1. Które z poniższych zdań są prawdziwe?




Pobierz 72.3 Kb.
Nazwa1. Które z poniższych zdań są prawdziwe?
Data konwersji16.12.2012
Rozmiar72.3 Kb.
TypDokumentacja
1. Które z poniższych zdań są prawdziwe?

  • zmienne egzogeniczne nie są nigdy wyjaśniane przez model

  • zmienne endogeniczne nie są nigdy wyjaśniane przez model

  • zmienne endogeniczne są zawsze wyjaśniane przez model

  • zmienne egzogeniczne są zawsze wyjaśniane przez model

  • zmienne endogeniczne mogą być zmiennymi objaśniającymi

  • zmienne egzogeniczne mogą być zmiennymi objaśniającymi

  • zmienne endogeniczne nie mogą być zmiennymi objaśniającymi

  • zmienne egzogeniczne mogą być zmiennymi objaśniającymi

  • zmienne endogeniczne mogą być zmiennymi objaśnianymi

  • zmienne egzogeniczne mogą być zmiennymi objaśnianymi

2. Modele ekonometryczne dzielimy na:

  • stochastyczne i dynamiczne,

  • statyczne i dynamiczne,

  • opisowe, symptomatyczne i szeregów czasowych,

  • endogeniczne i egzogeniczne,

  • strukturalne, zredukowane i standardowe,

3. W metodzie najmniejszych kwadratów:

  • liczba obserwacji musi być mniejsza niż liczba szacowanych parametrów,

  • liczba obserwacji musi być równa liczbie szacowanych parametrów,

  • liczba obserwacji musi być większa niż liczba szacowanych parametrów,

  • liczba równań musi być równa liczbie zmiennych egzogenicznych,

  • liczba zmiennych objaśniających musi być mniejsza niż liczba obserwacji

4. Metoda najmniejszych kwadratów polega na

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby otrzymać największą sumę kwadratów reszt

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby otrzymać najmniejszą sumę kwadratów reszt

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby zminimalizować wariancję reszt

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby wariancja reszt była stała

5. Funkcja produkcji ma postać , gdzie odpowied­nio Qt - wielkość produkcji w pewnym przedsiębiorstwie w min sztuk, Zt - liczba zatrudnionych osób, Mt - wartość majątku trwałego w min zł, t - zmienna czasowa przyjmująca wartości od l do 25.

  • jest to model dynamiczny,

  • jest to model potęgowo-wykładniczy,

  • jest to model mikroekonomiczny,

  • jest to model statyczny,

  • jest to model wielorównaniowy,

  • jest to model szeregów czasowych,

  • jest to przykład funkcji Cobba-Douglasa,

  • parametry strukturalne w tym modelu są elastycznościami cząstkowymi lub tempem zmian,

  • jest to model deterministyczny,

  • skala produkcji dla tego modelu jest stała,

  • z czasem następuje – ceteris paribus – spadek produkcji,

  • wzrost zatrudnienia o 1% powoduje wzrost produkcji o 50%.

  1. Do szacowania parametrów modeli wielorównaniowych stosuje się:

  • 2MNK,

  • PMNK,

  • KMNK,

  • rekurencyjną MNK.

  1. UMNK stosuje się:

  • głównie dla modeli wielorównaniowych o równaniach łącznie współzależnych,

  • w przypadku wystąpienia istotnej autokorelacji reszt,

  • w przypadku homoskedastyczności modelu,

  • dla modeli nieliniowych.

  1. Postać końcowa modelu wielorównaniowego jest to postać, w której

  • wyodrębnia się macierzową strukturę współczynników przy zmiennych z góry ustalonych oraz endogenicznych nieopóźnionych,

  • po prawych stronach równań nie występują zmienne endogeniczne opóźnione poza ich wartościami początkowymi tych zmiennych,

  • określa się wartości mnożników modelu,

  • w każdym z równań może występować tylko jedna zmienna endogeniczna nieopóźniona.

  1. Zmienne jakościowe w modelu

  • szacuje się przy pomocy UMNK,

  • mogą być reprezentowane przez zmienne zero-jedynkowe,

  • jeżeli występują, to jest to model determnistyczny,

  • określają stopień dopasowania modelu do danych empirycznych,

  • jeżeli są użyte w podstawowej postaci, to parametr przy nich stojący musi być równy zero lub jeden.

  1. Średni błąd prognozy ex ante wyznaczony w oparciu o model ekonometryczny

  • Służy do szacowania wiarygodności prognozy

  • Pozwala wyznaczyć prognozę przedziałową

  • Jest zawsze mniejszy niż średni błąd ex post

  • Mierzy stopień objaśnienia zmiennej endogenicznej przez zmienne objaśniające

  1. Model: yt=3,1+2x1t-0,4 x2t +0,02 x1t x2t + t

  • jest modelem statycznym,

  • jest modelem liniowym,

  • jest modelem stochastycznym,

  • jest modelem trendu.

  1. W metodzie najmniejszych kwadratów:

  • kwadrat sumy reszt wynosi zero,

  • suma kwadratów reszt wynosi zero,

  • zmienne objaśniające mogą być współliniowe,

  • macierz X zmiennych objaśniających ma tyle samo wierszy, co wektor y zmiennej objaśnianej.

  1. Normalność składnika losowego modelu:

  • można weryfikować za pomocą testu Shapiro-Wilka,

  • można weryfikować za pomocą testu Durbina-Watsona,

  • można weryfikować za pomocą testu zgodności 2,

  • jest jednym z założeń Gaussa-Markowa.

  1. Uogólnioną metodę najmniejszych kwadratów stosuje się

  • w przypadku modeli deterministycznych,

  • w przypadku modeli heteroskedastycznych,

  • w celu uzupełnienia zestawu zmiennych objaśniających w modelu,

  • w przypadku modeli z autokorelacją składnika losowego.

  1. Modele popytu

  • mogą przyjmować kształt funkcji Törnquista, ,

  • mogą przyjmować kształt dynamicznej funkcji Cobba-Douglasa,

  • mogą mierzyć popyt w zależności od dochodów ludności,

  • mogą mierzyć popyt w zależności od cen i popytu na inne dobra.

  1. W metodzie analizy grafów

  • do modelu wchodzi tyle zmiennych, ile jest powiązań między elementami grafu (łuków, ramion grafu),

  • do modelu wchodzi tyle zmiennych, ile jest spójnych elementów (podgrafów) w grafie powiązań,

  • w grafie powiązań uwzględnia się tylko dodatnie wartości współczynników korelacji,

  • z każdego podgrafu do modelu wchodzi zmienna, która ma najmniejszą liczbę powiązań (łuków) z innymi zmiennymi.

  1. W prognozie ekonometrycznej

  • wymaga się znajomości wartości zmiennej objaśnianej na moment prognozy,

  • błąd ex ante służy do oceny niedoszacowania lub przeszacowania prognozy,

  • względny błąd prognozy MAPE służy do oceny dopasowania zmiennych objaśniających na dany moment prognozy,

  • przedział wiarygodności jest tym większy, im mniejsze przyjmuje się prawdopodobieństwo 1-.

  1. Model prosty to model

  • w którym występuje jedna zmienna z góry ustalona w każdym z równań,

  • dla którego postać standardowa jest postacią zredukowaną,

  • w którym nie występują zmienne opóźnione,

  • w którym macierz współczynników przy zmiennych endogenicznych nieopóźnionych jest macierzą diagonalną.

  1. Identyfikowalność modelu

  • pozwala na zastosowanie PMNK lub 2MNK dla modeli o równaniach łącznie współzależnych,

  • jest zagwarantowana dla modeli rekurencyjnych,

  • jest konieczna, aby miała sens estymacja parametrów modelu,

  • nie musi być sprawdzana dla modeli prostych.

  1. Zmienne zero-jedynkowe w modelu

  • mogą reprezentować sezonowość

  • mogą reprezentować cechy jakościowe

  • mogą reprezentować zmienne logiczne

  • nie występują w modelach wielorówaniowych

  1. Heteroskedastyczność jest to

  • sytuacja, kiedy wariancja składnika losowego nie jest stała,

  • niespełnienie założenia o jednorodności odchyleń składnika losowego w modelu,

  • sytuacja, kiedy w równaniach modelu wielorównaniowego występują różne składniki losowe w różnych równaniach,

  • wskazanie do stosowania uogólnionej metody najmniejszych kwadratów.

  1. Ze względu na rodzaj powiązań między zmiennymi model wielorównaniowy może

  • mieć strukturę blokowo-diagonalną,

  • być modelem prostym,

  • być modelem deterministycznym,

  • być modelem rekurencyjnym.

  1. Postać końcowa modelu wielorównaniowego jest to postać, w której

  • wyodrębnia się macierzową strukturę współczynników przy zmiennych z góry ustalonych oraz endogenicznych nieopóźnionych,

  • po prawych stronach równań nie występują zmienne endogeniczne opóźnione poza ich wartościami początkowymi tych zmiennych,

  • określa się wartości mnożników modelu,

  • w każdym z równań może występować tylko jedna zmienna endogeniczna nieopóźniona.

  1. . Jakie zjawiska mogą być przedmiotem analiz ekonometrycznych ?

  • Takie, dla których istnieje związek przyczynowo skutkowy

  • Takie , dla których dostepne sa dane statystycze

  • Takie, dla których posiadamy co najmniej 40 odserwacji

  • Takie, dla których nie obsewujemy zmian w czasie

  1. Jak interpretujemy parametr modelu: ?

  • Jako iloraz względnego przyrostu zmiennej y do względnego przyrostu zmiennej

  • Jako elastyczność zmiennej y względem zmiennej

  • Jako przyrost zmiennej y, gdy zmienna wzrasta o jednostkę

  • Jako tempo wzrostu zmiennej y, gdy zmienna wzrasta o jednostkę

  1. Metoda najmniejszych kwadratów polega na

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby otrzymać największą sumę kwadratów reszt

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby otrzymać

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby zminimalizować wariancję reszt najmniejszą sumę kwadratów reszt

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby wariancja reszt była stała

  1. Metodę najmniejszych kwadratów można stosować

  • do estymacji parametrow strukturalnych modelu

  • tylko wtedy gdy w modelu występuje wyraz wolny

  • Gdy istnieje macierz odwrotna do macierzy

  • Gdy macierzma zerowy wyznacznik

  1. W jakich sytuacjach może wystąpić autokorelacja składnika losowego modelu ekonometrycznego?

  • Gdy w modelu nie występuje zmienna objaśniana,

  • Gdy w postaci funkcyjnej opuściliśmy istotną zmienną objaśniającą,

  • Gdy przyjęta postać funkcyjna jest niewłaściwa,

  • Gdy w modelu występują zmienne niemierzalne.

  1. Średnie błędy szacunku ocen parametrów modelu wykorzystujemy

  • Do badania łącznej istotności parametrów modelu

  • Do szacowania wariancji reszt

  • Do badania istotności ocen parametrów strukturalnych

  • Do wyznaczania przedziałów ufności dla parametrów strukturalnych

  1. Jakie zjawiska mogą być przedmiotem analiz ekonometrycznych ?

  • Takie, dla których istnieje związek przyczynowo skutkowy

  • Takie , dla których dostępne są dane statystyczne

  • Takie, dla których posiadamy co najmniej 40 obserwacji

  • Takie, dla których nie obserwujemy zmian w czasie

  1. Zmienne zero-jedynkowe w modelu

  • mogą reprezentować sezonowość

  • mogą reprezentować cechy jakościowe

  • mogą reprezentować zmienne logiczne

  • nie występują w modelach wielorówaniowych

  1. Metodę najmniejszych kwadratów można stosować

  • do estymacji parametrów strukturalnych modelu

  • tylko wtedy gdy w modelu występuje wyraz wolny

  • Gdy istnieje macierz odwrotna do macierzy

  • Gdy macierzma zerowy wyznacznik

  1. Średnie błędy szacunku ocen parametrów modelu wykorzystujemy

  • Do badania łącznej istotności parametrów modelu

  • Do szacowania wariancji reszt

  • Do badania istotności ocen parametrów strukturalnych

  • Do wyznaczania przedziałów ufności dla parametrów strukturalnych

  1. Heteroskedastyczność jest to

  • sytuacja, kiedy wariancja składnika losowego nie jest stała,

  • niespełnienie założenia o jednorodności odchyleń składnika losowego w modelu,

  • sytuacja, kiedy w równaniach modelu wielorównaniowego występują różne składniki losowe w różnych równaniach,

  • wskazanie do stosowania uogólnionej metody najmniejszych kwadratów.

  1. W jakich sytuacjach może wystąpić autokorelacja składnika losowego modelu ekonometrycznego?

  • Gdy w modelu nie występuje zmienna objaśniana,

  • Gdy w postaci funkcyjnej opuściliśmy istotną zmienną objaśniającą,

  • Gdy przyjęta postać funkcyjna jest niewłaściwa,

  • Gdy w modelu występują zmienne niemierzalne.

  1. Jak interpretujemy parametr modelu: ?

  • Jako iloraz względnego przyrostu zmiennej y do względnego przyrostu zmiennej

  • Jako elastyczność zmiennej y względem zmiennej

  • Jako przyrost zmiennej y, gdy zmienna wzrasta o jednostkę

  • Jako tempo wzrostu zmiennej y, gdy zmienna wzrasta o jednostkę

  1. Model ekonometryczny można wykorzystać do prognozowania gdy:

  • Dla okresu prognozy będą zachowane relacje między zmiennymi z próby

  • Spodziewamy się, że model będzie taki sam w przyszłości

  • Spodziewamy się, że wystąpią istotne zmiany w tendencji rozwojowej zmiennej prognozowanej

  • Posiadamy informacje tylko o przyszłych wartościach zmiennych objaśniających

  1. Jeżeli zmienne endogeniczne nieopóźnione w modelu występują zarówno po prawej, jak i po lewej stronie równań, to

  • model może być modelem prostym

  • model jest w postaci zredukowanej

  • model może być modelem rekurencyjnym

  • nie istnieje postać końcowa modelu.

  1. Postać końcowa modelu wielorównaniowego jest to postać, w której

  • wyodrębnia się macierzową strukturę współczynników przy zmiennych z góry ustalonych oraz endogenicznych nieopóźnionych,

  • po prawych stronach równań nie występują zmienne endogeniczne opóźnione poza ich wartościami początkowymi tych zmiennych,

  • określa się wartości mnożników modelu,

  • w każdym z równań może występować tylko jedna zmienna endogeniczna nieopóźniona.

  1. Metoda najmniejszych kwadratów polega na

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby otrzymać największą sumę kwadratów reszt

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby otrzymać najmniejszą sumę kwadratów reszt

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby zminimalizować wariancję reszt

  • wyznaczaniu takich ocen parametrów, aby wariancja reszt była stała

  1. W modelu ekonometrycznym możemy stosować zmienne

  • ilościowe

  • jakościowe

  • opóźnione

  • wyłącznie endogeniczne i egzogeniczne

  1. Za pomocą statystyki Durbina-Watsona możemy

  • Weryfikować hipotezę o nieskorelowaniu składnika losowego

  • Sprawdzać poprawność przyjętej postaci funkcyjnej

  • Mierzyć stopień skorelowania zmiennej objaśnianej i objaśniającej

  • Mierzyć tempo wzrostu zmiennej objaśnianej

  1. Współczynnik determinacji wyznaczony dla modelu ekonometrycznego interpretujemy jako:

  • Stopień objaśnienia zmiennej endogenicznej przez oszacowany model

  • Udział zmienności objaśnionej przez model w zmienności całkowitej zmiennej endogenicznej

  • Istotność wariancji reszt

  • Udział zmienności całkowitej w zmienności objaśnionej przez model zmiennej endogenicznej

  1. Mówimy, że parametr modelu ekonometrycznego jest statystycznie nieistotny, gdy

  • Składnik losowy nie ma rozkładu normalnego

  • Składnik losowy ma rozkład normalny

  • Nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o tym, że parametr ma wartość zero

  • Liczba zero należy do przedziału ufności tego parametru

  1. Średni błąd prognozy ex ante wyznaczony w oparciu o model ekonometryczny

  • Służy do szacowania wiarygodności prognozy

  • Pozwala wyznaczyć prognozę przedziałową

  • Jest zawsze mniejszy niż średni błąd ex post

  • Mierzy stopień objaśnienia zmiennej endogenicznej przez zmienne objaśniające

  1. Oszacowano model eksportu (E) jako funkcję wartości produkcji produktu krajowego brutto (Q) :



  • Wzrost produktu brutto o 1% powoduje przeciętny przyrost eksportu o 1,19%

  • Współczynnik korelacji reszt wynosi 0,12

  • Zmienność nieobjaśniona przez model wynosi 1,3%

  • Model objaśnia w 1,83% kształtowanie się poziomu eksportu

  1. Prognoza może być wyznaczana na podstawie

  • Badania tendencji rozwojowej zjawiska

  • Modeli autoregresyjnych

  • Każdego modelu ekonometrycznego

  • Wyłącznie liniowych modeli ekonometrycznych

  1. Ze względu na rodzaj powiązań między zmiennymi model wielorównaniowy może

  • mieć strukturę blokowo-diagonalną,

  • być modelem prostym,

  • być modelem deterministycznym,

  • być modelem rekurencyjnym.

  1. Model jest

  • Modelem rekurencyjnym

  • Modelem dynamicznym

  • Modelem o równaniach współzależnych

  • Modelem tendencji rozwojowych

  1. Funkcja produkcji ma postać , gdzie odpowied­nio Qt - wielkość produkcji w pewnym przedsiębiorstwie w min sztuk, Zt - liczba zatrudnionych osób, Mt - wartość majątku trwałego w min zł, t - zmienna czasowa przyjmująca wartości od l do 25.

  • parametry strukturalne w tym modelu są elastycznościami cząstkowymi lub tempem zmian,

  • skala produkcji dla tego modelu jest rosnąca,

  • jest to przykład funkcji Cobba-Douglasa,

  • z czasem następuje – ceteris paribus – wzrost produkcji.

  1. Model: yt=3,1+2x1t-0,4 x2t +0,02 x1t x2t + t

  • jest modelem statycznym,

  • jest modelem liniowym,

  • jest modelem stochastycznym,

  • jest modelem trendu.

  1. W metodzie najmniejszych kwadratów:

  • kwadrat sumy reszt wynosi zero,

  • suma kwadratów reszt wynosi zero,

  • zmienne objaśniające mogą być współliniowe,

  • macierz X zmiennych objaśniających ma tyle samo wierszy, co wektor y zmiennej objaśnianej.

  1. Normalność składnika losowego modelu:

  • można weryfikować za pomocą testu Shapiro-Wilka,

  • można weryfikować za pomocą testu Durbina-Watsona,

  • można weryfikować za pomocą testu zgodności 2,

  • jest jednym z założeń Gaussa-Markowa.

  1. Uogólnioną metodę najmniejszych kwadratów stosuje się

  • w przypadku modeli deterministycznych,

  • w przypadku modeli heteroskedastycznych,

  • w celu uzupełnienia zestawu zmiennych objaśniających w modelu,

  • w przypadku modeli z autokorelacją składnika losowego.

  1. Modele popytu

  • mogą przyjmować kształt funkcji Törnquista, ,

  • mogą przyjmować kształt dynamicznej funkcji Cobba-Douglasa,

  • mogą mierzyć popyt w zależności od dochodów ludności,

  • mogą mierzyć popyt w zależności od cen i popytu na inne dobra.

  1. W metodzie analizy grafów

  • do modelu wchodzi tyle zmiennych, ile jest powiązań między elementami grafu (łuków, ramion grafu),

  • do modelu wchodzi tyle zmiennych, ile jest spójnych elementów (podgrafów) w grafie powiązań,

  • w grafie powiązań uwzględnia się tylko dodatnie wartości współczynników korelacji,

  • z każdego podgrafu do modelu wchodzi zmienna, która ma najmniejszą liczbę powiązań (łuków) z innymi zmiennymi.

  1. W prognozie ekonometrycznej

  • wymaga się znajomości wartości zmiennej objaśnianej na moment prognozy,

  • błąd ex ante służy do oceny niedoszacowania lub przeszacowania prognozy,

  • względny błąd prognozy MAPE służy do oceny dopasowania zmiennych objaśniających na dany moment prognozy,

  • przedział wiarygodności jest tym większy, im mniejsze przyjmuje się prawdopodobieństwo 1-.

  1. Model prosty to model

  • w którym występuje jedna zmienna z góry ustalona w każdym z równań,

  • dla którego postać standardowa jest postacią zredukowaną,

  • w którym nie występują zmienne opóźnione,

  • w którym macierz współczynników przy zmiennych endogenicznych nieopóźnionych jest macierzą diagonalną.

  1. Identyfikowalność modelu

  • pozwala na zastosowanie PMNK lub 2MNK dla modeli o równaniach łącznie współzależnych,

  • jest zagwarantowana dla modeli rekurencyjnych,

  • jest konieczna, aby miała sens estymacja parametrów modelu,

  • nie musi być sprawdzana dla modeli prostych.

  1. Zmienne jakościowe w modelu

  • szacuje się przy pomocy UMNK,

  • mogą być reprezentowane przez zmienne zero-jedynkowe,

  • jeżeli występują, to jest to model determnistyczny,

  • określają stopień dopasowania modelu do danych empirycznych.

  1. Model: yt=3,1+2et+ t

  • jest modelem statycznym,

  • jest modelem liniowym,

  • jest modelem stochastycznym,

  • jest modelem trendu.

  1. W metodzie najmniejszych kwadratów przy estymacji modelu y = X+:

  • suma reszt może być ujemna,

  • suma kwadratów reszt wynosi zero,

  • suma reszt jest minimalizowana,

  • macierz X zmiennych objaśniających musi mieć więcej wierszy niż kolumn

  1. Autokorelacja składnika losowego modelu:

  • możne być weryfikowana za pomocą testu Shapiro-Wilka,

  • możne być weryfikowana za pomocą testu Durbina-Watsona,

  • jest zjawiskiem niepożądanym dla modelu,

  • jest jednym z założeń Gaussa-Markowa.

  1. Uogólnioną metodę najmniejszych kwadratów stosuje się

  • w przypadku modeli wielorównaniowych,

  • w przypadku modeli heteroskedastycznych,

  • w celu uzupełnienia zestawu zmiennych objaśniających w modelu,

  • w przypadku modeli z autokorelacją składnika losowego.

  1. Modele produkcji

  • mogą przyjmować kształt funkcji Törnquista, ,

  • mogą przyjmować kształt dynamicznej funkcji Cobba-Douglasa,

  • modelują zwykle wielkość produkcji w zależności od zbytu,

  • mogą mierzyć popyt w zależności od zatrudnienia i kapitału.

  • W metodzie Hellwiga

  • do modelu wchodzi ten zbiór zmiennych, dla którego integralna pojemność informacyjna jest największa,

  • poszukuje się najlepszego zestawu spośród wszystkich kombinacji potencjalnych zmiennych objaśniających,

  • uwzględnia się korelacje liniowe pomiędzy zmienną objaśnianą a zmiennymi objaśniającymi,

  • uwzględnia się korelacje liniowe pomiędzy różnymi zmiennymi objaśniającymi.

  1. W prognozie ekonometrycznej

  • wymaga się znajomości wartości zmiennych objaśniających na moment prognozy (lub ich prognoz),

  • błąd ex post służy do oceny niedoszacowania lub przeszacowania prognozy,

  • względny błąd prognozy MAPE służy do oceny średniego niedopasowania wartości prognozowanej do rzeczywistej na cały okres prognozy,

  • przedział wiarygodności jest tym większy, im większe przyjmuje się prawdopodobieństwo 1-.

  1. Model rekurencyjny to model

  • w którym występuje jedna zmienna endogeniczna nieopóźniona w każdym z równań,

  • który na pewno jest identyfikowalnym,

  • w którym nie występują zmienne egzogeniczone opóźnione,

  • w którym macierz współczynników przy zmiennych endogenicznych nieopóźnionych jest macierzą diagonalną.

  1. Jednoznaczna identyfikowalność modelu

  • pozwala na zastosowanie PMNK dla modeli o równaniach łącznie współzależnych,

  • jest zagwarantowana dla modeli rekurencyjnych,

  • oznacza jednoznaczność przejścia od postaci zredukowanej do strukturalnej modelu,

  • nie musi być sprawdzana dla modeli prostych.

Dodaj dokument na swoim blogu lub stronie

Powiązany:

1. Które z poniższych zdań są prawdziwe? iconKtóre z poniższych zdań są tautologiami

1. Które z poniższych zdań są prawdziwe? iconKtóre z poniższych zdań opisuje różnicę pomiędzy pojęciami hardware I software?

1. Które z poniższych zdań są prawdziwe? iconPrzykładowe pytania testu jednokrotnego wyboru Które z poniższych zdań jest nieprawdziwe

1. Które z poniższych zdań są prawdziwe? iconDla poniższych zdań w tabeli określ literą prawidłową odpowiedź według klucza [20]

1. Które z poniższych zdań są prawdziwe? icon5 2 Zdecyduj, które zdania są prawdziwe (V), a które fałszywe (X)

1. Które z poniższych zdań są prawdziwe? iconAznacz, które zdania są prawdziwe [T], a które fałszywe [F]

1. Które z poniższych zdań są prawdziwe? iconRachunek zdań: zdanie prawdziwe I fałszywe, spójniki zdaniowe, tabele spójników zdaniowych: negacji, koniunkcji, alternatywy, implikacji,równoważności. Formuły

1. Które z poniższych zdań są prawdziwe? iconPowodzenia! Zadanie (0-6pkt.) Wysłuchaj uważnie czytanego tekstu I podkreśl spośród dwóch podanych jedną prawidłową odpowiedź w każdym z poniższych zdań. Was macht Sven samstags?

1. Które z poniższych zdań są prawdziwe? icon1. Które z poniższych zwrotów to personifikacja?

1. Które z poniższych zdań są prawdziwe? iconKtóre z poniższych zdarzeń są operacjami księgowymi?

Umieść przycisk na swojej stronie:
Rozprawki


Baza danych jest chroniona prawami autorskimi ©pldocs.org 2014
stosuje się do zarządzania
Rozprawki
Dom