1.Model o dwoch zmiennych objasniajacych ktorego macierz korelacji jest macierza uniwersalna:

1.jest zawsze koincydentny

2.jest koincydentny, jesli nie ma w nim mocnych katalizatorow

3.zawiera zawsze jedna zmienna ktora jest niekoincydentna

4.posiada wszystkie zmienne niekoincydentne

2.Jesli w modelu nie wystepuje efekt katalizy, to model:

1.ma wspolczynnik deteminacji rowny jeden

2.nie jest koincydentny

3.jest koincydentny jesli zawiera dwie zmienne objasniajace

4.jest zawsze koincydentny

3.Jesli macierz korelacji jest macierza uniwersalna to:

1.model nie jest koincydentny i wystepuje w nim efekt katalizy

2.model jest koincydentny i wystepuje w nim efekt katalizy

3.model jest niekoincydentny i nie wystepuje w nim efekt katalizy

4.model jest koincydentny i nie wystepuja w nim mocne katalizatory

4.W modelu ucietnym zmienna objasniana jest:

1.pewna zmienna objasniajaca modelu pierwotnego

2.dowolna zmienna modelu

3.ta sama zmienna co w modelu pierwotnym

4.skladnik losowy modelu

5.Modele wewnetrzyny i uciety (ze wzgledu na ta sama zmienna):

1.roznia sie jedynie skladnikiem losowym

2.maja identyczne zbiory zmiennych objasniajacych i roznia sie zmienna objasniana

3.sa identyczne

4.maja identyczne zmienne objasniane

6.Wspolczynnik korelacji czastkowej jest wspolczynnikiem korelacji zwyklej pomiedzy wektorami reszt modelu:

1.ucietego i pierwotnego

2.wyjsciowego i pierwotnego

3.wewnetrznego i pierwotnego

4.ucietego i wewnetrznego

7.Jesli zmienne modelu maja wartosci przecietne rowne zero, to suma skladowych wektora reszt modelu wewnetrznego jest:

1.tez rowna zero

2.dodatnia

3.ujemna

4.rowna jeden

8.Znaki oszacowania parametru strukturalnego oraz odpowiedniego wspolczynnika korelacji czastkowej są:

1.zawsze przeciwne

2.zawsze identyczne

3.na ogol idntyczne

4.zazwyczaj rozne

9.Do badania statystycznej itostnosci zmiennej wykorzystujemy:

1.wspolczynnik korelacji zwyklej

2.wspolczynnik korelacji czastkowej

3.wspolczynnik korelacji czastkowej przez tablice rozkladu

4.wspolczynnik determinacji

10.Jesli do danego modelu dodamy jedna zmienna objasniajaca to wartosc wspolczynnika zbieżności:

1.nie zwiekszy sie

2.zmniejszy sie

3.zwiekszy sie

4.nie zmniejszy sie

11.Wspolczynnik korelacji wielowymiarowej obliczony dla modelu okreslonego przez regularna pare korelacyjna (N, Ro) gdy macierz korelacji jest macierza neutralna jest:

1.rowny kwadratowi najwyzszej skladowej wektora korelacji Ro

2.rowny najwyzeszj skladowej wektora korelacji Ro

3.wiekszy od jedynki

4.rowny jeden

12.Jesli wspolczynnik zbieznosci dla modelu jest rowny zero, to sredni blad prognozy jest:

1.bardzo duzy

2.rowny jeden

3.rowny zero

4.relatywnie maly

13.Jesli wspolczynnik korelacji pomiedzy wszystkimi zmiennymi wyroznionymi w modelu sa identyczne to model:

1.jest statystycznie istotny

2.ma duza wartosc wspolczynnika determinacji

3.jest statystycznie nieistotny

4.jest koincydentny i nie zawiera mocnych katalizatorow

14.Kompensator roznicowy wprowadzamy do modelu po to, aby:

1.w miejsce zmiennej ktora nie jest koincydentna otrzymac zmienna koincydentna

2.nowy model mial wyzszy wspolczynnik zbieznosci

3.nowy model mial wyzszy wspolczynnik determinacji

4.usunac z modelu zmienna ktora nie jest koincydentna

15.Wykorzystujac kompensator roznicowy kazdy model liniowy o dwoch zmiennych objasniajacych mozna doprowadzic do modelu:

1.o wspolczynniku zbieznosci rownym zero

2.koincydentnego o identycznym wspolczynniku determinacji

3.koincydentnego ale o wyzszym wspolczynniku zbieznosci

4.Statystycznie istotnego

16.Jesli zmienna objasniana Y jest wspolliniowa ze zmiennymi objasniajacymi modelu to:

1.wspolczynnik zbieznosci dla modelu jest rowny jeden

2.wektor wartosci teoretycznych ma wszystkie sklaodwe zerowe

3.wspolczynnik determinacji dla modelu jest rowny jeden

4.model nalezy budowac od poczatku

17. Jesli macierz korelacji modelu jest odpowiednia macierza neutralna zas wektor korelacji ma postac Ro=[0.8 0.9 0.7] to wspolczynnik determinacji dla modelu wynosi:

1. 0.81

2. 0.64

3. 1

4. 0.36

18. Jesli macierz korelacji modelu jest odpowiednia macierza neutralna zas transponowany wektor korelacji ma postac Ro=[0.8 0.9 0.7] to wektor B oszacowan parametrow modelu ma postac:

1. B=[0.7 0.8 0.9]

2. B=[0 0 0.9]

3. B=[0 0.9 0]

4. B=[1 1 1]

19. Suma kwadratow skladowych wektora reszt jest zawsze nie mniejsza od wartosci estymatora wariancji skladnika losowego:

1. w wypadku modelu koincydentnego

2. jesli wspolczynnik determinacji dla modelu jest bliski jednosci

3. pod warunkiem,ze wektor reszt ma wszystkie skladowe dodatnie

4. jesli tylko w modelu mamy dodatnia liczbe stopni swobody

20. Jesli z modelu koincydentnego usuniemy pewna zmienna objasniajaca to nowy model będzie:

1.statystycznie istotny

2.niekoincydentny

3.tez koincydentny

4.mial wyzszy wspolczynnik determinacji

21. Suma dwoch zmiennych standaryzowanych jest:

1.tez zmienna standaryzowana

2.zmienna o odchyleniu standardowym na ogol roznym od jednosci

3.zmienna o odchyleniu standardowym rownym dwa

4.zmienna o wartosci przecietnej roznej od zera

22. Wykorzystujac kompensator roznicowy:

1. mozemy w miejsce zmiennej niekoincydentnej otrzymac zawsze zmienna koincydentna

2. budujemy modele statystycznie istotne

3. mozemy zbudowac model o wyzszym wspolczynniku determinacji

3. usuwamy zmienne niekoincydentne i obnizamy wartosc wspolczynnika determinacji

23. Jesli dla modelu okreslonego przez regularna pare korelacyjna wszystkie elementy macierzy korelacji sa nieujemne oraz nie wyzsze od odpowiednich elementow macierzy uniwersalnej to:

1.model ten jest statystycznie istotny

2.w modelu wystepuje efekt katalizy

3.dla modelu tego wspolczynnik zbieznosci jest rowny zero

4.model ten jest koincydentny

24. W modelu okreslonym przez regularna pare korelacyjna, ktoego macierz korelacji jest macierza uniwersalna:

1.wszystkie zmienne sa mocnymi katalizatorami

2.wszystkie skladowe wektora oszacowan parametrow strukturalnych modelu sa dodatnie

3.wszystkie skladowe wektora oszacowan parametrow strukturalnych modelu sa ujemne

4.wszystkie skladowe wektora oszacowan parametrow strukturalnych modelu sa identyczne

25. Jesli do modelu ktory jest satystycznie istotny dodamy zmienna objasniajaca, ktora jest statystycznie istotna w tym modelu, to nowy model:

1.jest tez statystycznie istotny

2.jest modelem o wyzszym wspolczynniku zbieznosci

3.moze nie byc statystycznie istotny

4. jest modelem o zmiennych ktore sa statystycznie istotne i koincydentne

26. Model z jedna zmienna objasniajaca:

1.jest koincydentny i statystycznie istotny

2.jest koincydentny i wystepuje w nim efekt katalizy

3.nie jest statystycznie istotny

4.jest koincydentny i nie wystepuje w nim efekt katalizy