Факторы, включаемые в модель множественной регрессии, являются интеркоррелированны, если;

а) теснота связи между какими-то факторами меньше, чем теснота связи между данными факторами и результативным признаком (например, );

б) теснота связи между какими-то факторами больше, чем теснота связи между данными факторами и результативным признаком (например, );

в) теснота связи между какими-то факторами такая же, как и теснота связи между данными факторами и результативным признаком (например, ).

 

200. Множественный коэффициент линейной корреляции характеризует тесноту связи между:

а) результативным признаком и одним факторным признаком;

б) результативным признаком и несколькими факторными признаками;

в) факторным признаком и несколькими результативными.

 

201. Множественный коэффициент линейной корреляции может принимать значения:

а) от –1 до 1; б) от 0 до 1;

в) любые.

 

202. Множественный коэффициент линейной корреляции рассчитывается как:

а) ; б) ; в) .

 

203. Множественный коэффициент детерминации показывает:

а) на сколько единиц каждый объект совокупности отличается от множественного коэффициента корреляции;

б) часть вариации результативного признака, объясненную всеми включенными в модель факторами;

в) часть вариации факторного признака, объясненную всеми включенными в модель результатами;

г) а, в.

 

204. Скорректированный индекс множественной детерминации рассчитывается как:

а) ;

б) ;

в) .

 

 

205. Коэффициент линейной регрессии показывает:

а) на сколько единиц, в натуральном выражении, изменится результативный признак, если факторный признак изменится на одну единицу;

б) на сколько процентов изменится результативный признак, если факторный признак изменится на один процент;

в) на сколько средних квадратических отклонений изменится результативный признак, если факторный признак изменится на одно среднее квадратическое отклонение.