Free Printable Регрессия теңдеуі бойынша тапсырмалар

1.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 78, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 2 және B параметрінің мәні 0,5 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=77+0,5*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

2.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 80, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 3 және B параметрінің мәні 0,5 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=78,5+0,5*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

3.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 82, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 40 және B параметрінің мәні 0,1 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=78+0,1*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

4.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 1, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 2 және B параметрінің мәні 0,2 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=0,6+0,2*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

5.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 8, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 2 және B параметрінің мәні 0,5 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=7+0,5*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

6.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 2, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 3 және B параметрінің мәні 0,1 тең болса,онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады:

a)

Y=32+0,2*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

7.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 2, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 3 және B параметрінің мәні 0,1 тең болса,онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең:

a)

1) 1,7

b)

2) 17

c)

3) 171

d)

4) 11

e)

5) 77

8.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 3, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 5 және B параметрінің мәні 0,2 тең болса,онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең:

a)

2

b)

11,2

c)

1712

d)

12

e)

77

9.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 10, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 100 және B параметрінің мәні 0,2 тең болса,онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең:

a)

ложь

b)

11,2

c)

1712

d)

12

e)

77

10.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 4, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 5 және B параметрінің мәні 0,3 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең:

a)

02.май

b)

17

c)

1712

d)

11,5

e)

77,2

11.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 20, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 30 және B параметрінің мәні 0,3 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең:

a)

11

b)

17

c)

171

d)

11

e)

7752

12.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 20, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 30 және B параметрінің мәні 0,4 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең:

a)

8

b)

1

c)

171

d)

11

e)

772

13.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 30, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 40 және B параметрінің мәні 0,5 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең

a)

10

b)

172

c)

1715

d)

1152

e)

177

14.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 500, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 1,25 және B параметрінің мәні 8 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең

a)

490

b)

1725

c)

4171

d)

411

e)

477

15.

Орташа проценттен асқанда сызықтық модельдің сапасы жақсы деп бағаланады

a)

5-7%

b)

5-8%

c)

0,8-10%

d)

38-40%

e)

20-10%

16.

Вариация үйлесіп (берілген регрессия теңдеуі арқылы түсірілген тәуелді шаманың үлестірілуі) шаманы көрсетіңіз

a)

детерминация коэффициенті

b)

икемділік коэффициенті

c)

кездейсоқ мүшенің стандартты ауытқуы

d)

қос детерминация сызықтық коэффициенті

e)

кездейсоқ мүшенің сызықтық коэффициенті

17.

Аппроксимациясының орташа қатесі қанша проценттен аспағанда сызықтық модельдің сапасы жақсы деп бағаланады

a)

5-7%

b)

5-8%

c)

0,8-10%

d)

38-40%

e)

20-10%

18.

ақыттық қатардың реттік деңгейлері арасындағы корреляциялық байланыстың аталуы

a)

қатар деңгейлерінің автокорреляциясы

b)

уақыттық қатардың автокорреляциясы

c)

мезет корреляциясының

d)

автокорреляция коэффициенті

e)

жуықтау автокорреляциясы

19.

Егер нәтиже белгісі (y) жалпы дисперсиясы 0,6 ал регрессия теңдеуі бойынша анықталатын дисперсия 0,64 екені белгілі болса, сызықтық емес қос регрессия теңдеуінің корреляция индексінің мәнін анықтаңыз

a)

0,8660254

b)

5

c)

554

d)

0,1

e)

54

20.

Уақыттық қатардың реттік деңгейлері арасындағы корреляциялық байланыстың аталуы

a)

қатар деңгейлерінің автокорреляциясы

b)

уақыттық қатардың автокорреляциясы

c)

мезет корреляциясының

d)

автокорреляция коэффициенті

e)

жуықтау автокорреляциясы

21.

Егер нәтижелі белгісі (y) жалпы дисперсиясы 0,16 ал регрессия теңдеуі бойынша анықталатын дисперсия 0,64 екені белгілі болса, сызықтық емес қос регрессия теңдеуінің корреляция индексінің мәнін анықтаңыз

a)

0,8660254

b)

5

c)

554

d)

0,1

e)

54

22.

Уақыттық қатардың реттік деңгейлері арасындағы корреляциялық байланыстың аталуы

a)

қатар деңгейлерінің автокорреляциясы

b)

уақыттық қатардың автокорреляциясы

c)

мезет корреляциясының

d)

автокорреляция коэффициенті

e)

жүктеу автокорреляциясы

23.

Егер нәтижелі белгіні (y) жалпы дисперсиясы 0,16 ал регрессия теңдеуі бойынша анықталатын дисперсия 0,64 екені белгілі болса, сызықтық емес қос регрессия теңдеуінің корреляция индексінің мәнін анықтаңыз

a)

0,8660254

b)

5

c)

554

d)

0,1

e)

54

24.

Уақыттық қатардың реттік деңгейлері арасындағы корреляциялық байланыстың аталуы

a)

қатар деңгейлерінің автокорреляциясы

b)

уақыттық қатардың автокорреляциясы

c)

мезет корреляциясының

d)

автокорреляция коэффициенті

e)

жүктеу автокорреляциясы

25.

Егер нәтижелі белгіні (y) жалпы дисперсиясы 0,16 ал регрессия теңдеуі бойынша анықталатын дисперсия 0,64 екені белгілі болса, сызықтық емес қос регрессия теңдеуінің корреляция индексінің мәнін анықтаңыз

a)

0,8660254

b)

5

c)

554

d)

0,1

e)

54

26.

Факторлық мультиколлинеарлықты бағалауға қолданылатын шама

a)

қос корреляция коэффициенттері матрицасының анықтаушысы

b)

сызықтық қос корреляция коэффициенттері матрицасының анықтаушысы

c)

қатынастар қос корреляция коэффициенттері анықтаушысы

d)

теріс корреляция коэффициенттері матрицасының анықтаушысы

e)

сандық корреляция коэффициенттері анықтаушысы

27.

Факторлардың мультиколлинеарлығы күшті, көпше регрессия нәтижесі

a)

Факторлардың мультиколлинеарлығы күшті, көпше регрессия нәтижесі

b)

Факторлардың мультиколлинеарлығы әлсіз, көпше регрессия нәтижесі

c)

Факторлардың мультиколлинеарлығы нашар, көпше регрессия нәтижесі

d)

Факторлардың мультиколлинеарлығы жоқ, көпше регрессия нәтижесі

e)

Факторлардың мультиколлинеарлығы аз, көпше регрессия нәтижесі

28.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 6, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 2 және B параметрінің мәні 2,5 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=1+2,5*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

29.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 0,5, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 0,2 және B параметрінің мәні 0,3 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=0,44+0,3*X

b)

Y=5+65*X

c)

Y=15+56*X

d)

Y=5+156*X

e)

Y=1,5+6*X

30.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 3,5, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 0,5 және B параметрінің мәні 3 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=2+3*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

31.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 2,1, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 0,5 және B параметрінің мәні 1,3 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=1,45+1,3*X

b)

Y=5+6*X

c)

<variant>Y=15+6*X

d)

<variant>Y=5+16*X

32.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 47, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 30 және B параметрінің мәні 0,5 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады:

a)

Y=32+0,2*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

33.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 78, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 2 және B параметрінің мәні 0,5 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады:

a)

Y=77+0,5*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

34.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 80, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 3 және B параметрінің мәні 0,5 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады:

a)

Y=78,5+0,5*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

35.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 82, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 40 және B параметрінің мәні 0,1 тең болса, онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады:

a)

Y=78+0,1*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

36.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 1, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 2 және B параметрінің мәні 0,2 тең болса,онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=0,6+0,2*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

37.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 8, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 2 және B параметрінің мәні 0,5 тең болса,онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=7+0,5*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

38.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 2, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 3 және B параметрінің мәні 0,1 тең болса,онда Y=A+B*X регрессия теңдеуі келесі түрде жазылады

a)

Y=32+0,2*X

b)

Y=5+6*X

c)

Y=15+6*X

d)

Y=5+16*X

e)

Y=1,5+6*X

39.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 2, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 3 және B параметрінің мәні 0,1 тең болса,онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең

a)

1) 1,7

b)

2) 17

c)

3) 171

d)

4) 11

e)

5) 7

40.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 3, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 5 және B параметрінің мәні 0,2 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең:

a)

2

b)

11,2

c)

1712

d)

12

e)

77

41.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 10, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 100 және B параметрінің мәні 0,2 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең:

a)

ЛОЖЬ

b)

17

c)

154

d)

14

e)

77

42.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 4, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 5 және B параметрінің мәні 0,3 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең:

a)

02.май

b)

17

c)

1712

d)

11,5

e)

77,2

43.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 20, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 30 және B параметрінің мәні 0,3 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең:

a)

11

b)

17

c)

171

d)

11

44.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 20, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 30 және B параметрінің мәні 0,4 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең

a)

8

b)

1

c)

171

d)

11

e)

772

45.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 30, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 40 және B параметрінің мәні 0,5 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең

a)

10

b)

172

c)

1715

d)

1152

e)

177

46.

Егер Y тәуелді айнымалының орта мәні 500, X тәуелсіз айнымалының орта мәні 1,25 және B параметрінің мәні 8 тең болса, онда қос регрессия теңдеуіндегі A коэффициентінің мәні мынаған тең

a)

490

b)

1725

c)

4171

d)

411

e)

477

47.

Факторлар арасындағы қос корреляция коэффициенттері матрицасының анықтаушысы келесі шаманы анықтау үшін қолданылады

a)

тәуелсіз айнымалылар арасындағы мультиколлинеарлықты

b)

икемділік коэффициенті

c)

кездейсоқ мүшенің стандартты ауытқуы

d)

қос детерминация сызықтық коэффициенті

48.

Қос регрессияда y=f(x) математикалық функциясының түрін таңдау келесі әдістермен жүзеге асырылуы мүмкін:

a)

<variant>графиктік,аналитикалық,эксперименттік

b)

<variant>графиктік

c)

<variant>аналитикалық

d)

<variant>эксперименттік

49.

question> Егер қос корреляция коэффиценттері матрицасының анықтауышы 0 жақын болса,онда

a)

<variant>факторлардың мультиколленеарлығы күшті, көпше регрессия нәтижесі

b)

<variant>факторлардың мультиколленеарлығы әлсіз, көпше регрессия нәтижесі

c)

<variant>факторлардың мультиколленеарлығы нашар, көпше регрессия нәтижесі

d)

<variant>факторлардың мультиколленеарлығы жоқ, көпше регрессия нәтижесі

Регрессия теңдеуі бойынша тапсырмалар

Total questions: 49

Worksheet time: 25mins

Similar Resources on Wayground