В. предприятие в целом, включая все его технические, экономические, административные, социальные характеристики

Г. - система диспетчирования энергетической системы России;

47. Человеческий мозг относится к ________ системе

А. Сложной вероятностной

Б. Сложной детерминированной

В. Сверхсложной детерминированной

Г. Сверхсложной вероятностной

48. две основные цели анализа временных рядов

А. Определение природы ряда и прогнозирование

Б. Прогнозирование и определение тренда

В. Выявление тренда и временного периода ряда

49. Идентификация модели временных рядов

А.

Систематическая составляющая и случайный шум

Два общих типа компонент временных рядов

Анализ тренда

Анализ сезонности

Б.

Два общих типа компонент временных рядов

Анализ тренда

Анализ сезонности

В.

Систематическая составляющая и случайный шум

Два общих типа компонент временных рядов

Анализ тренда

50. Анализ тренда включает в себя

А. Сглаживание, переброску, и замер

Б.метод наименьших квадратов

В. Сглаживание и подгонку ф-ии

51. Самый общий метод сглаживания

А. Скользящее среднее

Б. Метод наименьших квадратов

В. отрицательного экспоненциально взвешенного сглаживания

52. как расшифровывается модель АРПСС

А. Модель авторегрессии и скользящего среднего

Б. Модель автокорреляции и скользящего среднего

В. Модель автопродуктивности и скользящего среднего

Г. Авторегрессионное Проинтегрированное Скользящее Среднее

53. Км была предложена модель АРПСС

А. Балсом и Пеперсом

Б. Хофом

В. Понратом

Г. Боксом и Дженкинсом

54. Для определения асимптотической стандартной ошибки используется

А. процедура оценивания

Б. метод наименьших квадратов

В. матрица частных производных второго порядка

55. Точная формула простого экспоненциального сглаживания имеет следующий вид:

А. X_t = b + _t

Б. S_t = *X_t + (1-)*S_t-1

 В. О_t = 100*(X_t - F_t )/X_t

Г. S_t = *X_t + (1-)*S

56. Относительная ошибка (ОО)вычисляется по формуле

А. ОО_t = 100*(X_t - F_t )

Б. ОО_t = 100*(X_t - F_t )/X_t

В. ОО_t = (X_t - F_t )/X_t

Г. ОО_t = 100*(X_t - F_t )*X_t

57. на сколько этапов разбивается процедура корректировки Х-11

А. 9

Б. 5

В. 7

Г. 8

58. Модифицированные ряды включают в себя

А. исходный, конечный, серединный

Б. исходный, сезонно скорректированный и нерегулярный

В. исходный и нерегулярный

59. Анализ распределенных лагов – это

А. коэффициент переменной с определенным запаздыванием (лагом)

Б. специальный метод оценки запаздывающей зависимости между рядами

В. метод оценивания коэффициентов бета

60. Цель одномерного Анализа Фурье

А. показать, что во многих случаях (в частности, чтобы избежать мультиколлинеарности) легче оценить коэффициенты альфа, чем непосредственно коэффициенты бета

Б. разложить комплексные временные ряды с циклическими компонентами на несколько основных синусоидальных функций с определенной длиной волн.

В. Организовать простейший способ описать зависимость между двумя переменными

61. метод оценивания коэффициентов бета

А. полиномиальной аппроксимацией

Б. кросскорреляции

В. Мультиколлинеарностью переменных

62. Какое количество рядов позволяет анализировать одновременно кросс-спектральный анализ

А. 2

Б. 3

В. 4

Г. Ниодного

63. как называется результат нормирования значения кросс-амплитуды, возведя их в квадрат и разделив на произведение оценок спектральной плотности каждого ряда

А. кросс-плотностью

Б. квадратом когерентности

В. Множественной регрессией

64. значения периодограммы вычисляются

А. w_t = 0.5*{1-cos[*(t - 0.5)/m]} (для t=0 до m-1)
Б. w_t = 0.5*{1-cos[*(N - t + 0.5)/m]} (для t=N-m до N-1)

В. P_k = синус-коэффициент_k² + косинус-коэффициент_k² * N/2

Г. P_k = синус-коэффициент_k + косинус-коэффициент_k²

65. Какой пример подходит под Probit и logit модели

А. Необходимо спрогнозировать, какой будет продукт на выходе (годный или бракованный) если параметры производственного процесса будут установлены в том или ином состоянии. В данном случае прогнозируемая величина - бинарная (годен/брак), поэтому могут использоваться логит/пробит модели.

Б. Вы хотите знать, упадет ли объем продаж ниже критического уровня или нет, если покупательная способность населения упадет на 5%.

В. Вы изучаете поведение покупателей в Вашем магазине и хотите изучить чем поведение купивших отличается от поведения людей, не сделавших покупку. В этом случае факт покупки - зависимая бинарная величина, а поведение человека в магазине и половозрастные характеристики посетителя - факторы.

Г. Все варианты верны

66. В каком регрессии применяются эти распределения?

А. Математической

Б. Логистической

В. Логической

Г. Перераспределительной

67. Наряду с моделью, имеющей логистически распределенное отклонение, используют модель?

А. Пробит

Б. Логит

В.Эндит

68. Пробит анализ –

А. Модель оцениваемая методом максимального правдоподобия

Б. Логистическая регрессия выражающая связи между откликом и переменными

В. вид регрессионного анализа, используется для определения влияния колличественного признака на бинарный отклик

69. Кем впервые была опубликована идея пробит-анализа?

А. Блиссом

Б. Джоном Финни

В. Вейбуллом

70. Логит-логлинейный анализ

А. позволяет выяснить, между какими категориальными переменными существует связь.

Б. анализ связей между категориальными переменными — зависимыми (откликами) и независимыми (объясняющими).

В. анализ частот в ячейках таблиц сопряженности.

71. Категориальная регрессия?

А. получение корректных результатов при анализе небольших наборов данных

Б. позволяет анализировать связь между зависимой переменной, в которой записаны доли отклика на некоторые воздействия и независимыми переменными, в которых записаны уровни воздействия.

В. позволяет выяснить, между какими категориальными переменными существует связь.