№ вопроса

Вопрос

Ответ №1

Ответ №2

Ответ №3

Ответ №4

Ответ №5

№ правильного ответа

№ раздела

1.

Байланыстағы факторлар санына сәйкес регрессия :

көптік;

статистикалық;

сызықтық;

сызықтық емес;

корреляциялық;

1

1

2.

Байланыстағы фактор санына сәйкес регрессия :

жұптық;

статистикалық;

сызықтық;

сызықтық емес;

корреляциялық;

1

1

3.

Байланыстағы функциясына қарай регрессия:

сызықтық;

корреляциялық;

қарапайым;

көп факторлы;

экономикалық;

1

1

4.

Байланыстағы функциясына қарай регрессия:

сызықтық емес;

корреляциялық;

жұптық;

көптік;

статистикалық;

1

1

5.

Корреляцияның мәніне қарай байланыс:

оң;

қарапайым;

жұптық;

көптік;

статистикалық;

1

1

6.

Корреляцияның мәніне қарай байланыс:

теріс;

экономикалық;

жұптық;

көптік;

статистикалық;

1

1

7.  

r  мәніне қарай байланыс:

оң;

қарапайым;

жұптық;

көптік;

статистикалық;

1

1

8.

r мәніне қарай байланыс:

теріс;

экономикалық;

жұптық;

көптік;

статистикалық;

1

1

9.

Корреляцияның мәніне қарай байланыс:

тығыз;

қарапайым;

жұптық;

көптік;

статистикалық;

1

1

10.  

Корреляцияның мәніне қарай байланыс:

тығыз емес;

экономикалық;

жұптық;

көптік;

статистикалық;

1

1

11.

r  мәніне қарай байланыс:

тығыз;

қарапайым;

жұптық;

көптік;

статистикалық;

1

1

12.

r  мәніне қарай байланыс:

тығыз емес;

экономикалық;

жұптық;

көптік;

статистикалық;

1

1

13.

Қарапайым регрессия –

біржақты Х, Y арасындағы байланыс;

көпфакторлы;

әсер етуші екі фактор арқылы;

X1, X2 арасындағы біржақты байланыс;

Y, X1, X2,…,Xn арасындағы біржақты байланыс;

1

1

14.

Қарапайым регрессия теңдеуі –

;

екіжақты Х, Y арасындағы регрессиялық байланыс;

әсер етуші бірнеше фактор арқылы;

тәуелді айнымалы X және тәуелді Y айнымалысы арқылы;

Y, X1, X2,…,Xn арасындағы біржақты байланыс;

1

1

15.

Қарапайым сызықтық регрессия –

Y –ке әсер етуші бір фактор X арқылы;

корреляция арқылы;

;

тәуелді айнымалы  X және тәуелсіз көп фактор арқылы;

Y, X1, X2,…,Xn арасындағы біржақты байланыс;

1

1

16.

Көптік регрессия дегеніміз

Y, X1, X2,…,Xn арасындағы біржақты байланыс

біржақты Х, Y арасындағы регрессиялық байланыс;

жұпфакторлы;

әсер етуші екі фактор арқылы ;

X1, X2 арасындағы біржақты байланыс;

1

1

17.

Көптік регрессия дегеніміз

Y–ке әсер етуші X1, X2,…,Xn арқылы;

корреляция арқылы;

;

тәуелді айнымалы  X және тәуелсіз көп фактор арқылы;

Y, X1 арасындағы біржақты байланыс;

1

1

18.

Көпфакторлы регрессия дегеніміз

Y, X1, X2,…,Xn арасындағы біржақты байланыс;

біржақты Х, Y арасындағы регрессиялық байланыс;

көпфакторлы;

әсер етуші екі фактор арқылы ;

X1, X2 арасындағы біржақты байланыс;

1

1

19.

Оң регрессия:

Х айнымалысының мәндерінің кемуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндері де кеміп отырады;

Х айнымалысының мәндерінің өсуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің кемуі;

Х айнымалысының мәндерінің өсуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің өзгермеуі;

Х айнымалысының мәндерінің өзгермеуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің кемуі;

Х айнымалысының орта мәндерінің өзгермеуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің кемуі;

1

1

20.

Оң регрессия:

Х айнымалысының мәндерінің өсуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндері де өсіп отырады

Х айнымалысының орта мәндерінің өзгермеуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің кемуі;

Х айнымалысының мәндерінің өсуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің кемуі;

Х айнымалысының орта мәндерінің өзгермеуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің кемуі;

Х айнымалысының мәндерінің өсуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің өзгермеуі;

1

1

21.

Теріс регрессия:

Х айнымалысының мәндерінің өсуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің кемуі;

Х айнымалысының мәндерінің кемуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндері де кеміп отырады;

Х айнымалысының орта мәндерінің өзгермеуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің кемуі;

Х айнымалысының мәндерінің өсуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің өзгермеуі;

Х айнымалысының мәндерінің өсуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндері де өсіп отырады;

1

1

22.

Теріс регрессия:

Х айнымалысының мәндерінің кемуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің өсуі;

Х айнымалысының орта мәндерінің өзгермеуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндерінің кемуі;

Х айнымалысының мәндерінің кемуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндері де кеміп отырады;

Х айнымалысының мәндерінің өсуіне сәйкес тәуелді Y-тің мәндері де өсіп отырады;

Х айнымалысының орта мәндерінің өзгермеуіне сәйкес тәуелді Y-тің орта мәндерінің кемуі;

1

1

23.

Корреляция коэффициентінің өлшем бірлігі:

жоқ;

бар;

-1 ≤ r ≤ 1;

пайыз;

0;

1

1

24.

Қарапайым регрессияның корреляция коэффициентінің өзгеру аралығы

-1 ≤ r ≤ 1;

-2 ≤ r ≤ 2;

0 ≤ r ≤ 1;

0≤ r ≤ 1;

7% ≤ r ≤ 10%;

1

1

25.

Қарапайым регрессияның корреляция коэффициентінің өзгеру аралығы

[-1; 1];

[0; 1];

жоқ;

7 пайыз;

10 %;

1

1

26.

Жұптық регрессияның корреляция коэффициентінің өзгеру аралығы:

-1 ≤ r ≤ 1;

0≤ r ≤ 1;

жоқ;

7% ≤ r ≤ 10%;

10 %;

1

1

27.

Жұптық регрессияның корреляция коэффициентінің өзгеру аралығы:

[-1; 1];

[0; 1];

жоқ;

7 пайыз;

10 %;

1

1

28.

r-дің қалыпты өзгеру аралығы:

-1≤ r ≤ 1;      

0 ≤ r ≤ 1;

жоқ;

7% ≤ r ≤ 10%;

10 %;

1

1

29.

r-дің қалыпты өзгеру аралығы:

[-1; 1];

[0; 1];

7% ≤ r ≤ 10%;

жоқ;

0 ≤ r ≤ 1;

1

1

30.

регрессияның корреляция коэффициентінің мән қабылдау интервалы:

-1 ≤ r ≤ 1;

-1 ≤ R≤ 1;

жоқ;

7% ≤ r ≤ 10%;

0 ≤ r ≤ 1;

1

1

31.

регрессияның корреляция коэффициентінің мән қабылдау интервалы:

[-1; 1];

7% ≤ r ≤ 10%;

жоқ;

0 ≤ r ≤ 1;

10 %;

1

1

32.

Корреляциялық байланысты функционалдыққа ауыстыратын мәндер:

жоқ;

1

1

33.

r =0 болғанда, корреляциялық байланыстың түрі:

корреляциялық байланыс жоқ, бірақ сызықтық емес байланыс болуы мүмкін;

корреляциялық байланыс бар, бірақ статистикалық емес байланыс болуы мүмкін;

корреляциялық байланыс бар, бірақ экономикалық емес байланыс болуы мүмкін;

корреляциялық байланыс жоқ, бірақ статистикалық емес байланыс болуы мүмкін;

корреляциялық байланыс жоқ, бірақ экономикалық емес байланыс болуы мүмкін;

1

1

34.

Егер айнымалылардың барлық мәндерін қандай да бір санды қосса, алса немесе көбейтсе, онда

корреляциялық коэфициенттің шамасы өзгермейді;

корреляциялық коэфициенттің шамасы өзгереді;

корреляциялық коэфициенттің шамасы көбейеді;

корреляциялық коэфициенттің шамасы азайады;

корреляциялық коэфициенттің шамасы көбейеді немесе азайады;

1

1

35.

Корреляциялық байланыс анықталады:

;

;

;

;

;

1

1

36.

Корреляция коэфициенті:

1

1

37.

Корреляция коэфициенті:

Х-тің Y-ке әсерінің тығыздығын көрсетеді;

Y-тің X-ке әсерінің тығыздығын көрсетеді;

Y-тің X-ке әсерінің бағалауын көрсетеді;

Х-тің Y-ке сапалық қысымын көрсетеді;

Х-тің Y-ке статистикалық тығыздығын көрсетеді;

1

1

38.

Сызықтық регрессия үшін нормальді сызықтық жүйе

1

1

39.

Сызықтық регрессия теңдеуінің параметрлерін анықтау үшін

ең кіші квадраттар әдісі қолданылады;

a, b параметрлері қолданылады;

орреляция қолданылады;

регрессия қолданылады;

Фишер бағалауы қолданылады;

1

1

40.

Сызықтық регрессия теңдеуінің параметрлерін анықтау үшін

ЕКӘ қолданылады

t-стьюдент бағалауы қолданылады;

F-Фишер бағалауы қолданылады;

корреляция қолданылады;

a, b параметрлері қолданылады;

1

1

41.

Ең кіші квадраттар әдісінің негізгі мақсаты:

1

1

42.

Ең кіші квадраттар әдісінің негізгі мақсаты:

1

1

43.

Ең кіші квадраттар әдісін қолдану үшін

Y пен Y* айырымдарының квадраттар қосындысынан параметрлері бойынша дербес туындылар алынады;

Y пен Y* айырымдарының квадраттар қосындысынан параметрлері бойынша туындылар алынады;

Y пен Y* айырымдарының квадраттар қосындысынан параметрлері бойынша максимум алынады;

Y пен Y* айырымдарының квадраттар қосындысынан параметрлері бойынша бөлінді алынады;

Y пен Y* айырымдарының квадраттар көбейтіндісінен параметрлері бойынша туындылар алынады;

1

1

44

Y, Y*-ның айырымдарынан min алу үшін дербес туындылар алынғаннан кейін

нольге теңестіріледі;

минимумге теңестіріледі;

максимумге теңестіріледі;

бірге теңестіріледі;

минус бірге теңестіріледі;

1

1

45.

Y, Y*-ның айырымдарынан min алу үшін дербес туындылар алынғаннан кейін

0-ге теңестіріледі;

1-ге теңестіріледі;

-1-ге теңестіріледі;

max-ге теңестіріледі;

min-ге теңестіріледі;

1

1

46.

Бастапқы у пен теориалық у*-ның айырымы

ауытқу;

қателік емес;

ескерілген факторлар;

деректер;

көрсеткіштер;

1

1

47.

Қарапайым регрессияда алдымен табылады

b параметрі;

а параметрі;

r параметрі;

t параметрі;

c параметрі;

1

1

48.

b параметрін анықтау

;

;

;

;

;

1

1

49.

b параметрін анықтау

;

;

;

;

;

1

1

50.

X және Y арасындағы ковариация

1

1

51.

X және Y арасындағы ковариация

1

1

52.

n-көрсеткішті Х-тің вариациясы:

1

1

53.

n-көрсеткішті Y-тің вариациясы:

1

1

54.

Y-болжаудың мәндерінің орташа мәннен шашырауының дисперсиясы

1

1

55.

Қалдық дисперсиясы

Y бақылаудың мәндерінің Y*-мәндерінен қаншалықты шашырауын сипаттайды;

X бақылаудың мәндерінің X*-мәндерінен қаншалықты жақындауын сипаттайды;

X бақылаудың мәндерінің Y*-мәндерінен қаншалықты шашырауын сипаттайды;

Y бақылаудың мәндерінің X*-мәндерінен қаншалықты шашырауын сипаттайды;

Y бақылаудың мәндерінің Y*-мәндерінен қаншалықты жақындауын сипаттайды;

1

1

56.

Қалдық дисперсиясы

1

1

57.

формуласы:

1

1

58.

Детерминация коэфициенті

корреляцияның квадраты;

;

Аппроксимацияның квадраты

n-m-1

1

1

59.

Детерминация коэфициенті

;

t-ның квадраты;

1

1

60.

Орташа квадраттық ауытқу

дисперсиядан квадрат түбір алғанға тең;

Аппроксимациядан квадрат түбір алғанға тең;

корреляцияның квадраты;

дисперсиядан квадрат алғанға тең;

корреляцияның квадрат түбір алғанға тең;

1

1

61.

Аппроксимацияның орташа қателігі

Y факторлық мәндердің Y* теоретикалық мәндерден ауытқуының орташа пайыздық көрсеткіші;

X факторлық мәндердің Y* теоретикалық мәндерден ауытқуының орташа пайыздық көрсеткіші;

X факторлық мәндердің X* теоретикалық мәндерден ауытқуының орташа пайыздық көрсеткіші;

Аппроксимациядан квадрат түбір алғанға тең;

корреляцияның квадрат түбір алғанға тең;

1

1

62.

Аппроксимацияның орташа қателігі

1

1

63.

Y және Y* арасындағы ауытқулар–εi

оң да теріс те болуы мүмкін;

оң ғана;

теріс қана;

тек қана нөлдік;

тек қана оң;

1

1

64.

Аппроксимацияның орташа қателігінің мәні

оң;

оң да теріс те болуы мүмкін;

теріс;

теріс қана немесе нөл;

нөл;

1

1

65.

Аппроксимацияның оңтайлы мәндерінің шекарасы

10%-дан аспағанда;

100%-дан аспағанда;

50%-дан аспағанда;

77%-дан аспағанда;

1%-дан аспағанда;

1

1

66.

Аппроксимацияның өлшем бірлігі

пайыз;

фишер;

стьюдент;

еркіндік дәрежесі;

хи-квадрат;

1

1

67.

Аппроксимацияның өлшем бірлігі

%;

F;

t;

det;

n-m-1;

1

1

68.

Аппроксимацияның мәні 7-10%-дан аспаса, онда

тиімді модель тұрғызылғандығының бір көрсеткіші;

тиімді модель тұрғызылмағандығының белгісі;

тиімді корреляция тұрғызылғандығының бір көрсеткіші;

тиімді фишер тұрғызылғандығының бір көрсеткіші;

тиімсіз модель тұрғызылғандығының бір көрсеткіші;

1

1

69.

F- Фишер тексеруі арқылы

регрессия теңдеуінің маңыздылығы және сенімділігі тексеріледі;

регрессия теңдеуінің маңызсыздығы және сенімділігі тексеріледі;

регрессия теңдеуінің маңыздылығы және сенімсіздігі тексеріледі;

параметрлердің маңыздылығы және сенімділігі тексеріледі;

стьюдент бағалаулардың маңыздылығы және сенімділігі тексеріледі;

1

1

70.

Регрессия теңдеуінің маңыздылығы және сенімділігін тексеру үшін

Fфакт және Fкесте мәндері салыстырылады;

tфакт және tкесте мәндері салыстырылады;

Fфакт және tкесте мәндері салыстырылады;

tфакт және Fкесте мәндері салыстырылады;

Xифакт және Fкесте мәндері салыстырылады;

1

1

71.

Регрессия теңдеуі маңызды және сенімді деп аталады, егер

Fфакт>Fкесте болса;

tфакт>tкесте болса;

Fфакт>tкесте болса;

tфакт>Fкесте болса;

Хифакт>Хикесте болса;

1

1

72.

Fфакт-нің мәнінің формуласы

1

1

73.

Жұптық Fфакт-нің мәнінің формуласы

1

1

73.

Жұптық Fфакт-нің мәнінің формуласы

1

1

74.

Fкесте мәнінің құраушылары

маңыздылық деңгейі және еркіндік дәрежесіне бағындырылған көрсеткіштер;

маңыздылық деңгейі және дәреже көрсеткіштері;

маңыздылық және көрсеткіштер саны;

еркіндік дәрежесіне бағындырылған көрсеткіштер;

пайыздық дәрежесі және дәрежеге бағындырылған көрсеткіштер;

1

1

75.

Fкесте мәнінің құраушылары

α , k1,k2;

r, k1,k2;

t, k1,k2;

F , k1,k2;

b , k1,k2;

1

1

76.

Көптік корреляция индексі:

аралығында;

аралығында;

аралығында;

аралығында;

аралығында;

1

1

78.

Көптік корреляция индексі:

дербес корреляция коэффициенттерінен үлкен немесе тең;

корреляция коэффициенттерінен үлкен;

толық коэффициенттерден үлкен немесе тең;

толық корреляция коэффициенттеріне тең;

дербес корреляция параметрлерінен үлкен немесе тең;

1

1

79.

Дербес корреляция коэффициенті

[-1;1] аралығында өзгереді;

[0;1] аралығында өзгереді;

[7-10] аралығында өзгереді;         

[-1;0] аралығында өзгереді;

[0;10] аралығында өзгереді;

1

1

80.

Дербес i-шi корреляция коэффициенті

Y айнымалысына тек қана Xi факторының әсері;

Y айнымалысына тек қана X1 факторының әсері;

Y айнымалысына тек қана X2 факторының әсері;

Y айнымалысына тек қана Xn факторының әсері;

Y айнымалысына тек қана X факторының әсері;

1

1

81.

Детерминация коэффициенті –

У-тегі Х –тің үлесін көрсетеді;         

тұрғызылған модельдің сапасын анықтамайды;

корреляция коэфициентін анықтайды;

фишер бағалауын көрсетеді;

Хи квадратты береді;

1

1

82.

Детерминация коэффициенті –

корреляция квадратына тең;

модельдің фишербағасын анықтайды;

корреляция коэфициентіне тең;

Хи квадратты береді;

тұрғызылған модельдің мәні;

1

1

83.

Детерминация коэффициенті –

;

;

;

;

;

1

1

84.

Регрессия теңдеуінің маңыздылығы мен сеніділігі

арқылы

арқылы;

;

арқылы;      

арқылы;

1

1

85.

Регрессия теңдеуінің маңыздылығы мен сеніділігі

Фишер коэффициенті арқылы бағаланады;

Аппроксимация коэффициенті арқылы бағаланады;

Стьюдент коэффициенті арқылы бағаланады;

Хи-квадрат коэффициенті арқылы бағаланады;      

корреляция коэффициенті арқылы бағаланады;

1

1

86.

Егер болса, онда

тұрғызылған регрессия теңдеуі маңызды, сенімді;

модель маңызды, сенімді емес;

тұрғызылған регрессия теңдеуі дәл емес, сенімсіз;

тұрғызылған регрессия теңдеуі маңызсыз, сенімсіз;

модель маңызсыз, сенімді емес;

1

1

87.

Егер болса, онда

модель маңызды, сенімді;

тұрғызылған регрессия теңдеуі маңыздсыз, сенімді;

модель маңызсыз, сенімді емес;

модель маңызды, дәл емес;

модель маңызды емес, дәл емес;

1

1

88.

Регрессия теңдеуінің параметрлерінің маңыздылығы, дәлдігі анықталады:

1

1

89.

Регрессия теңдеуінің параметрлерінің маңыздылығы, дәлдігі

Стьюдент бағалауы арқылы;

Фишер бағалауы арқылы;

Аппроксимация бағалауы арқылы;

Хи-квадрат бағалауы арқылы;

Корреляция бағалауы арқылы;

1

1

90.

Факторлар арасындағы мультиколлинеарлық жағдай

факторлар арасында сызықтық байланыс бар;

факторлар арасында сызықтық байланыс жоқ;

Y, X арасында сызықтық байланыс бар;

Y, X, Z  арасында сызықтық байланыс бар;     

Дербес факторлар арасында сызықтық байланыс бар;

1

1

91.

Факторлар арасындағы мультиколлинеарлық жағдайда

факторлар арасындағы дербес

факторлар арасындағы дербес       

факторлар арасындағы дербес       

факторлар арасындағы дербес

факторлар арасындағы дербес

1

1

92.

Факторлар арасындағы мультиколлинеарлық жағдай

Х факторлары өзара коллинеар;

Х факторлары өзара коллинеар емес;

Y факторлары өзара коллинеар;

Х, Y факторлары өзара коллинеар;

Х көрсеткіштері өзара коллинеар;

1

1

96.

Мультиколлинеарлық құбылыстың жағымсыз жақтары

әр фактордың Y-ке әсерін анықтау қиынға түседі;

сызықтық регрессия теңдеуінің экономикалық мәні бар;

бағалау параметрлері сенімді;

модель жарамды;

стандарттық қателер үлкен емес;

1

1

97.

Мультиколлинеарлық құбылыстың жағымсыз жақтары

сызықтық регрессия теңдеуінің экономикалық мәні жоқ;

әр фактордың Y-ке әсерін анықтау оңайға түседі;

бағалау параметрлері сенімді;

модель жарамды;

стандарттық қателер өте аз;

1

1

98.  

Мультиколлинеарлық құбылыстың жағымсыз жақтары

бағалау параметрлері сенімсіз;

әр фактордың Y-ке әсерін анықтау қиынға түспейді;

сызықтық регрессия теңдеуінің экономикалық мәні жоғары;

модель жарамды;

стандарттық қателер өте аз;

1

1

99.

Факторлардың мультиколлинеарлығын бағалау үшін

факторлар арасындағы жұптық корреляция коэфициенттерінің матрицасының анықтауышы арқылы;

факторлар арасындағы жұптық детерминация коэфициенттерінің матрицасының анықтауышы арқылы;

Y,X арасындағы жұптық корреляция коэфициенттерінің матрицасының анықтауышы арқылы;

факторлар арасындағы жұптық фишер коэфициенттерінің матрицасының анықтауышы арқылы;

факторлар арасындағы жұптық аппроксимация коэфициенттерінің матрицасының анықтауышы арқылы;

1

1

100.

Факторлардың мультиколлинеарлығын бағалау үшін

-(хи квадрат) бағалауы арқылы;

t-бағалауы арқылы;

F-бағалауы арқылы;

A-бағалауы арқылы;

R- бағалауы арқылы;

1

1

101.

Мультиколлинеарлық жағдай орын алды деп аталады, егер

1

1

102.

Мультиколлинеарлық жағдай жоқ, егер

1

1

103.

Факторлар арасындағы корреляция коэффициенттерінің матрицасы нөлге жақындаған сайын

факторлар арасындағы мультиколлинеарлыққа жақындайды;

факторлар арасындағы мультиколлинеарлыққа аластайды;

факторлар арасындағы мультиколлинеарлық жойылады;

факторлар арасындағы мультиколлинеарлықтан айырылады;

факторлар арасындағы мультиколлинеарлық жоққа шығарылады;

1

1

104.

Факторлар арасындағы корреляция коэфициенттерінің матрицасы 1-ге ұмтылған сайын

факторлардың мультиколлинеарлықтың болуы төмендейді;

факторлардың мультиколлинеарлықтың болуы жоғарылайды;

факторлардың мультиколлинеарлықтың болуы көбейеді;

факторлардың мультиколлинеарлықтың болуы азаймайды;

Y,X факторлардың мультиколлинеарлығы төмендейді;

1

1

105.

Факторлардың сызықтық тәуелсіздігін тексеру

-(хи квадрат) бағалауы арқылы;

- бағалауы арқылы;

- бағалауы арқылы;

- бағалауы арқылы;

t-бағалауы арқылы;

1

1

106.

Факторлардың сызықтық тәуелсіздігін тексеру

;

;

1

1

107.

Факторлардың коллинеарлығын тексеру

-(хи квадрат) бағалауы арқылы;

- бағалауы арқылы;

- бағалауы арқылы;

- бағалауы арқылы;

t-бағалауы арқылы;

1

1

108.

Көптік регрессия-

факторлар саны бірден артық;

факторлар саны екіден артық;

факторлар саны n-нен артық;

факторлар саны m-нен артық;

факторлар саны n-m-1-ден артық;

1

1

109.

Көптік регрессия-

Х тәуелсіз айнымалылардың саны 1-ден артық;

Х тәуелсіз айнымалылардың саны екіден артық;

Х тәуелсіз айнымалылардың саны n-нен артық;

Х тәуелсіз айнымалылардың саны m-нен артық;

Х тәуелсіз айнымалылардың n-m-1-ден артық;

1

1

110.

Көптік регрессия-

Y, болғанда;

Y, болғанда;

Y, болғанда;

Y, болғанда;

Y, болғанда;

1

1

111.

Көптік регрессия-

;

;

;

;

;

1

1

112.

Көптік регрессияның параметрлерін анықтау үшін

ең кіші квадраттар әдісі қолданылады;

нормальді тиімді әдіс тұрғызылады;

ең кіші стандарттық әдісі қолданылады;

ең кіші мәндер әдісі қолданылады;

кіші мәнді квадраттар әдісі қолданылады;

1

1

113.

Көптік регрессияның параметрлерін анықтау үшін

1

1

114.

Регрессияның жұмысшы кестесінен алынатын қосындылар

нормальді теңдеулер жүйесін тұрғызу үшін;

нормальді мәндер жүйесін тұрғызу үшін;

нормальді кестелер жүйесін тұрғызу үшін;

нормальді параметрлер жүйесін тұрғызу үшін;

нормальді бағалаулар жүйесін тұрғызу үшін;

1

1

115.

Теңдеулер жүйесінде айнымалылар ретінде алынады-

регрессия теңдеуінің параметрлері;

корреляция параметрлері;

аппроксимация параметрлері;

коварация параметрлері;

вариация параметрлері;

1

1

116.

Теңдеулер жүйесінде белгілі мәндер ретінде алынады-

Y,X-тің мәндерінің және олардың түрленуінің қосындылары;

Y,X-тің мәндерінің және олардың түрленуінің бағалаулары;

Y,X-тің мәндерінің және олардың шектік мәндері;

Y,X-тің мәндерінің және олардың түрленуінің қателігі;

Y,X-тің мәндерінің және олардың түрленуінің ауытқуы;

1

1

117.

Регрессия теңдеуінде а-параметрінің мәні

Y осімен гипержазықтықтың қиылысу нүктесі;

Y, Х осімен гипержазықтықтың қиылысу нүктесі;

гипержазықтықтың осімен қиылысу нүктесі;

гипержазықтықтың Х осімен қиылысу нүктесі;

гипержазықтықтың осімен қиылысу нүктесі;

1

1

118.

қалдықтар дисперсиясы бірқалыпты таралған жағдайда

гомоскедастикалық қасиет орын алады;

гетероскедастикалық қасиет орын алады;

коллинеарлық қасиет орын алады;

мультиколлинеарлық қасиет орын алады;

сызықтық тәуелділік қасиет орын алады;

1

1

119.

қалдықтар дисперсиясы бірқалыпты таралған жағдайда

гетероскедастикалық қасиет орын алмайды;

гомоскедастикалық қасиет орын алмайды;

коллинеарлық қасиет орын алады;

мультиколлинеарлық қасиет орын алады;

сызықтық тәуелділік қасиет орын алады;

1

1

120.

Гомоскедастикалық жағдайдың бұзылуын көрсететін теңсіздік

1

1

121.

Гетероскедастикалықты бағалау шін қолданылатын әдіс:

Гольдфельд – Квандт;

Фишер;

Хи-квадрат;

Стьюдент:

ЕКӘ;

1

1

122.

Көжектің салмақ қосу регрессия теңдеуі болса, онда келесі экономикалық тұжырым дұрыс:

Көжектің салмағы әр айда орта есеппен 1,42 кг қосылады;

Көжектің салмағы әр айда орта есеппен 1,42 кг азайады;

Көжектің салмағы әр айда орта есеппен 0,42 кг қосылады;

Көжектің салмағы әр айда орта есеппен 0,83 кг қосылады;

Көжектің салмағы әр айда орта есеппен 0,83+1,42 кг қосылады;

1

1

123.

Көжектің салмақ қосу регрессия теңдеуі болса, онда:

параметрлері a = 0,83, b = 1,42;

параметрлері b = 0,83, a = 1,42;

параметрлері a = 0,83, c = 1,42;

параметрлері c = 0,83, b = 1,42;

параметрлері a = 83, b = 1,42;

1

1

124.

Көжектің кестесінен болса, нормальді сызықтық теңдеулер жүйесі:

1

1

125.

Егер X, Y ковариация 84,6, X бойынша вариация 60, Y бойынша вариация 122,22 болса, корреляция коэффициенті-

0,98;

0,88;

0,78;

0,58;

0,68;

1

1

126.

Егер X, Y ковариация 84,6, X бойынша вариация 60, Y бойынша вариация 122.22 болса, детерминация коэффициенті-

0,88;

0,98;

0,78;

0,58;

0,68;

1

1

127.

Егер детерминация коэффициенті 0,88 болса, келесі тұжырымның қайсысы дұрыс:

88% X-тің вариациясымен түсіндіріледі, қалған 12% ескерілмеген факторлар арқылы түсіндіріледі;

0,88 X-тің вариациясымен түсіндіріледі, қалған 0,12 ескерілмеген факторлар арқылы түсіндіріледі;

88 X-тің вариациясымен түсіндіріледі, қалған 12 ескерілмеген факторлар арқылы түсіндіріледі;

12% X-тің вариациясымен түсіндіріледі, қалған 88% ескерілмеген факторлар арқылы түсіндіріледі;

88% X-тің аппроксимациясымен түсіндіріледі, қалған 12% ескерілмеген факторлар арқылы түсіндіріледі;

1

1

128.

Егер болса,  b параметрін анықтаңыз:

1,42;

0,83;

0,98;

0,88;

0,42;

1

1

129.

Егер болса, онда а-ның мәні:

0,83;

1;

0,98;

1,42;

0;

1

1

130.

Орташа аппроксимация қателігін табу, егер болса

6,9%;

16,9%;

26,9%;

10%;

63,9%;

1

1

131.

Орташа аппроксимация қателігінің оңтайлы ауытқу мән аралығы:

7-10%- ға дейін;

17-10%-ға дейін;

70-100%- ға дейін;

7-100%- ға дейін;

0,7-10%- ға дейін;

1

1

132.

Көжектің регрессия теңдеуінің статистикалық маңыздылығын тексеру, егер болса, онда

регрессия теңдеуі статистикалық маңызды;

регрессия теңдеуі статистикалық маңызсыз;

регрессия теңдеуі статистикалық сенімсіз;

регрессия теңдеуі математикалық маңызды;

регрессия теңдеуі экономикалық маңызды;

1

1

133.

Егер r = 0,98, n=9, m=1 регрессия теңдеуінің статистикалық маңыздылыққа тексеру мәні:        

Fфакт =169,76;

Fфакт =71,33;

Fфакт =81,33;

Fфакт =91,33;

Fфакт =31,33;

1

1

134.

Регрессия теңдеуін статистикалық маңыздылыққа тексеру, егер детерминация мәні 0,88, n=9, m=1  болса:

Fфакт =51,33;

Fфакт =71,33;

Fфакт =81,33;

Fфакт =91,33;

Fфакт =31,33;

1

1

135.

Егер болса, онда

Х фактордың мәні кездейсоқ емес;

Y фактордың мәні кездейсоқ;

Y фактордың мәні кездейсоқ емес;

F фактордың мәні кездейсоқ емес;

A фактордың мәні кездейсоқ емес;

1

1

136.

Егер болса, онда

параметр мәні маңызды, дәл;

параметр мәні маңызды, дәл емес;

параметр мәні маңызды емес, дәл;

параметр мәні маңызды емес, дәл емес;

параметр мәні маңызсыз, сенімсіз;

1

1

137.

Егер болса, онда

регрессия маңызды, дәл;

регрессия маңызды, дәл емес;

регрессия емес, дәл;

регрессия маңызды емес, дәл емес;

регрессия маңызсыз, сенімсіз;

1

1

138.

Егер , онда

a, b параметрлер мәні маңызды, дәл;

a, b параметрлер мәні маңызды, дәл емес;

a, b параметрлер мәні маңызды емес, дәл;

a, b параметрлер мәні маңызды емес, дәл емес;

a, b параметрлер мәні маңызсыз, сенімсіз;

1

1

139.

Отбасылар жиынтығы бойынша азық-түлікке деген шығындардың тәуелділігі келесі теңдеумен сипатталады деп алайық: мұндағы, у – отбасының бір айдағы азық-түлікке шығындары (мың теңгемен); х1 – отбасының бір мүшесінің бір айлық табысы (мың теңгемен); х2 – отбасы көлемі (адам саны). Бұл теңдеуді талдау қандай қорытынды шығаруға мүмкіндік береді?

отбасының бір мүшесінің табысы 1 мың теңгеге артқанда, отбасының дәл сол орташа көлемінде, азық-түлікке деген шығындары орта есеппен 350 теңгеге артады. Дәл сол табыс көлемінде отбасы көлемі ұлғаюы азық-түлікке деген шығындардың қосымша 730 теңгеге артуын болжайды;

отбасының бір мүшесінің табысы 1 пайыз теңгеге артқанда, отбасының дәл сол орташа көлемінде, азық-түлікке деген шығындар орта есеппен 750 пайызға артады. Басқа сөзбен айтқанда, отбасылық қосымша шығындардың 35% азық-түлікке жұмсалады;

отбасының бір мүшесінің табысы 1 мың теңгеге артқанда, отбасының дәл сол орташа көлемінде, азық-түлікке деген шығындар орта есеппен 350 теңгеге артады. Дәл сол табыс көлемінде отбасы көлемі ұлғаюы азық-түлікке деген шығындардың қосымша 0,73 теңгеге артуын болжайды;

отбасының бір мүшесінің табысы 1000 мың теңгеге артқанда, отбасының дәл сол орташа көлемінде, азық-түлікке деген шығындар орта есеппен 35 теңгеге артады. Дәл сол табыс көлемінде отбасы көлемі ұлғаюы азық-түлікке деген шығындардың қосымша 73 теңгеге артуын болжайды;

отбасының бір мүшесінің табысы 1 теңгеге артқанда, отбасының дәл сол орташа көлемінде, азық-түлікке деген шығындар орта есеппен 3500 теңгеге артады. Дәл сол табыс көлемінде отбасы көлемі ұлғаюы азық-түлікке деген шығындардың қосымша 73 теңгеге артуын болжайды;

1

1

140.

мұндағы, у – отбасының бір айдағы азық-түлікке шығындары, мың теңге; х1 – отбасының бір мүшесінің бір айлық табысы, мың теңге; х2 – отбасы көлемі, адам. Бұл теңдеуді талдау қорытындысы қандай?

отбасының бір мүшесінің табысы 1 мың теңгеге артқанда, отбасының дәл сол орташа көлемінде, азық-түлікке деген шығындар орта есеппен 350 теңгеге артады.. Дәл сол табыс көлемінде отбасы көлемі ұлғаюы азық-түлікке деген шығындардың қосымша 730 теңгеге артуын болжайды;

отбасының бір мүшесінің табысы 1 мың теңгеге артқанда, отбасының дәл сол орташа көлемінде, азық-түлікке деген шығындар орта есеппен 0,350 теңгеге артады. Басқа сөзбен айтқанда, отбасылық қосымша шығындардың 0,35% азық-түлікке жұмсалады. Дәл сол табыс көлемінде отбасы көлемі ұлғаюы азық-түлікке деген шығындардың қосымша 730 теңгеге артуын болжайды;

отбасының бір мүшесінің табысы 1 теңгеге артқанда, отбасының дәл сол орташа көлемінде, азық-түлікке деген шығындар орта есеппен 350 теңгеге артады. Басқа сөзбен айтқанда, отбасылық қосымша шығындардың 35% азық-түлікке жұмсалады. Дәл сол табыс көлемінде отбасы көлемі ұлғаюы азық-түлікке деген шығындардың қосымша 73 теңгеге артуын болжайды;

отбасының бір мүшесінің табысы 1 теңгеге артқанда, отбасының дәл сол орташа көлемінде, азық-түлікке деген шығындар орта есеппен 0,350 теңгеге артады. Басқа сөзбен айтқанда, отбасылық қосымша шығындардың 35% азық-түлікке жұмсалады. Дәл сол табыс көлемінде отбасы көлемі ұлғаюы азық-түлікке деген шығындардың қосымша 730 теңгеге артуын болжайды.

отбасының бір мүшесінің табысы 1 пайыз мың теңгеге артқанда, отбасының дәл сол орташа көлемінде, азық-түлікке деген шығындар орта есеппен 350 пайыз теңгеге артады. Басқа сөзбен айтқанда, отбасылық қосымша шығындардың 35% азық-түлікке жұмсалады. Дәл сол табыс көлемінде отбасы көлемі ұлғаюы азық-түлікке деген шығындардың қосымша 73 теңгеге артуын болжайды;

1

1

141.

Дәрежелік функцияда  bj коэффициенттері нені береді?

икемділік коэффициенттерін;

регрессия теңдеуі статистикалық маңызсыздығын;

регрессия теңдеуі статистикалық сенімсіздігін;

регрессия теңдеуі математикалық маңыздылығын;

регрессия теңдеуі экономикалық маңыздылығын;

1

1

142.

Дәрежелік функциядағы икемділік коэффициенттерін қай параметр көрсетеді?

bj;

;

;

;

;

1

1

143.

Дәрежелік функциядағы икемділік коэффициенттері нені береді?

басқа факторлардың әсері өзгеріссіз болғанда сәйкес фактордың 1%-ға өзгеруі нәтиже орта есеппен қанша пайызға өзгеретінін көрсетеді;

регрессия теңдеуі статистикалық маңызсыз;

басқа факторлардың әсері тұрақты болғанда сәйкес фактордың 5%-ға өзгеруі нәтиже орта есеппен қанша пайызға өзгеретінін көрсетеді;

факторлардың әсері тұрақсыз болғанда сәйкес фактордың 1%-ға өзгеруі нәтиже орта есеппен қанша пайызға өзгеретінін көрсетеді;

басқа факторлардың әсері тұрақты болғанда сәйкес фактордың 10%-ға өзгеруі нәтиже орта есеппен қанша пайызға өзгеретінін көрсетеді;

1

1

144.

Қай функцияда икемділік коэфициенті регрессияның параметрлеріне тікелей тең?

дәрежелік;

көрсеткіштік;

регрессиялық;

сызықтық;

логарифмдік;

1

1

145.

Тауарға деген сұраныс зерттеуі мынадай теңдеуді берді:  у – сұраныстың көлемі; х1 – баға; х2 – табыс. Қорытындысы қалай болады?

табыс көлемінде бағаның 1%-ға артуы сұраныстың орта есеппен 2,63%-ға төмендеуін тудырады. Тұрақты баға деңгейінде табыстың 1%-ға артуы сұраныстың  1,11%-ға өсуіне әкеледі;

табыс көлемінде бағаның 100%-ға артуы сұраныстың орта есеппен 2,63%-ға төмендеуін тудырады. Тұрақты баға деңгейінде табыстың 1%-ға артуы сұраныстың  1,11%-ға өсуіне әкеледі;

табыс көлемінде бағаның 10%-ға артуы сұраныстың орта есеппен 263%-ға төмендеуін тудырады. Тұрақты баға деңгейінде табыстың 1%-ға артуы сұраныстың  111%-ға өсуіне әкеледі;

табыс көлемінде бағаның 1%-ға кемуі сұраныстың орта есеппен 2,63%-ға төмендеуін тудырады. Тұрақты баға деңгейінде табыстың 1%-ға артуы сұраныстың  1,11%-ға өсуіне әкеледі.;

табыс көлемінде бағаның 10%-ға артуы сұраныстың орта есеппен 2,63%-ға артуын тудырады. Тұрақсыз баға деңгейінде табыстың 1%-ға артуы сұраныстың  1,11%-ға өсуіне әкеледі.;

1

1

146.

Етке деген сұранысты зерттеуде мынадай теңдеу алынды деп мұндағы, у – сұраныс білдірілген ет мөлшері х1 – баға; х2 – табыс.

табыс көлемінде бағаның 1%-ға артуы сұраныстың орта есеппен 2,63%-ға төмендеуін тудырады. Тұрақты баға деңгейінде табыстың 1%-ға артуы сұраныстың  1,11%-ға өсуіне әкеледі;

табыс көлемінде бағаның 10%-ға артуы сұраныстың орта есеппен 2,63%-ға артуын тудырады. Тұрақсыз баға деңгейінде табыстың 1%-ға артуы сұраныстың  1,11%-ға өсуіне әкеледі;

табыс көлемінде бағаның 100%-ға артуы сұраныстың орта есеппен 2,63%-ға төмендеуін тудырады. Тұрақты баға деңгейінде табыстың 1%-ға артуы сұраныстың  1,11%-ға өсуіне әкеледі;

табыс көлемінде бағаның 10%-ға артуы сұраныстың орта есеппен 263%-ға төмендеуін тудырады. Тұрақты баға деңгейінде табыстың 1%-ға артуы сұраныстың  111%-ға өсуіне әкеледі;

табыс көлемінде бағаның 1%-ға кемуі сұраныстың орта есеппен 2,63%-ға төмендеуін тудырады. Тұрақты баға деңгейінде табыстың 1%-ға артуы сұраныстың  1,11%-ға өсуіне әкеледі;

1

1

147.

-қалай деп аталады?

стандартталған масштабтағы көптік регрессия теңдеуі;

статистикалық маңызсыз стандартталдған теңдеу;

стандартталған айнымалылар;

стандартталған масштабтағы жұптық регрессия теңдеуі;

регрессия теңдеуі статистикалық маңызды;

1

1

148.

Стандартталған масштабтағы регрессия теңдеуінеайнымалылардың регрессия  теңдеуіне өтуге мүмкіндік беруші теңдік:

;

;

;

;

;

1

1

149.

Өндірістік шығындар функциясы у (мың теңге) мына түрдегі теңдеумен сипатталсын y=200+1,2x1+1,1x2+, x1 – негізгі өндірістік қорлар(мың теңге);  x2 - өндірістегі жұмысбастылар саны (адам).Талдау қалай болады?

орта жұмысбастылық кезінде негізгі өндірістік қорлардың құнының қосымша 1 мың теңгеге өсуі шығындардың орташа 1,2 мың теңгеге артуына алып келеді, ал кәсіпорынның дәл сол техникалық қамтамасыз етілуі жағдайында жұмысбастылар санының 1 адамға артуы шығындардың орта есеппен 1,1 мың теңгеге артуына алып келеді;

орта жұмысбастылық кезінде негізгі өндірістік қорлардың құнының қосымша 100 мың теңгеге өсуі шығындардың орташа 1,2 мың теңгеге артуына алып келеді, ал кәсіпорынның дәл сол техникалық қамтамасыз етілуі жағдайында жұмысбастылар санының 100 адамға артуы шығындардың орта есеппен 1,1 мың теңгеге артуына алып келеді;

орта жұмысбастылық кезінде негізгі өндірістік қорлардың құнының қосымша 1 мың теңгеге өсуі шығындардың орташа 1200 мың теңгеге артуына алып келеді, ал кәсіпорынның дәл сол техникалық қамтамасыз етілуі жағдайында жұмысбастылар санының 1 адамға артуы шығындардың орта есеппен 1100 мың теңгеге артуына алып келеді;

орта жұмысбастылық кезінде негізгі өндірістік қорлардың құнының қосымша 1,2 мың теңгеге өсуі шығындардың орташа 1,2 мың теңгеге артуына алып келеді, ал кәсіпорынның дәл сол техникалық қамтамасыз етілуі жағдайында жұмысбастылар санының 1 адамға артуы шығындардың орта есеппен 1,2 мың теңгеге артуына алып келеді;

орта жұмысбастылық кезінде негізгі өндірістік қорлардың құнының қосымша 1,1 мың теңгеге өсуі шығындардың орташа 1,1 мың теңгеге артуына алып келеді, ал кәсіпорынның дәл сол техникалық қамтамасыз етілуі жағдайында жұмысбастылар санының 1 адамға артуы шығындардың орта есеппен 1,1 мың теңгеге артуына алып келеді;

1

1

150.

Өндірістік шығындар функциясы у (мың теңге) мына түрдегі теңдеумен сипатталсын y=200+1,2x1+1,1x2+. Қорытындыдан, x1 факторы x2 факторымен салыстырғанда өндірістік шығындарға күштірек әсер етеді дегенді білдіре ме?

x1 факторы x2 факторымен салыстырғанда өндірістік шығындарға көбірек әсер етеді дегенді білдірмейді;

y1 факторы x2 факторымен салыстырғанда өндірістік шығындарға көбірек әсер етеді дегенді білдіреді;

регрессия теңдеуі математикалық маңызды;

y1 факторы x3 факторымен салыстырғанда өндірістік шығындарға көбірек әсер етеді дегенді білдіреді;

регрессия теңдеуі статистикалық маңызды;

1

1

151.

Өндірістік шығындар функциясы у (мың теңге) мына түрдегі теңдеумен сипатталсын ty = 0,5+0,8. Қорытындыдан, x1 факторы x2 факторымен салыстырғанда өндірістік шығындарға күштірек әсер етеді дегенді білдіре ме?

x2 факторы x1 факторымен салыстырғанда өндірістік шығындарға көбірек әсер етеді дегенді білдіреді;

y1 факторы x2 факторымен салыстырғанда өндірістік шығындарға көбірек әсер етеді дегенді білдіреді;

регрессия теңдеуі математикалық маңызды;

y1 факторы x3 факторымен салыстырғанда өндірістік шығындарға көбірек әсер етеді дегенді білдіреді;

регрессия теңдеуі статистикалық маңызды;

1

1

152.

ty = 0,6+0,9теңдеуінен 12 (0,60,9) болғандықтан, келесі қорытынды шығады:

өнім өндірісіне x1 факторы емес, x2 факторы көбірек әсер етеді;

y1 факторы x2 факторымен салыстырғанда өндірістік шығындарға көбірек әсер етеді дегенді білдіреді;

регрессия теңдеуі математикалық маңызды;

y1 факторы x3 факторымен салыстырғанда өндірістік шығындарға көбірек әсер етеді дегенді білдіреді;

регрессия теңдеуі статистикалық маңызды;

1

1

153.

Көптік регрессияда «таза» регрессия коэффициенттері:

bi;

i ;

x1;

x2;

;

1

1

154.

Көптік регрессияда  bi  қалай аталады?

«таза» регрессия коэффициенттері;

стандартты қателіктер;

стандартты масштабтағы коэффициенттер;

аутқу;

;

1

1

155.

Көптік регрессияда  i қалай аталады?

стандартты масштабтағы коэффициенттер;

стандартты қателіктер;

аутқу;

«таза» регрессия коэффициенттері;

;

1

1

156.

Көптік регрессияда стандартталған масштабтағы регрессия коэффициенттері:

i ;

x1;

x2;

bi;

;

1

1

157.

Көптік регрессияда стандартталған масштабтағы регрессия коэффициенттері мен «таза» регрессия коэффициенттері арасындағы байланыс формуласы :

;

ty = 0,5+0,8.;

;

;

 y=200+1,2x1+1,1x2+;

1

1

158.

Көптік регрессияда стандартталған масштабтағы регрессия коэффициенттері мен «таза» регрессия коэффициенттері арасындағы байланыс формуласы :

;

ty = 0,5+0,8.;

;

 ;

 y=200+1,2x1+1,1x2+;

1

1

159.

i коэффициенттерінің «таза» регрессия коэффициенттерінен артықшылығы:

факторлардың у-ке әсерінің күштілігі бойынша реттеуге болады;

факторлардың х-ке әсерінің күштілігі бойынша реттеуге болады;

факторлардың x2-ке әсерінің күштілігі бойынша реттеуге болады;

факторлардың  x1-ке әсерінің күштілігі бойынша реттеуге болады;

факторлардың -ке әсерінің күштілігі бойынша реттеуге болады;

1

1

160.

формуласы - теңдеуінен регрессияның қай теңдеуіне өтуге мүмкіндік береді?

 ;

;

;

;

регрессия теңдеуі статистикалық маңызды;

1

1 

161.

формуласы теңдеуінен регрессияның қай теңдеуіне өтуге мүмкіндік береді?

;

;

;

;

;

1

1

162.

Көптік регрессиядан а параметрін анықтау:

;

;

;

;

;

1

1

163.

Көптік регрессиядан параметрін анықтау:

;

;

;

;

;

1

1

164.

Регрессияның дербес теңдеулері негізіндегі икемділіктің дербес коэффициенттерін анықтау формуласы:

;

;

;

;

;

1

1

165.

Регрессияның дербес теңдеуі негізіндегі факторының икемділік дербес коэффициентін анықтау формуласы:

;

;

;

;

;

1

1

166.

Регрессияның дербес теңдеуі негізіндегі факторының икемділік дербес коэффициентін анықтау формуласы:

;

;

;

;

;

1

1

167.

Регрессияның дербес теңдеуі негізіндегі факторының икемділік дербес коэффициентін анықтау формуласы:

;

;

;

;

;

1

1

168.

Тауардың -импортына деген сұраныстың, сол тауар түрінің -ішкі өндірістегі өндірілуі, -ішкі қорлары және-ішкі рыноктағы қолданысы болса, онда қандай қорытынды береді:

отандық осы тауар өндірісі 1%-ға өскенде, әрі қор мен қолданыстағы осы тауар мөлшері өзгеріссіз болғанда импорттың көлемі жалпы аймақтар бойынша  1,053% өседі;

отандық осы тауар өндірісі 100%-ға өскенде, әрі қор мен қолданыстағы осы тауар мөлшері өзгеріссіз болғанда импорттың көлемі жалпы аймақтар бойынша  1,053% өседі;

отандық осы тауар өндірісі 1%-ға өскенде, әрі қор мен қолданыстағы осы тауар мөлшері өзгеріссіз болғанда импорттың көлемі жалпы аймақтар бойынша  31,5% өседі;

отандық осы тауар өндірісі 1%-ға өскенде, әрі қор мен қолданыстағы осы тауар мөлшері өзгеріссіз болғанда импорттың көлемі жалпы аймақтар бойынша  245,7% өседі;

отандық осы тауар өндірісі 1%-ға өскенде, әрі қор мен қолданыстағы осы тауар мөлшері өзгеріссіз болғанда импорттың көлемі жалпы аймақтар бойынша  0,135% өседі;

1

1

169.

Тауардың -импортына деген сұраныстың, сол тауар түрінің -ішкі өндірістегі өндірілуі, -ішкі қорлары және-ішкі рыноктағы қолданысы болса, онда қандай қорытынды береді:

отандық тауар өндірісінің және тауардың қолданыстағы көлемі тұрақты мәнде болып, ал тауардың қорын 1% өсіргенде импорттау көлемі орта есеппен 0,056%-ға өседі

отандық тауар өндірісінің және тауардың қолданыстағы көлемі тұрақты мәнде болып, ал тауардың қорын 1% өсіргенде импорттау көлемі орта есеппен 100%-ға өседі;

отандық тауар өндірісінің және тауардың қолданыстағы көлемі тұрақты мәнде болып, ал тауардың қорын 1% өсіргенде импорттау көлемі орта есеппен 31,5%-ға өседі;

отандық тауар өндірісінің және тауардың қолданыстағы көлемі тұрақты мәнде болып, ал тауардың қорын 1% өсіргенде импорттау көлемі орта есеппен 3,7%-ға өседі;

отандық тауар өндірісінің және тауардың қолданыстағы көлемі тұрақты мәнде болып, ал тауардың қорын 1% өсіргенде импорттау көлемі орта есеппен 0,476%-ға өседі;

1

1

170.

Тауардың -импортына деген сұраныстың, сол тауар түрінің -ішкі өндірістегі өндірілуі, -ішкі қорлары және-ішкі рыноктағы қолданысы болса, ондақандай қорытынды береді:

импорттың көлеміне үшінші фактордың әсері басқаларына қарағанда жоғары, ал ең аз әсер етуші фактор тауардың қор көлемі екен көрсетеді;

отандық тауар өндірісінің және тауардың қолданыстағы көлемі тұрақты мәнде болып, ал тауардың қорын 1% өсіргенде импорттау көлемі орта есеппен 100%-ға өседі;

импорттың көлеміне ішкі өндіріс көлемі әсері басқаларына қарағанда жоғары, ал ең аз әсер етуші фактор тауардың қор көлемі екен;

импорттың көлеміне бірінші фактордың әсері басқаларына қарағанда жоғары, ал ең аз әсер етуші фактор тауардың қор көлемі екен;

импорттың көлеміне екінші фактордың әсері басқаларына қарағанда жоғары, ал ең аз әсер етуші фактор тауардың қор көлемі екен;

1

1

171.

Икемділіктің коэффициенттерін салыстырып,

олардың мәндерінің нәтижеге әсері бойынша реттеуге болады;

олардың мәндерінің әсері бойынша топтауға болады;

регрессия теңдеуі математикалық маңызды дейміз;

регрессия теңдеуі экономикалық маңызды дейміз;

регрессия теңдеуі статистикалық маңызды дейміз;

1

1

172.

Еркіндік дәрежесінің белгісі:

df;

t;

y;

F;

b;

1

1

173.

-ның еркіндік дәрежесі:

n-1;

n-5;

n-3;

F-1;

b=1;

1

1

174.

-ның еркіндік дәрежесі:

m;

n-5;

n-3;

F-1;

b=1;

1

1

175.

-ның еркіндік дәрежесі:

n-m-1;

n-5;

n-3;

F-1;

b=1;

1

1

176.

Бақылау саны n=20, Y -нәтижеге әсер етуші үш фактор болса, матрицалық жолмен сызықтық регрессия коэффициенттерін анықтауда жалпы Х матрицасының өлшемі нешеге тең?

(20x4);

(10x4);

(4x4);

(20x2);

(3x4);

1

1

177.

Бақылау саны n=20, Y -нәтижеге әсер етуші үш фактор болса, матрицалық жолмен сызықтық регрессия коэффициенттерін анықтауда жалпы матрицасының өлшемі нешеге тең?

(4x20);

(10x4);

(4x4);

(20x2);

(3x4);

1

1

178.

Бақылау саны n=20, Y -нәтижеге әсер етуші үш фактор болса, матрицалық жолмен сызықтық регрессия коэффициенттерін анықтауда жалпы () матрицасының өлшемі нешеге тең?

(4x4);

(10x4);

(4x5);

(20x2);

(3x4);

1

1

179.

Бақылау саны n=20, Y -нәтижеге әсер етуші үш фактор болса, матрицалық жолмен сызықтық регрессия коэффициенттерін анықтауда жалпы бақылау саны n=20, Y -нәтижеге әсер етуші үш фактор болса, матрицалық жолмен сызықтық регрессия коэффициенттерін анықтауда жалпы матрицасының матрицасының өлшемі нешеге тең?

(4x4);

(10x4);

(5x4);

(20x2);

(3x4);

1

1

180.

Бақылау саны n=20, Y -нәтижеге әсер етуші үш фактор болса, матрицалық жолмен сызықтық регрессия коэффициенттерін анықтауда жалпы матрицасының өлшемі нешеге тең?

(4x20);

(10x4);

(5x20);

(20x2);

(3x4);

1

1

181.

Бақылау саны n=20, Y -нәтижеге әсер етуші үш фактор болса, матрицалық жолмен сызықтық регрессия коэффициенттерін анықтауда жалпы матрицасының өлшемі нешеге тең?

(4x1);

(10x4);

(5x5);

(20x2);

(3x4);

1

1

182

шамасының қабылдайтын мәндері болсын. Осы мәндердің қосындысы

;

;

;

;

;

1

1

183.

шамасының қабылдайтын мәндері болсын. Осы мәндердің квадратттарының қосындысы

;

;

;

;

;

1

1

184.

шамасының қабылдайтын мәндері болсын.  шамасының орта мәні:

;

;

;

;

;

1

1

185.

шамасының қабылдайтын мәндері болсын. Осы мәндердің квадратттарының орта мәні

;

;

;

;

;

1

1

186.

шамасының қабылдайтын мәндері болсын. шамасының орта мәні

;

;

;

;

;

1

1

187.

шамасының қабылдайтын мәндері болсын.  шамасының орта мәні:

;

;

;

;

;

1

1

188.

Сызықты регрессия b параметрінің стандартты қателікті есептеу формуласы:

1

1

189.

Сызықты регрессия a параметрінің стандартты қателікті есептеу формуласы:

1

1

190.

Сызықты регрессия b параметрінің стандартты қателікті есептеу формуласы:

1

1

191.

Сызықты регрессия a параметрінің стандартты қателікті есептеу формуласы:

1

1

192.

Сызықты регрессиясы үшін стандартты қателікті есептеу формуласындағы қалдық дисперсиясы:

1

1