💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Глава 2.

Тест

Глава 1.

1. Процесс эконометрического моделирования происходит в течение:

a) 2-х этапов;

b) 4-х этапов;

C) 3-х этапов.

2. При моделировании экономических процессов используются данные:

a) пространственные данные и временные ряды;

b) абстрактные данные и временные ряды;

c) пространственные данные и функциональные ряды.

3. Три основных класса моделей анализа и прогноза:

a) временные ряды, регрессионные модели с 2-мя уравнениями, системы одновременных уравнений;

b) временные ряды, регрессионные модели с 1-м уравнением, системы одновременных уравнений;

c) временные ряды, регрессионные модели с 1-м уравнением, системы однородных уравнений.

4. Виды признаков:

a) векторные и результативные;

b) факторные и нерезультативные;

C) факторные и результативные.

Глава 2.

1. Вид уравнения линейной регрессии:

a) у=а+вх+ε;

b) ;

c) .

2. Для оценки параметров регрессии используют:

a) метод наименьших квадратов;

b) метод наибольших квадратов;

c) метод средних квадратов.

3. Тесноту связи изучаемых явлений оценивает:

a) нелинейный коэффициент парной корреляции и индекс корреляции;

b) линейный коэффициент парной корреляции и индекс корреляции;

c) линейный коэффициент парной регрессии и индекс регрессии.

4. Средняя ошибка аппроксимации – это:

a) максимальное отклонение расчетных значений от фактических;

b) минимальное отклонение расчетных значений от фактических;