Podsumowanie
EE012021
Podsumowanie
EE012021
Twój wynik
Wszystkie ({{dataStorage.userResults.answersTotal}})
Prawidłowe ({{dataStorage.userResults.answersGood}})
Do powtórki ({{dataStorage.userResults.answersRepeat}})
Błędne ({{dataStorage.userResults.answersBad}})
Pytanie 1
Jeżeli współczynnik zmienności resztowe (Ve)j wynosi 0,03 to
Odchylenie resztowe stani około 0,03% średniej wielkości zmiennej objasnianej (y)
Odchylenie całkowite stani około 3% średniej wielkości zmiennej objasnianej (y)
Odchylenie resztowe stani około 3% średniej wielkości zmiennej objasnianej (y)
Pytanie 2
R^2
współczynnik zmienności resztowej
współczynnik determinacji
odchyle nie resztowe
Pytanie 3
V
współczynnik zmienności resztowej
odchyle nie resztowe
współczynnik determinacji
Pytanie 4
s to
współczynnik determinacji
odchyle nie resztowe
współczynnik zmienności resztowej
Pytanie 5
IT
to skalar
jest wektorem losowym
to macierz jednostkowa stopnia T, czyli macierz kwadratowa,
Pytanie 6
σ2 (sigma kwadrat)
to macierz jednostkowa stopnia T, czyli macierz kwadratowa
jest wektorem losowym
to skalar
Pytanie 7
wektor losowy ε nazywamy macierzą kowariancji
i oznaczamy jako V(ε);
prawda
fałsz
Pytanie 8
Wektor losowy ε jest wielowymiarową zmienną losową charakteryzowaną miarą
miarą rozproszenia
miarą położenia
miarą grupowania
Pytanie 9
Jednowymiarowa zmienna losowa zwykle może być charakteryzowana miarą i
położenia (wartość oczekiwana)
rozproszenia (wariancja bądź odchylenie standardowe.
grupowania (kowariancja)
Pytanie 10
Macierz wariancji –
kowariancji zwana dalej macierzą kowariancji to macierz zawierająca podstawowe charakterystyki
rozproszenia wielowymiarowej zmiennej losowej.
prawda
fałsz
Pytanie 11
E( ) = 0
Założenie to oznacza, że łączny wpływ czynników drugorzędnych, przypadkowych nie może mieć tendencji, składnika systematycznego.
Oczekujemy, że średnio rzecz biorąc, łączny wpływ tych czynników będzie odchylał wartość yt to w górę, to w dół, i że wartość oczekiwana tych odchyleń powinna być zerowa.
Założenie to oznacza, że łączny wpływ czynników drugorzędnych, przypadkowych może mieć tendencji, składnika systematycznego.
Pytanie 12
Wartość oczekiwana wektora losowego ε to
wektor zawierający odpowiednio wartości oczekiwane składników losowych poszczególnych
obserwacji:
prawda
fałsz
Pytanie 13
Wektor β (beta)
to wektor kolumnowy grupujący nieznane stałe liczbowe
to wektor składników losowych poszczególnych obserwacji
Pytanie 14
Wektor losowy ε
to wektor składników losowych poszczególnych obserwacji
to wektor kolumnowy grupujący nieznane stałe liczbowe
Pytanie 15
Wektor β (beta) to wektor
kolumnowy grupujący nieznane stałe liczbowe.
wierszowy grupujący nieznane stałe liczbowe.
kolumnowy grupujący znane stałe liczbowe.
Pytanie 16
Wektor losowy ε (epsilon) to wektor składników
nielosowych poszczególnych obserwacji:
losowych poszczególnych obserwacji:
Pytanie 17
Założenia Klasycznego Modelu Regresji Liniowej
X jest znaną macierzą nielosową
E( ) = 0
E( ) = 1
rz(X) = k
3. rz(X) = t
Pytanie 18
X jest znaną macierzą
znaną macierzą nielosową
znaną macierzą losową
nieznaną macierzą nielosową
Pytanie 19
Wartość y tworzy się jako suma tzw.
składowej losowej
składowej znanej.
składowej deterministycznej
Pytanie 20
ε jest
wektorem losowym
jednowymiarową zmienną losową
wielowymiarową zmienną losową
Pytanie 21
Wektor β jest nieznanym wektorem nielosowym
fałsz
prawda
Pytanie 22
Wektor losowy ε (epsilon) to wektor składników
losowych poszczególnych obserwacji:
grupowych poszczególnych obserwacji:
symetrycznych poszczególnych obserwacji:
Pytanie 23
Wektor β (beta) to wektor kolumnowy g
Stałe te wyznaczają liniowy wpływ zmiennych objaśniających na zmienne objaśnian
rupujący znane stałe liczbowe.
rupujący nieznane stałe liczbowe.
tych stałych jest k, tyle, ile zmiennych objaśniających.
Pytanie 24
Wskaż poprawne zdanie na temat macierzy X :
W jednorównaniowym modelu ekonometrycznym z wyrazem wolnym a0 zawsze ostatnią kolumnę macierzy X stanowi kolumna jedynek.
W jednorównaniowym modelu ekonometrycznym z wyrazem wolnym a0 pierwszą kolumnę macierzy X stanowi kolumna jedynek.
a) W każdym jednorównaniowym modelu ekonometrycznym pierwszą kolumnę macierzy X stanowi kolumna wypełniona wartością jeden.
c) Jeśli jednorównaniowy model ekonometryczny nie zawiera wyrazu wolnego a0 , to w pierwszej kolumnie macierzy X stoją zera.
Pytanie 25
Na czym polega metoda najmniejszych kwadratów?
Szuka takiej linii regresji, czyli takich oszacowań parametrów strukturalnych ia , aby suma sześcianów odchyleń zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej od jej wartości teoretycznych obliczonych z modelu była najmniejsza.
Poszukuje się takiej linii regresji, czyli takich oszacowań parametrów strukturalnych i a , aby suma kwadratów odchyleń zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej od jej wartości teoretycznych obliczonych z modelu była najmniejsza.
Polega na znalezieniu takiej linii regresji, czyli takich oszacowań parametrów strukturalnych ia , aby suma kwadratów odchyleń zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej od jej wartości teoretycznych obliczonych z modelu była największa.
Pytanie 26
Testowanie hipotez statystycznych:
Właściwym dla problemu testowania hipotez dot. pojedynczego parametru w KMNRL jest tzw. test t-Studenta (w skrócie: test t)
Testowaniu zawsze podlega układ dwóch wykluczających się wzajemnie hipotez dotyczących parametrów (a nie ich oszacowań); układ ten stanowią dwie hipotezy: tzw. hipoteza zerowa (oznaczana symbolem 0) oraz hipoteza alternatywna ( 1). Szkielet zapisu układu
Testowaniu może podlegać pojedynczy parametr (np. 1) lub pewna ich grupa;
Hipoteza statystyczna (w skrócie: hipoteza) = zdanie/stwierdzenie, którego prawdziwość (albo raczej wiarygodność) podlega sprawdzeniu (testowi)
Testowaniu nie może podlegać pojedynczy parametr (np. 1) lub pewna ich grupa;
Pytanie 27
Wnioskowanie statystyczne to:
Budowanie przedziałów ufności
Testowanie (inaczej weryfikacja) hipotez
Pytanie 28
Błąd średni szacunku - 𝑑( 1),
który stanowi przeciętną (in.: spodziewaną, oczekiwaną) różnicę pomiędzy prawdziwą (lecz nieznaną) wartością parametru B1 a jego oceną punktową B
który stanowi przeciętną (in.: niespodziewaną, losową) różnicę pomiędzy prawdziwą (lecz nieznaną) wartością parametru B1 a jego oceną punktową B
Pytanie 29
współczynnik determinacji
Im wyższa R^2 (bliższa 1) wartość , tym model jest lepiej dopasowany do danych
Im niższa (bliższa 0) wartość , tym model lepiej dopasowany do dany
informuje o tym, ile procent średniej arytmetycznej zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej stanowi odchylenie resztowe; zwykle jego interpretację “dołącza się” do tej formułowanej dla odchylenia resztowego, jako jej kontynuację, w tym samym zdan
informuje, jaka część (w %, po przemnożeniu przez 100%) zaobserwowanej zmienności zmiennej objaśnianej (czyli zmienności jej wartości empirycznych) została wyjaśniona w ramach oszacowanego modelu
Pytanie 30
współczynnik zbieżności
informuje o tym, ile procent średniej arytmetycznej zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej stanowi odchylenie resztowe; zwykle jego interpretację “dołącza się” do tej formułowanej dla odchylenia resztowego, jako jej kontynuację, w tym samym zdan
Im wyższa(bliższa 1) wartość ph^2 , tym model lepiej dopasowany do dany
Im niższa (bliższa 0) wartość ph^2 , tym model lepiej dopasowany do dany
informuje, jaka część (w %, po przemnożeniu przez 100%) zaobserwowanej zmienności zmiennej objaśnianej (czyli zmienności jej wartości empirycznych) NIE została wyjaśniona w ramach oszacowanego modelu
Pytanie 31
współczynnik zmienności reszto
jest wielkością niemianowaną, wyrażoną w procentach
informuje o tym, ile procent średniej arytmetycznej zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej stanowi odchylenie resztowe; zwykle jego interpretację “dołącza się” do tej formułowanej dla odchylenia resztowego, jako jej kontynuację, w tym samym zdan
współczynnik zmienności resztow jest zawsze większy od 1
nie posiada jednak interpretacji
Model jest tym lepiej dopasowany do danych, im niższa wartość Ve
to przeciętna różnica (wyrażona w jednostkach zmiennej objaśnianej) pomiędzy zaobserwowanymi (in.: empirycznymi, 𝑡 ) a teoretycznymi (wynikającymi z oszacowanego modelu, 𝑡 ) wartościami zmiennej objaśnian
współczynnik zmienności resztow jest zawsze większy od 0
Pytanie 32
Jeżeli S =0,188 to
Zaobserwowane wartości zmiennej objaśnianej odchylają się od wartości tepraktycznych o 0,1884.
Zaobserwowane wartości zmiennej objaśnianej odchylają się od wartości teoretycznych wyznaczonych przez model przeciętnie o 0,1884.
Pytanie 33
Odchylenie standardowe
Odchylenie standardowe jest zawsze większe od 1
to przeciętna różnica (wyrażona w jednostkach zmiennej objaśnianej) pomiędzy zaobserwowanymi (in.: empirycznymi, 𝑡 ) a teoretycznymi (wynikającymi z oszacowanego modelu, 𝑡 ) wartościami zmiennej objaśniane
posiada interpretacje
Model jest tym lepiej dopasowany do danych, im niższa wartość S;
w zasadzie, tę samą informację co wariancja resztowa
Odchylenie standardowe jest zawsze większe od 0
Model jest tym lepiej dopasowany do danych, im wyższa wartość S;
nie posiada interpretacji
Pytanie 34
Odchylenie standardowe jest wyrażone
w odmiennej jednostce niż y
w tej samej jednostce co y
Pytanie 35
Wariancja resztowa
posiada interpretacja
nie posiada interpretacji
Pytanie 36
Odchylenie standardowe i wariancja resztowa niesie informacje o
wielkości grupowania reszt, czyli rozrzucie wartości empirycznych (in.: zaobserwowanych) zmiennej objaśnianej ( 𝑡 )
wielkości losowosci reszt, czyli rozrzucie wartości empirycznych (in.: zaobserwowanych) zmiennej objaśnianej ( 𝑡 )
wielkości rozproszenia reszt, czyli rozrzucie wartości empirycznych (in.: zaobserwowanych) zmiennej objaśnianej ( 𝑡 )
Pytanie 37
s2 i s niosą,
w zasadzie, tę samą informację
w zasadzie, inne informację
w zasadzie, wykluczające się informację
Pytanie 38
Mierniki dopasowania modelu to:
Ve -współczynnik zmienności resztowej
s – odchyle nie resztowe
ph^2 współczynnik zbieżności
R^2 współczynnik determinacji
Pytanie 39
Jeżeli Współczynnik zbieżnosci phi^2 jest równy 0,05 to
Około 95,00% zmienności zmiennej objasnianej nie jest tłumaczone przez oszcowany model
Około 5,00% zmienności zmiennej objasnianej jest tłumaczone przez oszcowany model
Około 5,00% zmienności zmiennej objasnianej nie jest tłumaczone przez oszcowany model
Pytanie 40
Jeżeli współczynnik determinacji wynosi 0,95 to
Około 95% zmienności zmiennej objasnianej jest tłumaczone przez oszcowany model
Około 95% zmienności zmiennej objasnianej nie jest tłumaczone przez oszcowany model
Około 0,95% zmienności zmiennej objasnianej jest tłumaczone przez oszcowany model