Жиынтық регрессия бойынша тест

Жиынтық регрессияның негізгі мақсаты қандай?

• Бір айнымалыны зерттеу

• Уақыттық трендті болжау

• Сызықты модель құру

• Көп факторлы модель құру және олардың ықпалын анықтау

Жиынтық регрессияда корреляцияның дербес коэффициенті нені сипаттайды?

• Уақыт қатарындағы өзгерісті

• Тек бір фактордың ықпалын

• Басқа факторлар тұрақты болған кездегі екі айнымалы арасындағы байланысты

• Жүйелік қателікті

Көптік регрессияда әсер етуші факторлардың нәтижеге ықпалын қалай көрсетуге болады?

• Қалдықтар дисперсиясы арқылы

• Икемділіктің орташа коэффициенті

• Корреляция индексі арқылы

• Орташа мәндер арқылы

Дербес F-критерий нені білдіреді?

• Корреляция күшін

• Факторды модельге енгізудің бағасының өлшемі

• Тесттің маңыздылығын

• Қалдықтардың өзгергіштігін

Детерминация коэффициенті r² бұл:

• Байланыстың бағытын көрсетеді

• Айнымалылардың орташа мәні

• Нәтижелі белгідегі дисперсияның үлесі

• Мәндердің стандартты ауытқуы

Жиынтық корреляция коэффициентінің өзгеру аймағы:

• 0 < R < 1

• -1 < R < 0

• 0 < R < 2

• -∞ < R < ∞

Жиынтық регрессия теңдеуінде b1, b2,…,bn параметрлері қалай аталады?

• "Таза" регрессияның параметрлері

• Қалдық коэффициенттері

• Сәйкес әсер коэффициенттері

• Стандартталған мәндер

Егер жиынтық регрессияда екі айнымалы коллинеар болса, не істеу керек?

• Мәнін екі есе азайту

• Біреуін регрессиядан алып тастау

• Олардың орнын ауыстыру

• Қосымша фактор қосу

Кездейсоқ шама x пен тұрақты сан арасындағы ковариация коэффициенті тең:

• 1

• -1

• 0

• ∞

Белгілі бір уақытта әртүрлі объектілердің жинағын сипаттайтын деректер негізіндегі модель:

• Кеңістіктегі модель

• Уақыттық модель

• Кездейсоқ модель

• Функционалды модель