы, персонализации и повышения удобства пользования нашим сайтом. Продолжая посещать сайт, вы соглашаетесь на использование нами файлов Cookie. Подробнее о нашей политике в отношении Cookie.
Принять все Отказаться от всех Настроить
Cookies