VRAI OU FAUX

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Test de Statistiques et Régression

Testez vos connaissances sur les concepts de statistiques et de régression. Ce quiz de 53 questions vous permettra d'évaluer votre compréhension concernant les corrélations, la régression, et bien plus encore.

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53 Questions13 MinutesCreated by AnalyzingWave45
1. Une mesure naturelle de l'association entre deux variables ale̝atoires est le coefficient de corre̝lation
VRAI
FAUX
2. La covariance d’e̝chantillonnage entre les re̝gresseurs et les re̝sidus des moindres carre̝s ordinaires (MCO) est toujours positive
VRAI
FAUX
3. Le R2 est le rapport de la variation explique̝e par rapport à la variation totale
VRAI
FAUX
4. Dans une re̝gression multiple, il y a 𝑝 − 𝝾 degre̝s de liberte̝ dans les re̝sidus de moindres carre̝s ordinaires.
VRAI
FAUX
5. Le 𝑅 est toujours supe̝rieur au 𝑅
VRAI
FAUX
6. Si une variable explicative est le produit de deux autres variables explicatives, il y a multicoline̝arite̝ parfaite
VRAI
FAUX
7. Si la somme de toutes les variables explicatives est e̝gale à ze̝ro pour toutes les observations, il y a multicoline̝arite̝ parfaite.
VRAI
FAUX
8. On doit prendre le 𝑅2 du modèle pour calculer le 𝑉𝝼𝝹
VRAI
FAUX
9. L’estimateur des moindres carre̝s ordinaire de 𝜷 est toujours sans biais.
VRAI
FAUX
10. L’hypothèse d’homosce̝dasticite̝ est ne̝cessaire pour que 𝜷 soit sans biais
VRAI
FAUX
11. L’hypothèse de stricte exoge̝ne̝ite̝ est suffisante pour que 𝜷 soit sans biais
VRAI
FAUX
12. L’omission d’une variable pertinente dans une re̝gression entraîne toujours l’apparition d’un biais
VRAI
FAUX
̂ 13. La variance inconditionnelle de 𝜷 est identique à sa variance conditionnelle
VRAI
FAUX
14. L’hypothèse de normalite̝ des erreurs est ne̝cessaire pour que 𝜷 soit « BLUE »
VRAI
FAUX
15. Plus le 𝑅2 est grand, plus la statistique F est grande
VRAI
FAUX
16. La loi 𝑡 de Student est identique à la loi normale si les degre̝s de liberte̝ sont supe̝rieurs à 30
VRAI
FAUX
17. Plus la probabilite̝ critique est grande, plus vraisemblable sera l’hypothèse nulle.
VRAI
FAUX
18. On peut calculer la statistique 𝝹 de significativite̝ globale à partir du 𝑅2 de la re̝gression.
VRAI
FAUX
19. On peut calculer la statistique 𝝹 de significativite̝ globale à partir du 𝑅 de la re̝gression.
VRAI
FAUX
20. Plus le 𝑅2 de la re̝gression est grand, plus la significativite̝ globale des paramètres est rejete̝e
VRAI
FAUX
21. Si les contraintes sont exactes, la variance des MCC est plus grande que la variance des MCO.
VRAI
FAUX
22. La loi 𝝹(1 , 𝑝 − 𝝾) est e̝quivalente au carre̝ d’une loi 𝑡(𝑝 − 𝝾)
VRAI
FAUX
23. La loi 𝝹(𝝽 , 𝑝 − 𝝾) est e̝quivalente à la loi 𝝹(𝑝 − 𝝾 , 𝝽)
VRAI
FAUX
24. Il suffit d’estimer le modèle contraint pour obtenir une statistique 𝝹.
VRAI
FAUX
Faux 25. On peut calculer la statistique 𝝹 à partir des 𝑅2 des modèles contraints et non contraints
VRAI
FAUX
26. Le test de Chow peut se calculer à partir des 𝑅2 des modèles complets et se̝pare̝s en 2 groupes
VRAI
FAUX
27. Le test 𝝶𝑈𝑆𝑈𝑀 est utile en coupes instantane̝es
VRAI
FAUX
28. Le test 𝝶𝑈𝑆𝑈𝑀SQ ve̝rifie la stabilite̝ des paramètres dans le temps
VRAI
FAUX
29. Le test de Jarque et Be̝ra repose sur des proprie̝te̝s asymptotiques
VRAI
FAUX
30. Le test de Jarque et Be̝ra est utile en grand e̝chantillon.
VRAI
FAUX
31. La limite en probabilite̝ est un concept asymptotique.
VRAI
FAUX
32. Si une se̝quence de variables ale̝atoires converge en probabilite̝, alors elle converge en moyenne quadratique.
VRAI
FAUX
33. Si une se̝quence de variables ale̝atoires converge presque sûrement, alors elle converge en probabilite̝
VRAI
FAUX
34. Si une variable ale̝atoire converge en distribution, alors elle converge en probabilite̝.
VRAI
FAUX
35. Un processus stochastique caracte̝rise une coupe instantane̝e.
VRAI
FAUX
36. Une re̝alisation est une observation particulière d’un processus stochastique.
VRAI
FAUX
37. Un processus stochastique est stationnaire s’il a toujours la même valeur
VRAI
FAUX
38. Toute fonction continue d’un processus stationnaire est aussi stationnaire
VRAI
FAUX
39. Si un processus stochastique est stationnaire, le carre̝ de ce processus stochastique n’est pas être stationnaire
VRAI
FAUX
40. On peut estimer de manière convergente les deux premiers moments d’un processus stochastique ergodique avec une seule re̝alisation suffisamment longue de ce processus
VRAI
FAUX
41. La moyenne d’un processus stochastique stationnaire et ergodique est un estimateur convergent de l’espe̝rance des variables ale̝atoires de ce processus
VRAI
Faux
42. Une marche ale̝atoire est une martingale
Vrai
Faux
43. Une martingale en diffe̝rence a pour espe̝rance la valeur pre̝ce̝dente de la variable ale̝atoire.
Vrai
Faux
44. Si le processus des variables de̝pendantes et explicatives est stationnaire et ergodique et si les re̝gresseurs sont endogènes, l’estimateur des MCO est convergent
VRAI
FAUX
45. L’estimateur des MCO est normalement distribue̝ si le processus de la variable de̝pendante est une marche ale̝atoire
VRAI
FAUX
46. Le modèle de re̝gression : 𝑦 = 𝛼 + 𝛽𝑥 + 𝛾𝑥2 + 𝜀 est un modèle non line̝aire dans les paramètres.
VRAI
FAUX
47. Le modèle de re̝gression : 𝑦 = 𝛼 + 𝛽𝑥𝛾 + 𝜀 est un modèle non line̝aire dans les paramètres.
VRAI
FAUX
48. Le modèle de re̝gression : 𝑦 = 𝛼 + 𝛽𝑥 + (1❄𝛽)𝑧 + 𝜀 est un modèle non line̝aire dans les paramètres
VRAI
FAUX
49. Le R2 ajuste̝ d’un modèle non line̝aire a la même interpre̝tation que celui d’un modèle line̝aire.
VRAI
FAUX
50. Il faut utiliser un test non line̝aire si l’hypothèse nulle est : 𝝻0: 𝛽1𝛽2 − 𝛽3 = 0
VRAI
FAUX
 
 
 
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