Тест «Модели статистического прогнозирования»

Тест «Модели статистического прогнозирования»

Вариант 1.

1. Математической моделью является:

А) макет самолета;В) чертеж;

Б) уравнение;Г) диаграмма.

2. Метод наименьших квадратов позволяет построить:

А) регрессионные модели;

В) табличные модели;

Б) словесные модели;

Г) логические модели.

3. Регрессионная модель в виде линейной функции соответствует:

А) У=46,361х-99,881;

В) У=21,845х²-106,97х+150,21;

Б) У=3,4306е^0,7555х;

Г) У=843х⁴ -17,397х²+50,17;

4. Регрессионная модель в виде квадратичной функции соответствует:

А) У=46,361х-99,881;

В) У=21,845х²-106,97х+150,21;

Б) У=3,4306е^0,7555х;

Г) У=843х⁴ -17,397х²+50,17;

5. Прогнозирование за пределами экспериментальных данных называется:

А) восстановлением значения;

Б) экстраполяцией;

В) коэффициентом корреляции;

Г) коэффициентом детерминированности.

6. Функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем

корреляционная модель

регрессионная модель

математическая модель

7. Как в статистике называется величина R², показывающая, насколько удачной является полученная регрессионная модель.

А) восстановлением значения;

Б) экстраполяцией;

В) коэффициентом корреляции;

Г) коэффициентом детерминированности.

Тест «Модели статистического прогнозирования»

Вариант 2.

1. Статистической величиной является:

А) среднее число осадков, выпавших в разных регионах страны в течение года;

Б) минимальное значение некоторой функции на отрезке;

В) максимальная скорость автомобиля;

Г) температура вашего тела в данный момент времени.

2. График регрессионной модели называется:

А) трендом;

В) систематизацией;

Б) формализацией;

Г) моделированием.

3. Регрессионная модель в виде экспоненциальной функции соответствует:

А) У=46,361х-99,881;

В) У=21,845х²-106,97х+150,21;

Б) У=3,4306е^0,7555х;

Г) У=843х⁴ -17,397х²+50,17;

4. Определить самую удачную регрессионную модель:

А) y=46,361х-99,881; R²=0.8304

В) y=21,845х²-106,97х+150,21; R²=0.9767

Б) y=3,4306е^0,7555х; R²=0.9716

Г) y = 0,1017x⁴ - 1,5548x³ + 9,3282x² - 16,349x + 27,389; R² = 0,9904;

5. Прогнозирование в пределах экспериментальных данных называется:

А) восстановлением значения;

Б) экстраполяцией;

В) коэффициентом корреляции;

Г) коэффициентом детерминированности.

6. Наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных

статистика

теория вероятностей

математика

7. Совокупностьматематических соотношений, уравнений, неравенств, описывающих основные закономерности изучаемого объекта, процесса или явления.

корреляционная модель

регрессионная модель

математическая модель