Набор всех принимаемых случайной величиной вероятностей называется:
(*ответ*) распределением вероятностей
плотностью вероятности
полной вероятностью
вероятностью события
Несмещенной оценкой ковариация cov(x, y) является при умножении ее на сомножитель n/n - 1:
(*ответ*) верно
неверно
Объем выборки - количество наблюденных данных:
(*ответ*) да
нет
Оценка математического ожидания - оценка среднего значения по выборке:
(*ответ*) да
нет
Оценка является эффективной, если она имеет наименьшую дисперсию среди всех оценок:
(*ответ*) да
нет
Ошибки метода исследования не могут приводить к систематическим ошибкам измерений:
(*ответ*) неверно
верно
Плотность распределения вероятности является производной от вероятности непрерывной случайной величины:
(*ответ*) да
нет
Полная вероятность события Sum (k=1, 2, 3...)Pk=1:
(*ответ*) да
нет
При увеличении количества экспериментов случайные величины стремятся к нормальному закону распределения:
(*ответ*) да
нет
Процесс получения первичных данных в эконометрике - проведение наблюдения над экономическими явлениями, процессами:
(*ответ*) да
нет
Систематические ошибки измерений могут быть обусловлены индивидуальными особенностями эксперимента:
(*ответ*) да
нет
Систематические ошибки измерений могут быть обусловлены особенностями измерительной аппаратуры:
(*ответ*) да
нет
Среднеквадратическое отклонение случайной величины есть корень квадратный из ее дисперсии:
(*ответ*) верно
неверно
Уравнение вида y = a + bx + u отражает линейную модель парной регрессии:
(*ответ*) да
нет
Часть генеральной совокупности называется выборкой:
(*ответ*) да
нет
Эконометрика требует знаний основ линейной алгебры, теории вероятностей и математического анализа:
(*ответ*) да
нет
Эконометрика, в первую очередь, связана с количественной стороной изучения экономических явлений:
(*ответ*) да
нет
Эмпирическая линия регрессии может подсказать модель теоретической линии регрессии:
(*ответ*) да
нет
В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и множественную регрессии:
(*ответ*) да
нет
В линейной регрессии обычно оценивается значимость не только уравнения в целом, но и отдельных его параметров:
(*ответ*) да
нет