Ekonometrika so'zning keng ma'nosida anglatadi. Sinov. Vaqt seriyasi. Statsionar vaqt seriyasida trend komponenti

Uzoq vaqt davomida ekonometrikaning ikki xil ta'rifi mavjud edi: "so'zning keng ma'nosida ekonometrika" dan "so'zning tor ma'nosidagi ekonometrika". "Ekonometrika so'zning keng ma'nosida" matematik usullar yordamida amalga oshiriladigan turli xil iqtisodiy tadqiqotlar majmuini anglatadi. "So'zning tor ma'nosida ekonometriya" deganda biz asosan iqtisodiy tadqiqotlarda matematik va statistik usullarni qo'llashni tushunamiz: iqtisodiy hodisalarning matematik va statistik modellarini qurish, har qanday turdagi modellarda parametrlarni baholash va boshqalar.

"Ekonometrika" nomi 1926 yilda iqtisodiyotda ushbu yo'nalishning asoschisi Ragnar Frish tomonidan kiritilgan. Lingvistik nuqtai nazardan, "ekonometrika" atamasi nemis tilidan (Okonometrie) kelib chiqqan. Bu atama birinchi marta 1910 yilda buxgalteriya hisobi bo'yicha nemis kitobida paydo bo'lgan, uning muallifi buxgalteriya hisobi nazariyasini u bilan tushungan. So'zma-so'z tarjima qilinganda, ekonometrika "iqtisoddagi o'lchovlar" degan ma'noni anglatadi (biometriya, ilmiyometriya, astrometrik, sotsiometriya, psixometriya, polimetriya bilan solishtirish mumkin).

Biroq, hozirgi vaqtda biz to'liq ishonch bilan aytishimiz mumkinki, S.A. Ayvazyan va V.S. Mxitaryan o'zlarining so'nggi darsliklarida eng ob'ektiv, zamonaviy va aniq:

Ta'rif: Ekonometrika - bu nazariy natijalar, usullar, usullar va modellarni birlashtirgan mustaqil ilmiy fan.

- iqtisodiy nazariya,

- iqtisodiy statistika,

- matematik va statistik vositalar

- iqtisodiy nazariya tomonidan aniqlangan umumiy (miqdoriy) qonuniyatlarga o‘ziga xos miqdoriy ifodani berish.

Ko'rib turganimizdek, bu ta'rif etmish yil oldin R.Frish tomonidan kiritilgan ta'rifga to'liq mos keladi. U ekonometrika nazariy tahlil, empirik ma'lumotlar va matematik usullarni birlashtirgan uchlik formulasiga amal qilishi kerak deb hisoblagan.

Iqtisodiyot nazariyasi haqida ekonometrika doirasida gapirganda, tadqiqotchilar nafaqat ob'ektiv ravishda mavjud bo'lgan (sifat darajasida) iqtisodiy qonunlar va iqtisodiy ko'rsatkichlar o'rtasidagi bog'liqlikni aniqlashga, balki ularni rasmiylashtirishga yondashuvlarga ham qiziqishadi. Iqtisodiy statistikani ekonometrikaning ajralmas qismi sifatida ko'rib chiqishda tadqiqotchilarni ushbu mustaqil fanning faqat tahlil qilinayotgan ekonometrik modelni axborot bilan ta'minlash bilan bevosita bog'liq bo'lgan tomoni qiziqtiradi. Va nihoyat, ekonometrikaning matematik va statistik vositalari, tabiiyki, an'anaviy ma'noda matematik statistikani emas, balki faqat uning alohida bo'limlarini (regressiya tahlilining klassik va umumlashtirilgan chiziqli modellari, vaqt seriyalari tahlili, bir vaqtda tenglamalar tizimini qurish va tahlil qilish) anglatadi. . Matematik statistikaning ushbu bo'limlari ba'zi ma'lumotlar bilan to'ldirilishi kerak (regressiya modellarining maxsus turlari, spetsifikatsiya muammolarini echishga yondashuvlar, modellarning aniqlanishi va tekshirilishi va boshqalar).

Ekonometristning barcha faoliyatida modeldan foydalanish muhim ahamiyatga ega. Shu sababli, ushbu kontseptsiyaga tegishli ta'riflarning butun "zanjiri" ni kuzatish juda muhimdir.

Matematik model tadqiqotchini qiziqtirgan real elementlar orasidagi munosabatlar matematik kategoriyalar orasidagi mos munosabatlar bilan almashtiriladigan real dunyoning abstraksiyasidir.

Iqtisodiy va matematik model - ma'lum bir faraziy iqtisodiy tizim yoki ijtimoiy-iqtisodiy tizimning ishlash mexanizmini tavsiflovchi har qanday matematik modeldir. Ba'zan bir xil modelni oddiygina chaqirish mumkin iqtisodiy . (Raqobatbardosh bozorda ma'lum mahsulot yoki xizmat turiga talab va taklifni shakllantirish jarayonini tavsiflovchi "veb-model" deb ataladigan eng oddiy versiya bunday modelga misol bo'la oladi).

Agar iqtisodiy-matematik modelning ta'rifida biz biron bir matematik model haqida emas, balki ehtimollar nazariyasi va matematik statistika apparati yordamida tuzilgan model haqida gapiradigan bo'lsak, u holda biz allaqachon ekonometrik model haqida tasavvurga ega bo'lishimiz mumkin. Ammo buning uchun siz quyidagi ta'riflarni eslab qolishingiz kerak.

Ehtimoliy model - bu ishlash mexanizmini simulyatsiya qiluvchi matematik modeldir faraziy(aniq bo'lmagan) stokastik tabiatning haqiqiy hodisasi (yoki tizimi).

Ehtimoliy-statistik model - Bu ehtimollik modeli bo'lib, uning individual xususiyatlari (parametrlari) qiymatlari kuzatuvlar natijalari (dastlabki statistik ma'lumotlar) asosida baholanadi. xos(gipotetik emas) hodisa (yoki tizim).

Va nihoyat, ekonometrik model haqida gapirishimiz mumkin:

Ekonometrik model iqtisodiy yoki ijtimoiy-iqtisodiy tizimning ishlash mexanizmini tavsiflovchi ehtimollik-statistik model deb ataladi.

Har qanday ekonometrik modelda, unga kiritilgan barcha o'zgaruvchilar, yakuniy qo'llash maqsadlariga qarab, ekzogen, endogen va oldindan belgilanganlarga bo'linadi:

ekzogen o'zgaruvchilar(ekzo-tashqi, genous-kelib)- bu "tashqaridan" avtonom tarzda o'rnatiladigan va ma'lum darajada boshqariladigan (rejalashtirilgan) o'zgaruvchilar;

endogen o'zgaruvchilar(endo-ichki, genous-kelib chiqishi) qiymatlari jarayonda shakllanadigan o'zgaruvchilar va ichida tahlil qilinayotgan ijtimoiy-iqtisodiy tizimning sezilarli darajada ekzogen o'zgaruvchilar ta'sirida va, albatta, bir-biri bilan o'zaro ta'sirida ishlashi; ekonometrik modelda ular tushuntirish predmeti hisoblanadi;

oldindan belgilangan o'zgaruvchilar- bu tizimda rol o'ynaydigan o'zgaruvchilar omillar - argumentlar, yoki tushuntirish o'zgaruvchilar.

Oldindan belgilangan o'zgaruvchilar to'plami barcha ekzogen o'zgaruvchilardan (o'tmishdagi, hozirgi va kelajakdagi nuqtalarga "bog'lanishi" mumkin) va shunday deb ataladiganlardan hosil bo'ladi. kechikkan endogen o'zgaruvchilar, bular. qiymatlari tahlil qilinadigan ekonometrik tizim tenglamalariga kiritilgan bunday endogen o'zgaruvchilar. o'tgan(hozirga nisbatan) vaqt ichida lahzalar, shuning uchun ham allaqachon ma'lum, berilgan.

Ekonometrika testlari - bet No 1/1

Ekonometriya testlari
Kirish

1. 
   Ekonometrik model shaklga ega
   1. 
      y=fx
   2. 
      y=a+b1x+b2x2
   3. 
      y=fx+e
   4. 
      y=fx

1. 
   Match

1. 
   Regressiya
   1. 
      olingan o'zgaruvchining qiymatlarining tushuntirish o'zgaruvchilari (omillari) qiymatlariga bog'liqligi
   2. 
      bir o'zgaruvchining har bir qiymati boshqa o'zgaruvchining bitta qiymati bilan bog'langan qoida
   3. 
      mustaqil o'zgaruvchining har bir qiymati bog'liq o'zgaruvchining qiymati bilan bog'langan qoida
   4. 
      natijaviy o'zgaruvchining o'rtacha qiymatining izohli o'zgaruvchilar (omillar) qiymatlariga bog'liqligi

1. 
   Eng kichik kvadrat usuli ...
   1. 
      i=1nyi-yi2→min sharti asosida chiziqli regressiya parametrlarining baholarini olish imkonini beradi.
   2. 
      ln⁡(i=1nf(yi,)→max sharti asosida regressiya parametrlarining taxminlarini olish imkonini beradi.
   3. 
      Regressiya parametrlarining statistik ahamiyatini tekshirish imkonini beradi
   4. 
      i=1ny-yi2→min sharti asosida nochiziqli regressiya parametrlarining baholarini olish imkonini beradi.

1. 
   Chiziqli ko'p regressiya tenglamasi
   1. 
      y=a+bx
   2. 
      y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp
   3. 
      y=ax1b1x2b2…xpbp
   4. 
      yt=Tt+St+Et

1. 
   Chiziqli ko'p regressiya tenglamasi uchun mos

1. 
   Regressiya modeli spetsifikatsiyasi muammosi o'z ichiga oladi
   1. 
      Regressiya tenglamasiga kiritilgan omillarni tanlash
   2. 
      Regressiya tenglamalari parametrlarini baholash
   3. 
      Regressiya tahlili natijalarining ishonchliligini baholash
   4. 
      Regressiya tenglamasining turini tanlash

1. Chiziqli ko'p regressiya modeliga kiritilgan omillarga qo'yiladigan talablar...

1. 
   Faktorlar soni aholi hajmidan 6 barobar kam bo'lishi kerak
2. 
   Omillar vaqt seriyasini ifodalashi kerak
3. 
   Omillar bir xil o'lchamga ega bo'lishi kerak
4. 
   Faktorlar o'rtasida yuqori korrelyatsiya bo'lmasligi kerak

2. Omillarning multikollinearligi haqidagi to'g'ri gaplar

1. 
   Chiziqli ko'p regressiya modeliga multikollinear omillarni kiritish tavsiya etiladi
2. 
   Omillarning multikollinearligi regressiya tenglamalari parametrlarini baholash ishonchliligining pasayishiga olib keladi.
3. 
   Omillarning ko'p chiziqliligi 0,7 dan yuqori qiymatlarga ega bo'lgan juftlashgan interfaktor korrelyatsiya koeffitsientlari mavjudligida namoyon bo'ladi.
4. 
   Faktorlarning ko'p chiziqliligi 0,3 dan kam bo'lgan juftlashgan interfaktor korrelyatsiya koeffitsientlari mavjudligida namoyon bo'ladi.

3.Chiziqli ko‘p regressiya tenglamasiga omillarni kiritish haqidagi to‘g‘ri gaplar

1. 
   Modelga omilni kiritish ko'p martalik determinatsiya koeffitsientining sezilarli o'sishiga olib keladi
2. 
   Faktor va natija o'zgaruvchisi uchun juftlik korrelyatsiya koeffitsienti 0,3 dan kam
3. 
   Faktor jadval qiymatidan kichik bo'lsa, regressiya koeffitsienti uchun Studentning t-test qiymati
4. 
   Faktor o'rganilayotgan ko'rsatkichning xatti-harakatlarini iqtisodiy nazariyaning qabul qilingan qoidalariga muvofiq tushuntirishi kerak

4.O‘zgaruvchilarni bosqichma-bosqich kiritish usuli yordamida ko‘p regressiya modelini qurishda birinchi bosqichda... bilan model ko‘rib chiqiladi.

1. 
   Bog'liq o'zgaruvchi bilan eng kichik korrelyatsiya koeffitsientiga ega bo'lgan bitta tushuntirish o'zgaruvchisi
2. 
   Bog'liq o'zgaruvchi bilan eng yuqori korrelyatsiya koeffitsientiga ega bo'lgan bitta tushuntirish o'zgaruvchisi
3. 
   Moduli korrelyatsiya koeffitsientlariga ega bo'lgan bir nechta izohli o'zgaruvchilar, qaram o'zgaruvchisi 0,5 dan katta.
4. 
   Tushuntiruvchi o'zgaruvchilarning to'liq ro'yxati

1. 
   Chiziqli ko'p regressiya omillari uchun parametrlar
   y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp xarakteristikasi
   1. 
      Natija o'zgaruvchisidagi dispersiya ulushi, uning umumiy dispersiyasidagi regressiya bilan izohlanadi
   2. 
      Modelga kiritilgan boshqa omillarning ta'sirini bartaraf etgan holda, natija o'zgaruvchisi va mos keladigan omil o'rtasidagi munosabatlarning mustahkamligi
   3. 
      
   4. 
      Tegishli omilning 1% ga o'zgarishi bilan hosil bo'lgan o'zgaruvchi o'rtacha necha foizga o'zgaradi

5.O'zgaruvchilarni standartlashtirish formula bo'yicha amalga oshiriladi

1. 
   ty=ymaxy
2. 
   ty=y-y
3. 
   ty=yyy
4. 
   ty=y-ysy

1. 
   Standartlashtirilgan masshtabdagi ko‘p regressiya tenglamasi ty=20+0,9tx1+0,5tx2+e. Samarali belgiga quyidagilar katta ta'sir ko'rsatadi:

1. 
   x1 va x2
2. 
   xulosa chiqarish mumkin emas

1. 
   Ko'p regressiya tenglamasi tabiiy ko'rinishida
   y=20+0,7x1+0,5x2+e. Samarali belgiga quyidagilar katta ta'sir ko'rsatadi:

1. 
   x1 va x2
2. 
   xulosa chiqarish mumkin emas

6.Standartlashtirilgan shakldagi regressiya tenglamasining xossalariga...

1. 
   Tushuntiruvchi o'zgaruvchilar uchun regressiya koeffitsientlari bir-biriga teng
2. 
   Regressiyaning doimiy parametri (tenglamaning erkin muddati) mavjud emas
3. 
   Standartlashtirilgan regressiya koeffitsientlari bir-biri bilan taqqoslanmaydi
4. 
   Tenglamaga kiritilgan o'zgaruvchilar o'lchovsizdir

7. Chiziqli ko'p regressiya tenglamasida natijaga omillarning birgalikdagi ta'sirining yaqinligi baholanadi.

1. 
   Juftlik korrelyatsiya koeffitsienti
2. 
   Qisman korrelyatsiya koeffitsienti
3. 
   
4. 
   

8. Match

9. Chiziqli munosabat uchun ko'p korrelyatsiya koeffitsientini formula yordamida hisoblash mumkin

10. Ko'p korrelyatsiya koeffitsientiga oid to'g'ri gaplar

1. 
   Qiymat bir Ryx1...xp ga qanchalik yaqin bo'lsa, samarali xarakteristika va barcha omillar o'rtasidagi bog'liqlik shunchalik yaqin bo'ladi.
2. 
   Qiymat Ryx1...xp nolga qanchalik yaqin bo'lsa, samarali xarakteristika va barcha omillar o'rtasidagi bog'liqlik shunchalik yaqin bo'ladi.
3. 
   Ryx1…xp intervaldan qiymatlarni oladi
4. 
   Ryx1…xp [– 1, 1] oraliqdan qiymatlarni oladi.

11.Ko'p determinatsiya koeffitsienti xarakterlanadi

1. 
   Chiziqli ko'p regressiya tenglamasida natijaga omillarning birgalikdagi ta'sirining yaqinligi
2. 
   Modelga kiritilgan boshqa omillar ta'sirini bartaraf etgan holda, natija va mos keladigan omil o'rtasidagi munosabatlarning yaqinligi.
3. 
   Regressiya bilan izohlangan natijaviy atribut dispersiyasining umumiy dispersiyadagi ulushi
4. 
   Tegishli omilning bittaga o'zgarishi bilan natija o'zgaruvchisining o'rtacha o'zgarishi, o'rtacha darajada belgilangan boshqa omillarning bir xil qiymati bilan

12. Kvadrat og'ishlarning umumiy (TSS), regressiya (RSS) va qoldiq (ESS) yig'indisi va R2 aniqlash koeffitsienti uchun tenglik bajariladi...

1. 
   R2=RSSTSS
2. 
   R2=1-ESSTSS
3. 
   R2=ESSTSS
4. 
   R2=1-RSSTSS
5. 
   R2=RSSTSS+ESSTSS

13. Qoldiq dispersiyaning umumiy dispersiyaga nisbati 0,05 ga teng. Bu ... bildiradi …

1. 
   Aniqlash koeffitsienti R2=0,95
2. 
   Aniqlash koeffitsienti R2=0,05
3. 
   Farqi (1-R2)=0,95, bu yerda R2 determinatsiya koeffitsienti
4. 
   Farqi (1-R2)=0,05, bu yerda R2 determinatsiya koeffitsienti

14. Qoldiq dispersiyaning tizimli xatosini bartaraf etish uchun sifatni baholash uchun chiziqli ko'p regressiya modeli qo'llaniladi.

1. 
   Ko'p determinatsiya koeffitsienti
2. 
   Ko'p korrelyatsiya koeffitsienti
3. 
   Ko'p determinatsiyaning tuzatilgan koeffitsienti
4. 
   Tuzatilgan qisman korrelyatsiya koeffitsienti

15. Chiziqli ko'p regressiya tenglamasining statistik ahamiyatini bir butun sifatida baholash quyidagi yordamida amalga oshiriladi.

1. 
   Talaba t testi
2. 
   Fisher mezoni
3. 
   Durbin-Watson testi
4. 
   Foster-Styuart testi

16.Chiziqli ko'p regressiya koeffitsientlarining statistik ahamiyatini baholash quyidagi usullardan foydalangan holda amalga oshiriladi.

1. 
   Talaba t testi
2. 
   Fisher mezoni
3. 
   Durbin-Watson testi
4. 
   Foster-Styuart testi

17.Agar regressiya koeffitsienti ahamiyatli bo'lsa, unda uning shartlari bajariladi

1. 
   Student t-testining haqiqiy qiymati kritik qiymatdan kichik
2. 
   Student t-testining haqiqiy qiymati kritik qiymatdan kattaroqdir
3. 
   Ishonch oralig'i noldan o'tadi
4. 
   Standart xato parametr qiymatining yarmidan oshmaydi

18.Agar regressiya tenglamasi muhim bo'lsa, u holda F-testining haqiqiy qiymati ...

1. 
   yanada tanqidiy
2. 
   tanqidiydan kamroq
3. 
   birlikka yaqin
4. 
   nolga yaqin

19. MMKlarning zaruriy shartlari...

1. 
   Tasodifiy og'ishlarning dispersiyasi barcha kuzatishlar uchun doimiydir
2. 
   Tasodifiy og'ishlarning dispersiyasi barcha kuzatishlar uchun doimiy emas
3. 
   Tasodifiy og'ishlar bir-biri bilan bog'liq
4. 
   Tasodifiy og'ishlar bir-biridan mustaqil

20.Qoldiqlar grafigiga mos keladigan xulosalarni ko'rsating

1. 
   OLSning qoldiqlarning bir-biridan mustaqilligi haqidagi prezentsiyasi buzilgan
2. 
   Qoldiqlarning avtokorrelyatsiyasi mavjud
3. 
   Qoldiqlarning xatti-harakatlarida hech qanday naqsh yo'q
4. 
   Qoldiqlarning avtokorrelyatsiyasi yo'q

21.Kichik kvadratlar usuli (OLS) binolari bajarilganda, regressiya tenglamasining qoldiqlari odatda... bilan tavsiflanadi.

1. 
   O'rtacha nol
2. 
   Turli xillik
3. 
   Tabiatda tasodifiy
4. 
   Avtokorrelyatsiyaning yuqori darajasi

22.Qaldiqlarning geteroskadastikligini aniqlash usullari kiradi

1. 
   Durbin-Watson testi
2. 
   Goldfeld-Quandt testi
3. 
   Balanslarni grafik tahlil qilish
4. 
   Eng kichik kvadrat usuli

23.Ko‘p regressiya tenglamasidagi qo‘g‘irchoq o‘zgaruvchilar...

1. 
   Sifat o'zgaruvchilar miqdoriyga aylantiriladi
2. 
   Modelga allaqachon kiritilgan o'zgaruvchilarning eng oddiy funktsiyalarini ifodalovchi o'zgaruvchilar
3. 
   Yechimni yaxshilash uchun qo'shimcha miqdoriy o'zgaruvchilar
4. 
   Modelning adekvatligini oshiradigan regressiya tenglamasiga kiritilgan omillar kombinatsiyasi

24. Ega bo'lgan sifatdosh o'zgaruvchining ta'sirini aks ettirish m holatlar odatda modelga kiritiladi... qo‘g‘irchoq o‘zgaruvchi

1. 
   m+12
2. 
   m-12

25. Tushuntiruvchi o‘zgaruvchilarda chiziqli bo‘lmagan, lekin taxminiy parametrlarda chiziqli bo‘lgan regressiyalar.

1. 
   y=a+b1x+b2x2+e
2. 
   y=a∙xb∙e
3. 
   y=a+bx+e
4. 
   y=a+bx+e
5. 
   y=a∙bx∙e
6. 
   y=ea+bx∙e

26.Regressiyalar, hisoblangan parametrlarda chiziqli bo'lmagan

1. 
   y=a+b1x+b2x2+e
2. 
   y=a∙xb∙e
3. 
   y=a+bx+e
4. 
   y=a+bx+e
5. 
   y=a∙bx∙e
6. 
   y=ea+bx∙e

27.Model haqidagi to'g'ri gaplarni ko'rsating

y=fx,z∙e=a∙bx∙cz∙e

1. 
   Tushuntiruvchi o'zgaruvchilarda chiziqli bo'lmagan, ammo taxminiy parametrlarda chiziqli modellar turiga ishora qiladi.
2. 
   Hisoblangan parametrlarda chiziqli bo'lmagan modellar turiga ishora qiladi
3. 
   Chiziqli modellar turiga ishora qiladi
4. 
   Chiziqli shaklga keltirish mumkin emas
5. 
   Chiziqli shaklga qisqartirilishi mumkin

28.Model haqidagi to‘g‘ri gaplarni ko‘rsating

1. 
   Chiziqli ko'p regressiya modelining linearizatsiyasi
2. 
   Chiziqli juftlik regressiya modelining linearizatsiyasi
3. 
   Tushuntiruvchi o'zgaruvchilar bo'yicha chiziqli bo'lmagan modellar sinfiga kiradi, ammo taxminiy parametrlar bo'yicha chiziqli
4. 
   Chiziqli modellar sinfiga kiradi

29.y=a∙bx∙e modeli... ekonometrik nochiziqli regressiya modellari sinfiga kiradi.

1. 
   tinchlantiruvchi
2. 
   teskari
3. 
   indikativ
4. 
   chiziqli

30.Model y=a∙xb∙e... ekonometrik nochiziqli regressiya modellari sinfiga kiradi.

1. 
   tinchlantiruvchi
2. 
   teskari
3. 
   indikativ
4. 
   chiziqli

31.y=a+bx+cx2+e modeli... ekonometrik nochiziqli regressiya modellari sinfiga kiradi.

1. 
   tinchlantiruvchi
2. 
   polinom
3. 
   indikativ
4. 
   chiziqli

32. Ma'lum bo'lishicha, qo'llaniladigan o'g'it miqdori ortishi bilan hosildorlik ham ortadi, ammo omilning ma'lum qiymatiga erishgandan so'ng, modellashtirilgan ko'rsatkich pasaya boshlaydi. Ushbu munosabatni o'rganish uchun siz regressiya tenglamasining spetsifikatsiyasidan foydalanishingiz mumkin...

1. 
   y=a+bx+cx2+e
2. 
   y=a+b1x1+b2x2+e
3. 
   y=a+bx+e
4. 
   y=a+xb+e

33. y=a∙xb quvvat regressiya modeli parametrlarining baholarini olish uchun ...

1. 
   Eng kichik kvadratlar usuli qo'llanilmaydi
2. 
   Tegishli almashtirishni tanlash kerak
3. 
   Logarifmik konvertatsiya talab qilinadi
4. 
   Trigonometrik konvertatsiya zarur

34. Eng kichik kvadratlar usulidan foydalanib, regressiya tenglamasi parametrlarining qiymatlarini baholash mumkin emas...

1. 
   y=a+bx+e
2. 
   y=a+bxc+e
3. 
   y=a+bx+cx2+e
4. 
   y=a+b1x1+b2x2+e

35. Rivojlanishning umumiy yo‘nalishini, vaqt qatorining asosiy tendentsiyasini belgilovchi o‘zgarish... deb tushuniladi.

1. 
   Trend
2. 
   Mavsumiy komponent
3. 
   Tsiklik komponent
4. 
   Tasodifiy komponent

36. Vaqt seriyasining muntazam komponentlari

1. 
   Trend
2. 
   Mavsumiy komponent
3. 
   Tsiklik komponent
4. 
   Tasodifiy komponent

37.Agar vaqtli qator darajalarining tsiklik tebranish davri bir yildan oshmasa, u holda ular ... deyiladi.

1. 
   Yillik
2. 
   Oportunistik
3. 
   Mavsumiy
4. 
   Ko'p yillik

38. Yt vaqt qatori, Tt trend komponenti, St mavsumiy komponent, Et tasodifiy komponent bo‘lsin. Qo'shimcha vaqt seriyasi modeli ... ko'rinishiga ega.

1. 
   Yt=Tt+St+Et
2. 
   Yt=Tt∙St+Et
3. 
   Yt=Tt+St∙Et
4. 
   Yt=Tt∙St∙Et

39. Yt vaqt qatori, Tt trend komponenti, St mavsumiy komponent, Et tasodifiy komponent bo‘lsin. Multiplikativ vaqt seriyasi modeli ... ko'rinishiga ega.

1. 
   Yt=Tt+St+Et
2. 
   Yt=Tt∙St+Et
3. 
   Yt=Tt+St∙Et
4. 
   Yt=Tt∙St∙Et

40. Qo'shimcha vaqtli qatorlar modeli tuzildi, bunda Yt - vaqt seriyasi, Tt - trend komponenti, St - mavsumiy komponent, Et - tasodifiy komponent. Agar Yt=15 bo'lsa, seriya komponentlarining qiymatlari to'g'ri topilgan...

1. 
   Tt=8, St=5, Et=0
2. 
   Tt=8, St=5, Et=2
3. 
   Tt=15, St=5, Et=0
4. 
   Tt=15, St=-5, Et=2

41. Vaqt seriyasida trend mavjudligini aniqlashingiz mumkin...

1. 
   Vaqt seriyalari grafigiga ko'ra
2. 
   Vaqt seriyalari hajmi bo'yicha
3. 
   Tasodifiy komponentning yo'qligi bilan
4. 
   Trend mavjudligi haqidagi gipotezani statistik tekshirishdan foydalanish

42. Vaqt seriyasida tsiklik (mavsumiy) tebranishlar mavjudligini aniqlashingiz mumkin...

1. 
   Avtokorrelyatsiya funksiyasini tahlil qilish natijasida
2. 
   Vaqt seriyalari grafigiga ko'ra
3. 
   Vaqt seriyalari hajmi bo'yicha
4. 
   Foster-Styuart testidan foydalanish

43. Yt choraklik kuzatishlar bilan vaqt qatori, St qo‘shimchali mavsumiy komponent bo‘lsin. Mavsumiy komponentning birinchi, ikkinchi va toʻrtinchi chorakdagi baholari mos ravishda S1=5, S2=-1, S4=2. Uchinchi chorak uchun mavsumiy komponent taxmini ...

44. 6, 2, 7, 5, 12 vaqt qatorlarini oddiy uch muddatli harakatlanuvchi o'rtacha bilan tekislash natijasida birinchi tekislangan qiymat ... bo'ladi.

45. 6, 2, 7, 5, 12 vaqt qatorlarini oddiy to'rt muddatli harakatlanuvchi o'rtacha bilan tekislash natijasida birinchi tekislangan qiymat ... bo'ladi.

46. ​​Vaqt seriyasining tendentsiyasini tavsiflash uchun to'yinganlik bilan o'sish egri chizig'idan foydalaniladi ...

1. 
   y=a+b1t+b2t2
2. 
   y=a+b1t+b2t2+b3t3
3. 
   y=a∙bt, b>1
4. 
   y=k+a∙bt, a

47.Birinchi tartibli avtokorrelyatsiya koeffitsienti

1. 
   Vaqt seriyasining qo'shni darajalari orasidagi qisman korrelyatsiya koeffitsienti
2. 
   Vaqt seriyasining ixtiyoriy darajalari orasidagi chiziqli juft korrelyatsiya koeffitsienti
3. 
   Vaqt seriyasining qo'shni darajalari orasidagi juft korrelyatsiyaning chiziqli koeffitsienti
4. 
   Vaqt seriyasining darajasi va uning soni o'rtasidagi juft korrelyatsiyaning chiziqli koeffitsienti

48. Avtokorrelyatsiya funksiyasi...

1. 
   Avtokorrelyatsiya koeffitsientining vaqt seriyalari darajalaridagi birinchi farqlarga bog'liqligi
2. 
   Vaqt seriyasi darajasining uning soni bilan korrelyatsiya koeffitsientiga bog'liqligi
3. 
   O'sish tartibida joylashtirilgan avtokorrelyatsiya koeffitsientlari ketma-ketligi
4. 
   Avtokorrelyatsiya koeffitsientlarining o'z qiymatlarining o'sish tartibida joylashtirilgan ketma-ketligi

49. Agar 4-tartibdagi avtokorrelyatsiya koeffitsienti eng yuqori bo'lib chiqsa, vaqt qatori

1. 
   chiziqli tendentsiya
2. 
   tasodifiy komponent
3. 
   4-tartibli ko'phad ko'rinishidagi tendentsiya
4. 
   davriy tebranishlar 4 ga teng

50. Avtokorrelyatsiya koeffitsientlarining ma'lum qiymatlari r1=0,8, r2=0,2, r3=0,3, r4=0,9. Iltimos, to'g'ri bayonotlarni ko'rsating ...

1. 
   
2. 
   Vaqt seriyasi 4-tartibli polinom ko'rinishidagi tendentsiyani o'z ichiga oladi
3. 
   
4. 
   

51. Avtokorrelyatsiya koeffitsientlarining ma'lum qiymatlari r1=0,1, r2=0,8, r3=0,3, r4=0,9. Xulosa qilishimiz mumkin ...

1. 
   Vaqt seriyasi chiziqli tendentsiyani o'z ichiga oladi
2. 
   Vaqt seriyasi tasodifiy
3. 
   Vaqt seriyasi 2 davriga ega bo'lgan tsiklik tebranishlarni o'z ichiga oladi
4. 
   Vaqt seriyasi 4 davriga ega bo'lgan tsiklik tebranishlarni o'z ichiga oladi

52. Vaqt seriyasi modeli adekvat hisoblanadi, agar qoldiqlarning qiymatlari...

1. 
   nol matematik kutishga ega
2. 
   F-testining haqiqiy qiymati jadval qiymatidan kamroq
3. 
   normal taqsimot qonuniga rioya qiling
4. 
   yagona taqsimot qonuniga rioya qiling
5. 
   ijobiydir
6. 
   tasodifiy va mustaqildir

53.Vaqt qatori modeli qoldiqlarining mustaqilligi yordamida tekshirish mumkin

1. 
   Durbin-Watson testi
2. 
   Pearson testi
3. 
   Fisher mezoni
4. 
   

54.Vaqt qatori modeli qoldiqlarining tasodifiyligi yordamida tekshirilishi mumkin

1. 
   Qoldiqlarning avtokorrelyatsiya funksiyasini tahlil qilish
2. 
   Pearson testi
3. 
   Trend mavjudligi haqidagi gipotezani tekshirish
4. 
   Egrilik va kurtozni hisoblash

55.Eksponensial tekislash uchun formuladan foydalaniladi

1. 
   St=ayt+1-ayt-1
2. 
   St=ayt+1-aSt-1
3. 
   yt=k+a∙bt, a
4. 
   Yt=Tt+St+Et

56. St=ayt+1-aSt-1 ko‘rsatkichli tekislash modelidagi tekislash konstantasi a qiymatlarni oladi.

1. 
   0,2 yoki 0,3
2. 
   0,7 dan 0,9 gacha
3. 
   
4. 
   o'zboshimchalik bilan

57. St=ayt+1-aSt-1 ko'rsatkichli tekislash modelida tekislash doimiysi a optimal qiymatini tanlash amalga oshiriladi.

1. 
   a=0,3 qiymati har doim ishlatiladi
2. 
   a=0,7 qiymati har doim ishlatiladi
3. 
   a ning optimal qiymati eng kichik xato dispersiyasi olinadigan qiymat hisoblanadi
4. 
   a ning optimal qiymati eng katta xato dispersiyasi olinadigan qiymat hisoblanadi

58.Adaptatsiya parametri a=0,3, y5=8, y6=7, S4=6. St=ayt+1-aSt-1 formulasi yordamida vaqt qatorini eksponensial tekislash natijasida olingan S6 qiymati...

Javob: 6.72

59. Vaqt seriyasi trendni o'z ichiga oladi va uni tekislash uchun Holt modeli qo'llaniladi: St=ayt+1-a(St-1-mt-1), mt=gSt-St-1+1-gmt-1. Agar a=g=0,3, y5=8, S4=5, m4=2. m5 qiymati ...

Javob: 1.25
Sinxron tenglamalar sistemalari

1. 
   Qishloq xoʻjaligi korxonasi bugʻdoy, makkajoʻxori, arpa, grechka yetishtirish bilan shugʻullanadi. Har bir ekinning hosildorligini o'g'itlarning qo'llaniladigan dozalari va namlik miqdoriga qarab tavsiflovchi ekonometrik model tuzilgan. Bu model tizimlar... tenglamalar sinfiga kiradi
   1. 
      bir vaqtda
   2. 
      mustaqil
   3. 
      rekursiv
   4. 
      normal

1. 
   Yopiq iqtisodiyotning holati quyidagi belgilar bilan tavsiflanadi: Y - yalpi ichki mahsulot (YaIM), C - iste'mol darajasi, I - investisiyalar miqdori, G - davlat xarajatlari, T - soliqlar miqdori, R - real foiz stavkasi. . Modelning spetsifikatsiyasi iqtisodiy nazariyaning quyidagi qoidalariga asoslanadi: 1) iste'mol ixtiyoriy daromad miqdori (Y-T) bilan izohlanadi; 2) investitsiyalar darajasi YaIM hajmi va foiz stavkasi bilan belgilanadi; 3) iste'mol, investitsiyalar va davlat xarajatlari yalpi ichki mahsulotga qo'shiladi. Tegishli o'zaro bog'langan tenglamalar tizimi quyidagicha ko'rinadi:
   1. 
      C=a0+a1∙Y+e1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+e2,Y=C+I+G
   2. 
      C=a0+a1∙Y-T+e1,I=b0+b1∙Y+e2,Y=C+I+G
   3. 
      C=a0+a1∙Y-T+e1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+e2,Y=c0+c1∙C+c2∙I+c3∙G+e3
   4. 
      C=a0+a1∙Y-T+e1,I=b0+b1∙Y+b2∙R+e2,Y=C+I+G

1. 
   O'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarning belgilangan sxemasiga muvofiq qurilgan modelning tizimli shaklida ekzogen o'zgaruvchilar soni ... ga teng.

Javob: 2

O'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarning belgilangan sxemasiga muvofiq qurilgan modelning tizimli shaklida endogen o'zgaruvchilar soni ... ga teng.

Javob: 3

Bir vaqtning o'zida tenglamalar tizimida endogen o'zgaruvchilar

1. 
   Bir vaqtning o'zida tenglamalar tizimida ekzogen o'zgaruvchilar

1. 
   O'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarning belgilangan sxemasi uchun tizim tenglamalari soni ...

Javob: 2

61. O'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarning belgilangan diagrammasi uchun tizim tenglamalari soni ...

1. 
   O'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarning belgilangan diagrammasi uchun tizimga kiritilishi kerak bo'lgan tenglamalar

1. 
   Y1=b12Y2+a11X1+a12X2+e1
2. 
   Y2=b21Y1+a21X1+a22X2+e2
3. 
   Y1=a11X1+a12X2+e1
4. 
   Y2=a21X1+a22X2+e2
5. 
   Y1=b12Y2+a11X1+e1
6. 
   Y2=b21Y1+a21X1+e2

1. 
   Bir vaqtning o'zida tenglamalar tizimining strukturaviy shakliga mos keladigan modelning qisqartirilgan shakli

tenglamalarni o‘z ichiga oladi

1. 
   y1=a11x1+e1
2. 
   y2=a22x2+e2
3. 
   y1=d11x1+u1
4. 
   y2=d22x2+u2
5. 
   y1=d11x1+d12x2+u1
6. 
   y2=d21x1+d22x2+u2

1. 
   Modelning qisqartirilgan shakli transformatsiyaning natijasidir...
   1. 
      Nochiziqli regressiya tenglamalari
   2. 
      Modelning strukturaviy shakli
   3. 
      Mustaqil tenglamalar sistemalari
   4. 
      Rekursiv tenglamalar sistemalari

62.Narx va ish haqi dinamikasi modeli uchun qisqartirilgan shakl

y2 - narxning o'zgarish darajasi,

x1 - ishsizlar ulushi,

x3 - import qilinadigan xom ashyo narxlarining o'zgarish darajasi;

kabi ko'rinadi...

1. 
   y1=d11x1+e1,y2=d22x2+d23x3+e2
2. 
   y1=d12y2+d11x1+e1,y2=d21y1+d22x2+d23x3+e2
3. 
   y1=d12y2+e1,y2=d21y1+e2
4. 
   y1=d11x1+d12x2+d13x3+e1,y2=d21x1+d22x2+d23x3+e2

63. Sinxron tenglamalar sistemasi modelining qisqartirilgan va strukturaviy shakllari o‘rtasidagi mos kelishining o‘ziga xosligi muammoni... tashkil etadi.

1. 
   omillarning multikollinearligi
2. 
   identifikatsiya
3. 
   qoldiqlarning heteroskedastikligi
4. 
   ma'lumotlarning heterojenligi

64. Strukturaviy model turi bilan tuzilmaviy va qisqartirilgan koeffitsientlar o‘rtasidagi muvofiqlikni o‘rnating...

65.Narx va ish haqi dinamikasi modeli uchun kerakli identifikatsiya shartidan foydalanib, to'g'ri bayonotlarni ko'rsating...

y1=b12y2+a11x1+e1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+e2,

bu erda y1 - oylik ish haqining o'zgarish darajasi,

y2 - narxning o'zgarish darajasi,

x1 - ishsizlar ulushi,

x2 - doimiy kapitalning o'zgarish darajasi;

x3 - import qilinadigan xom ashyo narxlarining o'zgarish darajasi

1. 
   ikkala tenglamani ham aniq aniqlash mumkin
2. 
   ikkala tenglama ham aniqlanmaydi
3. 
   ikkala tenglama ham haddan tashqari aniqlanishi mumkin
4. 
   birinchi tenglamani aniqlash mumkin
5. 
   ikkinchi tenglamani aniq aniqlash mumkin

66. Tizimda mavjud bo'lgan, lekin bu tenglamada mavjud bo'lmagan ekzogen o'zgaruvchilar soni D bo'lsin. Narx va ish haqi dinamikasi modelining birinchi tenglamasi uchun D qiymati ... ga teng.

y1=b12y2+a11x1+e1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+e2,

Javob: 2

y1=b12y2+a11x1+e1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+e2,

68. H - tizimdagi endogen o'zgaruvchilar soni, D - tizimda mavjud bo'lgan, lekin bu tenglamada mavjud bo'lmagan ekzogen o'zgaruvchilar soni. Narx va ish haqi dinamikasi modelining birinchi tenglamasi uchun qiymat (H - D) ... ga teng.

y1=b12y2+a11x1+e1,y2=b21y1+a22x2+a23x3+e2,

Javob: 0

70. Zarur identifikatsiya sharti bilan sanash qoidasiga muvofiqlikni o‘rnating, agar H - tizimdagi endogen o‘zgaruvchilar soni, D - sistemada mavjud bo‘lgan, lekin bu tenglamada mavjud bo‘lmagan ekzogen o‘zgaruvchilar soni.

71. An'anaviy OLS tizimli koeffitsientlarni baholashda muvaffaqiyatli qo'llaniladi...

1. 
   Aniqlanmaydigan tenglamalar sistemalari
2. 
   Rekursiv tenglamalar tizimlari (uchburchak modellar)
3. 
   O'zaro bog'liq yoki bir vaqtda tenglamalar tizimlari
4. 
   Tenglamalar tizimlari-identifikatsiyalar
5. 
   Mustaqil tenglamalar sistemalari

72. Parametrlarni baholashda bir vaqtda tenglamalar tizimining identifikatsiya qilinadigan strukturaviy shakli uchun ...

73. Parametrlarni baholashda bir vaqtda tenglamalar tizimining haddan tashqari aniqlangan strukturaviy shakli uchun ...

1. 
   Oddiy eng kichik kvadratlar usuli
2. 
   Bilvosita eng kichik kvadratlar usuli
3. 
   Ikki bosqichli eng kichik kvadratlar
4. 
   Uch bosqichli eng kichik kvadratlar usuli

Q=……….. minmos keladi eng kichik kvadratlar usuli

Avtokorrelyatsiya qator darajalarining oldingi qiymatlarga korrelyatsion bog'liqligidir.

Avtokorrelyatsiya qachon mavjud qoldiqlarning har bir keyingi qiymati

Qo'shimcha vaqt seriyasi modeli quyidagi shaklga ega: Y=T+S+E

Atribut o'zgaruvchisi quyidagi hollarda ishlatilishi mumkin: mustaqil o'zgaruvchi sifatli;

Determinant koeffitsienti qanday chegaralar doirasida o'zgaradi?: 0 dan 1 gacha.

Qaysi holatda model adekvat deb hisoblanadi? Fcalc>Ftable

Avtokorrelyatsiya natijasida biz bor samarasiz parametrlarni baholash

Yaxshi o'rnatilgan modelda qoldiqlar va kerak oddiy qonunga ega

Ekonometrik tahlildaXjko‘rib chiqilmoqda tasodifiy o'zgaruvchilar sifatida

Ishonch oralig'ining qiymati quyidagi taxminni o'rnatishga imkon beradi: oraliq noma'lum parametrning taxminini o'z ichiga oladi.

Formula bo'yicha hisoblangan qiymatr=... taxmin hisoblanadi juftlik ehtimoli Korrelyatsiyalar

Ichki chiziqli bo'lmagan regressiya o'zgaruvchilarni o'zgartirish va yangi o'zgaruvchilarni kiritish orqali chiziqli regressiyaga tushirib bo'lmaydigan haqiqiy chiziqli bo'lmagan regressiyadir.

Vaqt seriyasi vaqt yoki davrlarning ketma-ket momentlarida olingan xarakteristikaning (natijadagi o'zgaruvchining) qiymatlari ketma-ketligi.

Kechikishlar bilan modelni tanlang Ut= a+b0x1…….(eng uzun formula)

Tanlangan qiymat Rxy > 1 emas, |R|< 1

Namuna korrelyatsiya koeffitsientirmutlaq ma'noda birlikdan oshmaydi

Geteroskdastlik- barcha kuzatishlar uchun dispersiyaning doimiyligini buzish.

Geteroskdastlik quyidagi hollarda mavjud: tasodifiy qoldiqlarning dispersiyasi doimiy emas

Geteroskydastity - bu qoldiqlarning dispersiyasi har xil bo'lganda

Qoldiqlarning avtokorrelyatsiyasi yo'qligi haqidagi gipoteza isbotlangan, agar Dtable2 ...

Gomoskedastlik- barcha kuzatishlar uchun dispersiyaning doimiyligi yoki omil o'zgaruvchilarning barcha qiymatlari uchun har bir og'ishning (qoldiqning) bir xil tarqalishi.

Gomoskidastlik- bu qoldiqlarning dispersiyasi doimiy va barcha ... kuzatishlar uchun bir xil bo'lganda.

Dispersiya- o'zgaruvchanlik ko'rsatkichi.

Noma'lum modelning parametrlarini aniqlash uchun quyidagilar qo'llaniladi: sub'ektlardan biri emas. usullarini qo‘llash mumkin emas

Belgilangan modeldan tashqari parametrlarni aniqlash uchun quyidagilardan foydalaning: amal qiladi. 2 bosqichli OLS

Parametrlarni aniqlash uchun modelning strukturaviy shakliga aylantirilishi kerak modelning qisqartirilgan shakli

Aniq identifikatsiya qilinadigan modelning parametrlarini aniqlash uchun: bilvosita OLS qo'llaniladi;

O'zgarishlarni baholash uchunydanxkiritilgan: elastiklik koeffitsienti:

Juft regressiya uchun ơ²bteng….(xi-x¯)²)

Shaxsiy regressiya parametrlarining ahamiyatini tekshirish uchun biz foydalanamiz: t-testi.

Regressiya uchuny= a+ bxdannkoeffitsient uchun kuzatishlar ishonch oralig'i (1-a)%.bbo'ladi b±t…….·ơb

dan regressiya uchunnkuzatishlar vammustaqil o'zgaruvchilar o'rtasida shunday bog'liqlik mavjudR² vaF..=[(n-m-1)/m](R²/(1- R²)]

Ishonch ehtimoli ishlash ko'rsatkichining haqiqiy qiymatining hisoblangan prognoz oralig'iga tushishi ehtimoli.

Faraz qilaylik, bitta iqtisodiy jarayonni tavsiflash uchun ikkita model mos keladi. Ikkalasi ham etarlifFisher mezoni. Bu mushuk uchun qanday afzallik berish kerak: F mezon qiymatidan kattaroq

Faraz qilaylik, xarajatlarning daromadga bog'liqligi funksiya bilan tavsiflanadiy= a+ bxo'rtacha qiymat y=2... teng 9

AgarRxyijobiy bo'ladi x ortishi bilan y ortadi.

Agar regressiya tenglamasida ahamiyatsiz o'zgaruvchi bo'lsa, u o'zini past qiymat bilan namoyon qiladi. T statistikasi

Agar sifat omili 3 ta gradatsiyaga ega bo'lsa, unda kerakli miqdordagi qo'g'irchoq o'zgaruvchilar 2

Agar korrelyatsiya koeffitsienti ijobiy bo'lsa, u holda chiziqli modelda x ortishi bilan y ortadi

Agar biz turli oylarning ta'sirini ko'rsatish uchun atribut o'zgaruvchilardan foydalanishni xohlasak, biz 11 atribut usulidan foydalanishimiz kerak.

Agar regressiya modeli eksponensial munosabatga ega bo'lsa, u holda Eng kichik kvadratlar usuli chiziqli shaklga tushirilgandan keyin qo'llaniladi.

Ko'p determinatsiya koeffitsienti o'rtasidagi bog'liqlik (D) va korrelyatsiyalar (R) quyidagi usul bilan tavsiflanadi R=√D

Regressiya tenglamasining ahamiyati- aslida mavjud bo'lmagan qaramlikni taqlid qiluvchi omillarning tasodifiy tasodifi emas, balki o'rganilayotgan qaramlikning haqiqiy mavjudligi.

Umuman olganda regressiya tenglamasining ahamiyati baholanadi: -Fisherning F-testi

Shaxsiy va juftlik koeffitsientlarining ahamiyati. korrelyatsiyalar tekshiriladi. yordamida:- Talabaning t-testi

O'zaro korrelyatsiya va tegishli multikollinearlik- bu to'liq chiziqli munosabatlarga yaqinlashadigan omillar o'rtasidagi yaqin aloqadir.

Qanday statistik xarakteristika formula bilan ifodalanadiR²=… aniqlash koeffitsienti

Qanday statistik xarakteristika formula bilan ifodalanadi: r xy = Ca(x; y) ildizga bo'linadiVar(x)* Var(y): koeffitsienti. korrelyatsiyalar

Doimiy o'sishda modellarni modellashtirishda qanday funktsiyadan foydalaniladi kuch

Qaysi nuqtalar vaqt qatoridan tekislash protsedurasidan chiqarib tashlanadi? boshida ham, oxirida ham.

Qaysi regressiya tenglamasi kuch tenglamasidir? y= a˳ aͯ¹ a

Regressiya parametrlarini baholashning klassik usuli quyidagilarga asoslanadi:- eng kichik kvadratlar usuli (LSM)

Erkinlik darajalari sonit35 ta kuzatuv va 3 ta mustaqil o'zgaruvchidan regressiya parametrlarining ahamiyatini tekshirishda statistika 31;

Maxrajning erkinlik darajalari soniF-50 ta kuzatuv va 4 ta mustaqil oʻzgaruvchining regressiyasidagi statistika: 45

Vektor komponentlariEiVa oddiy qonunga ega

Korrelyatsiya- ehtimollik (tasodifiy) komponentni kiritish orqali qat'iy deterministik funktsional bog'liqlikni umumlashtirish bo'lgan stoxastik bog'liqlik.

Avtokorrelyatsiya koeffitsienti: qatorning joriy va kelgusi darajalari orasidagi chiziqli munosabatlarning yaqinligini tavsiflaydi

Aniqlash koeffitsienti- chiziqli bo'lmagan regressiyaning umumiy holatida stokastik bog'lanishning yaqinligi ko'rsatkichi

Aniqlash koeffitsienti bog'liq va mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni tavsiflovchi kattalikdir.

Determinatsiya koeffitsienti kvadratli ko'p korrelyatsiya koeffitsienti

Determinatsiya koeffitsienti: mustaqil va qaram (bog'liq) o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni tavsiflovchi qiymat;

Aniqlash koeffitsientiRko'rsatadi modelga kiritilgan omillar ta'siri bilan izohlanadigan y bog'liq o'zgaruvchidagi o'zgarishlar nisbati.

Determinatsiya koeffitsienti ichida o'zgaradi: - 0 dan 1 gacha

Ishonch omili- bu chegaraviy va o'rtacha xatolarni chiziqli bog'liqlik bilan bog'laydigan koeffitsient, baholashning to'g'riligini tavsiflovchi cheklovchi xatoning ma'nosini aniqlaydi va taqsimot uchun argumentdir (ko'pincha, ehtimollik integrali). Aynan shu ehtimollik bahoning ishonchlilik darajasidir.

Ishonch omili (normallashtirilgan og'ish)- o'rtachadan chetlanishni standart og'ishlarga bo'lish natijasi, natijada olingan baholashning ishonchlilik (ishonch) darajasini mazmunli tavsiflaydi.

Korrelyatsiya koeffitsientiRxyishlatilgan X va Y o'rtasidagi bog'liqlikning to'liqligini aniqlash.

Korrelyatsiya koeffitsienti diapazonda o'zgaradi: -1 dan 1 gacha

0 korrelyatsiya koeffitsienti quyidagilarni anglatadi: - chiziqli aloqa yo'q .

Korrelyatsiya koeffitsienti 1 degani ya'ni: -funksional bog'liqlik mavjud.

Korrelyatsiya koeffitsienti quyidagilar uchun ishlatiladi: X va Y tasodifiy miqdorlar orasidagi bog'lanishning yaqinligini aniqlash;

uchun korrelyatsiya koeffitsienti hisoblanadi ikkita tasodifiy o'zgaruvchilar orasidagi chiziqli munosabatlar darajasini o'lchash.

Chiziqli korrelyatsiya koeffitsienti- chiziqli regressiya holatida omil va natija o'rtasidagi stokastik munosabatlarning yaqinligi ko'rsatkichi.

Regressiya koeffitsienti- chiziqli regressiya modelidagi omil o'zgaruvchisining koeffitsienti.

Regressiya koeffitsientibko'rsatadi: Agar x 1 ga oshsa, y necha birlikka ortadi.

Regressiya koeffitsienti ichida o'zgaradi: har qanday qiymat qo'llaniladi; 0 dan 1 gacha; -1 dan 1 gacha;

Elastiklik koeffitsienti bilan o'lchanadi: behisob miqdor.

Darvin-Chatson mezoni qo'llaniladi: - modelga omillarni tanlash; yoki - qoldiqlardagi avtokorrelyatsiya ta'riflari

Talaba t testi- individual regressiya koeffitsientlarining ahamiyatini va korrelyatsiya koeffitsientining ahamiyatini tekshirish.

Fisher mezoni ko'rsatadi modelning butun koeffitsientlarining umumiy ahamiyatiga asoslangan statistik ahamiyati;

Kechiktirilgan o'zgaruvchilar: - bu vaqtning oldingi nuqtalari bilan bog'liq o'zgaruvchilar; yoki - bu qiymatlarga bog'liq. o'zgartirish. oldingi davr uchun.

Kechiktirilgan o'zgaruvchilar oldingi davr uchun qaram o'zgaruvchilar qiymati

Bir butun sifatida model statistik ahamiyatga ega, agar Fcalc > Ftab.

Model quyidagi hollarda aniqlanadi:- konstruktiv modelning parametrlari soni berilgan parametrlar soniga teng. model shakllari.

Model noma'lum, agar:- raqam berilgan. koeffitsienti . Ko'proq strukturaviy koeffitsientlar soni

Agar model haddan tashqari aniqlangan: berilgan raqam. koeffitsienti strukturaviy koeffitsientlar sonidan kamroq

Multicollaterality qachon sodir bo'ladi: tenglamaga 2 yoki undan ortiq chiziqli bog'liq o'zgaruvchilarning xato kiritilishi; 2. odatda zaif korrelyatsiya qilingan ikki yoki undan ortiq tushuntiruvchi o'zgaruvchilar muayyan namunaviy sharoitlarda yuqori korrelyatsiyaga aylanadi; . Modelga qaram o'zgaruvchi bilan yuqori korrelyatsiyaga ega bo'lgan o'zgaruvchi kiritilgan.

Multiplikativ vaqt seriyasi modeli quyidagi shaklga ega:- Y=T*S*E

Multiplikativ vaqt seriyasi modeli, agar: mavsumiy tebranishlarning amplitudasi ortadi yoki kamayadi

Har choraklik ma'lumotlarga asoslanib ... qiymatlar 7-1 chorak, 9-2 chorak va 11-3 chorak...-5

Funktsional shakl yoki tushuntirish o'zgaruvchilarning noto'g'ri tanlanishi deyiladi spetsifikatsiyadagi xatolar

OLS yordamida olingan regressiya parametrlarini baholashning xolisligi quyidagilarni anglatadi:- eng kam dispersiya bilan tavsiflanadi.

Ko'p o'zgaruvchan regressiyada paydo bo'lishi mumkin bo'lgan va juftlik regressiyasida hech qachon yuzaga kelmaydigan muammolardan biri mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi korrelyatsiyadir.

Silliqlash natijasida vaqt seriyasidan chiqarilgan nuqtalar sonini nima aniqlaydi: qo'llaniladigan tekislash usuliga bog'liq.

Spetsifikatsiya xatolarining asosiy turlariga e'tibor bering: muhim o'zgaruvchidan voz kechish; ahamiyatsiz o'zgaruvchini qo'shish;

Juftlik regressiya koeffitsientlarining baholari xolis bo'ladi, agar: qoldiqlarning matematik kutilmalari =0.

Juftlangan chiziqli regressiya uchun parametr baholari formula yordamida topiladi b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ bx¯

Regressiya parametrlarini baholash xolis bo'ladi, agar Qolganning matematik kutilishi 0 ga teng

Regressiya parametrlarining taxminlari mos keladi, agar: - baholashning aniqligi n ga oshadi, ya'ni n ga ortishi bilan parametrning haqiqiy qiymatidan baholash ehtimoli 0 ga intiladi.

Hodisalarning juft regressiyasini baholash. samarali, agar: baholash boshqa baholashlarga nisbatan eng kichik dispersiyaga ega

Agar heteroskedastlik mavjud bo'lsa, quyidagilardan foydalanish kerak:- umumlashtirilgan eng kichik kvadratlar

Bir vaqtning o'zida barcha parametrlarning ahamiyatini tekshirishda quyidagilar qo'llaniladi:-F-testi.

Bir vaqtning o'zida barcha regressiya parametrlarining ahamiyatini tekshirishda quyidagilar qo'llaniladi: F-testi.

Eksponensial bog'liqlik parametrlarini hisoblash uchun eng kichik kvadratlar usuli qo'llaniladimi? kamaytirilgandan keyin qo'llaniladi

Chiziqli bo'lmagan modellarning parametrlarini hisoblash uchun eng kichik kvadratlar usuli (LSM) qo'llaniladimi? chiziqli shaklga maxsus qisqartirilgandan keyin qo'llaniladi

Regressiya koeffitsientining ahamiyatini baholash uchun qanday mezon qo'llaniladi? Talaba T

Tushuntiruvchi o'zgaruvchilar sonining ko'payishi bilan bog'liq determinatsiya koeffitsienti:- ortadi.

Ko'p aniqlanish indeksi o'rtasidagi bog'liqlikR ² va ko'p aniqlikning to'g'rilangan indeksiȒ² Mavjud

Sozlangan koeffitsienti qaror:- odatdagidan ko'proq koeffitsient. qat'iyat

Ƀk regressiya tenglamasining standartlashtirilgan koeffitsienti ko'rsatadi xi boshqa omillarning oʻrtacha darajasi oʻzgarmagan holda 1% ga oʻzgarganda hosil boʻlgan koʻrsatkich y necha% ga oʻzgaradi

Standart regressiya tenglama koeffitsienti: xk omil ikkinchisini saqlab qolgan holda 1 ga o'zgarganda 1 ning qanchalik o'zgarishini ko'rsatadi.

Koeffitsientning mohiyati qat'iyatr 2 xy quyidagicha: - natijaviy xarakteristikaning dispersiya nisbati y tushuntirilishini tavsiflaydi. regressiya., natijada olingan belgining umumiy dispersiyasida.

Talaba testining jadval qiymati bog'liq dan Daraja ishonchlilik ehtimoli va kiritilgan omillar soni va asl seriyaning uzunligi (qabul qilingan muhimlik darajasi va erkinlik darajalari soni bo'yicha (n - m -1))

Fisher jadvali qiymatlari (F) bog'liq Ishonch ehtimoli va kiritilgan omillar soni bo'yicha va asl seriyaning uzunligi (ishonch ehtimoli bo'yicha) p va dispersiyalarning erkinlik darajalari soni f1 Va f2)..

Qaysi tenglamaHDetishmayotgan ekzogen o'zgaruvchilar soni, agar aniqlangan bo'lsa D+1=H

Qaysi tenglamaHendogen o'zgaruvchilar soni,Detishmayotgan ekzogen o'zgaruvchilar soni, agar aniqlansa EMAS D+1

Qaysi tenglamaHendogen o'zgaruvchilar soni,Detishmayotgan ekzogen o'zgaruvchilar soni, agar ortiqcha aniqlangan D+1>H

Tenglama aniqlanadi, agar:- D+1=H

Tenglama aniqlanmagan, agar:- D+1

Tenglama ortiqcha identifikatsiya qilinadi, agar:- D+1>H

Soxta o'zgaruvchilar quyidagilardir: raqamli belgilar berilgan atributiv xususiyatlar (masalan, kasb, jins, ma'lumot);

Formulat= rxy.... p uchun ishlatiladi korrelyatsiya koeffitsientining ahamiyatini tekshirish

ShaxsiyF- mezon:- regressiya tenglamasining ahamiyatini bir butun sifatida baholaydi

Chiziqli ko'p regressiya modelidagi kvadratlarning omillar yig'indisi uchun erkinlik darajalari soni: m;

Nishab koeffitsienti nimani ko'rsatadi - Agar x bittaga o'zgartirilsa, y nechta birlik o'zgaradi?

Koeffitsient nimani ko'rsatadi? mutlaq o'sish Agar x bittaga o'zgartirilsa, y necha birlikka o'zgaradi

Ekzogen o'zgaruvchan mustaqil o'zgaruvchi yoki X omil hisoblanadi.

Ekzogen o'zgaruvchilar- bu tizimdan tashqarida aniqlanadigan va mustaqil bo'lgan o'zgaruvchilar

Ekzogen o'zgaruvchilar- Bu bog'liq o'zgaruvchilarga (endogen o'zgaruvchilar) ta'sir qiluvchi, lekin ularga bog'liq bo'lmagan oldindan belgilangan o'zgaruvchilar x bilan belgilanadi.

Elastiklik o'lchanadi omilning o‘lchov birligi... ko‘rsatkich

Elastiklik ko'rsatadi Faktor 1% ga o'zgarganda reduktiv ko'rsatkich y necha% ga o'zgaradi xk.

Endogen o'zgaruvchilar quyidagilardir: soni tizimdagi tenglamalar soniga teng bo'lgan va y bilan belgilanadigan bog'liq o'zgaruvchilar.

Ta'riflar

T-nisbati (t-test)- OLS yordamida olingan koeffitsient bahosining taxminiy qiymatning standart xatosiga nisbati.

Qo'shimcha vaqt seriyasi modeli vaqt seriyasi sanab o'tilgan komponentlar yig'indisi sifatida taqdim etilgan modeldir.

Fisher mezoni- regressiya tenglamasining ahamiyatini statistik tekshirish usuli, bunda F nisbatining hisoblangan (haqiqiy) qiymati uning kritik (nazariy) qiymati bilan taqqoslanadi.

Chiziqli regressiya munosabat (regressiya) bo‘lib, u to‘g‘ri chiziqli tenglama bilan ifodalanadi va eng oddiy chiziqli bog‘liqlikni ifodalaydi.

Instrumental o'zgaruvchilar usuli- Bu MNCning bir turi. Bir nechta tenglamalar bilan tavsiflangan modellarning parametrlarini baholash uchun foydalaniladi. Asosiy xususiyat - noto'g'ri tushuntiruvchi o'zgaruvchini tasodifiy atama bilan bog'liq bo'lmagan o'zgaruvchiga qisman almashtirish. Ushbu proksi-o'zgaruvchi instrumental o'zgaruvchi deb ataladi va izchil parametrlarni baholashga olib keladi.

Eng kichik kvadratlar usuli (LSM)- noma'lum regressiya koeffitsientlarini (parametrlarini) taxminan topish (baholash) usuli. Bu usul regressiya tenglamasidan hisoblangan natija qiymatlari va haqiqiy (kuzatilgan) natija qiymatlarining kvadratik og'ishlari yig'indisini minimallashtirish talabiga asoslanadi.

Ko'p chiziqli regressiya har bir omil uchun chiziqli munosabatni ifodalovchi ko'p regressiya.

Ko'p regressiya- ikki yoki undan ortiq omil o'zgaruvchilari bilan regressiya.

Model aniqlandi- barcha strukturaviy koeffitsientlar modelning qisqartirilgan shakli koeffitsientlari bilan yagona aniqlanadigan model.

Rekursiv tenglamalar modeli- boshqa tenglamalarning o'ng tomonida paydo bo'ladigan omil sifatida ba'zi tenglamalarning bog'liq o'zgaruvchilari (natijasi) o'z ichiga olgan model.

Multiplikativ model- vaqt seriyasi sanab o'tilgan komponentlarning mahsuloti sifatida taqdim etilgan model.

Xolis baholash- o'rtacha qiymati baholanayotgan qiymatga teng bo'lgan baholash.

Nol gipoteza- natija omilga bog'liq emas degan taxmin (regressiya koeffitsienti nolga teng).

Umumiylashtirilgan eng kichik kvadratlar (GLS)- qoldiqlarning doimiy dispersiyasini (homosedastikligini) talab qilmaydigan, ammo qoldiqlarni umumiy omilga (dispersiyaga) mutanosib deb hisoblaydigan usul. Shunday qilib, bu vaznli OLS hisoblanadi.

Farq tushuntirildi- regressiya tufayli natijaning o'zgarishi ko'rsatkichi.

Izohlangan (natija) o'zgaruvchisi- statistik jihatdan omil o'zgaruvchisiga bog'liq bo'lgan o'zgaruvchi yoki izohlovchi (regressor).

Qoldiq dispersiya- regressiya yo'li bilan hisobga olinmagan boshqa barcha omillar ta'sirida natijaning o'zgarishini ko'rsatadigan izohlanmagan dispersiya.

Oldindan belgilangan o'zgaruvchilar tizimning ekzogen o'zgaruvchilari va tizimning orqada qolgan endogen o'zgaruvchilari.

Tizimning qisqartirilgan shakli- strukturaviydan farqli o'laroq, faqat ekzogen o'zgaruvchilarga chiziqli bog'liq bo'lgan endogen o'zgaruvchilarni o'z ichiga olgan shakl. Tashqi tomondan, u mustaqil tenglamalar tizimidan farq qilmaydi.

F-nisbatining hisoblangan qiymati- 1 erkinlik darajasi uchun tushuntirilgan dispersiyani 1 erkinlik darajasidagi qoldiq dispersiyaga bo'lish natijasida olingan qiymat.

Regressiya (qaramlik)- bu o'rtacha (tekislangan), ya'ni. tasodifiy kichik miqyosdagi tebranishlardan (fluktuatsiyalardan) xoli, tushuntirilayotgan o‘zgaruvchi(lar) va izohlovchi o‘zgaruvchi(lar) o‘rtasidagi kvazideterministik munosabat. Bu bog'lanish funksional bog'liqlikni tavsiflovchi formulalar bilan ifodalanadi va aniq stoxastik (tasodifiy) o'zgaruvchilarni o'z ichiga olmaydi, ular endi o'z ta'sirini natijaviy ta'sir sifatida namoyon etib, sof funktsional bog'liqlik shaklini oladi.

Regressor (tushuntiruvchi o'zgaruvchi, omil o'zgaruvchisi) natija o'zgaruvchisi bilan statistik bog'liq bo'lgan mustaqil o'zgaruvchidir. Bu munosabatlarning tabiati va regressordagi o'zgarishlarning (variatsiyalarning) natijaga ta'siri ekonometrikada o'rganiladi.

O'zaro bog'langan tenglamalar tizimi bir vaqtda yoki o'zaro bog'liq tenglamalar tizimidir. Unda bir xil o'zgaruvchilar bir vaqtning o'zida ba'zi tenglamalarda bog'liq va bir vaqtning o'zida boshqalarida mustaqil ko'rinadi. Bu tenglamalar tizimining strukturaviy shaklidir. LSM unga taalluqli emas.

Bir-biriga bog'liq bo'lmagan tenglamalar tizimi- sistemaning turli tenglamalarida faqat qoldiqlar (xatolar) o'rtasidagi korrelyatsiyalar mavjudligi bilan tavsiflangan tizim.

Tasodifiy qoldiq (og'ish)- bu kichik o'lchamli tebranishlar ko'rinishidagi sof tasodifiy jarayon bo'lib, u allaqachon regressiyada mavjud bo'lgan deterministik komponentni o'z ichiga olmaydi.

Barqaror baholar- parametrning haqiqiy qiymatidan ma'lum masofada baholashni olish ehtimoli 1 ga yaqin bo'lganda va tanlov hajmining o'sishi bilan baholarning aniqligi oshganida, ishonch oraliqlaridan samarali foydalanishga imkon beruvchi hisob-kitoblar.

Model spetsifikatsiyasi- muhim omillarni aniqlash va multikollinearlikni aniqlash.

Standart xato- ildiz o'rtacha kvadrat (standart) og'ish. Bu o'rtacha xato va ishonch omili bilan bog'liq.

Erkinlik darajalari- bu mustaqil parametrlar sonini tavsiflovchi va ularning kritik qiymatlarining taqsimot jadvallarini topish uchun zarur bo'lgan miqdorlar.

Trend- asosiy rivojlanish tendentsiyasi, ketma-ketlik darajalaridagi o'zgarishlarning silliq, barqaror sxemasi.

Muhimlik darajasi- statistik mezondan foydalangan holda statistik gipotezani sinab ko'rishda noto'g'ri xulosa chiqarish ehtimolini ko'rsatadigan qiymat.

Soxta o'zgaruvchilar- bu har qanday davr uchun seriyaning mavsumiy komponentlarini aks ettiruvchi o'zgaruvchilar.

Ekonometrik model- bu natija va omillar o'rtasidagi bog'liqlik(lar)ni maxsus tarzda ifodalovchi tenglama yoki tenglamalar tizimi. Ekonometrik modelning asosi natija va omillar o'rtasidagi murakkab va yaxshi tushunilmagan munosabatlarni quyidagi ikkita komponentning yig'indisiga ajratishdir: regressiya (regressiya komponenti) va tasodifiy (fluktuatsiya) qoldiq. Ekonometrik modellarning boshqa klassi vaqt qatorlarini ishlab chiqaradi.

Baholash samaradorligi- bu barcha mumkin bo'lgan eng kichik farqlarga ega bo'lish uchun baholashning xususiyati.

o – bitta javobni tanlang.

□ – Bir nechta javob variantlarini tanlang.

– Yechimni yozing va javob bering.

– belgilangan ketma-ketlikka muvofiq variantlarni tanlang

1. Tasodifiy miqdorning matematik kutilishini hisoblash formulasini yozing:

2. Tasodifiy miqdorning matematik kutilishi ga teng. Tasodifiy o'zgaruvchining matematik kutilishi nima:

3. Tasodifiy miqdorning matematik kutilishi va dispersiya ma’lum. Tasodifiy miqdorning matematik kutilishi va dispersiyasini toping.

4. Har bir tasodifiy miqdorning qiymatlari 10 marta oshirilsa, o'rtacha qiymat:

o 10 barobar kamayadi;

o 10 barobar ortadi;

o 10% ga oshirish;

o O'zgarmaydi.

5. Tasodifiy miqdor qiymatlarining o‘rtacha qiymatdan chetlanishlar yig‘indisi har doim:

o Ijobiy;

o Salbiy;

o nolga teng;

o Har bir holatda u boshqacha.

6. , dispersiyalari va kovariantli tasodifiy o'zgaruvchilar bo'lsin. Bu nimaga teng?

7. Chiziqli korrelyatsiya koeffitsienti oraliqda o'lchanadi:

8. Determinatsiya koeffitsientining qiymati...

o Regressiya tenglamasiga kiritilgan har bir omilning ahamiyatini baholaydi;

o Tenglama bilan izohlangan natijaviy xarakteristikaning dispersiyaning umumiy dispersiyadagi ulushini xarakterlaydi;

o qoldiq qiymat dispersiyasining natijaviy xarakteristikaning umumiy dispersiyasidagi ulushini tavsiflaydi;

o Korrelyatsiya koeffitsientining ahamiyatini baholaydi.

9. Regressiya va korrelyatsiya tenglamasi elementlarining nomlari va ularning harf belgilari o‘rtasidagi muvofiqlikni o‘rnating:

1) Regressiya parametrlari __________;

2) tushuntirish o'zgaruvchisi ______;

3) Korrelyatsiya koeffitsienti ______;

4) izohlangan o'zgaruvchi _______;

5) Tasodifiy o'zgaruvchi ___________;

6) Aniqlanish koeffitsienti ____.

10. Korrelyatsiya koeffitsientining qiymati 0,81 ga teng. Xulosa qilishimiz mumkinki, natijada olingan xarakteristika va omil o'rtasidagi chiziqli bog'liqlik:

o Juda qattiq;

o Funktsional;

o O'rtacha quvvat.

11. Korrelyatsiya koeffitsientining qiymati – 0,9 ga teng. Xulosa qilishimiz mumkinki, natijada olingan xarakteristika va omil o'rtasidagi chiziqli bog'liqlik:

o Juda qattiq;

o Funktsional;

o O'rtacha quvvat.

12. Elastiklik koeffitsienti ko'rsatadi:

o omil ikki marta o'zgarsa, natija o'rtacha necha marta o'zgaradi;

o Natijaning mumkin bo'lgan maksimal qiymati;

o omil 1% ga oshganda o'rtacha natija necha foizga o'zgaradi;

o Natija 1% ga oshganda o'rtacha omil necha foizga o'zgaradi.

13. Quvvat regressiya tenglamasi uchun elastiklik koeffitsienti quyidagilarga teng:

14. Eng kichik kvadratlar usulining mohiyati:

o qaram o'zgaruvchining haqiqiy qiymatining uning nazariy qiymatidan kvadrat og'ishlari yig'indisini maksimallashtirishda;

o qaram o'zgaruvchining haqiqiy qiymatining uning nazariy qiymatidan kvadrat og'ishlari yig'indisini minimallashtirishda;

o Haqiqiy va nazariy qiymatlarning chetlanishlar yig'indisini minimallashtirishda;

o Haqiqiy va nazariy qiymatlarning og'ishlarining mutlaq qiymatlarini maksimal darajada oshirishda.

15. Korrelyatsiya koeffitsienti 1,2 bo'lsa. Bu shuni anglatadiki…

o Xususiyatlar o'rtasidagi bog'liqlik kuchli;

o Xususiyatlar o'rtasidagi munosabatlar zaif;

o Faktorning 1% ga oshishi bilan samarali atribut 1,2% ga oshadi;

o Bu sodir bo'lishi mumkin emas.

16. Iqtisodiy ko'rsatkichning ma'lum omillarga bog'liqligini o'rganishda elastiklik koeffitsientlarining quyidagi qiymatlari olingan: ; ; Va . O'rganilayotgan iqtisodiy ko'rsatkichga ta'sir qilish omillarini kamayish tartibida tartiblang.

17. Chiziqli regressiya tenglamasining parametrlari aniqlanadi:

o Spirmen usuli;

o Fisher mezoni;

o Durbin-Watson testi.

18. Juftlangan chiziqli regressiya tenglamasi parametrlarining ahamiyatini statistik baholash quyidagilar yordamida tekshiriladi:

o Fisher mezoni;

o talaba testi;

o Eng kichik kvadratlar usuli;

o Spearmen testi.

19. 22 ta kuzatishdan iborat statistik tanlama uchun haqiqiy qiymat F Fisher mezoni 52. Regressiya tenglamasi. Bu holda chiziqli korrelyatsiya koeffitsienti ... ga teng.

20. Xuddi shu mahsulot ishlab chiqaradigan 27 ta korxona uchun sotish hajmi va reklama xarajatlari o'rtasidagi chiziqli bog'liqlik tuzildi. Standart og'ish 4,7 ni tashkil qiladi. Standart og'ish 3,4 ni tashkil qiladi. Bu holda chiziqli aniqlash koeffitsienti ... ga teng.

21. Chiziqli regressiya koeffitsienti, agar , ma'lum bo'lsa, ... ga teng.

22. Vaqt seriyasining tendentsiyasi omillarning kombinatsiyasini tavsiflaydi ...

o Seriyadagi mavsumiy tebranishlarni keltirib chiqarish;

o bir martalik ta'sirga ega bo'lish;

o qator darajasiga ta'sir qilmaslik;