Будь умным!

У вас вопросы?
У нас ответы:) SamZan.net

удельная производительность отдача влияние фактора на результат

Работа добавлена на сайт samzan.net:

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Выберите тип работы:

Скидка 25% при заказе до 6.11.2024

  1.  Параметры линейной регрессии содержательно интерпретируются как:

Параметры ai являются частными коэффициентами корреляции;

ai^2 интерпретируется как доля дисперсии Y, объяснённая Xi, при закреплении влияния остальных предикторов, то есть измеряет индивидуальный вклад Xi в объяснение Y.

Параметры при факторах ai - удельная производительность (отдача, влияние) фактора на результат.

  1.  Формула сглаживания на основе скользящей средней (по базе 4):

 или Yt=(0,5*Yt-2+Yt-1+Yt+Yt+1+*0,5Y+2)/4

  1.  Показатель соответствия тренда исходным данным R-квадрат рассчитывается как:

Коэффициент детерминации (R2) — это доля дисперсии отклонений зависимой переменной от её среднего значения, объясняемая рассматриваемой моделью связи (объясняющими переменными). В частном случае линейной связи R2 является квадратом коэффициента корреляции между зависимой переменной и объясняющими переменными.

Общая формула для вычисления коэффициента детерминации:

где yi - наблюдаемое значение зависимой переменной, а fi - значение зависимой переменной предсказанное по уравнению регрессии, y’- среднее арифметическое зависимой переменной.

и

  1.  Расчёт аддитивной сезонности производится в виде:

Если ряд отклоняется от значений тренда в каждой фазе цикла на одну и ту же величину, говорят об аддитивной сезонности.

Аддитивная сезонность моделируется расчётом коэффициентов сезонности. Коэффициент показывает отклонение ряда от тренда [в данной фазе].

Коэффициент (Kt) рассчитывается как среднеарифметическое отклонение ряда от тренда в данной фазе.

При аддитивной сезонности, исходный ряд (Yt) представляется как: (U - тренд) Yt = Ut + Kt + err.

  1.  Сглаживание ряда на основе скользящей средней улучшается, если база сглаживания:

Лучшие результаты получаются при выборе базы сглаживания длиной, равной периоду цикличности.

  1.  При увеличении базы сглаживания методом скользящей средней, сглаженный ряд получается более:

Гладким, но сокращается длина ряда

  1.  Индекс сезонности это:

Мультипликативная сезонность моделируется расчётом индексов сезонности, которые показывают отклонения ряда от тренда.

Индекс рассчитывается как среднее относительное отклонение ряда от тренда в данной фазе.

  1.  Укажите способы определения типа тренда:

1. Визуально

2. На основе теории канала

3. На основе агрегирования ряда данных

4. На основе сглаживания ряда данных

5. На основе тестирования ряда данных

  1.  Если Р-значение = 0,95 , то это значит, что:

Выбранный фактор – незначимый, и его необходимо исключить из модели и перерассчитать параметры новой регрессии.

  1.  Под краткосрочным прогнозом понимают:

До 1 года или с горизонтом, равным менее 1/3 базы.

  1.  Прогноз это:

Прогноз – предвидение, осуществление которого не зависит от предсказателя.

Прогнозирование – вероятностное, научно обоснованное с помощью принятых процедур, суждение о неизвестном.

  1.  Приведите примеры способов аппроксимации.

Аппроксимация – заполнение значений в динамическом ряду на основании известных значений.

Способы аппроксимации:

  •  повторить последнее известное значение (слева или справа);
    •  взять среднее (в различных видах) значение от известных соседних;
    •  взять трендовое значение (способ применим, если тренд уже построен).

  1.  Линейный тренд ряда ошибки должен совпадать с:

Осью X.

  1.  Если фактор затухания ("бетта") экспоненциального сглаживания равен 1, то сглаженный ряд представляет собой:

Исходный ряд.

  1.  Почему прогнозирование долгосрочного развития на основе полиномов высокой степени производится сравнительно редко?

Потому что тяжело выявить направление тренда.

  1.  Запишите уравнение линейного тренда:

тренд (U): Ut = at + b.

  1.  Какая функция MS Excel производит расчет по экспоненциальному тренду:

РОСТ()

  1.  Функция Кобба-Дугласа (производственная) записывается в виде формулы:

Производственная: Yt = A * (X1/X1’)^a1 * (X2/X2’)^a2 *  …

Xi – объем используемого ресурса i;

Xi’ - объем используемого ресурса I при «единичном производстве»;

A – объем «единичного производства»;

ai – увеличение А при увеличении потребления ресурса i.

Если в качестве ресурсов выступают только два фактора – капитал К и труд L, говорят о функции Кобба-Дугласа Yt = A * Kt^a * Lt^b.

  1.  Для расчёта значений линейного тренда MS Excel содержит функцию:

ПРЕДСКАЗ()

ТЕНДЕНЦИЯ()

  1.  Нарисуйте типичный вид экспоненциального тренда.

  1.  Какая проблема возникает при сглаживании ряда на основе скользящего среднего по чётной базе?

Непонятно к какому периоду относить усреднённые значения.

  1.  Чем отличается экспоненциальный тренд от показательного?

Линия экспоненциального тренда начинает расти медленно и затем постоянно растет с возрастающим темпом, а линия показательного тренда имеет стабильный темп роста.

  1.  В набор факторов регрессии включают сдвинутые во времени ряды для того, чтобы:

Получить авторегрессию.

  1.  Однофакторная регрессия это:

Построение модели парной регрессия (или однофакторная модель) заключается в нахождении уравнения связи двух показателей у и х, т.е. определяется как повиляет изменение одного показателя на другой.

  1.  Фаза цикла это –

Номер наблюдения внутри периода цикла. Если период цикла – N, говорят о наличии N фаз.

  1.  Под поисковым прогнозом понимают:

Поисковый прогноз — это прогноз, с помощью которого определяется возможное состояние (пути развития) явления в будущем.

  1.  Авторегрессия это:

Регрессия ряда к своим значениям в прошлом.

Зависимость текущих значений динамического ряда от своих значений в прошлом.

  1.  Ряд ошибки может быть признан случайным, если:
    •  Случайные ошибки имеют нулевую среднюю и конечную дисперсию.
    •  Случайная ошибка не коррелирована с независимыми переменными.
    •  Случайная ошибка подчинена нормальному закону распределения.

  •  ряд лежит в горизонтальном канале;
    •  линейный тренд ряда совпадает с осью Х;
    •  размах колебаний ряда незначителен.

  1.  Почему прогнозирование долгосрочного развития в экономике на основе линейной регрессии часто не даёт хорошего результата?

В долгосрочном плане предположение о постоянстве параметров регрессии (производительность труда, фондоотдача, материалоотдача) недостоверно.

  1.  Разрывы в динамических рядах при построении регрессии необходимо восполнить потому, что:

Потому что они являются некорректными (их нужно аппроксимировать).

  1.  Модель динамического ряда тем точнее описывает данные, чем больше значение R^2 близко к:

Единице.

  1.  Прогноз по тренду Y= - 0,002t + 8,12 со временем будет расти / падать?

Падать.

  1.  Динамический ряд разделён на три сменяющих друг друга канала, значит тренд ряда это:

Полином 3й степени.

  1.  Какой вид сглаживания не сокращает длину ряда?

Метод экспоненциального сглаживания.

  1.  Априорные ошибки это:

Априорные ошибки оценивают отклонение известных значений ряда от тренда.

  1.  Каналу с прямолинейными границами соответствует тренд в виде функции:

Линейный тренд: U(t) = a*t+b.

  1.  Если ряд с первоначального уровня 126 растёт ежепериодно на 18%, то тренд этого ряда записывается в виде функции (формула):

Показательный тренд: Y = 126*1,18^t

  1.  Какие динамические ряды лучше описываются трендовой моделью (по сравнению с регрессией)?

  1.  Чем отличается серийное агрегирование от календарного?

В календарном агрегируют точные даты, а серийном серии.

  1.  Укажите компоненты трендовой модели динамического ряда:

Тренд, цикличность и ошибка.

  1.  Если фактор затухания ("бетта") экспоненциального сглаживания равен 0, то сглаженный ряд представляет собой:

Константу (прямую).

  1.  Интервальный прогноз это:

Прогноз, включающий в себя границы возможного отклонения от точечного прогноза в пределах заданной вероятности, называется интервальным.

Точечный прогноз представляет собой конкретное численное значение уровня в прогнозируемый период (момент) времени. Интервальный прогноз – диапазон численных значений, предположительно содержащий прогнозируемое значение уровня.

  1.  Корреляционное поле это:

Графическое отображение зависимости двух признаков.

  1.  Для расчёта чего предназначена функция ТЕНДЕНЦИЯ() MS Excel ?

Линейного тренда.

  1.  Прогноз валиден, если:

Он непрерывен, многовариантен и имеет экономическую целесообразность.

  1.  Разрыв динамического ряда это:

Отсутствие данных за часть периодов.

  1.  Фактор времени в уравнении регрессии нужен для:

Фактор времени вводится в модель для устранения автокорреляции из динамического ряда.

  1.  Запишите уравнение линейной регрессии:

где b – первоначальное значение изучаемого ряда (при значении всех факторов =0), ai - удельная производительность (отдача, влияние) фактора на результат.

  1.  Канал динамического ряда заканчивается, когда:

График выйдет за одну из границ канала.

  1.  Набор содержательных факторов регрессии признаётся полным, если:

Все причины изучаемого явления установлены.

  1.  Как можно определить период сезонности в динамическом ряду:

Сезонность - вид цикличности, обусловленный временем года.

Методы расчета сезонной составляющей (наиболее применимые):

  •  коэффициенты и индексы сезонности;
    •  аналитическая функция;
    •  изменяющееся по фазам цикла семейство трендов.

  1.  При моделировании сезонности, число рассчитываемых коэффициентов / индексов равно:

Число коэффициентов равно числу фаз.

  1.  Сделанный на основе тренда Y= 2,8 * е ^ ( 0,11t ) прогноз со временем будет: (увеличиваться / уменьшаться)

Увеличиваться.

  1.  Фактор регрессии это:

Фактор – признак, на основе которого производится предсказание значения другого признака – регрессии.

  1.  Предполагаемые факторы линейной регрессии должны быть высококоррелирующими с ________________ и низкокоррелирующими с ____________.

Предполагаемые факторы линейной регрессии должны быть высококоррелирующими с лучшими факторами и низкокоррелирующими с худшими.

Факторы регрессии должны хорошо коррелировать с регрессором и плохо – между собой.

  1.  Производственная функция это:

Производственная функция – зависимость результата работы от потребляемых ею ресурсов.

  1.  База прогноза это:

Исходный динамический ряд.

Часть данных, по которым построена модель.

  1.  Что больше сокращает динамический ряд - агрегирование или сглаживание?

Сглаживание.

  1.  Если ряд с первоначального уровня 126 увеличивается ежепериодно на 18, то тренд этого ряда записывается в виде функции (формула):

Линейный тренд: U(t) = 18*t+126.

  1.  Параметры тренда обычно рассчитываются на основе критерия минимизации:

Суммы квадратов отклонений ряда от тренда.

  1.  При наличии в динамическом ряду и отрицательных и положительных наблюдений, какой тренд НЕ может быть построен:

Логарифмический.

  1.  Для расчета значений регрессии предназначена функция MS Excel:

ЛИНЕЙН()

  1.  Динамический ряд это:

Временной (динамический) ряд – изменение признака со временем. Или: это вариационный ряд, где наблюдения – моменты времени.

  1.  "Y-пересечение" в моделях тренда и регрессии это:

Точка пересечения линией регрессии оси ординат (оси Y).

  1.  Сглаживание динамического ряда это:

Сглаживание - построение производного ряда меньшей колеблемости.

  1.  Хороший фактор регрессии имеет коэффициент корреляции с регрессором:

Близкий к единице.

  1.  Корреляция это:

Статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин.

  1.  Интерполяция это:

Заполнение пропущенных наблюдений внутри временного ряда.

  1.  Выбросом в динамическом ряду называется:

Значение, резко отличное от соседних.

  1.  Экспоненциальное сглаживание, как правило, даёт лучший результат, при значении коэффициента адаптации:

0,3.




1. Особенности восприятия комикса дошкольниками
2. тема23Организация циклических програм Характеристика циклического алгоритма- содержит один или неск
3. 100АКБ; 100стартера; 50генератора; 100котушки запалювання; 50регулятора напруги
4. Конфликт лат.
5. Україна 882 двбивство Аскольда варягами 93 Гадяцькийдоговір
6. патриотическая физкультурноспортивная художественноэстетическая и спортивнотехническая1
7. статья ГК РФ которую с полным правом как в свое время и такую же статью Гражданских Кодексов РСФСР 1922 и 1964 г
8. Российская политическая энциклопедия РОССПЭН 2000
9. No Western poet in the pst century nd hlf not even Browning or Leoprdi or Budelire overshdows Wlt Whitmn or Emily Dickinson
10. Вариант 25 При записи формул все буквенные обозначения необходимо пояснять
11. законодательством о корпорациях и корпоративными кодами считая первую более широкой категорией и выде
12. лицо эстетист специалист по уходу за красотой лица; обработка и макияж; визажистстилист работа с лицом с
13. Тема 16 Возбуждение гражданского дела в суде Ключевые слова- исковое заявление и его реквизиты предъявлени
14. Тема 4 Повышение содержательности и привлекательности труда Содержание Введение Психологические
15. О занятости населени
16. Снежные лавины и туризм
17. Валеология ~ учение о здоровье и здоровом образе жизни
18. Алхимик История История знает два случая многолетнего успеха альпинистов Свердловской области
19. Репродуктивный ~ воспроизведение.html
20. РЕФЕРАТ дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата біологічних наук Чер

Материалы собраны группой SamZan и находятся в свободном доступе