Шпаргалка по "Эконометрике"

ААААААААААААААААА

Автокорреляция  не бұзылғанда пайда болады: A) Гаусс-Марковтың төртінші шарты

Автокорреляция  оң анықталғанда  Дарбин-Уотсонның  DW статистикасы неге сәйкес: A) 0

Автокорреляция  теріс  анықталғанда  Дарбин-Уотсонның  DW статистикасы неге сәйкес: A)  1

Автокорреляция болмағанда автокорреляция коэффициенті неге тең: A) 2

Автокорреляцияда  қандай көрсеткіштер қолданылады: A) панельды көрсеткіштер

Анықтама бойынша кездейсоқ айнымалы -ол: A) айнымалының берілген және жеткілікті белгілі мәні

ББББББББББББББ

Бағаланған  регрессия теңдеуінің түрі қандай  болады: A)

Бас жиынтық дисперсиясынының бағалауы қалай анықталады:  A)

Бас жиынтық сипаттайды: A) кездейсоқ айнымалының күтімтін және алынатын мәндердің арасындағы айырма

 Бас жиынтықтың сипаттамаларын зерттеу үшін бағалау процедурасы қолданылады. Бағалау әдісі - ол: A) зерттеу барысында шығатын нақты сан

Бас жиынтықтан көлемі  n=60 болатын таңдама алынған:      Бас орташаның ығыспаған бағалауын табыңыз:   A) 4

        

 

хi	1	3	6	26
ni	8	40	10	2

             

 Бас жиынтықтан көлемі  n=50 болатын таңдама алынған:  Бас орташаның ығыспаған бағалауын табыңыз:  A) 6,2

 

хi	2	3	5	6
ni	10	15	5	20

 

Бір объект үшін  әртүрлі уақыт кезеңдерінде жиналған статистикалық көрсеткіштердің аты: A) қиылысатын көрсеткіштер деп аталады

Бірнеше айнымалылардың қосындысының математикалық үміті олардың математикалық үміттерінің қосындысына тең дегеніміз - ол: A) математикалық үміттердің айырмасы

Бірінші реттегі  автокорреляцияны анықтау үшін қолданады не қолданылады: A) F-статистикасы

Бірінші реттегі қалдықтардың  автокорреляциясының  болмауы туралы гипотезаны тексеруге не қолданылады: A) Глейзер тесті 

ГГГГГГГГГГГ

Гаусс-Марковтың 1-ші шартының дұрыс тұжырымдамасын көрсетіңіз: A) математикалық үміттің квадраты нөлге те ң

Гаусс-Марковтың 2-ші шартының дұрыс тұжырымдамасын көрсетіңіз: A) кездейсоқ мүшенің дисперсиясы бірге тең

Гаусс-Марковтың 3-ші шартының дұрыс тұжырымдамасын көрсетіңіз: A) барлық бақылауларда кездейсоқ мүшелер нөлге тең

Гаусс-Марковтың 4-ші шартының дұрыс тұжырымдамасын көрсетіңіз: A) кездейсоқ мүше бірге тең болуы тиіс

Гаусс-Марковтың қай шарты  гомоскедастиканы түсіндіруге пайдаланылады: A) төртінші шарты

Гетероскедастикалық жағдайда бiзде: A) кездейсоқ мүшенiң математикалық үмiтi бақылаудан бақылауға өзгермейдi

Гетероскедастикалық жағдайда коэффициентер бағалауы : A) ығыспаған және тиiмдi болады

Гетероскедастикалық жағдайда регрессия теңдеуiнде: A) t – статистикасы төмендетiлген болады

ДДДДДДДДДДД

Дарбин-Уотсон статистикасы қай интервалға түскенде, 1-ші ретті автокорреляция болмайды: A)

 Детерминация коэффициенті қай формуламен анықталады: A)

Детерминация коэффициенті қалай белгіленеді: A)

 Детерминация коэффициентінің максималь мәні неге тең: A) –1

Детерминация коэффициентінің мәнділігін бағалауда не қолданылады: A) стандартты ауытқу

Детерминация коэффициентті 1-ге тең, егер: A) Var(y) = 1

Детерминация коэффициентті ол: A) тәуелді айнымалы болып келеді

Динамикалық процесстерді модельдеу. Лаг дегеніміз: A) процестің ағымдағы жағдайына фактор әсері кешігетін кезеңдер саны

Дискрет кездейсоқ шаманың дисперсиясы қалай анықталады: A)

Дискретті кездейсоқ шама қабылдай алады   тек: A) алдын-ала белгілі және таңдалған мәннің біреуі 

Дискретті кездейсоқ шаманың математикалық үміті - ол: А) кездейсоқ шаманың өзі

Дискреттік шаманың ықтималдығы неге тең:  A)

ЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕ

Егер y = az,  а - константа, онда:  A) Cov(x,y)=aCov(x,x)

Егер  y=v+w болса:  A)

 Егер  айнымалылардың арасында оң анықталған тәуелділік болса, онда таңдамалы корреляцияның коэффициенті тең болады: A) 1

 Егер болса, онда  таңдамалы дисперсия  тең болады: A)

Егер  у= v+w болса, онда : A) Var(y)=Var(w)+Var(x)+2Cov(v,v)

 Егер  у=v+a,  а- тұрақты , онда: A) Var(y)=Var(x)

Егер  у=а,  а –константа, онда: A) Cov(x,x)=a

Егер  эконометриялық модельге бір түсіндіруші айнымалығана кірсе  оның аты: A) қосарланған емес  регрессия деп аталады

 Егер айнымалылардың  арасында теріс анықталған тәуелділік болса, онда таңдамалы  корреляцияның коэффициенті тең болады: A) E(x,y)

 Егер айнымалылардың арасында оң анықталған тәуелділік болса, онда теориялық  корреляцияның коэффициенті  тең болады: A) m

 Егер айнымалылардың арасында теріс анықталған тәуелділік болса, онда теориялық  корреляцияның коэффициенті    тең болады: A) E(x,y)

Егер айнымалылардың біреуі  константаға теңелсе, онда  ковариация тең болады: A) ықтималдыққа

Егер бағалаудың математикалық үміті оған сәйкес бас жиынтықтың сипаттамасына тең болса, онда бұл бағалау  A) ығысқан болып келеді

Егер кездейсоқ айнымалы константаға көбейтілсе, онда оның математикалық үміті де сол константаға көбейтіледі, бұл: A) тұрақтының квадратына

Егер таңдама  25 бақылаудан тұрса,  онда жұптық регрессияда коэффициент мәнділігін тексеру үшін еркіндік дәрежесі қаншаға тең Стьюденттің t-үлестірімі қолданылады: A) 21

Егер таңдама 35 бақылаудан тұрса, онда жұптық регрессияда коэффициенттің мәнділігін тексергенде Стьюденттің t – үлестірімінің еркінділік дәрежесі тең болады: A) 30

Егер таңдама 45 бақылаудан тұрса, онда жұптық  регрессияда коэффициенттің мәнділігіг тексергенде Стьюденттің t – үлестірімінің еркінділік дәрежесі тең болады: A) 44

Егер таңдамада  у пен   х арасында көрінікті байланыс болмаса, онда детерминация коэффициенті тең болады: A) -0,99

 Егер у=az,  а -тұрақты , онда: A) Var(y)=2aVar(z)

 Егер у=а,   а- тұрақты , онда: A) Var(y)=1

 Егер х пен  у  тәуелсіз болса, онда таңдамалы   корреляцияның коэффициенті  тең болады: A) –1

Егер х пен  у  тәуелсіз болса, онда теориялық  корреляцияның коэффициенті  тең болады: A) дисперсияға

Екі айнымалы арасында өзара байланыс өлшемі ретінде не болды: A) ығыспаған баға

Ең кіші квадраттар әдісі ненің ығыспаған және тиімді бағалауын береді: A) дисперсияны

Ең кіші квадраттар әдісін қолданғанда: A) барлық ықтималдықтар қосындысы минималданады

 

ЖЖЖЖЖЖЖЖЖ

Жиындық сызықтық регрессия моделінде у : A) түсіндіруші айнымалы

Жиындық сызықтық регрессия моделінің жалпы түрі қандай: A)

Жиындық сызықтық регрессия теңдеуінің матрицалық тұлғасын көрсетіңіз: A) у=Хb+a.

 Жиындық сызықтық регрессияның бағаланған теңдеуінің түрі мынандай: A)

Жұптық  сызықты регрессия моделінде у : A) тұрақты шама

Жұптық регрессия коэффициентінің стандартты қатесі b  тең болады  0.064-ге, ал  b  параметрінің мәні   0.64-ке тең.  Нөлдік гипотеза (bо = 0) қалыптасқанда, сәйкес коэффициенттің  t –  статистикасы тең болады: A) 10-ға

Жұптық регрессияның моделiне кездейсоқ мүшенi қосылуы немен байланысты: A) деректердi өндеу уақытымен

Жұптық сызықты регрессия   моделінде х : A) кездейсоқ мүше

Жұптық сызықты регрессия моделін көрсетіңіз: A) у=a+bх+u

ККККККККККККК

Келесі үлестірім заңымен берілген Х дискретті кездейсоқ шамасының математикалық үмітін табыңыз:                                              Х        3       5        2

                                              p        0,1    0,6     0,3     A)  Е(Х) =1

 

 Келесі үлестірім заңымен берілген  Х дискретті кездейсоқ шамасының математикалық үмітін табыңыз:                                              Х        5       2       4

                                              p        0,6    0,1    0,3    A) Е(Х) = 4,4

Кездейсоқ шаманың дисперсиясы  D(Х)=6.25.  Осы шаманың квадраттық орташа ауытқуын табыңызы: A) 25

Кездейсоқ құраушы u қалай анықталады: A) u=x-bm

Кездейсоқ мүше қабылдаған мән ненi анықтайды: A) модельмен орнатылған теориялық a+by мәнiнен тәуелдi  х айнымалысының ауытқуы

 Кездейсоқ шама мен константа арасындағы таңдамалы коварияция коэффициентi тең болады: A) 0,5

Кездейсоқ шама сипаттамасының  бағалауы  ығыспаған деп аталады, егер: A) оның  математикалық үміті нөлге тең болса

 Кездейсоқ шаманың дисперсиясы  D(Х)=1,44. Осы шаманың квадраттық орташа ауытқуын табыңыз: A) 0,72

Кездейсоқ шаманың дисперсиясы D(Х)=25.  Осы шаманың квадраттық орташа ауытқуын табыңыз: A) 2,5 

Кез-келген бақылауда кездейсоқ шаманың математикалық үміті нөлге тең болу керек деп тұжырымдайтын  Гаусс-Марков шарты нені болжайды:  A) кездейсоқ мүшеде тек теріс анықталған ығысуы мүмкін

Константаның математикалық үміті тең болады:  A) 0

Корреляцияның таңдамалы коэффициентті: A) математикалық үмітті және ковариацияны олардың ығыспаған бағалауына ауыстыру арқылы анықталады

Коэффициенттер бағалауын зерттеу үшін ( гетероскедастикалық болғанда) ең кіші квадраттар әдісін қолдану, бағалаудың қандай болуына келтіреді: A) ығысқан және тиімді болады

Көлемі n = 41 таңдамадан бас дисперсияның ығысқан бағалауы 3 –ке тең. Бас жиынтықтың дисперсиясының ығыспаған бағалауын табыңыз: A) » 2,93 
 

Көлемі n = 51 таңдамадан бас дисперсияның ығысқан бағалауы 5 –ке тең. Бас жиынтықтың дисперсиясының ығыспаған бағалауын табыңыз: A) 6,81

Көлемі n = 61 таңдамадан бас дисперсияның ығысқан бағалауы 5 –ке тең. Бас жиынтықтың дисперсиясының ығыспаған бағалауын табыңыз: A) 25,1

Қай тұжырыммен келіспейтініңізді көрсетіңіз: A) таңдамалы орташа ол барлық ығыспаған бағалаулар ішінде ең тиімді бағалау

Қай шарт бұзылғанда гетероскедастика пайда болады: A) кезкелген бақылауда кездейсоқ мүшенiң дисперсиясы нөлге тең болуы керек

ЛЛЛЛЛЛЛЛЛЛЛ

Лагтардың пайда болу себептері ол: A) технологиялық және  институционалды

ММММММММММММММ

Математикалық үміт қалай анықталады:  A)  

Модель динамикалық болып саналады, егер оның ішіне: A) айнымалылардың мәндері кірсе тек ағымды уақыт мезетіне ғана

ОООООООООООО

Орташа квадраттық қате мыналарға жіктеледі: A) бағалау дисперсиясынажәне ықтималдық тығыздығына

ППППППППППП

Процестің  ағымдағы  жағдайына  фактордың  әсері  кешігетін  периодтар  саны  қалай  аталады : A) процесс

 

РРРРРРРРРРР

Регрессия  жұптық деп аталады, егер оның теңдеуiне: A) екi түсiндiрушi айнымалы кiрсе

Регрессия теңдеуiнiң құрамына артық түсiндiрушi айнымалыларды қосу неге келтiредi: A) t – статистикасы бойынша регрессия коэффициенттерiнiң статистикалық мәндiлiгiне

Регрессия теңдеулерiнде айнымалылардың дұрыс емес сипаттiзiмi ненi бiлдiредi: A) регрессия теңдеуiнiң құрамына артық түсiндiрушi айнымалыларды қосу

Регрессия теңдеуінде екі немесе бірнеше түсіндіруші айнымалылырдың корреляциялануын қалай аталады: A) автокорреляция

Регрессия теңдеуінің  b  параметрі қай формуламен есептеледі: A)

 Регрессия теңдеуінің  а параметрі қай формуламен есептеледі: A)

Регрессиялық талдаудың мақсаты мынаны алуда: A)  қалдықты мүшенің мәнін

 

СССССССССС

Сіздің ойынызша дұрыс деген теңдікті көрсетініз: A)  Var(y^) =  Var(y) + Var(e) + Var(с)

Стандартты ауытқу деп аталатын шама,  ол: A) кездейсоқ шаманың  дисперсиясының квадраты

 Сызықты регрессияның классикалық моделiнде төрт тұжырым  жасалады дәлірек айтса (Гаусс-Марковтың шарттары). Гаусс-Марковтың үшiншi шартының мағынасы: A) кездейсоқ мүше үшiн ықтималдықтың нормальдi үлестiрiмi туралы тұжырым жасалады

 Сызықты регрессияның классикалық моделiнде төрт тұжырым  жасалады дәлірек айтса (Гаусс-Марковтың шарттары). Гаусс-Марковтың төртінші  шартының мағынасы: A) кездейсоқ мүшелер барлық бақылауларда бiр-бiрiнен тәуелсiз  болуы керек

Сызықты регрессияның классикалық моделiнде төрт тұжырым жасалады дәлірек айтса (Гаусс-Марковтың шарттары). Гаусс-Марковтың бiрiншi шартының мағынасы: A) кездейсоқ мүше үшiн ықтималдықтың нормальдi үлестiрiмi туралы тұжырым жасалады

 Сызықты регрессияның классикалық моделiнде төрт тұжырым жасалады дәлірек айтса (Гаусс-Марковтың шарттары). Гаусс-Марковтың екiншi шартының мағынасы: A) кездейсоқ мүшеде қандай-да бiр бағытта жүйелендiрiлген ауытқуы болмайды

ТТТТТТТТТТТТ

Таңдалмалы  корреляцияның коэффициенті  қай  формуламен анықталады: A)                                          

Таңдамалы орта мән қалай анықталады: A)

Тәуелді айнымалының жалпы дисперсиясында регрессиямен түсіндірілетін  бөлігін не сипаттайды: A) Дарбин-Уотсон статистикасы

Теориялық  корреляцияның коэффициенті қай формуламен анықталады: A)

Теориялық ковариация келесідей анықталады: A) х және у шамаларының орташа мәндерінен ауытқуларының квадраттарының айырымдарының математикалық үміт ретінде і

УУУУУУУУУ

Үзіліссіз кездейсоқ шама берілген деп есептеледі , егер: A) оның мәндерінің аймағы берілгенде

Үзіліссіз кездейсоқ шаманың дисперсиясы қалай анықталады: A) 

Үзіліссіз кездейсоқ шаманың ықтималдығы неге тең:  A)

Үш тәуелсіз кездейсоқ шамаларының дисперсиялары белгілі: D(Х1)=2,6; D(Х2)=5; D(Х3)=8,4. Осы үш шаманың қосындысының квадраттық орташа ауытқуын табыңыз:   A) 4 

Үш тәуелсіз кездейсоқ шамаларының дисперсиялары белгілі: D(Х1)=2,2; D(Х2)=9; D(Х3)=13,8. Осы үш шаманың қосындысының квадраттық орташа ауытқуын табыңыз:  A) 13,5 
              Ыыыыыыыыы

Ығыспаған бағалау тиімді деп аталады, егер: A) ол таңдама көлемі өскен сайын кездейсоқ шама сипаттамасының ең дәлірек мәндерін береді

 

Эээээээээээ

Эконометрика ғылым ретiнде ненi бередi: A) кiшi және спецификалық қатардың математикалық есептердi шешу

 Эконометриялық модельдеуде қиылысатын көрсеткіштер ол: A) аз уақыт аралығында объектілердің үлкен саны бойынша бақылауларды көрсететін және аралықты мәндерді алатын көрсеткіштер