К способам выявления корреляционной связи между 2-мя факторами относятся
nbsp;(*ответ*) параллельное

К способам выявления корреляционной связи меж двумя факторами относятся
nbsp;(*ответ*) параллельное сопоставление рядов значений действенного и факторного признаков
nbsp;(*ответ*) графическое изображение фактических данных с поддержкою поля корреляции
nbsp;(*ответ*) дисперсионный анализ
nbsp;регрессионный анализ
К нерегулярным колебаниям для социально-экономических явлений относятся
nbsp;(*ответ*) спорадически наступающие конфигурации
nbsp;(*ответ*) случайные колебания
nbsp;циклические колебания
nbsp;сезонные колебания
Количественное представление признака именуется
nbsp;(*ответ*) показателем
Корень квадратный из дисперсии - это среднее квадратическое
nbsp;(*ответ*) отклонение
Корреляционное отношение изменяется в границах от
nbsp;(*ответ*) 0 до 1
nbsp;-1 до 1
nbsp;-1 до 0
Коэффициент корреляции довольно точно расценивает ступень тесноты связи лишь в случае _ зависимости меж признаками
nbsp;(*ответ*) линейной
nbsp;параболической
nbsp;экспоненциальной
nbsp;логарифмической
Коэффициент роста при сопоставленьи с переменной базой определяется по формуле, где kiп - коэффициент роста; yi уровень сопоставляемого периода; yi-1 уровень конкретно предыдущего периода
nbsp;(*ответ*) kiп = yi / yi-1
nbsp;kiп= yi ? yi-1
nbsp;kiп = yi - yi-1
nbsp;kiп = yi + yi-1
Коэффициент роста при сопоставленьи с неизменной базой определяется по формуле, где kiб - коэффициент роста; yi уровень сравниваемого периода; y0 уровень базового периода
nbsp;(*ответ*) kiб = yi / y0
nbsp;kiб = yi ? y0
nbsp;kiб = yi - y0
nbsp;kiб = yi + y0
Коэффициент, который указывает, на сколько процентов поменяется величина действенного признака при изменении факторного признака на один процент, называется коэффициентом
nbsp;(*ответ*) эластичности
Коэффициенты приватной _ являются чертами тесноты связи меж 2-мя признаками при фиксированном значении остальных факторных признаков
nbsp;(*ответ*) корреляции
nbsp;разновидности
nbsp;регрессии
Линейной однофакторной регрессии соответствует формула , где Y результирующий показатель; x фактор, а0 - сводный член, а1 коэффициент регрессии
nbsp;(*ответ*) Y = а0+ а1х
nbsp;Y = а0- а1х
nbsp;Y = а0 / а1х
Линейный коэффициент корреляции меняется в границах от
nbsp;(*ответ*) 1 до +1
nbsp;0 до +1
nbsp;1 до 0
Максимизируемая зависимость меж переменными, отражающая интересы принимающего решения субъекта, именуется _ функцией
nbsp;(*ответ*) мотивированной
Математические модели являются видом _ моделей
nbsp;(*ответ*) знаковых
nbsp;пространственных
nbsp;физических
nbsp;аналоговых
Между признаками имеется мультиколлинеарность, если парный коэффициент корреляции больше
nbsp;(*ответ*) 0,8
nbsp;0,7
nbsp;0,6
nbsp;0,5