aparat (8)N

Test nr I dla grupy Z4R2S0

Imię I aazwfslui....... p«i

i"*-

/. Ufiriit+i,tjifri «d»«—Z*    •» tytnmU ifiHH»■■»■«. fxM»

. *♦* m nrnaiMbi * mw*ji «i

X r«uta> nłi-M^nia n n»n iiłaiimi •ir'r'p*»i< r.»>*»—w

•btU&f- .-**—^Ji~*~*~*-*—■ — MWHWrt< *    | if i_u ij- ii| -j ■-•

i    f^łirpuMi»p..ii—0e—....... >nji    iu iin i..^, ^./

fterp *» .!gTa»'->rgjEii-f* ffi **->« 8Tg >*-<* i 'ii 5n

[fet-i ■ Z    ' Ł»........ f    >.« yp' J~*" j

1 1- Wipólczyiuiik korctacp wMonU), mierzący silę zwiądot pomiędzy wnicnnyf oty»imsj^cymi a meaat <dij iCniwii w Umowyro modchi dtonometryem yrn yc 1 ») rt*»V <wpflfcwuatoti determawcp dla tego modelu. I b) równy pirrwiaafcimi kwadr aowtriu współczynnika determinacji dla lego modelu,	ni it
fc) mezwiazany z współczynnikiem deierminacii dU tego modelu.
2. Wanotć wspótcrynmka determinacji dla liniowego modelu cfconomctrycrncgo. do którego dołączono jeszcze Jedna oniemia objaśniającą;
J) rośnie.
b) maleje.
e) nie zmienia swoicj wartości.
d) może zarówno zmaleć, jak i wzrosnąć.
13. Ze względu na kryterium liniowości względem parametrów strukturalnych, która z poedszytł odpowiedzi jest prawdziwa dla następajacej pary modeli postaci V"aa-*-0|X^ł + e oraz In¥ = ao+oiX^ł + r
a) liniowy, nieliniowy
b) metanowy, łanowy.
c) lawowy, firnowy.
d) nieliniowy, mdrniowy.
4. Macierz D^J(a)“(X^,Xj'‘ oznacąą KMNK estymator niacieizy wariancji-kowariancji estymatora wektora parametrów strukturalnych modelu liniowego. Dowolny element tej macierzy oznacza oceno wartości:
a) wariancji estymatorów parametrów strukturalnych odpowiadających odpowiednio wierszowi i kolumnie tej macierzy.
b) kowariancji estymatorów parametrów strukturalnych odpowiadających odpowiednio wierszowi i kolumnie tej macierzy.
c) korelacji estymatorów parametrów strukturalnych odpowiadających odpowiednio wierszowi i kolumnie tej macierzy.
15. 1 Homoskcddstycznośf składnika losowego modelu liniowego oznacza:
1 ja) stałość wariancji tego składnika i brak jego autokorelacji.
I i b) zmienność wariancji tego składnika i brak jego autokorelacji.
j c) stałość wariancji tego składnika i istnienie jego autokorelacji.
1 Id) zmienność uariancii lego składnika i istnienicjego autokorelacji.
16 ICzy reszty arodehi i tego zmtermeobiaśnaiace powinny być ze sobą skorelowane.
fa) tak.

7.	leżeli rozkład składnika losowego w modelu liniowym jest normalny, to w tym modela rozkład normalny mają także
	a) zmienne objaśniające.
	b) zmienna objaśniana,
	c) parametry strukturalne.
1. 9, ToT	Jakościowo zmienna objaśniająca przyjmuje zr. (n>l) wariantów. Estymacja parametrów strukturalnych liniowego modelu ekonoaietrycznego z wyrazem wołnym wymaga uwzględnienia sztucznych zmiennych zerojedynkowych reprezentujących te zmienna jakościowa w liczbie.
	a) równej liczbie wariantów zmiennej jakościowe},
	b) większej od liczby wariantów zmiennej jakościowej o 1
	c) mniejszej od liczby wariantów zmiennej jakościowe! o 1.
	Wahania sezonowe multiplikatywne występują wtedy, gdy w poszczególnych sezonach poziom badanego zjawiska reprezentowanego przez wartości zmiennej objaśnianej odchyla sic od swojej tendencji rozwojowej o suta wielkość bezwzględna:
	a) tak.
	b) nie.
	Zjawisko współ liniowości powoduje, te oszacowania KMNK parametrów strukturalnych przy skorelowanych zmiennych objaśniających są zwykle oceniane niezasluzenic jako:
	a) istotne.
	b) nieistotne.
u.	W modelu wielorównaniowym zmienne z góry ustalone obejmują tylko zmienne:
	a) objaśniające przesunięte i nicprzesuniete w czasie.
	b) objaśniające i zmienne objaśnione nicprzesuniete w czasie.
	c) objaśniane przesunięte w czasie oraz objaśniające przesunięte i nicprzesuniete w czasie,
	d) objaśniane i objaśniające przesunięte w czasie.
	e) objaśniane i objaśniające nicprzesuniete w czasie.
12.	Czy w prostym modelu wielorównaniowym zmienne łącznie współzależne są objaśniane wyłącznic za pomocą zmiennych z góry ustalonych:
	a) tak.
	b) nie,
	e) nie tylko.
13.	Warunkiem koniecznym i dostatecznym na to, aby równanie modelu liniowego było identyfikowałnc. jest. aby macierz utworzona ze współczynników przy zmiennych występujących w pozostałych równaniach modelu i jednocześnie nic występujących w tym równaniu była rzędu:
	a) większego o 1 od liczby równań w modelu.
	b) mniejszego o 1 od liczby równań w modelu
	c) równego liczbie równań w modelu.
14.	Pośrednia metoda najmniejszych kwadratów (PMNK) i podwójna metoda najmniejszych kwadratów (2MNK):
	a) są równoważne dla modeli widarównanśowych o równaniach identy fik owalnych jednoznacznie i niejednoznacznie.
	b) są równoważne dla modeli widorównaniowych o równaniach nie identy fi kowal n\ ch.
	c) są równoważne dla moddi widorównaniowych o równaniach jdcntyfikowdnych tyfco jednoznacznie.	1 ' 1 1 1
	d) Bie są sobie równoważne dU każdego ławowego moddu wictorównaniowcgo.	i ■ • '

25-01-07 11:37