17. Существует два прогнозов по регрессионной модели. Если прогноз производится за пределами экспериментальных значений независимой переменной, то он называется:
а) линейный
б) восстановление значений
в) экстраполяция

18. Основные типы величин:
а) числовой, вещественный, символьный;
б) логический, строковый, числовой;
в) символьный, логический, межстрочный; г) числовой, символьный, логический.

19. Имя величины может быть:
а) логическим;
б) целым и вещественным;
в) смысловым и символьным;
г) полным и неполным.

20. Статистические данные:
а) всегда точно определяют данные;
б) всегда являются приближёнными;
в) всегда округляются до целого числа.

21. Регрессивная модель - это:
а) это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем;
б) это совокупность количественных характеристик некоторого объекта и связей между ними, представленными на языке математики;
в) знания человека об объекте моделирования.

22. Из скольких этапов состоит процесс построения регрессионной модели:
а) два
б) три
в) четыре
г) каждая регрессионная модель уникальна, поэтому точное количество этапов не определено.

23. Корреляционная зависимость:
а) функция, график которой должен проходить близко к точкам диаграммы экспериментальных данных;
б) это статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин, каждая из которых подвергается не контролируемому полностью разбросу;
в) метод наименьших квадратов, используемый для вычисления параметров регрессивной модели.

24. Существует два прогнозов по регрессионной модели. Если прогноз производится в пределах экспериментальных значений независимой переменной, то он называется:
а) линейный
б) восстановление значений
в) экстраполяция

25. Почему для достоверности результатов, полученных путем анализа статистических данных, этих данных должно быть много:
а) статистические данные всегда являются приближенными, усредненными, и носят оценочный характер;
б) на исследуемую величину оказывают воздействие различные факторы, влияние которых и необходимо учитывать

26. С какого метода вычисляются параметры функции регрессионной модели:
а) метод наименьших квадратов
б) метод наибольших квадратов
в) метод половинного деления

27. Какая из предложенных регрессионных моделей наиболее точно отражает характер зависимости между величинами:
а) у = 3,4302е0,7555х; R2 = 0,98
б) у = 21,845х2 – 106,97х + 150,21; R2 = 0,9
в) у = 46,361х – 99,881; R2 = 0,998

28. График регрессионной модели называется:
а) полиномом
б) экстраполяцией
в) трендом

17. Правильный ответ: в) экстраполяция.
Объяснение: Экстраполяция - это прогнозирование значений зависимой переменной за пределами доступных данных по независимым переменным. Линейный прогноз - это прогнозирование значений переменной, основываясь на линейной модели.

18. Правильный ответ: б) логический, строковый, числовой.
Объяснение: Основные типы величин - это логический (флаги и булевы значения), строковый (текстовые значения) и числовой (вещественные и целые числа) типы величин.

19. Правильный ответ: б) целым и вещественным.
Объяснение: Имя величины может быть целым (например, число студентов) или вещественным (например, средний балл).

20. Правильный ответ: б) всегда являются приближёнными.
Объяснение: Статистические данные основаны на выборочных данных и являются приближенными оценками популяционных параметров.

21. Правильный ответ: а) это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем.
Объяснение: Регрессивная модель представляет собой математическую функцию, которая описывает зависимость между независимыми и зависимыми переменными.

22. Правильный ответ: б) три.
Объяснение: Процесс построения регрессионной модели состоит из трех этапов: выбора модели, оценки параметров и интерпретации результатов.

23. Правильный ответ: б) это статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин, каждая из которых подвергается не контролируемому полностью разбросу.
Объяснение: Корреляционная зависимость описывает степень взаимосвязи между двумя или более случайными величинами, которые не полностью контролируются и могут иметь разброс.

24. Правильный ответ: б) восстановление значений.
Объяснение: Восстановление значений - это прогнозирование значений зависимой переменной в пределах доступных данных по независимым переменным. Экстраполяция - это прогнозирование за пределами доступных данных.

25. Правильный ответ: б) на исследуемую величину оказывают воздействие различные факторы, влияние которых и необходимо учитывать.
Объяснение: Чтобы учесть влияние различных факторов на исследуемую величину, необходимо иметь большой объем статистических данных.

26. Правильный ответ: а) метод наименьших квадратов.
Объяснение: Параметры функции регрессионной модели вычисляются с использованием метода наименьших квадратов, который минимизирует сумму квадратов разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями.

27. Правильный ответ: в) у = 46,361х – 99,881; R2 = 0,998.
Объяснение: Регрессионная модель у = 46,361х – 99,881 с коэффициентом детерминации R2 = 0,998 наиболее точно отражает характер зависимости между величинами. Чем ближе коэффициент детерминации к 1, тем лучше модель объясняет изменения в зависимой переменной.

28. Правильный ответ: в) трендом.
Объяснение: График регрессионной модели называется трендом, поскольку он показывает направление и характер изменения переменных. Полином - это математическая функция. Экстраполяция - это прогноз за пределами доступных данных.