Верны ли утверждения?
А) При наличии гетероскедастичности дисперсия остатков разная для разных наблюдений
В) При наличии гетероскедастичности дисперсия остатков одинаковая для разных наблюдений
Подберите правильный ответ
(*ответ*) А - да, В - нет
А - да, В - да
А - нет, В - да
А - нет, В - нет
Верны ли утверждения?
А) Статистика Дарбина находится в пределах [ -1,1 ]
В) Статистика Дарбина находится в пределах [ 0,4 ]
Подберите правильный ответ
(*ответ*) А - нет, В - да
А - да, В - да
А - да, В - нет
А - нет, В - нет
Верны ли утверждения?
А) Тест Голдфелда-Квандта предназначен для установления гетероскедастичности
В) Тест Голдфелда-Квандта предназначен для установления автокорреляции
Подберите правильный ответ
(*ответ*) А - да, В - нет
А - да, В - да
А - нет, В - да
А - нет, В - нет
Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда
(*ответ*) коррелируют случайные члены регрессии в последовательных наблюдениях
коррелируют случайные члены регрессии в любых двух наблюдениях
нет корреляции между случайными членами регрессии
наблюдается отрицательная корреляция
В стандартизованном уравнении множественной регрессии переменными являются
(*ответ*) стандартизованные переменные
стандартизованные параметры
исходные переменные
средние значения исходных переменных
В стандартизованном уравнении свободный член
(*ответ*) отсутствует
равен коэффициенту множественной корреляции
равен коэффициенту множественной детерминации
равен 1
В экономическом анализе наиболее часто наблюдается автокорреляция
(*ответ*) положительная
переменная
случайная
неопределенная
Включение в регрессию объясняющей переменной, соответствующей фактору, ответственному за наличие автокорреляции, - это один из способов устранения
(*ответ*) автокорреляции
гетероскедастичности
нелинейности
несмещенности
Гетероскедастичность остатков подразумевает _ от значения фактора
(*ответ*) зависимость дисперсии остатков
зависимость математического ожидания остатков
независимость математического ожидания остатков
постоянство дисперсий остатков
Гетероскедастичность приводит к
(*ответ*) увеличению дисперсии оценок параметров регрессии
уменьшению дисперсии оценок параметров регрессии
увеличению дисперсии независимых переменных
уменьшению дисперсии независимых переменных
Если случайный член регрессии в следующем наблюдении ожидается того же знака, что и случайный член в настоящем наблюдении, то имеется автокорреляция
(*ответ*) положительная
отрицательная
переменная
случайная