8. Автокорреляция остатков регрессионной модели – это
- возможность построения нескольких моделей (в том числе нелинейных) на основе одних исходных данных
- высокая значимость характеристик регрессионной модели
- высокая степень взаимной коррелированности некоторых из объясняющих переменных
(*ответ к тесту*) зависимость значений объясняемой переменной от ее значений в предшествовавшие моменты времени
- зависимость объясняемой переменной от нескольких объясняющих факторов
9. Авторегрессионные модели с условной гетероскедастичностью (GARCH-модели) удовлетворяют условиям
- D[E(t)] = 0, M[E(t)] = a + b*M[E(t-1)]
- M[E(t)] = 0, D[E(t)] = 0
(*ответ к тесту*) M[E(t)] = 0, D[E(t)] = a + b*D[E(t-1)]
- M[E(t)] = 0, D[E(t)] = Const
- M[E(t)] = Const, D[E(t)] = a + b*D[E(t-1)]
10. В какой шкале имеют смысл итоговые статистики (мат.ожидание, дисперсия,…)?
(*ответ к тесту*) интервальная шкала
- номинальная шкала
- ранговая шкала
- шкала наименований
- шкала порядков
11. В какой шкале допускаются все арифметические действия?
- ранговая шкала
- шкала интервалов
- шкала наименований
(*ответ к тесту*) шкала отношений
- шкала порядков
12. В какой шкале значения упорядочиваются по степени проявления некоторого свойства без определения того, «на сколько именно одна величина больше (меньше) другой»?
- шкала интервалов
- шкала наименований
- шкала отношений
(*ответ к тесту*) шкала порядков
- шкала разностей
13. В какой шкале измеряется стаж работы (выслуга срока службы)?
- номинальная шкала
(*ответ к тесту*) пропорциональная шкала
- ранговая шкала
- шкала интервалов
- шкала наименований