Одним из способов устранения автокорреляции первого порядка является
(*ответ*) метод Кохрейна-Оркатта
тест Глейзера
тест Уайта
метод Алмон
После применения обобщенного метода наименьших квадратов удается избежать _ остатков
(*ответ*) гетероскедастичности
равенства нулю суммы
нормального распределения
случайного характера
Предпосылкой метода наименьших квадратов является
(*ответ*) отсутствие автокорреляции в остатках
присутствие автокорреляции в остатках
отсутствие корреляции между результатом и фактором
присутствие автокорреляции между результатом и фактором
При изучении зависимости оплаты труда у сотрудников фирмы от разряда Х оказалось, что разброс наблюдений оплаты труда сотрудников высоких уровней значительно превосходит вариацию оплаты труда для сотрудников низких уровней, т.е. регрессионная модель
(*ответ*) гетероскедастична
гомоскедастична
монотонна
несостоятельна
При наличии гетероскедастичности дисперсия остатков
(*ответ*) разная для разных наблюдений
одинаковая для разных наблюдений
случайная
равна 1 для разных наблюдений
При наличии гетероскедастичности оценки параметров регрессии с помощью МНК
(*ответ*) неэффективны
эффективны
смещенные
неоднозначные
При наличии гетероскедастичности при небольших выборках оценка параметра
(*ответ*) существенно отличается от истинного параметра
близка истинному параметру
смещенная
несостоятельна
При наличии отрицательной автокорреляции статистика Дарбина-Уотсона находится в пределах
(*ответ*) [ 2,4 ]
[ 0,2 ]
[ 0,4 ]
[ -1,1 ]
При наличии положительной автокорреляции статистика Дарбина-Уотсона находится в пределах
(*ответ*) [ 0,2 ]
[ 0,4 ]
[ 2,4 ]
[ -1,1 ]
При предвидении проблемы гетероскедастичности принять меры по ее устранению можно на этапе _ модели регрессии
(*ответ*) спецификации
верификации
модернизации
вычисления параметров
При применении метода наименьших квадратов уменьшить гетероскедастичность остатков удается путем
(*ответ*) преобразования переменных
преобразования параметров
введения дополнительных результатов в модель
введения дополнительных факторов в модель
При применении теста ранговой корреляции Спирмена предполагается, что
(*ответ*) дисперсия случайного члена либо увеличивается, либо уменьшается по мере увеличения Х
дисперсия случайного члена постоянна
дисперсия случайного члена не зависит от Х
дисперсия случайного члена только увеличивается по мере увеличения Х
Применение теста Голдфелда-Квандта возможно, если стандартное отклонение ( ) распределения случайного члена
(*ответ*) пропорционально значению х в этом наблюдении
не зависит от х в этом наблюдении
равно 1
непропорционально значению х в этом наблюдении