Заочное отделение ФЭМ СПбГТИ(ТУ)

(модуль) Теория анализа и статистика

Модуль по Теории анализа и статистике тестирование онлайн, ответы на тесты по (модуль) Теории анализа и статистики. Выполняем тестирование он-лайн для студентов ФЭМ Технологического института по (модуль) Теории анализа и статистики. Стоимость прохождения он-лайн тестов за весь курс уточняйте при заказе (присылаете логин и пароль от личного кабинета, мы сообщим Вам стоимость).

Теория анализа и статистика (модуль)
ТАС. Лекция 1. Моделирование в экономике и его использование в развитии и формализации экономической теории
ТАС. Лекция 2. Математическая модель и ее основные элементы. Экзогенные и эндогенные переменные, параметры
ТАС. Лекция 3. Основные типы моделей в математической экономике
ТАС. Лекция 4. Линейные модели экономики. Основные понятия, терминология. Планирование выпуска на уровне отраслей
ТАС. Лекция 5. Модель Леонтьева «затраты-выпуск». Балансовый анализ. Планирование производства в динамике
ТАС. Лекция 6. Модель расширяющейся экономики Неймана. Магистральные траектории в линейных моделях экономики
ТАС. Лекция 7. Линейная модель обмена (модель международной торговли)
ТАС. Лекция 8. Функции и графики в экономическом моделировании. Понятие функциональной зависимости
ТАС. Промежуточный тест 1
ТАС. Лекция 9. Экономические задачи, решаемые методами дифференциального исчисления. Приращение величины, аргумента, функции
ТАС. Лекция 10. Понятие производной, ее геометрический и экономический смысл. Правила дифференцирования
ТАС. Лекция 11. Абсолютные и относительные величины в экономическом анализе
ТАС. Лекция 12. Соотношения между суммарными, средними и маржинальными (предельными) величинами
ТАС. Лекция 13. Функции суммарного, среднего и предельного дохода и издержек
ТАС. Лекция 14. Функция полезности. Задача потребительского выбора. Общая модель потребительского выбора
ТАС. Лекция 15. Понятие производственной функции. Формальные свойства производственных функций
ТАС. Лекция 16. Предельные (маржинальные) и средние значения производственной функции
ТАС. Лекция 17. Производственные функции в темповой записи. Эластичность замещения факторов. Производственная функция CES
ТАС. Лекция 18. Показатели экономической динамики. Понятие динамического равновесия в экономике
ТАС. Промежуточный тест 2
ТАС. Лекция 19. Примеры моделей экономической динамики. Модели макроэкономической динамики
ТАС. Лекция 20. Введение случайного компонента в экономическую модель. Стохастические модели и статистические данные
ТАС. Лекция 21. Экономические данные: перекрестные данные (cross-section data) и временные ряды (time series)
ТАС. Лекция 22. Построение теоретических моделей на основе экономических данных: статистические методы
ТАС. Лекция 23. Понятие генеральной совокупности и выборки (выборочной совокупности)
ТАС. Лекция 24. Дискретные и непрерывные случайные величины, их основные статистические характеристики
ТАС. Лекция 25. Выборочное наблюдение. Основные алгоритмы решения задач выборочного наблюдения
ТАС. Лекция 26. Индексная методология в экономической статистике
ТАС. Итоговый тест
ТАС. Варианты и указания для контрольной работы
ТАС. Контрольная работа Задание
ТАС. Доп. испытания

Лекция 22

Динамика эволюции прогнозируемого показателя выражается в _______ качестве.
Ответ

Для использования выборочной совокупности для дальнейшего анализа развития социально-экономического явления необходимо, чтобы разница между средним значением генеральной совокупности и средним значением выборочной совокупности была не больше какой ошибки выборки:
1. индивидуальной
2. предельной
3. средней
4. генеральной

Для характеристики качества модели обычно используют:
1. коэффициент детерминации
2. коэффициент эластичности
3. величину средней ошибки аппроксимации

Изменение значений признака у единиц совокупности в пространстве или во времени называется:
1. величиной
2. вариацией
3. разностью
4. результатом
5. коэффициентом

К числу моделей прогнозирования часто относят следующие:
1. модели производственных функций в темповой записи
2. логистические модели
3. модели анализа спроса и предложения

Коэффициент вариации представляет собой:
1. процентное отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической
2. корень квадратный из отношения дисперсии к количеству единиц совокупности
3. отношение среднего линейного отклонения к дисперсии
4. процентное отношение дисперсии к средней арифметической

Способом идентификации логистических моделей, построенных при помощи статистических данных, является:
1. метод Гаусса-Зейделя
2. метод наименьших квадратов
3. метод взвешенных невязок
4. метод касательных или хорд

Среди теоретических моделей экономики, использующие статистические данные, широко распространены:
1. модели прогнозирования
2. модели количественного роста
3. модели оценки влияния экономических факторов друг на друга

Среднее квадратическое отклонение рассчитывается как:
1. корень второй степени из среднего линейного отклонения
2. корень квадратный из дисперсии
3. отношение дисперсии к средней величине варьирующего признака
4. средняя квадратическая из квадратов отклонений вариант признака от его среднего значения

Среднее линейное отклонение представляет собой:
1. среднюю величину из отклонений вариант признака от его среднего значения
2. отношение размаха вариации к средней величине
3. сумму отклонений индивидуальных значений варьирующего признака от его средней величины
4. среднюю арифметическую из абсолютных значений отклонений вариант признака от его средней

Для заказа он-лайн тестирования по теории анализа и статистики присылайте свой логин и пароль.