54. Известны сумма выборочных значений зависимой переменной  и сумма значений зависимой переменной, рассчитанных по эмпирическому уравнению регрессии , где . Тогда разность  равна:

55. Случай 1. Пусть реальная регрессионная модель имеет вид , а коэффициенты регрессии определяются исходя из модели . Случай 2. Пусть реальная регрессионная модель имеет вид , а коэффициенты регрессии определяются исходя из модели . Ошибка спецификации будет в случаях:

56. Исходную систему уравнений называют сверхидентифицируемой, если зная коэффициенты приведенных уравнений, значения коэффициентов структурных уравнений:

57. В случае автокорреляции остатков:

58. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена между объясняющей переменной x и квадратами остатков e² применяется для исследования:

59. Являются ли коэффициенты теоретического  и эмпирического  уравнений регрессии при правильной спецификации модели случайными величинами? (Если являются случайными величинами, то ответ – да)

60. Если оценка дает истинное значение параметра при достаточно большом объеме выборки вне зависимости от значений, входящих в выборку конкретных наблюдений, то она называется:

61. Абсолютная величина случайного члена во всех наблюдениях выросла в два раза. Тогда стандартные ошибки коэффициентов линейной регрессии:

62. Коэффициент b₁ в уравнении парной линейной регрессии  показывает:

63. Для парной линейной регрессии коэффициент корреляции по абсолютной величине превосходит коэффициент детерминации (исключаем строгую функциональную зависимость):

64. Уравнение множественной линейной регрессии является качественным, если все t-статистики и F-статистика принимают (соответственно) по сравнению с критическими значения:

65. Определите, какие из следующих факторов отражаются в моделях через фиктивные переменные:

66. Дисперсия объясняющей переменной выросла в 4 раза. Стандартная ошибка коэффициента b₁ в уравнении регрессии :

67. Сколько строк и сколько столбцов содержит матрица X в модели множественной линейной регрессии, если в модели содержится три объясняющих переменных, а число наблюдений равно 30?

68. Чему будет равен коэффициент детерминации, если уравнение регрессии будет иметь вид , где Y – прибыль, X₁ – доход, X₂ – затраты?

69. Предполагается, что ежемесячное потребление пива студентами определяется (линейно) доходом, возрастом, полом студента, а также периодом обучения («младшие курсы – старшие курсы»). Сколько количественных и фиктивных переменных должна включать модель?

70. График уравнения парной линейной регрессии  проходит через точку с координатами:

71. Как инструментальная переменная должна взаимодействовать (соответственно) с заменяемой ею объясняющей переменной и со случайным отклонением:

72. Коэффициенты  в модели с распределенным лагом  зависят от номера лага по полиномиальному закону в модели:

73. Коэффициент корреляции двух переменных X и Y равен 0, тогда:

74. Коэффициент детерминации двух переменных изменяется в пределах:

75. Определено эмпирическое уравнение парной линейной регрессии. Сумма квадратов остатков равна нулю, тогда коэффициент детерминации равен:

76. Для исследования влияния качественных признаков на зависимую переменную используют:

77. Коэффициент корреляции между зависимой и объясняющей переменной равен 0,8. Какой процент вариации зависимой переменной в случае парной линейной регрессии объясняется вариацией объясняющей переменной?

78. Скорректированный и обычный коэффициент детерминации совпадают в случае, когда для обычного коэффициента выполняется условие:

79. Какое утверждение является верным при совершенной мультиколлинеарности:

80. Определите, какие из следующих факторов отражаются в моделях через фиктивные переменные:

81. Число исключенных из уравнения экзогенных переменных должно быть не меньше числа включенных эндогенных переменных минус единица. Данное условие для идентифицируемости уравнения является:

82. В случае автокорреляции остатков:

83. Автокорреляцию остатков в динамических авторегрессионных моделях обнаруживают, применяя:

84. Количество лагов в модели Койка равно:

85. Для оценки структурных коэффициентов рекурсивных систем одновременных уравнений применяется:

86. Динамическая авторегрессионная модель обязательно содержит в качестве объясняющей переменной

87. Переопределенная переменная оценивается на основе экзогенных и предопределенных переменных. Затем такая переменная используется в качестве инструментальной переменной. В результате получают систему уравнений, которую можно оценить обычным методом наименьших квадратов. Такой порядок действий называется:

88. Если коэффициент детерминации равен 0, то F-статистика равна:

89. Коэффициент корреляции двух переменных близок к 1. Это означает, что изменение одной из переменных является причиной изменения другой переменной:

90. Как изменится коэффициент детерминации в случае парной линейной регрессии, если у всех значений объясняющей переменной поменять знаки:

91. Автокорреляция случайных отклонений приведет к тому, что:

92. Если для рассматриваемой модели регрессии коэффициент детерминации превосходит абсолютную величину коэффициента корреляции, то о виде модели можно сделать вывод: